GPT 5.1 Codex Max

GPT-5.1-Codex-Max는 무엇인가요?

GPT-5.1-Codex-Max는 에이전트 기반 코딩 워크플로를 위해 튜닝되고 목적에 맞게 설계된 Codex 계열 모델로, 저장소 수준 리팩터링, 장시간 디버깅 세션, 수시간에 걸친 에이전트 루프, 코드 리뷰, 프로그래밍 방식의 도구 사용과 같은 자율적 다단계 엔지니어링 작업을 수행합니다. 다음이 요구되는 개발자 워크플로를 대상으로 합니다:

• 다수의 편집과 상호작용 전반에 걸쳐 상태를 유지;
• 자동화된 체인의 일부로 도구와 터미널을 운용(테스트 실행, 컴파일, 설치, Git 명령 수행);
• 패치를 생성하고 테스트를 실행하며, 출력에 대해 추적 가능한 로그와 근거를 제공

주요 기능

• 컨텍스트 압축 & 다중 윈도우 컨텍스트: 기록을 압축하고 여러 컨텍스트 윈도우에 걸쳐 일관되게 동작하도록 네이티브 트레이닝되어, 프로젝트 규모의 지속성을 가능하게 합니다.
• 에이전트형 도구 사용(터미널 + 툴링): 터미널 시퀀스 실행, 설치/빌드/테스트, 프로그램 출력에 대한 반응 능력이 개선되었습니다.
• 향상된 토큰 효율성: 작은 작업에는 토큰을 보다 효율적으로 할당하고, 복잡한 작업에는 더 긴 추론 실행을 사용하도록 설계되었습니다.
• 리팩터링 & 대규모 편집: 파일 간 리팩터링, 마이그레이션 및 저장소 수준 패치에서 더 뛰어납니다(OpenAI 내부 평가).
• 추론 노력 모드: 더 긴, 연산 집약적 추론을 위한 새로운 노력 등급(예: 지연 시간에 민감하지 않은 작업용 Extra High / xhigh).

기술적 역량(잘하는 것)

• 장기 리팩터링 & 반복 루프: 반복, 테스트 실행, 실패 요약 및 코드 업데이트를 통해 수시간(OpenAI는 내부 데모에서 >24시간을 보고) 프로젝트 규모의 리팩터링과 디버깅 세션을 지속할 수 있습니다.
• 실세계 버그 수정: 실제 저장소 패칭 벤치마크에서 강력한 성능(SWE-Bench Verified: xhigh/추가 노력 설정에서 Codex-Max **77.9%**로 OpenAI 보고).
• 터미널/도구 숙련도: 로그를 읽고, 컴파일러/테스트를 호출하며, 파일을 편집하고, PR을 생성합니다 — 즉, 명시적이고 검토 가능한 도구 호출을 갖춘 터미널 네이티브 에이전트로 동작합니다.
• 허용되는 입력: 표준 텍스트 프롬프트 외에 코드 스니펫, 저장소 스냅샷(도구/IDE 통합을 통해), 시각 기능이 활성화된 Codex 환경의 스크린샷/윈도우, 그리고 도구 호출 요청(예: npm test 실행, 파일 열기, PR 생성).
• 생성되는 출력: 코드 패치(diff 또는 PR), 테스트 보고서, 단계별 실행 로그, 자연어 설명과 주석이 포함된 코드 리뷰 코멘트. 에이전트로 사용할 때 구조화된 도구 호출과 후속 작업을 방출할 수 있습니다.

벤치마크 성능(선별 결과 & 컨텍스트)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex(high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max(xhigh): 77.9%. 이 지표는 GitHub/오픈 소스 이슈에서 발췌한 실세계 엔지니어링 작업을 평가합니다.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9%(일부 리더보드에서 개선을 OpenAI가 보고).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1%(대화형 터미널/도구 사용 평가에서 개선).

제한 사항과 실패 양상

1. 이중 용도/사이버보안 위험: 터미널을 운용하고 도구를 실행하는 능력이 향상됨에 따라 이중 용도 우려가 증가합니다(모델은 방어적/공격적 보안 작업 모두를 지원할 수 있음); OpenAI는 단계적 접근 제어와 모니터링을 강조합니다.
2. 완전히 결정적이거나 정확하지 않음: 더 강력한 엔지니어링 성능에도 불구하고, 모델은 잘못된 패치를 제안하거나 미묘한 코드 의미를 놓칠 수 있습니다(버그 탐지에서의 위양성/위음성); 따라서 인간 검토와 CI 테스트는 여전히 필수입니다.
3. 비용 및 지연 시간 절충: 고노력 모드(xhigh)는 더 많은 연산/시간을 소모합니다; 수시간에 걸친 장기 에이전트 루프는 크레딧 또는 예산을 소모합니다. 비용과 요청 제한을 계획하십시오. ([OpenAI 개발자][2])
4. 컨텍스트 보장 vs 실제 지속성: 압축은 프로젝트의 지속성을 가능하게 하지만, 어떤 토큰이 보존되는지와 압축이 드문 코너 케이스에 어떤 영향을 미치는지에 대한 정확한 보장은 버전 관리된 저장소 스냅샷과 재현 가능한 파이프라인을 대체하지 못합니다. 압축은 단일 진실 원천이 아닌 보조 도구로 사용하십시오.

Claude Opus 4.5 및 Gemini 3 Pro와의 비교(고수준)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: 커뮤니티와 언론 벤치마크는 일반적으로 Opus 4.5를 순수한 버그 수정 정확도(SWE-Bench)에서 Codex-Max보다 약간 앞선 것으로 평가하며, 과학적 오케스트레이션과 매우 간결하고 토큰 효율적인 출력에서 강점을 보입니다. Opus는 토큰 당 가격이 더 높은 경우가 많지만 실제로는 더 토큰 효율적일 수 있습니다. Codex-Max의 강점은 장기 컨텍스트 압축, 터미널 도구 통합, 장시간 에이전트 실행에 대한 비용 효율성입니다.
• Google Gemini 계열(3 Pro 등): Gemini 변형은 멀티모달 및 일반 추론 벤치마크에서 강세를 유지합니다; 코딩 도메인에서는 하니스에 따라 결과가 달라집니다. Codex-Max는 에이전트 기반 코딩을 위해 목적 설계되었으며, 범용 모델이 기본적으로 제공하지 않는 방식으로 DevTool 워크플로와 통합됩니다.

GPT-5.1 Codex Max API에 접근하고 사용하는 방법

1단계: API 키 가입

cometapi.com에 로그인하십시오. 아직 사용자 아니라면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 접근 자격 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받고 제출합니다.

2단계: GPT-5.1-Codex-Max API로 요청 보내기

API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하려면 “ gpt-5.1-codex-max” 엔드포인트를 선택합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하십시오. 개발자는 [Responses] API / [Chat] 엔드포인트를 통해 이를 호출합니다.

질문이나 요청을 content 필드에 입력합니다 — 여기에 대해 모델이 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

3단계: 결과 조회 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.