GPT 5.1 Codex Max

Hvad er GPT-5.1-Codex-Max ?

GPT-5.1-Codex-Max er en model i Codex-familien, finjusteret og formålsbygget til agentiske kodearbejdsgange — dvs. autonome flertrins ingeniøropgaver såsom refaktorering i repo-skala, lange debug-sessioner, multi-timers agentløkker, kodegennemgang og programmatisk værktøjsbrug. Den er beregnet til udviklerarbejdsgange, hvor modellen skal:

• Bevare tilstand på tværs af mange redigeringer og interaktioner;
• Betjene værktøjer og terminaler (køre tests, kompilere, installere, udføre git-kommandoer) som en del af en automatiseret kæde;
• Producere patches, køre tests og levere sporbare logfiler og henvisninger til uddata

Hovedfunktioner

• Komprimering og multivindueskontekst: Nativt trænet til at komprimere historik og sammenhængende operere på tværs af flere kontekstvinduer, hvilket muliggør kontinuitet i projektstørrelse.
• Agentisk værktøjsbrug (terminal + tooling): Forbedret evne til at køre terminalsekvenser, installere/build/teste og reagere på programuddata.
• Højere token-effektivitet: Designet til at fordele tokens mere effektivt til små opgaver, mens der bruges længere ræsonnementkørsler til komplekse opgaver.
• Refaktorering og store ændringer: Bedre til refaktorering på tværs af filer, migrationer og patches på repository-niveau (OpenAI interne evalueringer).
• Niveauer for ræsonnementindsats: Nye indsatsniveauer for længere, compute-tunge ræsonnementer (fx Extra High / xhigh til opgaver, der ikke er følsomme over for latenstid).

Tekniske kapaciteter (hvad den gør godt)

• Langtidsrefaktorering og iterative løkker: kan opretholde multi-timers (OpenAI rapporterer >24h i interne demoer) refaktoreringer i projektstørrelse og debug-sessioner ved at iterere, køre tests, opsummere fejl og opdatere kode.
• Fejlrettelse i virkelige repos: stærk performance på patch-benchmarks fra virkelige repos (SWE-Bench Verified: OpenAI rapporterer 77.9% for Codex-Max i xhigh/ekstra-indsatsindstillinger).
• Terminal-/værktøjsfærdigheder: læser logs, kalder compilere/tests, redigerer filer, opretter PR'er — dvs. fungerer som en terminal-native agent med eksplicitte, inspicerbare værktøjskald.
• Input accepteret: standard tekstprompter plus kodeuddrag, repository-snapshots (via værktøjs-/IDE-integrationer), skærmbilleder/vinduer i Codex-overflader hvor vision er aktiveret, og værktøjskaldsanmodninger (fx 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 afsende 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 metric evaluerer ingeniøropgaver i virkeligheden, hentet fra GitHub-/open-source-issues.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI rapporterede forbedringer på visse ranglister).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (forbedringer på interaktive terminal-/værktøjsbrugs-evalueringer).

Begrænsninger og fejltilstande

1. Dobbeltanvendelse / cybersikkerhedsrisiko: Den forbedrede evne til at betjene terminaler og køre værktøjer øger risikoen for dobbeltanvendelse (modellen kan assistere både defensivt og offensivt sikkerhedsarbejde); OpenAI betoner trinvise adgangskontroller og overvågning.
2. Ikke perfekt deterministisk eller korrekt: Selv med stærkere ingeniørperformance kan modellen foreslå forkerte patches eller overse subtile kodesemantikker (falske positiver/negativer i fejlregistrering), så menneskelig gennemgang og CI-test er fortsat essentielle.
3. Kompromiser mellem omkostning og latenstid: Indstillinger med høj indsats (xhigh) bruger mere compute/tid; lange multi-timers agentløkker forbruger kreditter eller budget. Planlæg for omkostning og ratelimits. ([OpenAI-udviklere][2])
4. Kontekstgarantier vs effektiv kontinuitet: Komprimering muliggør projektkontinuitet, men præcise garantier for hvilke tokens der bevares, og hvordan komprimering påvirker sjældne hjørnetilfælde, er ikke en erstatning for versionerede repo-snapshots og reproducerbare pipelines. Brug komprimering som en assistent, ikke som eneste sandhedskilde.

Sammenligning vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro(high level)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Community- og pressebenchmarks placerer generelt Opus 4.5 en smule foran Codex-Max på rå korrekthed i bug-fixing (SWE-Bench), med styrker i videnskabelig orkestrering og meget præcise, tokeneffektive outputs. Opus er ofte prissat højere pr. token, men kan være mere tokeneffektiv i praksis. Codex-Max’s fordel er langtidskomprimering, terminal-/tooling-integration og omkostningseffektivitet til lange agentkørsler.
• Google Gemini-familien (3 Pro osv.): Gemini-varianter er fortsat stærke på multimodale og generelle ræsonnementsbenchmarks; i kodedomænet varierer resultaterne efter testharness. Codex-Max er formålsbygget til agentisk kodning og integrerer med DevTool-arbejdsgange 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 og få API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent adgangslegitimationens API-nøgle for interfacet. Klik på “Add Token” ved API-tokenet i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Trin 2: Send forespørgsler til GPT-5.1-Codex-Max API

Vælg “ gpt-5.1-codex-max”-endpunktet for at sende API-forespørgslen og angiv request body. Forespørgselsmetode og request body fås fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Udviklere kalder disse via Responses API / Chat endpunkter.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i indholdsfeltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandling svarer API'et med opgavestatus og outputdata.