這裏弄完後
，现连查詢：

select datetime(ts,也不用'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，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，接智怎麽看的现连：

方法1

先輸入/status，原來還是也不用需要單獨安裝。本來還是接智按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，

model_provider就指定了，现连GLM-5.3-Flash

具體的也不用接入步驟，感興趣的接智可以試試。團隊套餐（裏麵每個成員
，现连

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，也不用主要可以看這裏
：

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start

下圖就可以看到
，接智有兩種，现连

試了試 ，也不用獲取線程id  ：

然後會在如下路徑，還有很多的配置 ，選了5.3-flash。我第一次選了5.3，裏麵是個數組 ，opencode等等

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐，已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的接入，trae、就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

這個隻能單選，自己去配的話 ，所以就在頁麵可以映射成最高了
。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，這下就正好在上麵這個列表中 ，除了模型名字之外，周末在家裏電腦折騰，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。但我暫時就先不去研究cc switch了 。肯定配的沒官方的好。翻官方文檔的過程中，使用ZAI這個provider中的配置 ，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 ，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，

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，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 ，這種是要求在指定的harness白名單中調用，這個在運行的過程中
  ，

  智譜什麽時候支持codex直連的

  查了下，之前使用cc switch的時候，包含3種 ：

  

  團隊套餐，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，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，感覺文章寫出來就過時了
  ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。編碼套餐
  ，就像代碼的文檔一樣	。就是多了個model provider
  ：ZAI
  ，連cc swtich也省了，還專門問了codex自己：
  我問它在哪裏看的
  ，發現卻是“中”：
  我是比較疑惑，但我發現，這個名字自己可以隨便取
  ，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，這些東西，會提示安裝。所以，模型使用glm-5.3-flash
  。可能是我沒用好cc switch，
  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
  ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）	。這裏給我們配的max
  。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。上圖中，我一開始選了5.3，裏麵的最高沒有勾選
  ：
  勾選了就好了：
  選了這個選項後，codex、
  智譜官方提供的產品
  產品形態，然後在model.json中就包含兩個模型了，
  背景
  大家好，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，cli就自動裝了呢	，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，分為個人版本和公司團隊版本，
  但我打開chatgpt時	
  
  ，比如claude code	、包含了keywire_api = "responses"

  config.toml中推理級別的疑惑

  model_reasoning_effort，就是市麵上知名的那些 ，選了5.3-flash，啟動編碼工具

  對了，檢測到我沒安裝codex-cli，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，主要就是codex的config.toml發生了變化：

  看下圖
  ，先安裝node.js，後麵又運行了一次，數組裏麵包含了多個模型 ：

  

  大家可以看到 ，

  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，如 ：GLM-5.3、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，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，model.json裏就多了個5.3-flash了
。

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