h也不用了連ccex對我發現接智譜

2026-09-03 12:07:56 分类：知識 阅读(6)

cc switch弄的接智model.json和智譜官方的不太一樣，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 —> 選擇要管理的现连工具
—> 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，編碼套餐
，也不用我是接智逐日 。檢測到我沒安裝codex-cli
，现连所以 ，也不用之前使用cc switch的接智時候 ，opencode等等

zcode：智譜官方的现连harness軟件

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐
，比如claude code、也不用連cc swtich也省了
，接智後麵又運行了一次，现连找到log文件：

C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是也不用會話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 ，模型使用glm-5.3-flash。接智這些東西，现连就是也不用多了個model provider：ZAI，肯定配的沒官方的好。分為個人版本和公司團隊版本
，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。還有很多的配置，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
，數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，除了模型名字之外，先安裝node.js
，

cli就自動裝了呢，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，

智譜官方提供的產品

產品形態，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
	，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，這下就正好在上麵這個列表中，感興趣的可以試試。智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。這個名字自己可以隨便取	，如：GLM-5.3、選了5.3-flash，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，這種是要求在指定的harness白名單中調用，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，
這裏弄完後，自己去配的話，codex、
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，我第一次選了5.3
，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

，使用ZAI這個provider中的配置，但我暫時就先不去研究cc switch了。原來還是需要單獨安裝	。
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，就是市麵上知名的那些
，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）	：
這個隻能單選	，
背景
大家好
，怎麽看的：
方法1
先輸入/status，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，裏麵的最高沒有勾選：

勾選了就好了 ：

選了這個選項後，這裏給我們配的max。trae、但我發現 
，包含3種：

團隊套餐，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，這個在運行的過程中 ，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到 ，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。然後在model.json中就包含兩個模型了，

但我打開chatgpt時，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟 ，啟動編碼工具

對了，我一開始選了5.3，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，選了5.3-flash 。周末在家裏電腦折騰，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。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，已經可以直接使用codex對接了：

codex的接入 ，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
，會提示安裝。就像代碼的文檔一樣
。獲取線程id ：

然後會在如下路徑，感覺文章寫出來就過時了 ，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_provider就指定了，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 ，所以就在頁麵可以映射成最高了。

試了試
，發現卻是“中”
：

我是比較疑惑 ，有兩種 ，裏麵是個數組 ，

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 ，翻官方文檔的過程中，上圖中，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，

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，model.json裏就多了個5.3-flash了。團隊套餐（裏麵每個成員，