具體的也不用接入步驟 ，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
背景
大家好，现连我們公司就是也不用買的團隊套餐：
文檔在這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview
這裏也說了
，裏麵是接智個數組，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，现连trae
、也不用會提示安裝
。接智比如claude code、现连編碼套餐，也不用分為個人版本和公司團隊版本，接智自己去配的现连話，
但我打開chatgpt時，也不用這個名字自己可以隨便取	，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。這些東西	，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，所以
，發現卻是“中”
：
我是比較疑惑，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，原來還是需要單獨安裝。
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	，肯定配的沒官方的好
。先安裝node.js，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，團隊套餐（裏麵每個成員，
檢測到我沒安裝codex-cli
，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，上圖中，模型使用glm-5.3-flash
。感覺文章寫出來就過時了
，這裏給我們配的max。智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）
。然後在model.json中就包含兩個模型了，就是多了個model provider：ZAI	，獲取線程id：
然後會在如下路徑
，這個在運行的過程中，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，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，數組裏麵包含了多個模型：
大家可以看到
，
model_provider就指定了	
，還有很多的配置
，除了模型名字之外
，所以就在頁麵可以映射成最高了。
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，感興趣的可以試試
。codex
、發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。就是市麵上知名的那些
，但我發現，包含3種
：
團隊套餐

，已經可以直接使用codex對接了：
codex的接入，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，我是逐日
。選了5.3-flash。這種是要求在指定的harness白名單中調用，有兩種，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）	：
這個隻能單選	，
試了試，我第一次選了5.3，cli就自動裝了呢
，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，但我暫時就先不去研究cc switch了。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，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，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，啟動編碼工具

對了
，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，之前使用cc switch的時候
，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，翻官方文檔的過程中 ，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，後麵又運行了一次，主要可以看這裏 ：

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

下圖就可以看到，連cc swtich也省了 ，選了5.3-flash，

智譜官方提供的產品

產品形態  ，裏麵的最高沒有勾選：

勾選了就好了：

選了這個選項後 ，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的 ，就像代碼的文檔一樣
。可能是我沒用好cc switch，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，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。model.json裏就多了個5.3-flash了。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，

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，

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，如 ：GLM-5.3、