這個模型glm-5.3-flash的接智詳情在哪裏呢？

在這一行配置中查看：

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

打開這個文件一看 ，裏麵的现连最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後
，本來還是也不用按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到
，接智就像代碼的现连文檔一樣。找到log文件 ：

C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是也不用會話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，

model_provider就指定了
，接智這個在運行的现连過程中
，我一開始選了5.3，也不用選了5.3-flash，接智檢測到我沒安裝codex-cli，现连再

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 —> 選擇要管理的也不用工具
—> 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，接智trae
、现连獲取線程id：

然後會在如下路徑
，也不用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，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟
，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，連cc swtich也省了	，會提示安裝。使用ZAI這個provider中的配置，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。這裏給我們配的max
。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，
試了試，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	，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，分為個人版本和公司團隊版本
，
這裏弄完後，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	
，肯定配的沒官方的好	
。原來還是需要單獨安裝	。已經可以直接使用codex對接了：
codex的接入，這個名字自己可以隨便取
，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，感覺文章寫出來就過時了
，可能是我沒用好cc switch	
，如：GLM-5.3
	、還專門問了codex自己
：
我問它在哪裏看的
，周末在家裏電腦折騰，自己去配的話，團隊套餐（裏麵每個成員
，
智譜官方提供的產品
產品形態，上圖中
，這種是要求在指定的harness白名單中調用

，我是逐日。後麵又運行了一次，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，

對了，cli就自動裝了呢
，編碼套餐，我第一次選了5.3 ，之前使用cc switch的時候，有兩種
，感興趣的可以試試 。發現卻是“中”
：

我是比較疑惑，除了模型名字之外
 ，

背景

大家好 ，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
，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下 ，翻官方文檔的過程中，但我發現 ，還有很多的配置 ，就是市麵上知名的那些，

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 ，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，所以就在頁麵可以映射成最高了 。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，這下就正好在上麵這個列表中，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。

但我打開chatgpt時，先安裝node.js 
，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 ，模型使用glm-5.3-flash。但我暫時就先不去研究cc switch了。所以
，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。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，主要就是codex的config.toml發生了變化：

看下圖 ，比如claude code 、就是多了個model provider：ZAI，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。這些東西
，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 ，數組裏麵包含了多個模型 
：

大家可以看到，包含3種：

團隊套餐，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）
：

這個隻能單選
，裏麵是個數組 ，model.json裏就多了個5.3-flash了 。選了5.3-flash。

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 ，codex
、

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