GPT-5.1-Codex-Max는 무엇이고 어떻게 사용하나요?

2025년 11월 19~20일, OpenAI는 서로 관련이 있지만 서로 다른 두 가지 업그레이드를 출시했습니다. GPT-5.1-코덱스-맥스, 멀티 윈도우 세션을 유지하기 위해 장기 수평선 코딩, 토큰 효율성 및 "압축"을 강조하는 Codex용 새로운 에이전트 코딩 모델입니다. GPT-5.1 프로, 복잡하고 전문적인 작업에서 더 명확하고 유능한 답변을 제공하도록 조정된 업데이트된 Pro-tier ChatGPT 모델입니다.

GPT-5.1-Codex-Max란 무엇이고 어떤 문제를 해결하려고 하는 것인가요?

GPT-5.1-Codex-Max는 코딩 워크플로에 맞춰 조정된 OpenAI의 특수 Codex 모델입니다. 지속적이고 장기적인 추론 및 실행. 일반 모델이 매우 긴 컨텍스트(예: 다중 파일 리팩터링, 복잡한 에이전트 루프 또는 지속적인 CI/CD 작업)로 인해 중단될 수 있는 경우 Codex-Max는 다음을 위해 설계되었습니다. **여러 컨텍스트 창에서 세션 상태를 자동으로 압축하고 관리합니다.**이를 통해 단일 프로젝트가 수천 개(또는 그 이상)의 토큰에 걸쳐 일관되게 작동할 수 있습니다. OpenAI는 Codex-Max를 확장된 엔지니어링 작업에 진정으로 유용한 코드 작성 가능 에이전트를 만드는 다음 단계로 제시합니다.

GPT-5.1-Codex-Max란 무엇이고 어떤 문제를 해결하려고 하는 것인가요?

GPT-5.1-Codex-Max는 코딩 워크플로에 맞춰 조정된 OpenAI의 특수 Codex 모델입니다. 지속적이고 장기적인 추론 및 실행. 일반 모델이 매우 긴 컨텍스트(예: 다중 파일 리팩터링, 복잡한 에이전트 루프 또는 지속적인 CI/CD 작업)로 인해 중단될 수 있는 경우 Codex-Max는 다음을 위해 설계되었습니다. **여러 컨텍스트 창에서 세션 상태를 자동으로 압축하고 관리합니다.**이를 통해 단일 프로젝트가 수천 개(또는 그 이상)의 토큰에 걸쳐 일관되게 작업을 계속할 수 있습니다.

OpenAI는 이를 "개발 주기의 모든 단계에서 더 빠르고, 더 지능적이며, 더 토큰 효율적"이라고 설명하며, Codex 표면의 기본 모델인 GPT-5.1-Codex를 대체하기 위한 것이 명시적으로 의도되었습니다.

기능 스냅샷

• 다중 창 연속성을 위한 압축: 수백만 개의 토큰과 시간에 걸쳐 일관되게 작동하도록 중요한 맥락을 정리하고 보존합니다. 0
• GPT-5.1-Codex와 비교하여 토큰 효율성이 향상되었습니다. 일부 코드 벤치마크에서는 유사한 추론 노력에 대해 최대 ~30% 적은 사고 토큰이 사용되었습니다.
• 장기적 에이전트 내구성: 내부적으로 여러 시간/여러 날에 걸친 에이전트 루프를 유지하는 것이 관찰되었습니다(OpenAI는 24시간 이상 내부 실행을 문서화했습니다).
• 플랫폼 통합: 오늘부터 Codex CLI, IDE 확장 프로그램, 클라우드 및 코드 검토 도구에서 사용 가능합니다. API 액세스는 곧 제공됩니다.
• Windows 환경 지원: OpenAI는 Codex 워크플로에서 처음으로 Windows를 지원하여 실제 개발자의 접근성을 확대했다고 구체적으로 밝혔습니다.

경쟁 제품(예: GitHub Copilot, 다른 코딩 AI)과 비교하면 어떻습니까?

