GLM-5.2, GLM-5.3 und GLM-5.3-Flash in Codex: Konfiguration und Modellauswahl
Konfigurieren Sie GLM in Codex mit APIMaster. Finden Sie config.toml unter Windows, macOS und Linux, legen Sie Ihren API-Schlüssel fest, starten Sie einen interaktiven Chat und wählen Sie ein Modell aus.
Konfigurieren Sie Ihren APIMaster-API-Schlüssel und die config.toml von Codex und führen Sie dann codex aus, um mit GLM zu chatten. Verwenden Sie glm-5.2, glm-5.3, glm-5.3-flash. Codex verbindet sich über die Responses-API unter https://apimaster.ai/v1.
Bevor Sie beginnen
Schließen Sie die Umgebungsprüfung ab, installieren Sie Codex gemäß der allgemeinen Anleitung und besorgen Sie sich einen APIMaster-API-Schlüssel mit Zugriff auf diese Modelle und ausreichend Guthaben.
codex --version
1. Konfigurationsverzeichnis öffnen
Windows
Drücken Sie Win + R, geben Sie den folgenden Pfad ein und drücken Sie Enter:
%USERPROFILE%\.codex
Erstellen Sie den Ordner, falls er nicht existiert. Öffnen oder erstellen Sie config.toml mit einem Texteditor. Stellen Sie sicher, dass der Dateiname nicht config.toml.txt lautet.
macOS / Linux
Drücken Sie unter macOS im Finder Command + Shift + G und geben Sie ein:
~/.codex
Öffnen Sie unter Linux dasselbe Verzeichnis mit Ihrem Dateimanager oder Editor. Erstellen Sie es bei Bedarf im Terminal:
mkdir -p ~/.codex
Öffnen oder erstellen Sie config.toml in diesem Verzeichnis. Falls Sie ein benutzerdefiniertes Codex-State-Verzeichnis verwenden, nutzen Sie stattdessen dieses Verzeichnis.
2. config.toml konfigurieren
Beide Plattformen verwenden denselben Inhalt:
model = "glm-5.3"
model_provider = "apimaster"
model_reasoning_summary = "none"
model_supports_reasoning_summaries = false
[model_providers.apimaster]
name = "APIMaster"
base_url = "https://apimaster.ai/v1"
env_key = "APIMASTER_API_KEY"
wire_api = "responses"
Falls die Datei bereits existiert, sichern Sie sie und führen Sie diese Einstellungen zusammen. Ersetzen Sie vorhandene Schlüssel auf oberster Ebene, statt sie zu duplizieren, und platzieren Sie sie vor der ersten [table]-Überschrift. Führen Sie den Provider-Abschnitt zusammen, falls er bereits existiert. Dies ändert den Standard-Provider und das Standardmodell für neue Codex-Sitzungen.
Die Basis-URL enthält /v1. Belassen Sie es bei wire_api = "responses"; ein reiner Chat-Completions-Endpunkt reicht für diesen Workflow nicht aus. Die Summary-Einstellungen deaktivieren optionale Reasoning-Zusammenfassungen, nicht das interne Denken des Modells.
Um Ihren vorhandenen Standard-Provider zu behalten, legen Sie diese Konfiguration stattdessen in ~/.codex/glm.config.toml ab (Windows: %USERPROFILE%\.codex\glm.config.toml). Fügen Sie dann --profile glm zu den unten stehenden Startbefehlen hinzu. Benannte Profil-Dateien erfordern Codex 0.134.0 oder höher und erben weitere Basiseinstellungen.
3. API-Schlüssel festlegen
Ersetzen Sie YOUR_APIMASTER_API_KEY durch den Schlüssel von APIMaster. Die TOML-Konfiguration speichert den Namen der Umgebungsvariable, nicht den Schlüssel selbst.
Windows PowerShell
Führen Sie dies in dem Terminal aus, in dem Sie Codex starten werden:
$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'
Um ihn auch für zukünftige Terminals zu speichern:
[Environment]::SetEnvironmentVariable('APIMASTER_API_KEY', 'YOUR_APIMASTER_API_KEY', 'User')
Öffnen Sie nach dem Speichern einer persistenten Variablen ein neues Terminal, oder verwenden Sie weiterhin das aktuelle Terminal, in dem Sie den ersten Befehl ausgeführt haben.
macOS / Linux
export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'
Dies gilt für das aktuelle Terminal. Um ihn in neuen Terminals wiederzuverwenden, fügen Sie dieselbe Export-Zeile zur Startdatei Ihrer Shell hinzu, z. B. ~/.zshrc für Zsh oder ~/.bashrc für interaktives Bash, und öffnen Sie dann ein neues Terminal. Halten Sie Dateien mit echten Schlüsseln privat und außerhalb gemeinsam genutzter Repositories.
4. Codex starten und chatten
Öffnen Sie ein Terminal in Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie aus:
codex
Prüfen Sie nach den üblichen Erstart- bzw. Projekt-Vertrauensabfragen, ob das aktive Modell glm-5.3 ist. Geben Sie in der Codex-Konversation ein:
Reply with exactly OK.
