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GLM-5.2, GLM-5.3 y GLM-5.3-Flash en Codex: Configuración y selección de modelo

Configura GLM en Codex con APIMaster. Encuentra config.toml en Windows, macOS y Linux, establece tu clave de API, inicia un chat interactivo y selecciona un modelo.

Configura tu clave de API de APIMaster y el config.toml de Codex, y luego ejecuta codex para chatear con GLM. Usa glm-5.2, glm-5.3, glm-5.3-flash. Codex se conecta a través de la API de Responses en https://apimaster.ai/v1.

Antes de empezar

Completa la verificación del entorno, instala Codex siguiendo la guía general y obtén una clave de API de APIMaster con acceso a estos modelos y saldo suficiente.

codex --version

1. Abre el directorio de configuración

Windows

Pulsa Win + R, introduce la siguiente ruta y pulsa Enter:

%USERPROFILE%\.codex

Crea la carpeta si no existe. Abre o crea config.toml con un editor de texto. Asegúrate de que el nombre del archivo no sea config.toml.txt.

macOS / Linux

En macOS, en Finder pulsa Command + Shift + G e introduce:

~/.codex

En Linux, abre el mismo directorio con tu gestor de archivos o editor. Si es necesario, créalo desde la terminal:

mkdir -p ~/.codex

Abre o crea config.toml en este directorio. Si usas un directorio de estado personalizado de Codex, usa ese directorio en su lugar.

2. Configura config.toml

Ambas plataformas usan el mismo contenido:

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"

Si el archivo ya existe, haz una copia de seguridad y combina estas configuraciones. Reemplaza las claves de nivel superior existentes en lugar de duplicarlas, y colócalas antes del primer encabezado [tabla]. Combina la sección del proveedor si ya existe. Esto cambia el proveedor y el modelo predeterminados para las nuevas sesiones de Codex.

La URL base incluye /v1. Mantén wire_api = "responses"; un endpoint de Chat Completions por sí solo es insuficiente para este flujo de trabajo. Las opciones de resumen desactivan los resúmenes de razonamiento opcionales, no el pensamiento interno del modelo.

Para conservar tu proveedor predeterminado existente, coloca esta configuración en ~/.codex/glm.config.toml en su lugar (Windows: %USERPROFILE%\.codex\glm.config.toml). Luego añade --profile glm a los comandos de inicio indicados abajo. Los archivos de perfil con nombre requieren Codex 0.134.0 o posterior y heredan las demás configuraciones base.

3. Establece tu clave de API

Reemplaza YOUR_APIMASTER_API_KEY por la clave de APIMaster. La configuración TOML almacena el nombre de la variable de entorno, no la clave en sí.

Windows PowerShell

Ejecuta en la terminal desde la que iniciarás Codex:

$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'

Para guardarla también para futuras terminales:

[Environment]::SetEnvironmentVariable('APIMASTER_API_KEY', 'YOUR_APIMASTER_API_KEY', 'User')

Abre una nueva terminal después de guardar una variable persistente, o sigue usando la terminal actual donde ejecutaste el primer comando.

macOS / Linux

export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'

Esto se aplica a la terminal actual. Para reutilizarla en nuevas terminales, añade la misma línea de export al archivo de inicio de tu shell, como ~/.zshrc para Zsh o ~/.bashrc para Bash interactivo, y luego abre una nueva terminal. Mantén los archivos que contengan claves reales en privado y fuera de repositorios compartidos.

4. Inicia Codex y chatea

Abre una terminal en el directorio de tu proyecto y ejecuta:

codex

Después de los mensajes normales de primera ejecución o de confianza del proyecto, comprueba que el modelo activo sea glm-5.3. En la conversación de Codex, escribe:

Reply with exactly OK.

Una respuesta normal confirma la conexión básica. Después puedes pedirle que explique código, lea un archivo o realice un cambio. Revisa los mensajes habituales de permisos de archivos y comandos.

