GPT 5.1 Codex Max

¿Qué es GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max es un modelo de la familia Codex ajustado y diseñado específicamente para flujos de trabajo de codificación basados en agentes — es decir, tareas de ingeniería autónomas de múltiples pasos como refactorizaciones a escala de repositorio, sesiones largas de depuración, bucles de agente de varias horas, revisión de código y uso programático de herramientas. Está pensado para flujos de trabajo de desarrolladores en los que el modelo debe:

• Mantener el estado a lo largo de muchas ediciones e interacciones;
• Operar herramientas y terminales (ejecutar pruebas, compilar, instalar, emitir comandos de git) como parte de una cadena automatizada;
• Generar parches, ejecutar pruebas y proporcionar registros rastreables y referencias de los resultados

Características principales

• Compactación y contexto multiventana: Entrenado de forma nativa para compactar el historial y operar de forma coherente a través de múltiples ventanas de contexto, lo que permite continuidad a escala de proyecto.
• Uso de herramientas con agentes (terminal + herramientas): Capacidad mejorada para ejecutar secuencias en el terminal, instalar/compilar/probar y reaccionar a las salidas de los programas.
• Mayor eficiencia de tokens: Diseñado para asignar tokens de forma más eficiente en tareas pequeñas, utilizando sesiones de razonamiento más largas para tareas complejas.
• Refactorización y ediciones grandes: Mejor en refactorizaciones entre archivos, migraciones y parches a nivel de repositorio (evaluaciones internas de OpenAI).
• Modos de esfuerzo de razonamiento: Nuevos niveles de esfuerzo de razonamiento para razonamientos más largos y exigentes en cómputo (p. ej., Extra High / xhigh para trabajos no sensibles a la latencia).

Capacidades técnicas (en qué destaca)

• Refactorización de largo alcance y bucles iterativos: puede sostener refactorizaciones y sesiones de depuración a escala de proyecto durante varias horas (OpenAI informa de >24 h en demostraciones internas) iterando, ejecutando pruebas, resumiendo fallos y actualizando el código.
• Corrección de errores del mundo real: rendimiento sólido en benchmarks de parcheo en repositorios reales (SWE-Bench Verified: OpenAI informa de 77.9% para Codex-Max en configuraciones xhigh/extra-effort).
• Dominio de terminal/herramientas: lee registros, invoca compiladores/pruebas, edita archivos, crea PRs — es decir, funciona como un agente nativo de terminal con llamadas a herramientas explícitas e inspeccionables.
• Entradas aceptadas: indicaciones de texto estándar más fragmentos de código, instantáneas de repositorios (mediante integraciones con herramientas/IDE), capturas de pantalla/ventanas en superficies de Codex donde la visión está habilitada, y solicitudes de llamadas a herramientas (p. ej., ejecutar npm test, abrir archivo, crear PR).
• Salidas generadas: parches de código (diffs o PR), informes de pruebas, registros de ejecución paso a paso, explicaciones en lenguaje natural y comentarios de revisión de código con anotaciones. Cuando se usa como agente, puede emitir llamadas a herramientas estructuradas y acciones de seguimiento.

Rendimiento en benchmarks (resultados seleccionados y contexto)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Esta métrica evalúa tareas de ingeniería del mundo real extraídas de incidencias en GitHub/código abierto.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI informó de mejoras en ciertos rankings).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (mejoras en evaluaciones interactivas de uso de terminal/herramientas).

Limitaciones y modos de fallo

1. Riesgo de doble uso/ciberseguridad: La mayor capacidad para operar terminales y ejecutar herramientas plantea preocupaciones de doble uso (el modelo puede asistir tanto en tareas de seguridad defensiva como ofensiva); OpenAI enfatiza controles de acceso escalonados y monitorización.
2. No perfectamente determinista ni siempre correcto: Incluso con un mayor rendimiento en ingeniería, el modelo puede proponer parches incorrectos o pasar por alto sutilezas semánticas del código (falsos positivos/negativos en la detección de errores), por lo que la revisión humana y las pruebas en CI siguen siendo esenciales.
3. Compromisos de coste y latencia: Los modos de alto esfuerzo (xhigh) consumen más cómputo/tiempo; los bucles de agente de varias horas consumen créditos o presupuesto. Planifica el coste y los límites de tasa. ([OpenAI开发者][2])
4. Garantías de contexto frente a continuidad efectiva: La compactación permite la continuidad del proyecto, pero las garantías exactas sobre qué tokens se preservan y cómo afecta la compactación a casos límite poco frecuentes no sustituyen a instantáneas versionadas del repositorio y pipelines reproducibles. Usa la compactación como asistente, no como única fuente de verdad.

Comparación frente a Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro (alto nivel)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Los benchmarks de la comunidad y la prensa suelen situar a Opus 4.5 ligeramente por delante de Codex-Max en corrección bruta de reparación de errores (SWE-Bench), con fortalezas en orquestación científica y salidas muy concisas y eficientes en tokens. Opus a menudo tiene un precio más alto por token, pero puede ser más eficiente en tokens en la práctica. La ventaja de Codex-Max es la compactación de largo alcance, la integración con herramientas de terminal y la eficiencia de costes para ejecuciones de agentes prolongadas.
• Familia Google Gemini (3 Pro, etc.): Las variantes de Gemini siguen siendo sólidas en benchmarks multimodales y de razonamiento general; en el dominio de la programación, los resultados varían según el conjunto de pruebas. Codex-Max está diseñado específicamente para codificación basada en agentes e integra flujos de trabajo de DevTool de formas en que los modelos generalistas no lo hacen por defecto.

Cómo acceder y usar la API de GPT-5.1 Codex Max

Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API

Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Accede a tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtén la clave de token: sk-xxxxx y envíala.

Paso 2: Envía solicitudes a la API de GPT-5.1-Codex-Max

Selecciona el endpoint “ gpt-5.1-codex-max” para enviar la solicitud a la API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio también proporciona prueba en Apifox para tu comodidad. Sustituye <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. Los desarrolladores llaman a estos a través de los endpoints de [Responses] API / [Chat].

Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content — es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.