Eine normale Antwort bestätigt die grundlegende Verbindung. Sie können es anschließend bitten, Code zu erklären, eine Datei zu lesen oder eine Änderung vorzunehmen. Prüfen Sie die üblichen Datei- und Befehlsberechtigungsabfragen.
5. Anderes Modell auswählen
Für diese benutzerdefinierten Modell-IDs wählen Sie das Modell beim Start von Codex explizit aus. Führen Sie immer nur einen Befehl gleichzeitig in Ihrem Terminal aus:
codex --model glm-5.2
codex --model glm-5.3
codex --model glm-5.3-flash
Jeder Befehl öffnet eine interaktive Konversation. Um aus einer offenen Sitzung zu wechseln, geben Sie /exit ein und führen Sie dann den Befehl für das gewünschte Modell aus. Um eine bestehende gespeicherte Konversation mit einem anderen Modell fortzusetzen, verwenden Sie codex resume SESSION_ID --model MODEL_ID, statt eine neue Konversation zu starten.
In Codex öffnet /model den Modellkatalog, und /status zeigt das aktive Modell an. Das Menü listet nicht automatisch jedes Modell im Modell-Marktplatz von APIMaster auf. Falls Ihr GLM-Modell fehlt, verwenden Sie --model wie oben beschrieben. Gehen Sie nicht davon aus, dass die Syntax /model MODEL_ID aus Claude Code in Codex funktioniert; sie ist hier nicht der verifizierte Pfad zur Auswahl benutzerdefinierter Modelle.
Für das optionale benannte Profil, zum Beispiel:
codex --profile glm --model glm-5.3
Um den Standard für zukünftige Starts zu ändern, bearbeiten Sie den model-Wert auf oberster Ebene in der von Ihnen verwendeten Konfiguration.
Fehlerbehebung
| Symptom | Prüfen |
|---|---|
| API-Schlüssel fehlt / 401 | Legen Sie APIMASTER_API_KEY in dem Terminal fest, das Codex startet; prüfen Sie Gültigkeit und Guthaben des Schlüssels. |
| Es wird weiterhin ein anderer Provider verwendet | Prüfen Sie model_provider, das ausgewählte Profil, Projekt-Overrides und Start-Flags. Starten Sie nach dem Bearbeiten der Konfiguration neu. |
| TOML-Parsefehler | Vermeiden Sie doppelte Schlüssel oder Tabellen; Einstellungen auf oberster Ebene müssen vor Tabellen-Überschriften stehen. |
| 404 / nicht unterstütztes Protokoll | Verwenden Sie https://apimaster.ai/v1 und wire_api = "responses". |
| Modell fehlt in /model | Verwenden Sie die vollständige Modell-ID mit codex --model. Der integrierte Katalog ist nicht die Modellliste des Gateways. |
| Warnung zu Modell-Metadaten oder Modellliste | Diese IDs enthalten möglicherweise keine Codex-Metadaten. Prüfen Sie die endgültige Antwort; Fallback-Kontextgrenzen sind keine verifizierten Modellfähigkeiten. |
| Warnung zum Reasoning-/Ausgabestream | Prüfen Sie die endgültige Antwort und die Tool-Ergebnisse. Melden Sie unterbrochene Ausgaben mit Modell, CLI-Version, UTC-Zeit und Anfrage-ID, falls verfügbar. |
Validierung und optionale Tool-Prüfung
Erfasste Integrationstests: 2026-09-15 UTC, Codex CLI 0.154.0, Linux. Alle hier aufgeführten Modelle lieferten den erwarteten Text zurück und verwendeten ein Tool zum Lesen einer lokalen Datei. Alle drei haben außerdem eine kleine Python-Funktion korrigiert und ihre Tests ausgeführt; die Testdatei wurde unabhängig geprüft und erneut ausgeführt. Die Konfigurationsanleitungen für Windows und macOS werden bereitgestellt, jedoch waren diese Betriebssysteme nicht Teil der erfassten Läufe. Diese Prüfungen belegen keine vollständige Feature-Kompatibilität, kein Langsitzverhalten und keine maximalen Kontextgrenzen.
Um die Datei-Tools zu prüfen, erstellen Sie eine probe.txt in einem temporären Projekt mit folgendem Inhalt:
FILE_PROBE_739182
Starten Sie Codex dort mit Ihrem gewählten Modell und geben Sie dann ein:
Read probe.txt using a tool and reply with its exact contents. Do not guess.
Bestätigen Sie, dass ein dateilesendes Tool ausgeführt wird und die Antwort mit der Datei übereinstimmt. Verwenden Sie dies, nachdem die grundlegende Konversation funktioniert.
FAQ
Verwendet dies mein ChatGPT-Abonnement?
Anfragen verwenden Ihren APIMaster-Schlüssel und Ihr Guthaben. Codex ist der Client; GLM ist das ausgewählte Modell. Diese Konfiguration macht GLM nicht zu einem OpenAI-Modell.
Warum verwendet Claude Code eine andere URL?
Codex verwendet https://apimaster.ai/v1 für Responses. Claude Code verwendet die Website-Root https://apimaster.ai und hängt /v1/messages selbst an.