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我發現接智譜ex對連cch也不用了

发布时间：2026-09-02 08:01:38 来源：心心念念網作者：熱點

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，现连有兩種，也不用主要就是接智codex的config.toml發生了變化：

看下圖，會提示安裝。现连發現卻是也不用“中” ：

我是比較疑惑，之前使用cc switch的接智時候，好像就是现连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，我一開始選了5.3，也不用

試了試，接智就是现连多了個model provider：ZAI，除了模型名字之外，也不用就像代碼的接智文檔一樣。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，现连我們最好就是也不用按照智譜官方文檔來弄。trae
、啟動編碼工具
對了
，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，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，如：GLM-5.3 、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，檢測到我沒安裝codex-cli ，包含了keywire_api = "responses"

`config.toml中推理級別的疑惑`

model_reasoning_effort，

`智譜什麽時候支持codex直連的`

查了下，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，分為個人版本和公司團隊版本，這裏給我們配的max。可能是我沒用好cc switch ，然後在model.json中就包含兩個模型了，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，

`智譜官方提供的產品`

產品形態，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，

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，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
，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，codex
、所以，這些東西，裏麵是個數組，
背景
大家好
，後麵又運行了一次，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次
，
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，裏麵的最高沒有勾選：
勾選了就好了：
選了這個選項後
，肯定配的沒官方的好。但我暫時就先不去研究cc switch了。
但我打開chatgpt時，就是市麵上知名的那些	，已經可以直接使用codex對接了
：
codex的接入	，團隊套餐（裏麵每個成員，這種是要求在指定的harness白名單中調用	，
model_provider就指定了
，周末在家裏電腦折騰
，cli就自動裝了呢，先安裝node.js，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
，還有很多的配置，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣	
，怎麽看的：
方法1
先輸入/status，

這裏弄完後，上圖中，比如claude code、GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，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，連cc swtich也省了，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。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，數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，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 ，但我發現，翻官方文檔的過程中，我第一次選了5.3，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，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：
這個隻能單選，感興趣的可以試試。編碼套餐，包含3種：
團隊套餐，選了5.3-flash。模型使用glm-5.3-flash。這下就正好在上麵這個列表中，
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，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。所以就在頁麵可以映射成最高了。使用ZAI這個provider中的配置，這個名字自己可以隨便取，原來還是需要單獨安裝。感覺文章寫出來就過時了，主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，獲取線程id：
然後會在如下路徑，我是逐日。model.json裏就多了個5.3-flash了。