自己也能改；但model.json這個還是接智比較麻煩）挺麻煩的。除了模型名字之外，现连本來還是也不用按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，

背景

大家好，接智我一開始選了5.3 ，现连周末在家裏電腦折騰，也不用這裏給我們配的接智max。選了5.3-flash 。现连數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，也不用就是接智市麵上知名的那些，發現卻是现连“中”：

我是比較疑惑，這種是也不用要求在指定的harness白名單中調用，cli就自動裝了呢，接智我們最好就是现连按照智譜官方文檔來弄。cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，也不用

但我打開chatgpt時，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，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，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，

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，比如claude code、怎麽看的：

方法1

先輸入/status，包含3種：

團隊套餐，之前使用cc switch的時候，會提示安裝。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，

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，

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，

試了試，感覺文章寫出來就過時了，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，先安裝node.js
，如：GLM-5.3	、智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。翻官方文檔的過程中，有兩種	，這些東西，可能是我沒用好cc switch	，然後在model.json中就包含兩個模型了，所以
	，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
，主要就是codex的config.toml發生了變化
：
看下圖，裏麵是個數組	，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
，原來還是需要單獨安裝
。主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，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，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，肯定配的沒官方的好
。分為個人版本和公司團隊版本，model.json裏就多了個5.3-flash了。選了5.3-flash
，
智譜官方提供的產品
產品形態，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
，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	，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，獲取線程id：
然後會在如下路徑，就是多了個model provider：ZAI	，編碼套餐

，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，就像代碼的文檔一樣
。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，這下就正好在上麵這個列表中	，還專門問了codex自己：
我問它在哪裏看的，
model_provider就指定了
，感興趣的可以試試。我是逐日
。我第一次選了5.3，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選
，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。但我暫時就先不去研究cc switch了
。上圖中，這個名字自己可以隨便取	，所以就在頁麵可以映射成最高了
。已經可以直接使用codex對接了：
codex的接入
	，自己去配的話，檢測到我沒安裝codex-cli，裏麵的最高沒有勾選：
勾選了就好了	：
選了這個選項後
，還有很多的配置
，但我發現
，
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
，
這裏弄完後，codex
、trae、後麵又運行了一次，連cc swtich也省了，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glmcoding plan是默認可以使用最新的所有模型的	，包含了keywire_api = "responses"