如何在 Codex 中使用 GLM 4.5：实用指南

GLM 4.5 是 Z.ai 发布的旗舰级大型语言模型，在推理、编码和代理任务方面表现出色。凭借混合专家架构和扩展上下文处理等高级优化，它为追求 AI 工作流程强大与高效的开发者树立了全新标杆。

同时，Codex 提供了一个轻量级但功能强大的命令行界面 (CLI)，可以快速灵活地处理大型语言模型。您无需依赖 IDE，可以直接从终端运行提示、测试代码并连接到多个 API 提供程序。

本指南将向您展示如何在 Codex 中使用 GLM 4.5——从安装和配置到运行您的第一个编码任务——以便您可以快速将强大的模型功能转变为流畅的开发人员工作流程。

GLM 4.5 是什么：基础知识和亮点

基本特点

特性	Detail
参数	总计 355B，其中 32B 已激活
卓越	混合专家
上下文窗口	128K 代币
推论模式	思考+不思考
多式联运	纯文本
多语言能力	支持多种语言；英语和中文能力强

关键亮点

建筑与培训

• 深化教育部结构 – 层数更多，宽度更窄，在保持效率的同时增强推理深度。
• 海量预训练语料库 – 15 万亿代币，用于广泛的知识覆盖。
• 先进的 RL 基础设施 – 用于可扩展强化学习和代理训练的开源平台。
• 技能巩固 – 强化和监督学习提炼为强大的专家模型。

代理能力

• 专为自主代理打造，具有 本机函数调用，在上下文中 网页浏览和 多步骤任务规划.
• 无需繁重的外部编排即可运行工具链，从而使代理框架更加灵活。

编码优势

• 擅长 端到端软件开发，从前端到后端和数据库处理。
• 强于 代码生成和调试，加 终端级操作 适用于 CLI 环境。
• 表现出色 算法设计 以及现实世界的工程任务，并根据领先的模型基准进行了验证。

推理能力

• 处理数学推理（AIME、MATH 基准）并取得有竞争力的结果。
• 具有较强的科学性和逻辑性解决问题能力，支持多步骤推理。
• 能够有效地理解长上下文，并能在扩展输入的情况下保持准确性。

为什么在 Codex 中使用 GLM 4.5

GLM 4.5 本身就令人印象深刻，但将其与 Codex 结合使用，可以更高效地将其优势融入日常开发。Codex 不仅仅是一个界面；它还是一个 命令行编码代理 旨在使大型语言模型在终端内感觉自然，许多开发人员已经在那里花费了大部分时间。

Codex 作为开发者的伴侣

与 IDE 插件或浏览器仪表板不同，Codex 轻量级且终端原生。这意味着您可以直接调用 GLM 4.5、测试输出并管理多个 API，而无需切换工具。对于注重速度和控制力的开发者来说，这种 CLI 方法无疑是最佳选择。

在 Codex 中使用 GLM 4.5 的主要优势

企业优势	对开发人员意味着什么
直接模型访问	运行提示并立即获得结果，无需离开终端。
自动化的工作流程	协调任务，例如 生成 → 测试 → 提交 在一条管道中。
灵活整合	只需最少的设置即可轻松地在提供商之间切换。
轻量级设置	无需繁重的 IDE 集成，只需一个简单的 CLI 工具。

使用 GLM 4.5 而非原生 Codex 模型的优势

原生 Codex 模型非常适合广泛的编码任务和通用开发。然而，GLM-4.5 具有独特的优势，使其成为特定场景中的宝贵补充：

• 专业编码支持：GLM-4.5 在设计时充分考虑了混合推理和编码。它能够处理结构化代码生成、迭代调试和工具使用工作流，让构建代理管道的开发人员能够更加一致地使用。
• 代理友好功能：GLM-4.5 内置函数调用、工具使用和任务规划模式，自然支持代理工作流。这使得使用自主代理进行实验或将多步骤推理集成到生产系统中变得更加容易。

总之，Codex 提供了强大的通用编码能力，而 GLM-4.5 非常适合开发工作流程中的专门推理和代理集成。

真实场景

• 原型制作： 几秒钟内起草一个 Python 脚本并立即运行。
• 调试： 通过快速迭代测试 SQL 查询或代码片段。
• 企业工作流程： 在可审计性至关重要的合规友好环境中运营。

