GPT 5.1 Codex Max

Wat is de GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max is een model uit de Codex‑familie, getuned en doelgericht gebouwd voor agent‑gebaseerde coderingsworkflows — d.w.z. autonome meerstaps engineeringtaken zoals refactors op repo‑schaal, lange debugsessies, meeruren durende agent‑loops, code review en programmatische tool‑aansturing. Het is bedoeld voor ontwikkelworkflows waarin het model moet:

• Toestand behouden over veel edits en interacties;
• Tools en terminals bedienen (tests draaien, compileren, installeren, git‑commando’s geven) als onderdeel van een geautomatiseerde keten;
• Patches produceren, tests draaien en traceerbare logs en bronvermeldingen voor uitvoer leveren

Belangrijkste functies

• Compactie & context met meerdere vensters: Natief getraind om geschiedenis te compacten en coherent te werken over meerdere contextvensters, wat continuïteit op project‑schaal mogelijk maakt.
• Agent‑gebaseerd toolgebruik (terminal + tooling): Verbeterde capaciteit om terminalreeksen uit te voeren, te installeren/builden/testen, en te reageren op program‑uitvoer.
• Hogere token‑efficiëntie: Ontworpen om tokens efficiënter toe te wijzen voor kleine taken, terwijl langere redeneer‑runs worden gebruikt voor complexe taken.
• Refactoring & grote bewerkingen: Beter in refactors over meerdere bestanden, migraties en patches op repository‑niveau (interne evaluaties van OpenAI).
• Modi voor redeneerinspanning: Nieuwe niveaus voor langere, compute‑intensieve redenering (bijv. Extra High / xhigh voor niet‑latentiegevoelige jobs).

Technische mogelijkheden (waar het goed in is)

• Langetermijn‑refactoring & iteratieve loops: kan meer‑uur durende (OpenAI meldt >24u in interne demo’s) refactors op project‑schaal en debugsessies volhouden door te itereren, tests uit te voeren, fouten samen te vatten en code bij te werken.
• Bugfixing in de echte wereld: sterke prestaties op patching‑benchmarks met echte repositories (SWE‑Bench Verified: OpenAI meldt 77,9% voor Codex‑Max in xhigh/extra‑effort instellingen).
• Terminal-/toolvaardigheid: leest logs, roept compilers/tests aan, bewerkt bestanden, creëert PR’s — d.w.z. functioneert als een terminal‑native agent met expliciete, inspecteerbare tool‑calls.
• Geaccepteerde invoer: standaard tekstprompts plus codefragmenten, repository‑snapshots (via tool-/IDE‑integraties), screenshots/vensters in Codex‑omgevingen waar vision is ingeschakeld, en verzoeken om tool‑calls (bijv. run npm test, bestand openen, PR creëren).
• Gegenereerde uitvoer: codepatches (diffs of PR’s), testrapporten, stapsgewijze run‑logs, uitleg in natuurlijke taal en geannoteerde code‑reviewcommentaren. Wanneer gebruikt als agent kan het gestructureerde tool‑calls en vervolgacties uitgeven.

Benchmarkprestaties (geselecteerde resultaten & context)

• SWE‑bench Verified (n=500) — GPT‑5.1‑Codex (hoog): 73,7%; GPT‑5.1‑Codex‑Max (xhigh): 77,9%. Deze metriek evalueert echte engineeringtaken afkomstig uit GitHub/open‑source issues.
• SWE‑Lancer IC SWE: GPT‑5.1‑Codex: 66,3% → GPT‑5.1‑Codex‑Max: 79,9% (OpenAI rapporteerde verbeteringen op bepaalde leaderboards).
• Terminal‑Bench 2.0: GPT‑5.1‑Codex: 52,8% → GPT‑5.1‑Codex‑Max: 58,1% (verbeteringen op interactieve terminal/tool‑use evaluaties).

Beperkingen en faalmodi

1. Dubbelgebruik-/cyberbeveiligingsrisico: Verbeterde mogelijkheid om terminals te bedienen en tooling te draaien vergroot dubbelgebruikszorgen (het model kan zowel defensieve als offensieve security ondersteunen); OpenAI benadrukt gefaseerde toegangscontroles en monitoring.
2. Niet perfect deterministisch of correct: Zelfs met sterkere engineeringprestaties kan het model onjuiste patches voorstellen of subtiele codesemantiek missen (false positives/negatives in bugdetectie), dus menselijke review en CI‑testen blijven essentieel.
3. Afwegingen tussen kosten en latentie: Modi met hoge inspanning (xhigh) verbruiken meer compute/tijd; lange meeruren durende agent‑loops verbruiken credits of budget. Plan voor kosten en rate‑limieten. ([OpenAI‑ontwikkelaars][2])
4. Contextgaranties versus effectieve continuïteit: Compactie maakt projectcontinuïteit mogelijk, maar exacte garanties over welke tokens behouden blijven en hoe compactie zeldzame hoekgevallen beïnvloedt, vervangen geen versioneerde repo‑snapshots en reproduceerbare pipelines. Gebruik compactie als assistent, niet als enige bron van waarheid.

Vergelijking vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (op hoog niveau)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Community‑ en persbenchmarks plaatsen Opus 4.5 doorgaans iets vóór Codex‑Max op ruwe correctheid van bugfixing (SWE‑Bench), met sterke punten in wetenschappelijke orkestratie en zeer beknopte, token‑efficiënte uitvoer. Opus is vaak duurder per token maar kan in de praktijk token‑efficiënter zijn. Het voordeel van Codex‑Max is langetermijncompactie, integratie met terminal‑tooling en kostenefficiëntie voor lange agent‑runs.
• Google Gemini‑familie (3 Pro enz.): Gemini‑varianten blijven sterk op multimodale en algemene redeneerbenchmarks; in het coderingsdomein verschillen de resultaten per testharnas. Codex‑Max is doelgericht gebouwd voor agent‑gebaseerde coding en integreert met DevTool‑workflows op manieren die generalistische modellen standaard niet doen.

Hoe toegang te krijgen tot en de GPT-5.1 Codex Max API te gebruiken

Stap 1: Aanmelden voor API‑sleutel

Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Log in op je CometAPI‑console. Verkrijg de toegangssleutel (API key) van de interface. Klik op “Add Token” bij de API‑token in het persoonlijke centrum, verkrijg de token‑sleutel: sk‑xxxxx en dien in.

Stap 2: Verzoeken verzenden naar de GPT-5.1-Codex-Max API

Selecteer het “ gpt-5.1-codex-max”‑endpoint om het API‑verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze website‑API‑documentatie. Onze website biedt ook een Apifox‑test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je eigen CometAPI‑sleutel uit je account. Ontwikkelaars roepen deze aan via de Responses API / Chat‑endpoints.

Voer je vraag of verzoek in het content‑veld in — dit is waarop het model zal reageren . Verwerk de API‑respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren

Verwerk de API‑respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en uitvoergegevens.