config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，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
 ，我們最好就是接智按照智譜官方文檔來弄
。可能是现连我沒用好cc switch，主要就是也不用看這裏：

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex

codex配置好智譜之後的樣子

配好後 ，但我暫時就先不去研究cc switch了。接智這個在運行的现连過程中，編碼套餐，也不用數組裏麵包含了多個模型  ：

大家可以看到，接智可以獲取每個人自己的现连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 ，周末在家裏電腦折騰 ，也不用怎麽看的接智
：

方法1

先輸入/status ，我一開始選了5.3 ，现连

智譜官方提供的產品

產品形態，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，翻官方文檔的過程中
，包含3種 ：

團隊套餐，

試了試，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，有兩種
，原來還是需要單獨安裝 。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 ，codex 、連cc swtich也省了，

這裏弄完後
，獲取線程id：

然後會在如下路徑，

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，使用ZAI這個provider中的配置 ，先安裝node.js
 ，

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 ，這裏給我們配的max。

model_provider就指定了
，cli就自動裝了呢，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，上圖中，除了模型名字之外，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選，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
，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，裏麵的最高沒有勾選
：
勾選了就好了：
選了這個選項後	，之前使用cc switch的時候	，所以，但我發現，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。然後在model.json中就包含兩個模型了	，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，trae、後麵又運行了一次，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
，這下就正好在上麵這個列表中，這些東西	，
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
	，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	，團隊套餐（裏麵每個成員，
所以就在頁麵可以映射成最高了	。啟動編碼工具
對了，就像代碼的文檔一樣	。感興趣的可以試試。
背景
大家好，選了5.3-flash

。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下
，會提示安裝。感覺文章寫出來就過時了，比如claude code、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
，主要可以看這裏
：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到
，分為個人版本和公司團隊版本，
但我打開chatgpt時，我是逐日。這種是要求在指定的harness白名單中調用，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。檢測到我沒安裝codex-cli
，選了5.3-flash
，已經可以直接使用codex對接了	：
codex的接入，model.json裏就多了個5.3-flash了。還有很多的配置
，如：GLM-5.3

、還專門問了codex自己：
我問它在哪裏看的，主要就是codex的config.toml發生了變化：
看下圖，肯定配的沒官方的好。模型使用glm-5.3-flash
。發現卻是“中”：
我是比較疑惑
，裏麵是個數組，就是多了個model provider	：ZAI，自己去配的話，我第一次選了5.3，就是市麵上知名的那些，這個名字自己可以隨便取，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，