简而言之，Codex 使 GLM 4.5 不仅成为一个强大的模型，而且成为编码、推理和代理工作流的实用日常工具。

如何在 Codex 中使用 GLM 4.5：先决条件概述

要在 Codex 中使用 GLM 4.5，您需要做好三件事：

1. GLM 4.5 的 API 密钥：建议从 Novita AI，存储在配置文件中，实现无缝集成。
2. Codex CLI：全局安装，因此您可以直接从终端呼叫代理。
3. 工作环境：Node.js 18 或更高版本，加上 npm 用于包管理。

这些准备就绪后，您就拥有了将 Codex 与 GLM 4.5 连接并开始实验所需的一切。设置过程非常简单，整个过程只需几分钟。

如何在 Codex 中使用 GLM 4.5：分步指南

步骤 1：获取您的 API 密钥 Novita AI

创建 Novita AI 帐户 第一步是从 Novita AI 平台。然后前往 密钥管理 并选择 添加新密钥.
此 API 密钥将作为您的访问凭证。由于它仅显示一次，请立即复制并保存在安全的地方。以下步骤将需要用到它。

Novita AI 为一系列最先进的模型提供一流的 Codex 支持，例如：

• zai-org/glm-4.5
• deepseek/deepseek-v3.1
• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
• moonshotai/kimi-k2-0905
• openai/gpt-oss-120b
• google/gemma-3-12b-it

第 2 步：安装 Codex CLI

Node.js 要求 18+

节点-v

通过 npm 安装（推荐）

npm install -g @openai/codex

通过 Homebrew 安装（macOS）

brew 安装 codex

验证安装

法典--版本

通过配置 GLM 4.5 Novita AI API

创建 Codex 配置文件并将 GLM 4.5 设置为默认模型。

• macOS/Linux： ~/.codex/config.toml
• Windows上： %USERPROFILE%\.codex\config.toml

基本配置模板

模型 =“zai-org/glm-4.5” model_provider =“novitaai”[model_providers.novitaai] 名称 =“Novita AI“ base_url = “https://api.novita.ai/openai” http_headers = {“授权” = “持有 YOUR_NOVITA_API_KEY”} wire_api = “聊天”

第三步：开始

启动 Codex CLI

法典

基本用法示例

代码生成:

> 创建一个 Python 类来处理 REST API 响应并进行错误处理

项目分析:

> 审查此代码库并提出性能改进建议

错误修复:

> 修复登录功能中的身份验证错误

测试与验证:

> 为用户服务模块生成全面的单元测试

使用现有项目

在启动 Codex CLI 之前导航到您的项目目录：

cd /path/to/your/project codex

Codex CLI 将自动了解您的项目结构、读取现有文件并在整个会话期间维护有关您的代码库的上下文。

故障排除

错误/症状	可能的原因	固定
401未经授权	API 密钥无效或过期；标头拼写错误	重新生成密钥 Novita AI，更新 config.toml 与正确的 Authorization = "Bearer …"
404 模型未找到	型号名称错误	使用精确的字符串： zai-org/glm-4.5
缓慢/超时	网络延迟、代理或低超时	重试小提示，检查VPN/代理，增加超时标志
模型无法切换	配置路径错误或拼写错误	确认 ~/.codex/config.toml （Linux/macOS）或 %USERPROFILE%\.codex\config.toml （Windows）；重启 shell
CLI冻结	多行提示未终止	使用 here-doc (<< 'EOF' ... EOF) 在 bash/zsh 中；在 PowerShell 中 here-string
Windows 路径混淆	配置错误地放置在 System32 中	将文件移动到 %USERPROFILE%\.codex\config.toml
速率限制/有效载荷错误	并发请求过多或输入量过大	添加带退避的重试、修剪上下文、分割长文件

结语

GLM 4.5 带来了先进的编码和代理功能，而 Codex 则提供了一种直接从终端使用这些功能的轻量级方法。两者共同构建了一个快速、灵活的工作流程，非常适合快速原型设计和企业环境。

对于开发人员来说，这种组合意味着更少的障碍：GLM 4.5 强大的推理和编码技能，加上 Codex 无需离开 CLI 即可协调任务的能力。

常見問題解答

Novita AI 是一个 AI 云平台，它为开发人员提供了一种使用我们简单的 API 轻松部署 AI 模型的方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 用于构建和扩展的云。