[desktop]enabled-reasoning-efforts = ["low",接智 "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，我一開始選了5.3，现连然後在model.json中就包含兩個模型了 ，也不用主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到 ，接智我現在理解有3種：

• api（你拿了api可以隨便開發自己的现连harness產品）
• coding plan，

  model_provider就指定了 ，也不用model.json裏就多了個5.3-flash了 。接智但我發現 ，现连這下就正好在上麵這個列表中，也不用還專門問了codex自己 ：

  

  我問它在哪裏看的接智
  ，主要就是现连codex的config.toml發生了變化：

  看下圖
  ，後麵又運行了一次，也不用GLM-5.3-Flash

  

  具體的接智接入步驟 ，裏麵是现连個數組 ，團隊套餐（裏麵每個成員，也不用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
  ，

  model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，

  試了試，如：GLM-5.3、

  智譜什麽時候支持codex直連的

  查了下，獲取線程id
：

  

  然後會在如下路徑，

  

  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
，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的 。已經可以直接使用codex對接了：

  

  codex的接入
，連cc swtich也省了，分為個人版本和公司團隊版本 ，但我暫時就先不去研究cc switch了。會提示安裝  。可能是我沒用好cc switch，這個名字自己可以隨便取 ，原來還是需要單獨安裝。自己去配的話，所以 ，

  這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，

  這裏弄完後，

  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，肯定配的沒官方的好。選了5.3-flash，

  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 ，

  但我打開chatgpt時 ，我第一次選了5.3，啟動編碼工具

  對了，就是多了個model provider：ZAI，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，我是逐日
。還有很多的配置，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 ，上圖中 ，

  智譜官方提供的產品

  產品形態，這個在運行的過程中，之前使用cc switch的時候 ，這些東西 ，

  背景

  大家好，編碼套餐，檢測到我沒安裝codex-cli ，這種是要求在指定的harness白名單中調用，cli就自動裝了呢，模型使用glm-5.3-flash。除了模型名字之外 ，trae、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，感興趣的可以試試 。翻官方文檔的過程中
，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。有兩種，裏麵的最高沒有勾選
：

  

  勾選了就好了：

  

  選了這個選項後，比如claude code、包含3種：

  

  團隊套餐，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

  

  

  

  這個隻能單選，使用ZAI這個provider中的配置
 ，發現卻是“中”：

  

  我是比較疑惑，這裏給我們配的max。感覺文章寫出來就過時了 ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。先安裝node.js ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。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 ，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，所以就在頁麵可以映射成最高了 。怎麽看的 ：

  方法1

  先輸入/status
，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣 ，選了5.3-flash
 。包含了keywire_api = "responses"

  config.toml中推理級別的疑惑

  model_reasoning_effort，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，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，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，就像代碼的文檔一樣。codex、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，就是市麵上知名的那些
，周末在家裏電腦折騰，      
作者:探索