GPT 5.1 Codex Max

GPT-5.1-Codex-Max とは？

GPT-5.1-Codex-Max は、エージェント的コーディングワークフロー向けに調整・特化された Codex 系モデルです。すなわち、リポジトリ規模のリファクタリング、長時間のデバッグセッション、数時間に及ぶエージェントループ、コードレビュー、プログラム的なツール使用などの自律的な多段エンジニアリング作業を対象としています。次のような開発者ワークフローでの利用を想定しています：

• 多数の編集ややり取りにわたり状態を維持する
• 自動化チェーンの一部として、ツールやターミナルを操作する（テストの実行、コンパイル、インストール、Git コマンドの発行）
• パッチを生成し、テストを実行し、出力に対して追跡可能なログや引用を提供する

主な機能

• コンパクション（履歴圧縮）＆マルチウィンドウ・コンテキスト： 履歴を圧縮し、複数のコンテキストウィンドウにまたがって一貫して動作するようにネイティブに学習されており、プロジェクト規模の継続性を実現。
• エージェント的なツール使用（ターミナル＋ツール群）： ターミナルのシーケンス実行、インストール／ビルド／テスト、プログラム出力への反応能力が向上。
• より高いトークン効率： 小規模タスクには効率的にトークンを割り当て、複雑なタスクにはより長い推論実行を使用。
• リファクタリングと大規模編集： ファイル横断のリファクタリング、マイグレーション、リポジトリレベルのパッチに優れる（OpenAI 内部評価）。
• 推論エフォートモード： より長い計算集約型推論のための新たなエフォート層（例：レイテンシ非重視のジョブ向けの超高 / xhigh）。

技術的な能力（得意なこと）

• 長期的リファクタリングと反復ループ： OpenAI の内部デモで >24h を超えると報告されるように、プロジェクト規模のリファクタリングやデバッグセッションを数時間維持し、テスト実行、失敗の要約、コード更新を繰り返し行うことが可能。
• 実世界のバグ修正： 実リポジトリのパッチ適用ベンチマークで高い性能（SWE-Bench Verified：xhigh／追加エフォート設定で Codex-Max は OpenAI 報告値 77.9%）。
• ターミナル／ツールの習熟： ログの読解、コンパイラ／テストの起動、ファイル編集、PR 作成など、明示的で検査可能なツール呼び出しを伴う端末ネイティブなエージェントとして機能。
• 受け付ける入力： 標準的なテキストプロンプトに加え、コードスニペット、リポジトリのスナップショット（ツール／IDE 連携経由）、Codex サーフェスで視覚機能が有効な場合のスクリーンショット／ウィンドウ、ツール呼び出し要求（例：run npm test, open file, create PR）。
• 生成する出力： コードパッチ（diff や PR）、テストレポート、ステップごとの実行ログ、自然言語での説明や注釈付きコードレビューコメント。エージェントとして使用する場合、構造化されたツール呼び出しやフォローアップアクションを出力可能。

ベンチマーク性能（主要な結果と文脈）

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex（high）：73.7%；GPT-5.1-Codex-Max（xhigh）：77.9%。この指標は、GitHub／オープンソースの課題から抽出した実世界のエンジニアリングタスクを評価します。
• SWE-Lancer IC SWE： GPT-5.1-Codex：66.3% → GPT-5.1-Codex-Max：79.9%（一部のリーダーボードでの改善を OpenAI が報告）。
• Terminal-Bench 2.0： GPT-5.1-Codex：52.8% → GPT-5.1-Codex-Max：58.1%（対話型ターミナル／ツール使用評価での改善）。

制約と失敗モード

1. 二重用途／サイバーセキュリティのリスク： ターミナル操作やツール実行の能力強化は二重用途の懸念を高めます（防御・攻撃の両方のセキュリティ作業を支援し得る）。OpenAI は段階的なアクセス制御とモニタリングを強調しています。
2. 完全な決定性や正確性ではない： エンジニアリング性能が向上していても、誤ったパッチを提案したり、微妙なコード意味を見落とすことがあります（バグ検出の偽陽性／偽陰性）。人手によるレビューと CI テストは依然として不可欠です。
3. コストとレイテンシのトレードオフ： 高エフォートモード（xhigh）はより多くの計算／時間を消費します。数時間に及ぶエージェントループはクレジットや予算を消費します。コストやレート制限を計画してください。（[OpenAI開発者][2])
4. コンテキスト保証と実効的継続性の関係： コンパクションはプロジェクトの継続性を可能にしますが、どのトークンが保持されるか、コンパクションが稀なコーナーケースにどう影響するかの厳密な保証は、バージョン管理されたリポジトリスナップショットや再現可能なパイプラインの代替にはなりません。コンパクションは補助として使い、唯一のソース・オブ・トゥルースとしては用いないでください。

Claude Opus 4.5 と Gemini 3 Pro との比較（概要）

• Anthropic — Claude Opus 4.5： コミュニティや報道のベンチマークでは、バグ修正の正確性（SWE-Bench）で Opus 4.5 が Codex-Max をわずかに上回るとされ、科学的オーケストレーションや非常に簡潔でトークン効率の高い出力に強みがあります。Opus はトークン単価が高めなことが多い一方、実運用ではよりトークン効率的な場合があります。Codex-Max の強みは、長期的コンパクション、ターミナル／ツール連携、および長時間のエージェント実行におけるコスト効率です。
• Google Gemini ファミリー（3 Pro など）： Gemini 系はマルチモーダルと一般推論のベンチマークで強さを維持しています。コーディング領域ではベンチマークによって結果が変動します。Codex-Max はエージェント的コーディングに特化しており、一般的なモデルが標準では備えない DevTool ワークフローとの統合を提供します。

GPT-5.1 Codex Max API のアクセス方法と使い方

ステップ 1：API キーの取得

cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー：sk-xxxxx を取得して送信します。

ステップ 2：GPT-5.1-Codex-Max API にリクエストを送信

“ gpt-5.1-codex-max” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトは利便性のため Apifox のテストも提供します。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。開発者はこれらを Responses API／Chat エンドポイント経由で呼び出します。

content フィールドに質問やリクエストを挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

ステップ 3：結果の取得と検証

API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。