ex對我發現h也不用了接智譜連cc

2026-09-02 10:15:44 分类：休閑 阅读(322)

這下就正好在上麵這個列表中，接智編碼套餐，现连後麵又運行了一次 ，也不用上圖中，接智但我發現 ，现连選了5.3-flash ，也不用發現卻是接智“中”：

我是比較疑惑 ，

背景

大家好 ，现连自己也能改；但model.json這個還是也不用比較麻煩）挺麻煩的。發現智譜好像已經原生支持了openai的接智response接口。

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 ，现连可能是也不用我沒用好cc switch，檢測到我沒安裝codex-cli，接智查詢：

select datetime(ts,现连'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 ，codex 、也不用就是市麵上知名的那些，這些東西，啟動編碼工具

對了 ，如：GLM-5.3、model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次 ，這種是要求在指定的harness白名單中調用，選了5.3-flash。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，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 ，裏麵是個數組，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，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 ，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的
，翻官方文檔的過程中，這個在運行的過程中 ，還有很多的配置
，比如claude code、周末在家裏電腦折騰，之前使用cc switch的時候 ，但我暫時就先不去研究cc switch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 ，

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 ，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到
，獲取線程id：

然後會在如下路徑，model.json裏就多了個5.3-flash了。就是多了個model provider ：ZAI
，裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後，除了模型名字之外，我一開始選了5.3，肯定配的沒官方的好 。

model_provider就指定了，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，先安裝node.js ，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，主要就是codex的config.toml發生了變化：

看下圖，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟 ，這裏給我們配的max。

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，連cc swtich也省了，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，怎麽看的：

  方法1

  先輸入/status ，cli就自動裝了呢，有兩種，所以就在頁麵可以映射成最高了。

  試了試，感興趣的可以試試。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，分為個人版本和公司團隊版本
  ，

  cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，包含3種：

  

  團隊套餐，自己去配的話，

  但我打開chatgpt時，

  智譜官方提供的產品

  產品形態，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本 ，使用ZAI這個provider中的配置，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄
  。cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
  ，

  這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

  

  

  

  這個隻能單選，我是逐日 。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 ，我第一次選了5.3 ，感覺文章寫出來就過時了，已經可以直接使用codex對接了：

  

  codex的接入，會提示安裝。所以，

  

  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
  ，包含了keywire_api = "responses"

  config.toml中推理級別的疑惑

  model_reasoning_effort ，數組裏麵包含了多個模型：

  

  大家可以看到，模型使用glm-5.3-flash。然後在model.json中就包含兩個模型了，

  這裏弄完後 ，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
  ，trae	、團隊套餐（裏麵每個成員
  
  ，原來還是需要單獨安裝
  。智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）
  。這個名字自己可以隨便取，就像代碼的文檔一樣。	
  	
  
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