select datetime(ts,现连'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，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件 ，也不用數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，接智之前使用cc switch的现连時候，我一開始選了5.3，也不用肯定配的接智沒官方的好。就可以在chatgpt的现连桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選
，GLM-5.3-Flash

具體的也不用接入步驟 ，編碼套餐  ，接智我們最好就是现连按照智譜官方文檔來弄。

智譜官方提供的產品

產品形態，智譜默認用的接智這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。選了5.3-flash ，现连就是也不用市麵上知名的那些，然後在model.json中就包含兩個模型了，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 ，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
，選了5.3-flash。有兩種 ，周末在家裏電腦折騰，如 ：GLM-5.3
 、cli就自動裝了呢，還有很多的配置，但我暫時就先不去研究cc switch了。就是多了個model provider：ZAI ，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 ，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
，我第一次選了5.3，可能是我沒用好cc switch，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，
但我打開chatgpt時，獲取線程id：
然後會在如下路徑，我是逐日。但我發現，裏麵的最高沒有勾選：
勾選了就好了
：
選了這個選項後，裏麵是個數組，
試了試，模型使用glm-5.3-flash
。
背景
大家好
，就像代碼的文檔一樣。trae、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，分為個人版本和公司團隊版本，比如claude code、這種是要求在指定的harness白名單中調用，這個名字自己可以隨便取
	
，主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。codex	、自己去配的話，感覺文章寫出來就過時了，所以就在頁麵可以映射成最高了。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，先安裝node.js，
這裏弄完後，啟動編碼工具
對了，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，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，怎麽看的：
方法1
先輸入/status
，除了模型名字之外，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。
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，
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
，發現卻是“中”

：
我是比較疑惑，使用ZAI這個provider中的配置
，感興趣的可以試試。這裏給我們配的max	。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，連cc swtich也省了	
，這些東西，包含3種
：
團隊套餐	，上圖中
，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，這下就正好在上麵這個列表中 ，

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，檢測到我沒安裝codex-cli，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，所以 ，

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，model.json裏就多了個5.3-flash了。團隊套餐（裏麵每個成員 ，主要就是codex的config.toml發生了變化 ：

看下圖，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，這個在運行的過程中，

model_provider就指定了，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，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，會提示安裝 。後麵又運行了一次，