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 programación basados en agentes — es decir, tareas de ingeniería autónomas de múltiples pasos como refactorizaciones a escala de repositorio, largas sesiones 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 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;
• Producir parches, ejecutar pruebas y proporcionar registros y citas trazables para las salidas

Características principales

• Compactación y contexto de múltiples ventanas: Entrenado de forma nativa para compactar el historial y operar de manera coherente a través de múltiples ventanas de contexto, habilitando continuidad a escala de proyecto.
• Uso agéntico de herramientas (terminal + tooling): Capacidad mejorada para ejecutar secuencias en el terminal, instalar/compilar/probar y reaccionar a salidas de programa.
• Mayor eficiencia de tokens: Diseñado para asignar tokens de forma más eficiente en tareas pequeñas mientras utiliza ejecuciones 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 ejecuciones más largas y de alto cómputo (por ejemplo, Extra High / xhigh para trabajos no sensibles a la latencia).

Capacidades técnicas (qué hace bien)

• Refactorización de largo horizonte y bucles iterativos: puede sostener durante varias horas (OpenAI reporta >24h en demos internas) refactorizaciones y sesiones de depuración a escala de proyecto, iterando, ejecutando pruebas, resumiendo fallos y actualizando código.
• Corrección de errores del mundo real: desempeño sólido en benchmarks de parcheo de repos reales (SWE-Bench Verified: OpenAI reporta 77.9% para Codex-Max en configuraciones xhigh/de esfuerzo extra).
• 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 de herramientas/IDE), capturas/ventanas en superficies de Codex donde la visión está habilitada, y solicitudes de llamadas a herramientas (por ejemplo, ejecutar npm test, abrir archivo, crear PR).
• Salidas producidas: parches de código (diffs o PRs), informes de prueba, registros de ejecución paso a paso, explicaciones en lenguaje natural y comentarios de revisión de código anotados. Cuando se usa como agente, puede emitir llamadas estructuradas a herramientas 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 GitHub/problemas de código abierto.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI reportó 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 terminal/uso de herramientas).

Limitaciones y modos de fallo

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

Comparación vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (alto nivel)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Los benchmarks de la comunidad y la prensa generalmente sitúan 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 suele tener 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 horizonte, la integración con herramientas de terminal y la eficiencia de costo para ejecuciones de agentes prolongadas.
• Familia Google Gemini (3 Pro, etc.): Las variantes de Gemini siguen siendo fuertes en benchmarks multimodales y de razonamiento general; en el dominio de programación los resultados varían según el conjunto de pruebas. Codex-Max está diseñado específicamente para programación agéntica y se integra con flujos de trabajo de DevTool de maneras 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, por favor regístrate primero. Accede a tu CometAPI console. Obtén la credencial de acceso de la clave de API 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 envía.

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

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

Inserta tu pregunta o solicitud en el campo de contenido — esto 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. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.