Hvad er GPT-5.1-Codex-Max?
GPT-5.1-Codex-Max er en model i Codex-familien, der er tunet og specialbygget til agentiske kodningsworkflows — dvs. autonome ingeniøropgaver i flere trin såsom repo-skala-refaktoreringer, lange debug-sessioner, multi-time agent-løkker, kodegennemgang og programmatisk brug af værktøjer. Den er beregnet til udviklerworkflows, hvor modellen skal kunne:
- Bevare tilstand på tværs af mange redigeringer og interaktioner;
- Betjene værktøjer og terminaler (køre tests, kompilere, installere, udføre git-kommandoer) som del af en automatiseret kæde;
- Producere patches, køre tests og levere sporbare logs og referencer til output
Hovedfunktioner
- Kompaktering og kontekst med flere vinduer: Trænet direkte til at kompaktere historik og arbejde sammenhængende på tværs af flere kontekstvinduer, hvilket muliggør kontinuitet i projekter i stor skala.
- Agentisk værktøjsbrug (terminal + værktøjer): Forbedret evne til at køre terminalsekvenser, installere/bygge/teste og reagere på programoutput.
- Højere tokeneffektivitet: Designet til at allokere tokens mere effektivt til små opgaver, samtidig med at den bruger længere ræsonnementforløb til komplekse opgaver.
- Refaktorering og store redigeringer: Bedre til refaktorering på tværs af filer, migreringer og patches på repositorieniveau (OpenAI interne evalueringer).
- Ræsonnementsniveauer: Nye niveauer for ræsonnementindsats til længere, beregningstunge ræsonnementer (f.eks. Extra High /
xhightil opgaver, der ikke er følsomme over for latenstid).
Tekniske kapaciteter (hvad den er god til)
- Langsigtet refaktorering og iterative løkker: kan opretholde projektomfattende refaktoreringer og debug-sessioner i mange timer (OpenAI rapporterer >24 timer i interne demoer) ved at iterere, køre tests, opsummere fejl og opdatere kode.
- Fejlretning i virkelige miljøer: stærk ydeevne på benchmarks for patching af rigtige repositorier (SWE-Bench Verified: OpenAI rapporterer 77.9% for Codex-Max i xhigh/extra-effort-indstillinger).
- Terminal-/værktøjskompetence: læser logs, kalder compilere/tests, redigerer filer, opretter PR’er — dvs. fungerer som en terminal-native agent med eksplicitte, inspicerbare værktøjskald.
- Accepterede input: standard tekstprompter plus kodestykker, repository-snapshots (via værktøjs-/IDE-integrationer), skærmbilleder/vinduer i Codex-flader hvor vision er aktiveret, og anmodninger om værktøjskald (f.eks. kør
npm test, åbn fil, opret PR). - Producerede output: kodepatches (diffs eller PR’er), testrapporter, trin-for-trin kørselslogs, forklaringer i naturligt sprog og annoterede kommentarer til kodegennemgang. Når den bruges som agent, kan den udsende strukturerede værktøjskald og opfølgende handlinger.
Benchmark-ydeevne (udvalgte resultater og kontekst)
- SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Denne måling evaluerer virkelige ingeniøropgaver hentet fra GitHub / open source-problemstillinger.
- SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI rapporterede forbedringer på visse leaderboards).
- Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (forbedringer i evalueringer af interaktiv terminal-/værktøjsbrug).
Begrænsninger og fejltilstande
- Dobbelt anvendelse / cybersikkerhedsrisiko: Den forbedrede evne til at betjene terminaler og køre værktøjer medfører bekymringer om dobbelt anvendelse (modellen kan hjælpe med både defensivt og offensivt sikkerhedsarbejde); OpenAI understreger trinvise adgangskontroller og overvågning.
- Ikke perfekt deterministisk eller korrekt: Selv med stærkere ydeevne på ingeniøropgaver kan modellen foreslå forkerte patches eller overse subtil kode-semantik (falske positive/negative i fejldetektion), så menneskelig gennemgang og CI-testning er fortsat afgørende.
- Afvejninger mellem omkostninger og latenstid: Høj-indsats-tilstande (xhigh) bruger mere compute/tid; lange agent-løkker over mange timer bruger credits eller budget. Planlæg efter omkostninger og rate limits. ([OpenAI开发者][2])
- Kontekstgarantier vs. effektiv kontinuitet: Kompaktering muliggør projektkontinuitet, men præcise garantier for hvilke tokens der bevares, og hvordan kompaktering påvirker sjældne hjørnetilfælde, kan ikke erstatte versionsstyrede repo-snapshots og reproducerbare pipelines. Brug kompaktering som en assistent, ikke som den eneste sandhedskilde.
Sammenligning med Claude Opus 4.5 og Gemini 3 Pro (overordnet)
- Anthropic — Claude Opus 4.5: Community- og pressebenchmarks placerer generelt Opus 4.5 en smule foran Codex-Max på rå korrekthed i fejlretning (SWE-Bench), med styrker inden for videnskabelig orkestrering og meget concise, tokeneffektive output. Opus er ofte dyrere pr. token, men kan i praksis være mere tokeneffektiv. Codex-Max’ fordel er langsigtet kompaktering, integration med terminalværktøjer og omkostningseffektivitet til lange agentforløb.
- Google Gemini-familien (3 Pro osv.): Gemini-varianter er fortsat stærke på multimodale og generelle ræsonnementsbenchmarks; inden for kodning varierer resultaterne efter harness. Codex-Max er specialbygget til agentisk kodning og integreres med DevTool-workflows på måder, som generalistmodeller ikke gør som standard.
Sådan får du adgang til og bruger GPT-5.1 Codex Max API
Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent adgangsoplysningerne i form af API-nøglen til interfacet. Klik på “Add Token” under API-token i det personlige center, hent tokennøglen: sk-xxxxx, og indsend.
Trin 2: Send anmodninger til GPT-5.1-Codex-Max API
Vælg endpointet “ gpt-5.1-codex-max” for at sende API-anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetoden og request body hentes fra API-dokumentationen på vores website. Vores website tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Udviklere kalder disse via Responses API / Chat endpoints.
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-responsen for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificer resultater
Behandl API-responsen for at få det genererede svar. Efter behandling svarer API’et med opgavestatus og outputdata.