GPT 5.1 Codex Max

Qu'est-ce que GPT-5.1-Codex-Max ?

GPT-5.1-Codex-Max est un modèle de la famille Codex, ajusté et conçu pour les flux de travail de programmation agentique — c’est-à-dire des tâches d’ingénierie autonomes en plusieurs étapes telles que des refactorisations à l’échelle d’un dépôt, de longues sessions de débogage, des boucles d’agent de plusieurs heures, des revues de code et l’utilisation programmatique d’outils. Il est destiné aux flux de travail des développeurs où le modèle doit :

• Maintenir l’état au fil de nombreuses modifications et interactions ;
• Exploiter des outils et des terminaux (exécuter des tests, compiler, installer, lancer des commandes git) dans le cadre d’une chaîne automatisée ;
• Produire des correctifs, exécuter des tests et fournir des journaux traçables et des références pour les sorties

Principales fonctionnalités

• Compression et contexte multi-fenêtres : entraîné nativement à compacter l’historique et à opérer de manière cohérente sur plusieurs fenêtres de contexte, permettant une continuité à l’échelle du projet.
• Utilisation agentique des outils (terminal + tooling) : capacité améliorée à exécuter des séquences dans le terminal, installer/construire/tester, et réagir aux sorties des programmes.
• Efficacité supérieure des jetons : conçu pour allouer les jetons plus efficacement pour les petites tâches tout en utilisant des parcours de raisonnement plus longs pour les tâches complexes.
• Refactorisation et modifications importantes : meilleur pour les refactorisations entre fichiers, les migrations et les correctifs au niveau du dépôt (évaluations internes d’OpenAI).
• Modes d’effort de raisonnement : nouveaux paliers d’effort de raisonnement pour des raisonnements plus longs et gourmands en calcul (par exemple, Extra High / xhigh pour les tâches non sensibles à la latence).

Capacités techniques (ce qu’il fait bien)

• Refactorisation sur long horizon et boucles itératives : peut soutenir des refactorisations et des sessions de débogage à l’échelle d’un projet pendant plusieurs heures (OpenAI rapporte >24 h dans des démos internes) en itérant, exécutant des tests, résumant les échecs et mettant à jour le code.
• Correction de bugs en conditions réelles : solides performances sur des benchmarks de correctifs de dépôts réels (SWE-Bench Verified : OpenAI rapporte 77.9% pour Codex-Max en mode xhigh/effort supplémentaire).
• Maîtrise du terminal/des outils : lit des journaux, invoque des compilateurs/tests, modifie des fichiers, crée des PR — c’est-à-dire qu’il fonctionne comme un agent natif du terminal avec des appels d’outils explicites et inspectables.
• Entrées acceptées : invites texte standard plus extraits de code, instantanés de dépôt (via des intégrations d’outils/IDE), captures d’écran/fenêtres dans les surfaces Codex où la vision est activée, et requêtes d’appel d’outils (par ex., exécuter npm test, ouvrir un fichier, créer une PR).
• Sorties produites : correctifs de code (diffs ou PR), rapports de test, journaux d’exécution pas à pas, explications en langue naturelle et commentaires de revue de code annotés. Utilisé en tant qu’agent, il peut émettre des appels d’outils structurés et des actions de suivi.

Performances sur benchmarks (résultats sélectionnés et contexte)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high) : 73.7% ; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh) : 77.9%. Cette métrique évalue des tâches d’ingénierie réelles issues de problèmes GitHub / open source.
• SWE-Lancer IC SWE : GPT-5.1-Codex : 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max : 79.9% (OpenAI a signalé des améliorations sur certains classements).
• Terminal-Bench 2.0 : GPT-5.1-Codex : 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max : 58.1% (améliorations sur les évaluations interactives de terminal/utilisation d’outils).

Limitations et modes de défaillance

1. Double usage / risque de cybersécurité : une capacité accrue à utiliser des terminaux et à exécuter des outils soulève des préoccupations de double usage (le modèle peut aider à des travaux de sécurité défensifs et offensifs) ; OpenAI met l’accent sur des contrôles d’accès par étapes et une surveillance.
2. Pas parfaitement déterministe ou correct : même avec de meilleures performances d’ingénierie, le modèle peut proposer des correctifs incorrects ou manquer des sémantiques de code subtiles (faux positifs/négatifs dans la détection de bugs), donc la revue humaine et les tests CI restent essentiels.
3. Compromis coût et latence : les modes à effort élevé (xhigh) consomment plus de calcul/temps ; de longues boucles d’agent de plusieurs heures consomment des crédits ou du budget. Anticipez les coûts et les limites de débit. ([Développeurs OpenAI][2])
4. Garanties de contexte vs continuité effective : la compression permet la continuité du projet, mais des garanties exactes sur les jetons conservés et sur la façon dont la compression affecte des cas limites rares ne remplacent pas des instantanés de dépôt versionnés et des pipelines reproductibles. Utilisez la compression comme un assistant, pas comme unique source de vérité.

Comparaison avec Claude Opus 4.5 et Gemini 3 Pro (vue d’ensemble)

• Anthropic — Claude Opus 4.5 : les benchmarks de la communauté et de la presse placent généralement Opus 4.5 légèrement devant Codex-Max sur la correction de bugs brute (SWE-Bench), avec des points forts en orchestration scientifique et des sorties très concises, efficaces en jetons. Opus est souvent plus cher par jeton mais peut être plus efficient en jetons en pratique. L’avantage de Codex-Max réside dans la compression sur long horizon, l’intégration des outils de terminal et l’efficacité coût pour de longues exécutions d’agent.
• Famille Google Gemini (3 Pro, etc.) : les déclinaisons de Gemini restent performantes sur les benchmarks multimodaux et de raisonnement général ; dans le domaine du code, les résultats varient selon les protocoles. Codex-Max est conçu spécifiquement pour la programmation agentique et s’intègre aux flux de travail DevTool d’une manière dont les modèles généralistes ne disposent pas par défaut.

Comment accéder et utiliser l’API GPT-5.1 Codex Max

Étape 1 : s’inscrire pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous enregistrer. Connectez-vous à votre CometAPI console. Obtenez la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » au niveau du jeton API dans le centre personnel, récupérez la clé du jeton : sk-xxxxx et soumettez.

Étape 2 : envoyer des requêtes à l’API GPT-5.1-Codex-Max

Sélectionnez l’endpoint “ gpt-5.1-codex-max” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de requête sont obtenus depuis la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour vous faciliter la tâche. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. Les développeurs appellent celles-ci via les endpoints Responses API / Chat.

Insérez votre question ou demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.