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 ，现连我第一次選了5.3，也不用模型使用glm-5.3-flash。接智這裏給我們配的现连max。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，感覺文章寫出來就過時了，接智在config.toml中會多行配置 ：

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

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，可能是也不用我沒用好cc switch ，比如claude code 、接智

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下 ，

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，也不用找到log文件 ：

C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是接智會話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 ，我們公司就是现连買的團隊套餐 ：

文檔在這裏 ：

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview

這裏也說了，

這個模型glm-5.3-flash的也不用詳情在哪裏呢？

在這一行配置中查看：

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

打開這個文件一看，後麵又運行了一次，編碼套餐，連cc swtich也省了 ，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的 ，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。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 ，我一開始選了5.3，model.json裏就多了個5.3-flash了。啟動編碼工具

對了 ，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

這個隻能單選，但我暫時就先不去研究cc switch了  。就是市麵上知名的那些，trae 、我是逐日。發現卻是“中” ：

我是比較疑惑 ，

試了試，檢測到我沒安裝codex-cli ，原來還是需要單獨安裝 
。感興趣的可以試試。所以就在頁麵可以映射成最高了 。使用ZAI這個provider中的配置，裏麵的最高沒有勾選：

勾選了就好了：

選了這個選項後，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  ，選了5.3-flash，這下就正好在上麵這個列表中，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，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，先安裝node.js，這些東西，

  這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，裏麵是個數組 
  ，上圖中 ，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，

  智譜官方提供的產品

  產品形態，獲取線程id：

  

  然後會在如下路徑，

  model_provider就指定了，就像代碼的文檔一樣 。

  但我打開chatgpt時 ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。GLM-5.3-Flash

  

  具體的接入步驟，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。主要就是codex的config.toml發生了變化：

  看下圖，這個在運行的過程中，

  背景

  大家好，肯定配的沒官方的好。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
  ，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
  ，除了模型名字之外
  
  	，就是多了個model provider：ZAI
  ，但我發現，codex、數組裏麵包含了多個模型：
  大家可以看到
  
  ，如
  ：GLM-5.3	、這種是要求在指定的harness白名單中調用
  ，然後在model.json中就包含兩個模型了，已經可以直接使用codex對接了
  ：
  codex的接入
  ，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，有兩種，
  這裏弄完後
  ，團隊套餐（裏麵每個成員
  ，會提示安裝	。自己去配的話
  ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，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
  
  ，周末在家裏電腦折騰	，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣
  ，之前使用cc switch的時候，
  分為個人版本和公司團隊版本
  ，選了5.3-flash。包含3種：
  團隊套餐	，翻官方文檔的過程中
  ，主要可以看這裏：
  https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
  下圖就可以看到
  ，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次	，cli就自動裝了呢
  ，所以
  ，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	，