5. Selecciona otro modelo

Para estos IDs de modelo personalizados, elige el modelo explícitamente al iniciar Codex. Ejecuta un comando a la vez en tu terminal:

codex --model glm-5.2
codex --model glm-5.3
codex --model glm-5.3-flash

Cada comando abre una conversación interactiva. Para cambiar desde una sesión abierta, escribe /exit y luego ejecuta el comando del modelo deseado. Para continuar una conversación guardada existente con otro modelo, usa codex resume SESSION_ID --model MODEL_ID en lugar de iniciar una nueva conversación.

En Codex, /model abre su catálogo de modelos y /status muestra el modelo activo. El menú no lista automáticamente todos los modelos del marketplace de modelos de APIMaster. Si tu modelo GLM no aparece, usa --model como se indicó arriba. No asumas que la sintaxis /model MODEL_ID de Claude Code funciona en Codex; no es la ruta verificada de selección de modelos personalizados en este caso.

Para el perfil con nombre opcional, por ejemplo:

codex --profile glm --model glm-5.3

Para cambiar el valor predeterminado de futuros inicios, edita el valor model de nivel superior en la configuración que uses.

Solución de problemas

Síntoma Verificación
Falta la clave de API / 401 Establece APIMASTER_API_KEY en la terminal que inicia Codex; comprueba la validez de la clave y el saldo.
Sigue usando otro proveedor Revisa model_provider, el perfil seleccionado, las anulaciones del proyecto y los flags de inicio. Reinicia después de editar la configuración.
Error de análisis TOML Evita claves o tablas duplicadas; las configuraciones de nivel superior deben preceder a los encabezados de tabla.
404 / protocolo no compatible Usa https://apimaster.ai/v1 y wire_api = "responses".
Modelo ausente en /model Usa el ID completo del modelo con codex --model. El catálogo integrado no es la lista de modelos de la pasarela.
Advertencia de metadatos del modelo o de lista de modelos Estos IDs pueden carecer de metadatos de Codex. Comprueba la respuesta final; los límites de contexto de respaldo no son capacidades verificadas del modelo.
Advertencia del flujo de razonamiento/salida Revisa la respuesta final y los resultados de las herramientas. Reporta la salida interrumpida con el modelo, la versión de la CLI, la hora UTC y el ID de solicitud si están disponibles.

Validación y comprobación opcional de herramientas

Pruebas de integración registradas: 2026-09-15 UTC, Codex CLI 0.154.0, Linux. Todos los modelos listados aquí devolvieron el texto esperado y usaron una herramienta para leer un archivo local. Los tres también corrigieron una pequeña función de Python y ejecutaron sus pruebas; el archivo de prueba fue verificado y vuelto a ejecutar de forma independiente. Se proporcionan instrucciones de configuración para Windows y macOS, pero esos sistemas operativos no formaron parte de las ejecuciones registradas. Estas comprobaciones no establecen compatibilidad completa de funciones, comportamiento en sesiones largas ni límites máximos de contexto.

Para comprobar las herramientas de archivos, crea probe.txt en un proyecto temporal que contenga:

FILE_PROBE_739182

Inicia Codex allí con el modelo que hayas elegido y luego escribe:

Read probe.txt using a tool and reply with its exact contents. Do not guess.

Confirma que se ejecuta una herramienta de lectura de archivos y que la respuesta coincide con el archivo. Usa esto después de que la conversación básica funcione.

Preguntas frecuentes

¿Esto usa mi suscripción de ChatGPT?

Las solicitudes usan tu clave y saldo de APIMaster. Codex es el cliente; GLM es el modelo seleccionado. Esta configuración no convierte a GLM en un modelo de OpenAI.

¿Por qué Claude Code usa una URL diferente?

Codex usa https://apimaster.ai/v1 para Responses. Claude Code usa la raíz del sitio https://apimaster.ai y añade /v1/messages por sí mismo.

Guías relacionadas y fuentes