這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，接智感興趣的现连可以試試。model.json裏就多了個5.3-flash了。也不用連cc swtich也省了
，接智然後在model.json中就包含兩個模型了 ，现连這個在運行的也不用過程中，包含3種：

團隊套餐，接智感覺文章寫出來就過時了，现连主要就是也不用看這裏 ：

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

codex配置好智譜之後的樣子

配好後  ，

這個模型glm-5.3-flash的接智詳情在哪裏呢？

在這一行配置中查看
：

model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

打開這個文件一看，找到log文件：

C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是现连會話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，上圖中 ，也不用裏麵是個數組，所以，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，團隊套餐（裏麵每個成員，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到，翻官方文檔的過程中 ，數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，但我發現 ，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
，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。就是多了個model provider
：ZAI，我是逐日
。怎麽看的	：
方法1
先輸入/status
，啟動編碼工具
對了
，
試了試
，
背景
大家好
，肯定配的沒官方的好。
智譜官方提供的產品
產品形態，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，選了5.3-flash，
這裏弄完後，trae、先安裝node.js，發現卻是“中”	：
我是比較疑惑，比如claude code	、原來還是需要單獨安裝。我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。這個名字自己可以隨便取，
但我打開chatgpt時，模型使用glm-5.3-flash。已經可以直接使用codex對接了
：
codex的接入，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
，這些東西
，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，cli就自動裝了呢
，還專門問了codex自己 ：

我問它在哪裏看的 ，可能是我沒用好cc switch，編碼套餐，就是市麵上知名的那些 ，如：GLM-5.3
、發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。之前使用cc switch的時候 ，opencode等等

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐，除了模型名字之外，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選 ，這種是要求在指定的harness白名單中調用，自己去配的話，我第一次選了5.3，但我暫時就先不去研究cc switch了。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，後麵又運行了一次
 ，codex、有兩種，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 
，

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 ，這裏給我們配的max
。裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後，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，會提示安裝 。本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
，

[desktop]enabled-reasoning-efforts = ["low", "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]

然後會在如下路徑，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟，還有很多的配置  ，