ex對連cc我發現h也不用了接智譜
但我打開chatgpt時，也不用還專門問了codex自己 ：
我問它在哪裏看的接智 ，感興趣的现连可以試試 。發現智譜好像已經原生支持了openai的也不用response接口。主要可以看這裏 ：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到 ，接智這下就正好在上麵這個列表中 ，现连然後在model.json中就包含兩個模型了，也不用所以就在頁麵可以映射成最高了 。接智自己也能改；但model.json這個還是现连比較麻煩）挺麻煩的 。獲取線程id ：
然後會在如下路徑，也不用選了5.3-flash ，接智model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次 ，现连這個名字自己可以隨便取，也不用cli就自動裝了呢 ，
這裏弄完後 ，會提示安裝 。我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。這個在運行的過程中 ，
這個模型glm-5.3-flash的詳情在哪裏呢 ？
在這一行配置中查看 ：
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"打開這個文件一看 ，裏麵是個數組 ，數組裏麵包含了多個模型：
大家可以看到 ，model.json裏就多了個5.3-flash了 。這種是要求在指定的harness白名單中調用 ，我一開始選了5.3 ，就是市麵上知名的那些 ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ，編碼套餐 ，
智譜官方提供的產品
產品形態 ，opencode等等
glm coding plan
https://bigmodel.cn/glm-coding
分為個人套餐 ，包含了keywire_api = "responses"
config.toml中推理級別的疑惑
model_reasoning_effort ，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下 ，主要就是看這裏 ：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex
codex配置好智譜之後的樣子
配好後 ，我是逐日 。模型使用glm-5.3-flash。團隊套餐（裏麵每個成員 ，主要就是codex的config.toml發生了變化 ：
看下圖 ，這些東西 ，trae 、好像就是8月份才支持的 ：
https://github.com/zai-org/GLM-5/issues/39
現在ai變化真的好快，已經可以直接使用codex對接了 ：
codex的接入 ，就像代碼的文檔一樣 。找到log文件 ：
C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是會話id）.jsonl
裏麵大概可以看到記錄的推理強度 ：
方法2
可以查看數據庫 ：
C:\Users\111\.codex\logs_2.sqlite
可以用dbeaver連這個sqlite數據庫 ，裏麵的最高沒有勾選 ：
勾選了就好了 ：
選了這個選項後 ，檢測到我沒安裝codex-cli ，就是多了個model provider ：ZAI，我現在理解有3種 ：
- api（你拿了api可以隨便開發自己的harness產品）
- coding plan，還有很多的配置
，
試了試 ，感覺文章寫出來就過時了，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣 ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。cc switch也會幫我們弄這個model.json文件 ，使用ZAI這個provider中的配置，發現卻是“中” ：
我是比較疑惑，在config.toml中會多行配置：
[desktop]enabled-reasoning-efforts = ["low", "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]我們在config.toml中指定的就是max推理級別 ，config.toml就自己配好了 ：
model_provider = "ZAI"model = "glm-5.3-flash"model_reasoning_effort = "max"model_catalog_json = "~/.codex/models.json"[model_providers.ZAI]name = "ZAI"base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1"experimental_bearer_token = "111111111111111111111111" 注意 ，周末在家裏電腦折騰 ，我第一次選了5.3，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：GLM-5.3-Flash
這個隻能單選 ，我們公司就是買的團隊套餐 ：
文檔在這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview
這裏也說了 ，先安裝node.js ，再
npm install -g @z_ai/coding-helper## 然後運行 coding-helper 或 chelpercoding-helper然後就會讓你：
選擇界麵語言 —> 選擇編碼套餐 —> 輸入 API 密鑰 —> 選擇要管理的工具
—> 自動安裝工具（如需要） —> 進入工具管理菜單 —> 裝載編碼套餐到工具
—> 管理 MCP 服務（可選） —> 完整配置 ，包含3種 ：
團隊套餐 ，可以獲取每個人自己的api key）隻能在專門的編碼工具裏使用 ：
基本該有的都有吧 ：
codex 如何直接接入glm
coding plan是默認可以使用最新的所有模型的 ，codex 、如：GLM-5.3
、之前使用cc switch的時候 ，查詢：select datetime(ts,'unixepoch','localtime'), substr(feedback_log_body,1,500) from logs where thread_id='<你的線程ID>' and feedback_log_body like '%codex.turn.reasoning_effort=%' order by id desc limit 1;
找到了顯示為“中”的解決辦法
原來是設置裏有個選項 ，選了5.3-flash 。連cc swtich也省了，啟動編碼工具
對了 ，這裏給我們配的max 。
如何使用自動化工具來配置 ：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex#方式二 ：自動化助手
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/extension/coding-tool-helper
支持配置這幾個軟件 ：
步驟也比較簡單，
model_provider就指定了 ，怎麽看的 ：
方法1
先輸入/status ，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本 ，比如claude code 、原來還是需要單獨安裝 。
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，
所以 ，除了模型名字之外 ，翻官方文檔的過程中 ，上圖中 ，使用自動化工具配置codex中對應內容
上麵那些內容（config.toml還好就幾行 ，
具體的接入步驟 ，可能是我沒用好cc switch ，但我發現，但我暫時就先不去研究cc switch了 。後麵又運行了一次 ，自己去配的話 ，
背景
大家好 ，分為個人版本和公司團隊版本 ，
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