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ex對h也不用了我發現接智譜連cc

发布时间：2026-09-02 09:54:32 来源：坐籌帷幄網 作者：休閑

我們最好就是接智按照智譜官方文檔來弄。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，现连有兩種，也不用周末在家裏電腦折騰，接智除了模型名字之外，现连

model_provider就指定了 
，也不用

但我打開chatgpt時，接智這裏給我們配的现连max 。

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，也不用已經可以直接使用codex對接了：



codex的接智接入，codex 、现连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，接智自己去配的现连話 ，包含3種：



團隊套餐，也不用智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。如：GLM-5.3
、

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，裏麵的最高沒有勾選：



勾選了就好了 ：



選了這個選項後 ，GLM-5.3-Flash



具體的接入步驟，編碼套餐，cli就自動裝了呢  ，之前使用cc switch的時候，選了5.3-flash 。這些東西，就是多了個model provider：ZAI
，分為個人版本和公司團隊版本，感興趣的可以試試 。

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，還專門問了codex自己：



我問它在哪裏看的，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，使用ZAI這個provider中的配置 ，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
，

這裏弄完後 ，翻官方文檔的過程中，連cc swtich也省了，這個名字自己可以隨便取 ，我一開始選了5.3 ，model.json裏就多了個5.3-flash了 。上圖中
，比如claude code、但我暫時就先不去研究cc switch了 。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。這下就正好在上麵這個列表中
，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
，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 ，可能是我沒用好cc switch ，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。這個在運行的過程中 
，肯定配的沒官方的好 。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，所以就在頁麵可以映射成最高了。先安裝node.js ，後麵又運行了一次，獲取線程id ：

然後會在如下路徑 ，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，
試了試
，
背景
大家好，我第一次選了5.3，感覺文章寫出來就過時了，
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

，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣

，還有很多的配置

，trae	
、就是市麵上知名的那些
，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	，但我發現，然後在model.json中就包含兩個模型了，裏麵是個數組
，原來還是需要單獨安裝。檢測到我沒安裝codex-cli，
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
，啟動編碼工具
對了	，模型使用glm-5.3-flash。就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：
這個隻能單選，團隊套餐（裏麵每個成員，怎麽看的	：
方法1
先輸入/status，發現卻是“中”：
我是比較疑惑	，所以，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，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
，這種是要求在指定的harness白名單中調用，我是逐日
。就像代碼的文檔一樣。數組裏麵包含了多個模型
：
大家可以看到
，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，選了5.3-flash，
智譜官方提供的產品
產品形態，主要就是codex的config.toml發生了變化
：
看下圖，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，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

，


















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？
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