GPT 5.1 Codex Max

Apa itu GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max adalah model keluarga Codex yang disetel dan dibuat khusus untuk agentic coding workflows — yakni tugas rekayasa otonom multi-langkah seperti refaktor skala repo, sesi debug panjang, loop agen multi-jam, code review, dan penggunaan alat secara terprogram. Model ini ditujukan untuk alur kerja pengembang di mana model harus:

• Menjaga state di seluruh banyak pengeditan dan interaksi;
• Mengoperasikan alat dan terminal (menjalankan tes, mengompilasi, menginstal, menjalankan perintah git) sebagai bagian dari rantai otomatis;
• Menghasilkan patch, menjalankan tes, dan menyediakan log serta sitasi yang dapat ditelusuri untuk keluaran

Fitur utama

• Kompaksi & Konteks Multi-jendela: Dilatih secara native untuk memadatkan riwayat dan beroperasi secara koheren lintas beberapa jendela konteks, memungkinkan kesinambungan berskala proyek.
• Penggunaan alat secara agen (terminal + tooling): Kemampuan yang ditingkatkan untuk menjalankan rangkaian terminal, menginstal/membangun/menguji, dan merespons keluaran program.
• Efisiensi token lebih tinggi: Dirancang untuk mengalokasikan token secara lebih efisien untuk tugas kecil sambil menggunakan putaran penalaran yang lebih panjang untuk tugas kompleks.
• Refaktor & suntingan besar: Lebih baik dalam refaktor lintas berkas, migrasi, dan patch tingkat repositori (evaluasi internal OpenAI).
• Mode upaya penalaran: Tingkatan upaya penalaran baru untuk penalaran yang lebih lama dan berat komputasi (mis., Extra High / xhigh untuk pekerjaan yang tidak sensitif terhadap latensi).

Kapabilitas teknis (apa yang dilakukan dengan baik)

• Refaktor cakrawala panjang & loop iteratif: dapat mempertahankan refaktor berskala proyek dan sesi debug multi-jam (OpenAI melaporkan >24h dalam demo internal) dengan beriterasi, menjalankan tes, merangkum kegagalan, dan memperbarui kode.
• Perbaikan bug dunia nyata: performa kuat pada tolok ukur patching repositori nyata (SWE-Bench Verified: OpenAI melaporkan 77.9% untuk Codex-Max pada pengaturan xhigh/extra-effort).
• Kemahiran Terminal/Alat: membaca log, memanggil kompilator/tes, menyunting berkas, membuat PR — yakni berfungsi sebagai agen native terminal dengan pemanggilan alat yang eksplisit dan dapat diperiksa.
• Input yang diterima: prompt teks standar ditambah cuplikan kode, snapshot repositori (melalui integrasi alat/IDE), tangkapan layar/jendela di permukaan Codex tempat visi diaktifkan, dan permintaan pemanggilan alat (mis., menjalankan npm test, membuka berkas, membuat PR).
• Output yang dihasilkan: patch kode (diff atau PR), laporan uji, log eksekusi langkah demi langkah, penjelasan dalam bahasa alami dan komentar ulasan kode beranotasi. Saat digunakan sebagai agen, ia dapat mengeluarkan pemanggilan alat terstruktur dan tindakan tindak lanjut.

Performa benchmark (hasil terpilih & konteks)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Metrik ini mengevaluasi tugas rekayasa dunia nyata yang diambil dari GitHub / isu open-source.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI melaporkan peningkatan pada beberapa papan peringkat).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (peningkatan pada evaluasi interaktif terminal/penggunaan alat).

Keterbatasan dan mode kegagalan

1. Penggunaan ganda / risiko keamanan siber: Kemampuan yang ditingkatkan untuk mengoperasikan terminal dan menjalankan tooling menimbulkan kekhawatiran penggunaan ganda (model dapat membantu pekerjaan keamanan defensif maupun ofensif); OpenAI menekankan kontrol akses bertahap dan pemantauan.
2. Tidak sepenuhnya deterministik atau benar: Meski dengan performa rekayasa yang lebih kuat, model dapat mengusulkan patch yang salah atau melewatkan semantik kode yang halus (positif/negatif palsu dalam deteksi bug), sehingga tinjauan manusia dan pengujian CI tetap penting.
3. Pertukaran biaya dan latensi: Mode upaya tinggi (xhigh) mengonsumsi komputasi/waktu lebih banyak; loop agen multi-jam yang panjang mengonsumsi kredit atau anggaran. Rencanakan biaya dan batas laju. ([Pengembang OpenAI][2])
4. Jaminan konteks vs kesinambungan efektif: Kompaksi memungkinkan kesinambungan proyek, tetapi jaminan yang tepat tentang token mana yang dipertahankan dan bagaimana kompaksi memengaruhi kasus sudut yang jarang bukan pengganti snapshot repo ber-versi dan pipeline yang dapat direproduksi. Gunakan kompaksi sebagai asisten, bukan satu-satunya sumber kebenaran.

Perbandingan vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (tingkat tinggi)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Tolok ukur komunitas dan media umumnya menempatkan Opus 4.5 sedikit di depan Codex-Max pada ketepatan perbaikan bug mentah (SWE-Bench), dengan kekuatan dalam orkestrasi ilmiah dan keluaran yang sangat ringkas serta efisien terhadap token. Opus sering berharga lebih tinggi per token tetapi dapat lebih efisien token dalam praktik. Keunggulan Codex-Max adalah kompaksi cakrawala panjang, integrasi tooling terminal, dan efisiensi biaya untuk menjalankan agen yang lama.
• Keluarga Google Gemini (3 Pro, dll.): Varian Gemini tetap kuat pada tolok ukur multimodal dan penalaran umum; dalam ranah pengodean hasilnya bervariasi menurut harness. Codex-Max dibuat khusus untuk agentic coding dan terintegrasi dengan alur kerja DevTool dengan cara yang secara default tidak dimiliki model generalis.

Cara mengakses dan menggunakan API GPT-5.1 Codex Max

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke konsol CometAPI. Dapatkan kredensial akses kunci API untuk antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

Langkah 2: Kirim permintaan ke API GPT-5.1-Codex-Max

Pilih endpoint “ gpt-5.1-codex-max” untuk mengirim permintaan API dan setel badan permintaan. Metode permintaan dan badan permintaan diperoleh dari dokumen API di situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. Pengembang memanggil ini melalui endpoint API Responses / Chat.

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam bidang konten—itulah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.