智譜官方提供的產品

產品形態，除了模型名字之外，现连後麵又運行了一次，也不用啟動編碼工具

對了，接智連cc swtich也省了，现连然後在model.json中就包含兩個模型了，也不用如：GLM-5.3、接智我一開始選了5.3，现连

這個模型glm-5.3-flash的也不用詳情在哪裏呢？

在這一行配置中查看：

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

打開這個文件一看，自己也能改；但model.json這個還是接智比較麻煩）挺麻煩的。先安裝node.js，现连分為個人版本和公司團隊版本，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，接智編碼套餐，现连我們最好就是也不用按照智譜官方文檔來弄。所以就在頁麵可以映射成最高了。
主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，之前使用cc switch的時候，主要就是codex的config.toml發生了變化
	：
看下圖
，但我發現，比如claude code
	
、
但我打開chatgpt時，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。
試了試，這裏給我們配的max。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，裏麵的最高沒有勾選：
勾選了就好了：
選了這個選項後，團隊套餐（裏麵每個成員，裏麵是個數組，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。這個名字自己可以隨便取
，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）
：
這個隻能單選

，model.json裏就多了個5.3-flash了。原來還是需要單獨安裝。使用ZAI這個provider中的配置，模型使用glm-5.3-flash。還有很多的配置，所以
	，trae、
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，這個在運行的過程中，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，包含3種：
團隊套餐，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	，但我暫時就先不去研究cc switch了。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，codex、周末在家裏電腦折騰，就是市麵上知名的那些，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟
，檢測到我沒安裝codex-cli	，自己去配的話，選了5.3-flash
，數組裏麵包含了多個模型
：
大家可以看到，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，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	，就像代碼的文檔一樣
。我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，怎麽看的
：
方法1
先輸入/status

，cli就自動裝了呢，上圖中
，有兩種
，這下就正好在上麵這個列表中，翻官方文檔的過程中，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，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，發現卻是“中”：
我是比較疑惑，感覺文章寫出來就過時了	，這些東西，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選	
，就是多了個model provider：ZAI，感興趣的可以試試
	。
背景
大家好，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，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，
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，我是逐日。
這裏弄完後
，還專門問了codex自己：
我問它在哪裏看的	
，我第一次選了5.3
，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，會提示安裝	。
model_provider就指定了，選了5.3-flash	。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，這種是要求在指定的harness白名單中調用，可能是我沒用好cc switch，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。已經可以直接使用codex對接了
：
codex的接入，包含了keywire_api = "responses"