GPT-5.1-Codex-Max는 요청 단위 완성 도구에 비해 더욱 자율적이고 장기적인 협업 도구로 제안됩니다. Copilot 및 유사한 어시스턴트는 편집기 내에서 단기 완성 작업에 탁월한 반면, Codex-Max의 강점은 다단계 작업을 조율하고, 세션 전체에서 일관된 상태를 유지하며, 계획, 테스트 및 반복이 필요한 워크플로를 처리하는 것입니다. 하지만 대부분의 팀에서 가장 좋은 접근 방식은 하이브리드 방식입니다. 복잡한 자동화 및 지속적인 에이전트 작업에는 Codex-Max를 사용하고, 라인 단위 완성에는 가벼운 어시스턴트를 사용하는 것입니다.

GPT-5.1-Codex-Max는 어떻게 작동하나요?

"압축"이란 무엇이고, 어떻게 장기 작업을 가능하게 합니까?

핵심적인 기술적 진보는 다음과 같습니다. 압축—모델이 일관된 작업을 계속할 수 있도록 컨텍스트의 중요한 부분을 보존하면서 세션 기록을 정리하는 내부 메커니즘입니다. 여러 컨텍스트 윈도우. 실제로 이는 컨텍스트 한계에 도달하는 Codex 세션이 압축되어(오래되었거나 값이 낮은 토큰이 요약/보존됨) 에이전트가 새로운 윈도우를 확보하고 작업이 완료될 때까지 반복적으로 반복 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다. OpenAI는 모델이 24시간 이상 작업을 지속적으로 수행한 내부 실행 사례를 보고합니다.

적응적 추론과 토큰 효율성

GPT-5.1-Codex-Max는 토큰 효율성을 높이는 개선된 추론 전략을 적용합니다. OpenAI의 보고된 내부 벤치마크에서 Max 모델은 훨씬 적은 "사고" 토큰을 사용하면서 GPT-5.1-Codex와 유사하거나 더 나은 성능을 달성합니다. OpenAI는 대략 다음과 같이 인용합니다. 30 % 감소 SWE-bench에서 동일한 추론 노력으로 실행 시 사고 토큰이 검증되었습니다. 또한 이 모델은 지연 시간에 민감하지 않은 작업에 대해 "초고(xhigh)" 추론 노력 모드를 도입하여 더 높은 품질의 출력을 얻기 위해 내부 추론을 더 많이 사용할 수 있도록 합니다.

시스템 통합 및 에이전트 툴링

Codex-Max는 Codex 워크플로(CLI, IDE 확장 프로그램, 클라우드 및 코드 검토 환경) 내에서 배포되어 실제 개발자 툴체인과 상호 작용할 수 있습니다. 초기 통합에는 Codex CLI 및 IDE 에이전트(VS Code, JetBrains 등)가 포함되며, API 접근도 추후 제공될 예정입니다. 설계 목표는 더욱 스마트한 코드 합성뿐만 아니라, 파일 열기, 테스트 실행, 오류 수정, 리팩토링, 재실행 등 다단계 워크플로를 실행할 수 있는 AI를 구현하는 것입니다.

GPT-5.1-Codex-Max는 벤치마크와 실제 작업에서 어떤 성능을 보입니까?

지속적인 추론 및 장기적 과제

평가에서는 지속적 추론과 장기적 과제에서 측정 가능한 개선이 나타났습니다.

• OpenAI 내부 평가: Codex-Max는 내부 실험에서 "24시간 이상" 작업을 수행할 수 있으며, Codex를 개발자 도구와 통합함으로써 내부 엔지니어링 생산성 지표(예: 사용량 및 풀 리퀘스트 처리량)가 향상되었다고 합니다. 이는 OpenAI의 내부 주장이며, 실제 생산성 측면에서 작업 수준의 향상을 나타냅니다.
• 독립 평가(METR): METR의 독립 보고서는 다음을 측정했습니다. 관찰된 50% 시간 범위 (모델이 긴 작업을 일관되게 유지할 수 있는 중간 시간을 나타내는 통계) GPT-5.1-Codex-Max의 경우 약 2 시간 40 분 (넓은 신뢰 구간에서) GPT-5의 2시간 17분 대비 증가한 수치로, 지속적 일관성 측면에서 유의미한 추세적 개선을 보였습니다. METR의 방법론과 신뢰 구간은 변동성을 강조하지만, 이 결과는 Codex-Max가 실질적인 장기적 성능을 향상시킨다는 주장을 뒷받침합니다.

