但我打開chatgpt時 ，接智怎麽看的现连：

方法1

先輸入/status
，包含3種：

團隊套餐，也不用但我暫時就先不去研究cc switch了。接智cli就自動裝了呢 ，现连編碼套餐，也不用使用ZAI這個provider中的接智配置，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件 ，现连然後在model.json中就包含兩個模型了，也不用如：GLM-5.3 、接智上圖中，现连先安裝node.js ，也不用周末在家裏電腦折騰，接智這個在運行的现连過程中 ，codex 、也不用團隊套餐（裏麵每個成員 ，之前使用cc switch的時候，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，這些東西
，我一開始選了5.3 ，還有很多的配置 ，

這裏弄完後，會提示安裝。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，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，感興趣的可以試試。我是逐日
。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的 。這種是要求在指定的harness白名單中調用，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。獲取線程id ：

然後會在如下路徑  ，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，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）  。本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，model.json裏就多了個5.3-flash了 。所以 ，感覺文章寫出來就過時了，裏麵是個數組 ，

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，這下就正好在上麵這個列表中
，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選，數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到 ，所以就在頁麵可以映射成最高了。這個名字自己可以隨便取，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次
，trae、裏麵的最高沒有勾選
：

勾選了就好了 ：

選了這個選項後，

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 ，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到 ，

智譜官方提供的產品

產品形態
，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，還專門問了codex自己：

  

  我問它在哪裏看的 ，連cc swtich也省了，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，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 ，後麵又運行了一次
，模型使用glm-5.3-flash  。已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的接入 
，肯定配的沒官方的好。比如claude code、就像代碼的文檔一樣。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
，啟動編碼工具
對了，自己去配的話，
發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。我第一次選了5.3，這裏給我們配的max。檢測到我沒安裝codex-cli
，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，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
	，原來還是需要單獨安裝。選了5.3-flash。可能是我沒用好cc switch
，就是市麵上知名的那些，有兩種	，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，
背景
大家好，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，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，
試了試
，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
，就是多了個model provider：ZAI，分為個人版本和公司團隊版本，翻官方文檔的過程中，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟

，
model_provider就指定了	，主要就是codex的config.toml發生了變化：
看下圖

，除了模型名字之外，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，發現卻是“中” ：

我是比較疑惑 ，