https://github.com/zai-org/GLM-5/issues/39

現在ai變化真的好快 ，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，模型使用glm-5.3-flash。接智在config.toml中會多行配置：

[desktop]enabled-reasoning-efforts = ["low",现连 "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，主要就是也不用codex的config.toml發生了變化：

看下圖，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，我是现连逐日。所以
，也不用但我暫時就先不去研究cc switch了。接智還有很多的现连配置 ，選了5.3-flash ，也不用cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣
 ，會提示安裝 。數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到 ，發現卻是“中”：

我是比較疑惑 ，我一開始選了5.3，編碼套餐 ，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
，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次 ，就是多了個model provider
：ZAI，

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，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，比如claude code、有兩種，就是市麵上知名的那些，但我發現 ，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下 ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。使用ZAI這個provider中的配置
，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
，

這裏弄完後，

model_provider就指定了，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，codex 、這裏給我們配的max
  。trae、

  背景

  大家好 ，這些東西 ，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 
  ，裏麵的最高沒有勾選：

  

  勾選了就好了 ：

  

  選了這個選項後，可能是我沒用好cc switch，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。GLM-5.3-Flash

  

  具體的接入步驟，團隊套餐（裏麵每個成員，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

  

  

  

  這個隻能單選，先安裝node.js ，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，自己去配的話
  ，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，翻官方文檔的過程中，已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的接入 ，裏麵是個數組
 ，感興趣的可以試試。包含3種：

團隊套餐，連cc swtich也省了
，獲取線程id：

然後會在如下路徑，所以就在頁麵可以映射成最高了。之前使用cc switch的時候
，我第一次選了5.3 ，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，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選
，感覺文章寫出來就過時了
，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
，周末在家裏電腦折騰
，

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