코드 벤치마크

OpenAI는 프론티어 코딩 평가에서 향상된 결과를 보고했는데, 특히 SWE-bench Verified에서 GPT-5.1-Codex-Max가 GPT-5.1-Codex보다 우수한 성능을 보였으며 토큰 효율성도 더 높았습니다. OpenAI는 동일한 "중간" 추론 노력에서 Max 모델이 약 30% 더 적은 사고 토큰을 사용하면서도 더 나은 결과를 도출한다고 강조합니다. 더 긴 내부 추론을 허용하는 사용자의 경우, xhigh 모드는 지연 시간을 감수하고 답변을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

GPT-5.1-Codex-Max는 GPT-5.1-Codex와 어떻게 비교되나요?

성능과 목적의 차이점

• 범위: GPT-5.1-Codex는 GPT-5.1 제품군의 고성능 코딩 변형이었습니다. 코덱스-맥스 Codex 및 Codex 유사 환경에 권장되는 기본으로 의도된 명시적인 장기적 후속 에이전트입니다.
• 토큰 효율성: Codex-Max는 SWE 벤치마크와 내부 사용에서 실질적인 토큰 효율성 향상(OpenAI가 주장하는 사고 토큰이 약 30% 적음)을 보여줍니다.
• 컨텍스트 관리: Codex-Max는 단일 컨텍스트 창을 넘어서는 작업을 지원하기 위해 압축과 기본 멀티 윈도우 처리 기능을 도입했습니다. Codex는 기본적으로 동일한 규모로 이 기능을 제공하지 않았습니다.
• 공구 준비 상태: Codex-Max는 CLI, IDE 및 코드 검토 표면에서 기본 Codex 모델로 제공되며, 이는 프로덕션 개발자 워크플로로의 마이그레이션을 의미합니다.

어떤 모델을 언제 사용해야 하나요?

• GPT-5.1-Codex를 사용하세요 대화형 코딩 지원, 빠른 편집, 소규모 리팩터링, 관련 컨텍스트 전체를 단일 창에 쉽게 담을 수 있는 저지연 사용 사례에 적합합니다.
• GPT-5.1-Codex-Max를 사용하세요 다중 파일 리팩터링, 많은 반복 주기를 필요로 하는 자동화된 에이전트 작업, CI/CD와 유사한 워크플로 또는 여러 상호 작용에서 프로젝트 수준의 관점을 유지해야 하는 모델이 필요한 경우에 적합합니다.

실용적인 프롬프트 패턴과 최상의 결과를 위한 예시?

효과적인 프롬프트 패턴

• 목표와 제약조건을 명확하게 설명하세요. "X를 리팩토링하고, 공개 API를 보존하고, 함수 이름을 유지하고, 테스트 A, B, C가 통과하는지 확인하세요."
• 최소한의 재현 가능한 맥락을 제공하세요. 실패한 테스트에 대한 링크를 제공하고, 전체 저장소를 덤프하는 대신 스택 추적 및 관련 파일 스니펫을 포함합니다. Codex-Max는 필요에 따라 히스토리를 압축합니다.
• 복잡한 작업에는 단계별 지침을 사용하세요. 대규모 작업을 일련의 하위 작업으로 나누고 Codex-Max가 이를 반복하도록 합니다(예: "1) 테스트 실행 2) 가장 실패한 테스트 3개 수정 3) 린터 실행 4) 변경 사항 요약").
• 설명과 차이점을 요청하세요: 패치와 간단한 근거를 모두 요청하여 인간 검토자가 안전성과 의도를 빠르게 평가할 수 있도록 합니다.

프롬프트 템플릿 예시

리팩토링 작업

“리팩토링 payment/ 결제 처리를 추출하는 모듈 payment/processor.py. 기존 호출자에 대한 공개 함수 시그니처를 안정적으로 유지합니다. 단위 테스트를 만듭니다. process_payment() 성공, 네트워크 실패, 유효하지 않은 카드를 모두 포함합니다. 테스트 모음을 실행하여 실패한 테스트와 통합 diff 형식으로 패치를 반환합니다.

버그 수정 + 테스트

“테스트 tests/test_user_auth.py::test_token_refresh 추적 실패 . 근본 원인을 조사하고, 최소한의 변경으로 해결책을 제시하고, 회귀를 방지하기 위한 단위 테스트를 추가합니다. 패치를 적용하고 테스트를 실행합니다."

