GPT 5.1 Codex Max

Was ist GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max ist ein Modell aus der Codex-Familie, das für agentenbasierte Coding-Workflows abgestimmt und zweckgebaut ist — d. h. autonome, mehrstufige Engineering-Aufgaben wie Refactorings im Repository-Maßstab, lange Debugging-Sessions, mehrstündige Agent-Loops, Code-Reviews und programmgesteuerte Tool-Nutzung. Es ist für Entwickler-Workflows gedacht, in denen das Modell:

• Zustand über viele Änderungen und Interaktionen hinweg beibehalten muss;
• Tools und Terminals bedienen muss (Tests ausführen, kompilieren, installieren, Git-Befehle absetzen) als Teil einer automatisierten Kette;
• Patches erzeugen, Tests ausführen und nachvollziehbare Logs sowie Quellenangaben für Ausgaben bereitstellen muss

Hauptfunktionen

• Verdichtung & Multi-Fenster-Kontext: Nativ darauf trainiert, den Verlauf zu verdichten und kohärent über mehrere Kontextfenster zu arbeiten, wodurch Kontinuität im Projektmaßstab ermöglicht wird.
• Agentenbasierte Tool-Nutzung (Terminal + Tooling): Verbesserte Fähigkeit, Terminal-Sequenzen auszuführen, zu installieren/zu bauen/zu testen und auf Programmausgaben zu reagieren.
• Höhere Token-Effizienz: Entwickelt, um Tokens für kleine Aufgaben effizienter zuzuweisen, während für komplexe Aufgaben längere Reasoning-Läufe genutzt werden.
• Refactoring & große Änderungen: Besser bei dateiübergreifenden Refactorings, Migrationen und Patches auf Repository-Ebene (interne OpenAI-Auswertungen).
• Reasoning-Effort-Modi: Neue Stufen des Reasoning-Aufwands für längere, rechenintensive Reasoning-Prozesse (z. B. Extra High / xhigh für latenz-unempfindliche Jobs).

Technische Fähigkeiten (worin es gut ist)

• Langfristiges Refactoring & iterative Schleifen: kann mehrstündige (OpenAI berichtet >24h in internen Demos) Refactorings und Debugging-Sessions im Projektmaßstab durchhalten, indem es iteriert, Tests ausführt, Fehler zusammenfasst und Code aktualisiert.
• Real-World-Bugfixing: starke Leistung auf Patching-Benchmarks realer Repositories (SWE-Bench Verified: OpenAI berichtet 77.9% für Codex-Max in xhigh/Extra-Effort-Einstellungen).
• Terminal-/Tool-Kompetenz: liest Logs, ruft Compiler/Tests auf, bearbeitet Dateien, erstellt PRs — fungiert also als terminalnativer Agent mit expliziten, überprüfbaren Tool-Aufrufen.
• Akzeptierte Eingaben: Standard-Textprompts plus Code-Snippets, Repository-Snapshots (über Tool-/IDE-Integrationen), Screenshots/Fenster in Codex-Oberflächen, wo Vision aktiviert ist, sowie Tool-Call-Anfragen (z. B. npm test ausführen, Datei öffnen, PR erstellen).
• Erzeugte Ausgaben: Code-Patches (Diffs oder PRs), Testberichte, Schritt-für-Schritt-Run-Logs, natürlichsprachige Erklärungen und annotierte Code-Review-Kommentare. Als Agent eingesetzt kann es strukturierte Tool-Calls und Folgeaktionen ausgeben.

Benchmark-Leistung (ausgewählte Ergebnisse & Kontext)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Diese Metrik bewertet reale Engineering-Aufgaben, die GitHub-/Open-Source-Issues entnommen sind.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI meldete Verbesserungen auf bestimmten Leaderboards).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (Verbesserungen bei interaktiven Terminal-/Tool-Nutzungs-Evaluierungen).

Einschränkungen und Fehlerbilder

1. Dual-Use-/Cybersecurity-Risiko: Die verbesserte Fähigkeit, Terminals zu bedienen und Tools auszuführen, wirft Dual-Use-Bedenken auf (das Modell kann sowohl in defensiver als auch offensiver Sicherheitsarbeit unterstützen); OpenAI betont gestufte Zugriffskontrollen und Monitoring.
2. Nicht perfekt deterministisch oder korrekt: Selbst bei besserer Engineering-Leistung kann das Modell fehlerhafte Patches vorschlagen oder subtile Code-Semantik übersehen (False Positives/Negatives bei der Bug-Erkennung), daher bleiben manuelle Reviews und CI-Tests essenziell.
3. Kosten- und Latenz-Trade-offs: High-Effort-Modi (xhigh) verbrauchen mehr Rechenleistung/Zeit; lange, mehrstündige Agent-Loops verbrauchen Credits oder Budget. Planen Sie Kosten und Rate Limits ein. ([OpenAI-Entwickler][2])
4. Kontext-Garantien vs. effektive Kontinuität: Verdichtung ermöglicht Projektkontinuität, aber genaue Garantien darüber, welche Tokens erhalten bleiben und wie Verdichtung seltene Eckfälle beeinflusst, ersetzen keine versionierten Repo-Snapshots und reproduzierbaren Pipelines. Nutzen Sie Verdichtung als Assistenz, nicht als alleinige Quelle der Wahrheit.

Vergleich vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (High Level)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Community- und Pressebenchmarks sehen Opus 4.5 allgemein leicht vor Codex-Max bei reiner Bugfixing-Korrektheit (SWE-Bench), mit Stärken in wissenschaftlicher Orchestrierung und sehr prägnanten, token-effizienten Ausgaben. Opus ist oft pro Token teurer, kann in der Praxis jedoch token-effizienter sein. Codex-Max punktet mit langfristiger Verdichtung, Terminal-/Tooling-Integration und Kosteneffizienz für lange Agent-Runs.
• Google Gemini-Familie (3 Pro etc.): Gemini-Varianten bleiben stark auf multimodalen und allgemeinen Reasoning-Benchmarks; im Coding-Bereich variieren die Ergebnisse je nach Testumgebung. Codex-Max ist speziell für agentenbasiertes Coding gebaut und integriert sich in DevTool-Workflows auf eine Weise, wie es Generalisten-Modelle standardmäßig nicht tun.

Zugriff und Nutzung der GPT-5.1 Codex Max API

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Falls Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zunächst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Rufen Sie den Zugriffs-API-Schlüssel für die Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, holen Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die GPT-5.1-Codex-Max API senden

Wählen Sie den „ gpt-5.1-codex-max“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Methode und Request-Body entnehmen Sie unserer Website-API-Doku. Unsere Website bietet zudem Apifox-Tests zur einfachen Erprobung. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Entwickler rufen dies über die Responses-API-/Chat-Endpoints auf.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung liefert die API den Task-Status und die Ausgabedaten.