GPT 5.1 Codex Max

Apakah GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max ialah model dalam keluarga Codex yang ditala dan dibina khusus untuk aliran kerja pengkodan beragen — iaitu tugasan kejuruteraan berautonomi berbilang langkah seperti penyusunan semula pada skala repositori, sesi nyahpepijat yang panjang, gelung agen berjam-jam, semakan kod, dan penggunaan alat secara berprogram. Ia ditujukan untuk aliran kerja pembangun di mana model perlu:

• Menjaga keadaan (state) merentas banyak suntingan dan interaksi;
• Mengendalikan alat dan terminal (menjalankan ujian, mengkompil, memasang, mengeluarkan arahan git) sebagai sebahagian daripada rantaian automatik;
• Menghasilkan tampalan (patch), menjalankan ujian, dan menyediakan log serta sitasi yang boleh dikesan untuk keluaran

Ciri utama

• Pemampatan & Konteks berbilang tetingkap: Dilatih secara natif untuk memampatkan sejarah dan beroperasi secara koheren merentasi berbilang tetingkap konteks, membolehkan kesinambungan pada skala projek.
• Penggunaan alat beragen (terminal + peralatan): Keupayaan dipertingkat untuk menjalankan jujukan terminal, memasang/membina/menguji, dan bertindak balas terhadap output program.
• Kecekapan token lebih tinggi: Direka untuk memperuntukkan token dengan lebih cekap bagi tugasan kecil sambil menggunakan tempoh penaakulan lebih panjang untuk tugasan kompleks.
• Refaktor & suntingan besar: Lebih baik untuk refaktor rentas fail, migrasi dan tampalan pada peringkat repositori (penilaian dalaman OpenAI).
• Mod usaha penaakulan: Tahap usaha penaakulan baharu untuk penaakulan lebih panjang yang berat pengiraan (cth., Extra High / xhigh untuk tugas yang tidak sensitif pada kependaman).

Keupayaan teknikal (apa yang dilakukannya dengan baik)

• Refaktor jangka panjang & gelung berulang: boleh mengekalkan refaktor skala projek dan sesi nyahpepijat berjam-jam (OpenAI melaporkan >24j dalam demo dalaman) dengan mengiterasi, menjalankan ujian, meringkaskan kegagalan dan mengemas kini kod.
• Pembetulan pepijat dunia nyata: prestasi kukuh pada penanda aras tampalan repositori sebenar (SWE-Bench Verified: OpenAI melaporkan 77.9% untuk Codex-Max dalam tetapan xhigh/extra-effort).
• Kecekapan Terminal/Alat: membaca log, memanggil pengkompil/ujian, menyunting fail, mencipta PR — iaitu berfungsi sebagai agen native-terminal dengan panggilan alat yang jelas dan boleh diperiksa.
• Input diterima: prompt teks standard serta petikan kod, snapshot repositori (melalui integrasi alat/IDE), tangkapan skrin/tetingkap dalam permukaan Codex di mana penglihatan diaktifkan, dan permintaan panggilan alat (cth., jalankan npm test, buka fail, cipta PR).
• Output dihasilkan: tampalan kod (diff atau PR), laporan ujian, log pelaksanaan langkah demi langkah, penjelasan bahasa semula jadi dan ulasan semakan kod beranotasi. Apabila digunakan sebagai agen, ia boleh mengeluarkan panggilan alat berstruktur dan tindakan susulan.

Prestasi penanda aras (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 menilai tugasan kejuruteraan dunia nyata yang diambil daripada isu GitHub/sumber terbuka.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI melaporkan penambahbaikan pada sesetengah papan pendahulu).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (penambahbaikan pada penilaian terminal/interaksi penggunaan alat).

Batasan dan mod kegagalan

1. Penggunaan dua guna / risiko keselamatan siber: Keupayaan yang dipertingkat untuk mengendalikan terminal dan menjalankan alat meningkatkan kebimbangan dua guna (model boleh membantu dalam kerja keselamatan defensif dan ofensif); OpenAI menekankan kawalan akses berperingkat dan pemantauan.
2. Tidak sepenuhnya deterministik atau tepat: Walaupun dengan prestasi kejuruteraan yang lebih kukuh, model boleh mencadangkan tampalan yang salah atau terlepas semantik kod yang halus (positif/negatif palsu dalam pengesanan pepijat), jadi semakan manusia dan ujian CI kekal penting.
3. Pertukaran kos dan kependaman: Mod usaha tinggi (xhigh) menggunakan lebih banyak pengiraan/masa; gelung agen berjam-jam menggunakan kredit atau bajet. Rancang untuk kos dan had kadar. ([OpenAI开发者][2])
4. Jaminan konteks vs kesinambungan berkesan: Pemampatan membolehkan kesinambungan projek, tetapi jaminan tepat tentang token mana yang dipelihara dan bagaimana pemampatan menjejaskan kes-kes tepi yang jarang bukan pengganti untuk snapshot repositori berversi dan saluran paip yang boleh dihasilkan semula. Gunakan pemampatan sebagai pembantu, bukan satu-satunya sumber kebenaran.

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

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Penanda aras komuniti dan media secara amnya meletakkan Opus 4.5 sedikit di hadapan Codex-Max pada ketepatan pembaikan pepijat mentah (SWE-Bench), dengan kekuatan dalam orkestrasi saintifik dan output yang sangat ringkas serta cekap token. Opus selalunya berharga lebih tinggi setiap token tetapi boleh menjadi lebih cekap token dalam amalan. Kelebihan Codex-Max ialah pemampatan jangka panjang, integrasi peralatan terminal, dan kecekapan kos untuk larian agen yang panjang.
• Keluarga Google Gemini (3 Pro dll.): Varian Gemini kekal kuat pada penanda aras multimodal dan penaakulan umum; dalam domain pengkodan, hasilnya berbeza mengikut kerangka ujian. Codex-Max dibina khusus untuk pengkodan beragen dan bersepadu dengan aliran kerja DevTool dengan cara yang model generalis tidak lakukan secara lalai.

Cara mengakses dan menggunakan GPT-5.1 Codex Max API

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke CometAPI console. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan serahkan.

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API GPT-5.1-Codex-Max

Pilih titik akhir “ gpt-5.1-codex-max” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API di laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. Pembangun memanggil ini melalui titik akhir Responses / Chat.

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—itulah yang akan dijawab oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan

Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API memberi respons dengan status tugas dan data output.