반복적 PR 생성

“기능 X 구현: 엔드포인트 추가 POST /api/export 내보내기 결과를 스트리밍하고 인증합니다. 엔드포인트를 생성하고, 문서를 추가하고, 테스트를 생성하고, 수동 항목의 요약 및 체크리스트가 포함된 PR을 엽니다.

대부분의 경우 다음으로 시작합니다. 매질 노력; 전환하다 xhigh 여러 파일과 여러 테스트 반복을 통해 모델이 심층적인 추론을 수행해야 하는 경우.

GPT-5.1-Codex-Max에 어떻게 접근하나요?

오늘 이용 가능한 곳

OpenAI는 GPT-5.1-Codex-Max를 통합했습니다. 코덱스 툴링 현재 Codex CLI, IDE 확장 프로그램, 클라우드 및 코드 검토 플로우는 기본적으로 Codex-Max를 사용합니다(Codex-Mini를 선택할 수 있음). API는 추후 제공될 예정입니다. GitHub Copilot에는 GPT-5.1 및 Codex 시리즈 모델이 포함된 공개 미리보기가 있습니다.

개발자는 GPT-5.1-Codex-Max에 액세스할 수 있습니다. GPT-5.1-코덱스 API CometAPI를 통해. 시작하려면 모델 기능을 살펴보세요.코멧API 인간을 운동장 자세한 내용은 API 가이드를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 와e티피에이 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

출발 준비 되셨나요?→ 지금 CometAPI에 가입하세요 !

AI에 대한 더 많은 팁, 가이드 및 뉴스를 알고 싶다면 저희를 팔로우하세요. VK, X 및  디스코드!

빠른 시작(실용적인 단계별 설명)

1. 다음에 액세스할 수 있는지 확인하세요. ChatGPT/Codex 제품 플랜(Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise) 또는 개발자 API 플랜이 GPT-5.1/Codex 제품군 모델을 지원하는지 확인하세요.
2. Codex CLI 또는 IDE 확장 프로그램을 설치하세요: 로컬에서 코드 작업을 실행하려면 Codex CLI 또는 VS Code/JetBrains/Xcode용 Codex IDE 확장 프로그램을 설치하세요. 지원되는 설정에서는 도구가 기본적으로 GPT-5.1-Codex-Max로 설정됩니다.
3. 추론 노력을 선택하세요: 시작 매질 대부분의 작업에 필요한 노력입니다. 심층 디버깅, 복잡한 리팩터링 또는 모델이 더 깊이 생각하도록 하고 응답 지연 시간이 중요하지 않은 경우 높은 or xhigh 모드. 빠르고 작은 수정을 위해 낮은 합리적이다.
4. 저장소 컨텍스트 제공: 모델에 명확한 시작점(저장소 URL 또는 파일 세트)과 간단한 지침(예: "비동기 I/O를 사용하고 단위 테스트를 추가하며 함수 수준 계약을 유지하도록 결제 모듈을 리팩토링합니다")을 제공합니다. Codex-Max는 컨텍스트 한계에 도달하면 히스토리를 압축하고 작업을 계속 진행합니다.
5. 테스트를 반복합니다. 모델이 패치를 생성한 후, 테스트 스위트를 실행하고 진행 중인 세션의 일부로 실패 사례를 피드백합니다. 압축 및 다중 창 연속성을 통해 Codex-Max는 중요한 실패 테스트 컨텍스트를 유지하고 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

결론 :

GPT-5.1-Codex-Max는 향상된 효율성과 추론 기능을 통해 복잡하고 장시간 실행되는 엔지니어링 작업을 지원할 수 있는 에이전트 코딩 어시스턴트를 향한 중요한 진전을 보여줍니다. 압축, 추론 노력 모드, Windows 환경 학습과 같은 기술적 진보는 현대 엔지니어링 조직에 매우 적합합니다. 단, 팀이 이 모델을 보수적인 운영 제어, 명확한 인간 참여형 정책, 그리고 강력한 모니터링과 결합해야 합니다. Codex-Max를 신중하게 도입하는 팀에게 Codex-Max는 소프트웨어 설계, 테스트 및 유지 관리 방식을 혁신하여 반복적인 엔지니어링 작업을 인간과 모델 간의 더 가치 있는 협업으로 전환할 수 있는 잠재력을 제공합니다.