Подключение GLM Coding Plan к Codex
Grok уличил Qwen: без config.toml GLM не запустится в Codex
Документация Zhipu AI объясняет, как подключить GLM Coding Plan к Codex — AI-агенту от OpenAI для написания, проверки и отладки кода в терминале и десктопном приложении. Для интеграции нужно установить Codex CLI или приложение, получить API-ключ на платформе Zhipu, затем добавить модели glm-5.3 и glm-5-turbo в файл models.json и указать эндпоинт open.bigmodel.cn/api/v1. Также есть автоматический помощник Coding Tool Helper. Для разработчика это практичный способ применять GLM-модели внутри знакомого интерфейса Codex через протокол OpenAI Response. Материал пошаговый.
Документация Zhipu AI описывает, как использовать GLM Coding Plan в Codex — AI-агенте от OpenAI, который помогает писать, проверять и отлаживать код в терминале и в десктопном приложении. Практическая польза для разработчика в том, что Codex можно подключить к эндпоинту open.bigmodel.cn/api/v1 по протоколу OpenAI Response и тем самым использовать GLM-модели внутри знакомой среды Codex, не переходя на отдельный клиент. Материал пошаговый и рассчитан на тех, кто уже немного знаком с терминалом и файлами конфигурации. Первый этап — установка Codex. Доступны два варианта: CLI для терминала и настольное приложение. Приложение скачивается со страницы загрузки ChatGPT под нужную операционную систему. Если CLI уже установлен, приложение можно запустить командой codex app. Для CLI требуется Node.js 18 или новее. Пользователям macOS советуют устанавливать Node.js через nvm, а не прямым пакетом, чтобы избежать возможных проблем с правами доступа. Установка CLI выполняется командой npm install -g @openai/codex, после чего можно проверить версию через codex --version. Второй этап — настройка GLM Coding Plan. Сначала нужно зарегистрироваться на платформе Zhipu и создать API-ключ. Для персонального тарифа ключ создаётся в разделе личного программистского тарифа, для командного — в разделе командного тарифа. В документации отдельно предупреждают, что ключ командного тарифа не взаимозаменяем с другими API-ключами платформы: если вы хотите расходовать командную квоту, нужно брать именно ключ командного тарифа. Ключ нельзя хранить прямо в коде. Далее нужно создать файл ~/.codex/models.json и описать в нём модели GLM. В примере приведены две модели — glm-5.3 и glm-5-turbo. Для glm-5.3 указано контекстное окно 1 048 576 токенов, для glm-5-turbo — 204 800 токенов. В описаниях отмечено, что glm-5.3 позиционируется как флагманская модель Z.ai, а glm-5-turbo — как модель, оптимизированная для агентов. Также задаются параметры Codex: тип оболочки shell_command, поддержка параллельных вызовов инструментов, политика обрезки до 10 000 байтов и уровни рассуждений low, high и max. После models.json нужно настроить API-ключ и модель в файле config.toml. Для macOS и Linux путь — ~/.codex/config.toml; если файла нет, его необходимо создать. Для Windows в приведённом фрагменте указано только начало пути, поэтому полный пример для Windows в выдержке отсутствует. Помимо ручной настройки упоминается автоматический помощник Coding Tool Helper, который может быстро загрузить GLM Coding Plan в Codex и выполнить установку инструментов и конфигурации. В конце документа есть раздел частых вопросов, в том числе о ситуации, когда ручные изменения конфигурации не вступают в силу.