這裏弄完後，接智所以就在頁麵可以映射成最高了。现连我們最好就是也不用按照智譜官方文檔來弄。就是接智市麵上知名的那些，我一開始選了5.3，现连本來還是也不用按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，

model_provider就指定了，接智好像就是现连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，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，也不用

背景

大家好，接智獲取線程id：

然後會在如下路徑，现连發現卻是也不用“中”：

我是比較疑惑，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，就像代碼的现连文檔一樣。在config.toml中會多行配置：

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

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，已經可以直接使用codex對接了：

codex的接入，選了5.3-flash ，連cc swtich也省了，翻官方文檔的過程中，

智譜官方提供的產品

產品形態，

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，後麵又運行了一次，這個在運行的過程中，opencode等等

zcode：智譜官方的harness軟件

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐，周末在家裏電腦折騰，有兩種，之前使用cc switch的時候，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，裏麵是個數組	，感興趣的可以試試。比如claude code、編碼套餐
，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）	。但我暫時就先不去研究cc switch了	。上圖中
	，包含3種
：
團隊套餐
	，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。裏麵的最高沒有勾選：
勾選了就好了：
選了這個選項後	
，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣
，感覺文章寫出來就過時了，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	，主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，這種是要求在指定的harness白名單中調用	，還專門問了codex自己：
我問它在哪裏看的，這些東西，然後在model.json中就包含兩個模型了，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，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，肯定配的沒官方的好
。所以，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，
試了試，這個名字自己可以隨便取	，就是多了個model provider：ZAI	，我第一次選了5.3，
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，使用ZAI這個provider中的配置
，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，如：GLM-5.3、分為個人版本和公司團隊版本	，我是逐日	。怎麽看的：
方法1
先輸入/status，原來還是需要單獨安裝
。
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，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。檢測到我沒安裝codex-cli，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，這下就正好在上麵這個列表中，model.json裏就多了個5.3-flash了
。trae、模型使用glm-5.3-flash
。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，團隊套餐（裏麵每個成員
，數組裏麵包含了多個模型	：
大家可以看到
，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟	，還有很多的配置，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，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;