GPT 5.1 Codex Max

Che cos'è GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max è un modello della famiglia Codex ottimizzato e progettato specificamente per i flussi di lavoro di programmazione agentica — ossia attività ingegneristiche autonome a più passaggi come refactor a livello di repository, lunghe sessioni di debugging, cicli di agenti di più ore, code review e uso programmatico di strumenti. È pensato per flussi di lavoro degli sviluppatori in cui il modello deve:

• Mantenere lo stato attraverso molte modifiche e interazioni;
• Operare strumenti e terminali (eseguire test, compilare, installare, impartire comandi git) come parte di una catena automatizzata;
• Produrre patch, eseguire test e fornire log tracciabili e riferimenti per gli output

Caratteristiche principali

• Compattazione e contesto multi-finestra: Addestrato nativamente a compattare la cronologia e a operare in modo coerente su più finestre di contesto, consentendo continuità a scala di progetto.
• Uso agentico degli strumenti (terminal + tooling): Capacità migliorata di eseguire sequenze da terminale, installare/compilare/testare e reagire agli output dei programmi.
• Maggiore efficienza nell'uso dei token: Progettato per allocare i token in modo più efficiente per attività piccole, pur utilizzando sessioni di ragionamento più lunghe per compiti complessi.
• Refactoring ed edit di grandi dimensioni: Migliore nei refactor cross-file, nelle migrazioni e nelle patch a livello di repository (valutazioni interne di OpenAI).
• Modalità di sforzo di ragionamento: Nuovi livelli di sforzo di ragionamento per ragionamenti più lunghi e intensivi in computazione (ad es., Extra High / xhigh per attività non sensibili alla latenza).

Capacità tecniche (punti di forza)

• Refactoring a lungo orizzonte e loop iterativi: può sostenere refactor a scala di progetto e sessioni di debugging di più ore (OpenAI riporta >24h in demo interne) iterando, eseguendo test, riassumendo gli errori e aggiornando il codice.
• Correzione di bug reali: prestazioni solide su benchmark di patching su repository reali (SWE-Bench Verified: OpenAI riporta 77.9% per Codex-Max in modalità xhigh/extra-effort).
• Competenza con terminale/strumenti: legge i log, invoca compilatori/test, modifica file, crea PR — cioè funziona come un agente nativo da terminale con chiamate agli strumenti esplicite e ispezionabili.
• Input accettati: prompt testuali standard più snippet di codice, snapshot di repository (tramite integrazioni con tool/IDE), screenshot/finestre nelle superfici Codex dove la visione è abilitata, e richieste di chiamata agli strumenti (ad es., eseguire npm test, aprire file, creare PR).
• Output prodotti: patch di codice (diff o PR), report di test, log di esecuzione passo-passo, spiegazioni in linguaggio naturale e commenti di code review annotati. Quando usato come agente, può emettere chiamate agli strumenti strutturate e azioni di follow-up.

Prestazioni nei benchmark (risultati selezionati e contesto)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Questa metrica valuta attività ingegneristiche reali tratte da GitHub / problemi open-source.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI ha riportato miglioramenti su alcune leaderboard).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (miglioramenti nelle valutazioni interattive di uso del terminale/degli strumenti).

Limitazioni e modalità di errore

1. Doppio uso / rischio di sicurezza informatica: La maggiore capacità di operare terminali ed eseguire strumenti aumenta le preoccupazioni di doppio uso (il modello può assistere sia in attività di sicurezza difensive che offensive); OpenAI sottolinea controlli di accesso a più stadi e monitoraggio.
2. Non perfettamente deterministico o corretto: Anche con prestazioni ingegneristiche più forti, il modello può proporre patch errate o non cogliere semantiche di codice sottili (falsi positivi/negativi nel rilevamento dei bug), quindi revisione umana e test CI restano essenziali.
3. Compromessi tra costo e latenza: Le modalità ad alto sforzo (xhigh) consumano più computazione/tempo; lunghi cicli di agenti di più ore consumano crediti o budget. Pianificare costi e limiti di frequenza. ([Sviluppatori OpenAI][2])
4. Garanzie di contesto vs continuità effettiva: La compattazione consente la continuità di progetto, ma garanzie esatte su quali token siano preservati e su come la compattazione influenzi rari casi limite non sostituiscono snapshot versionati del repository e pipeline riproducibili. Usare la compattazione come assistente, non come unica fonte di verità.

Confronto con Claude Opus 4.5 e Gemini 3 Pro (alto livello)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Le benchmark della community e della stampa posizionano generalmente Opus 4.5 leggermente avanti a Codex-Max sulla correttezza della correzione di bug “grezza” (SWE-Bench), con punti di forza nell’orchestrazione scientifica e output molto concisi ed efficienti in termini di token. Opus è spesso prezzato più alto per token ma può risultare più efficiente in pratica. Il vantaggio di Codex-Max è la compattazione a lungo orizzonte, l’integrazione con tool da terminale e l’efficienza dei costi per lunghe esecuzioni agentiche.
• Google Gemini family (3 Pro etc.): Le varianti Gemini restano forti nei benchmark multimodali e di ragionamento generale; nel dominio del coding i risultati variano a seconda dell’harness. Codex-Max è progettato appositamente per il coding agentico e si integra con i flussi DevTool in modi che i modelli generalisti non offrono di default.

Come accedere e utilizzare l'API GPT-5.1 Codex Max

Passo 1: Registrarsi per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la credenziale di accesso (chiave API) dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nel token API dell’area personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passo 2: Inviare richieste all'API GPT-5.1-Codex-Max

Seleziona l’endpoint “ gpt-5.1-codex-max” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI reale dal tuo account. Gli sviluppatori le chiamano tramite gli endpoint Responses API / Chat.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata.

Passo 3: Recuperare e verificare i risultati

Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.