GPT 5.1 Codex Max

Hva er GPT-5.1-Codex-Max ?

GPT-5.1-Codex-Max er en modell i Codex-familien som er tunet og spesialbygd for agentbaserte kodearbeidsflyter — dvs. autonome flertrinns ingeniøroppgaver som refaktoreringer på repo-skala, lange feilsøkingsøkter, fler-timers agentløkker, kodegjennomgang og programmatiske verktøybruk. Den er ment for utviklerarbeidsflyter der modellen må:

• Beholde tilstand på tvers av mange endringer og interaksjoner;
• Betjene verktøy og terminaler (kjøre tester, kompilere, installere, utføre git-kommandoer) som del av en automatisert kjede;
• Produsere patcher, kjøre tester og gi sporbare logger og referanser for utdata

Hovedfunksjoner

• Kompaktering og flere kontekstvinduer: Nativt trent til å kompaktere historikk og operere sammenhengende på tvers av flere kontekstvinduer, som muliggjør kontinuitet i prosjektomfang.
• Agentbasert verktøybruk (terminal + verktøy): Forbedret evne til å kjøre terminalsekvenser, installere/bygge/teste og reagere på programutdata.
• Høyere tokeneffektivitet: Designet for å allokere token mer effektivt for små oppgaver, samtidig som den bruker lengre resonnementskjøringer for komplekse oppgaver.
• Refaktorering og store endringer: Bedre på refaktorering på tvers av filer, migreringer og patcher på repository-nivå (OpenAI interne evalueringer).
• Moduser for resonnementsinnsats: Nye nivåer for lengre, beregningstungt resonnement (f.eks. Extra High / xhigh for ikke-latensfølsomme jobber).

Tekniske kapabiliteter (hva den er god på)

• Langtidsrefaktorering og iterative løkker: kan opprettholde fler-timers (OpenAI rapporterer >24 t i interne demoer) prosjekt-skala refaktoreringer og feilsøkingsøkter ved å iterere, kjøre tester, oppsummere feil og oppdatere kode.
• Reell feilretting: sterk ytelse på patching-benchmarker i ekte repos (SWE-Bench Verified: OpenAI rapporterer 77.9% for Codex-Max i xhigh/extra-effort-innstillinger).
• Terminal-/verktøyferdigheter: leser logger, kaller kompilatorer/tester, redigerer filer, oppretter PR-er — dvs. fungerer som en terminal-native agent med eksplisitte, inspiserbare verktøykall.
• Godtatte inndata: standard tekstprompter pluss kodeutdrag, repository-snapshotter (via verktøy/IDE-integrasjoner), skjermbilder/vinduer i Codex-flater der visjon er aktivert, og forespørsler om verktøykall (f.eks. kjør npm test, åpne fil, opprett PR).
• Produserte utdata: kodepatcher (diffs eller PR-er), testrapporter, steg-for-steg kjørelogger, forklaringer i naturlig språk og kommentert kodegjennomgang. Når den brukes som agent, kan den sende ut strukturerte verktøykall og oppfølgingshandlinger.

Benchmark-ytelse (utvalgte resultater og kontekst)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Denne metrikken evaluerer reelle ingeniøroppgaver hentet fra GitHub / open-source issues.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI rapporterte forbedringer på visse leaderboards).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (forbedringer på interaktive terminal-/verktøybruk-evalueringer).

Begrensninger og feilmoduser

1. Dobbeltbruk / cybersikkerhetsrisiko: Forbedret evne til å betjene terminaler og kjøre verktøy øker bekymringer om dobbeltbruk (modellen kan bistå både defensiv og offensiv sikkerhet); OpenAI fremhever trinnvise tilgangskontroller og overvåking.
2. Ikke perfekt deterministisk eller korrekt: Selv med sterkere ingeniørytelse kan modellen foreslå feilaktige patcher eller overse subtile kodesemantikker (falske positiver/negativer i feiloppdagelse), så menneskelig gjennomgang og CI-testing er fortsatt essensielt.
3. Kostnads- og latensavveininger: Modus med høy innsats (xhigh) bruker mer beregning/tid; lange fler-timers agentløkker forbruker kreditter eller budsjett. Planlegg for kostnader og ratelimiter. ([OpenAI-utviklere][2])
4. Kontekstgarantier vs. effektiv kontinuitet: Kompaktering muliggjør prosjektkontinuitet, men eksakte garantier om hvilke token som bevares og hvordan kompaktering påvirker sjeldne hjørnetilfeller er ikke en erstatning for versjonerte repo-snapshotter og reproduserbare pipeliner. Bruk kompaktering som assistent, ikke som eneste sannhetskilde.

Sammenligning vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (overordnet nivå)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Community- og pressebenchmarker plasserer generelt Opus 4.5 litt foran Codex-Max på rå korrekthet i feilretting (SWE-Bench), med styrker i vitenskapelig orkestrering og svært konsise, tokeneffektive utdata. Opus er ofte priset høyere per token, men kan være mer tokeneffektiv i praksis. Codex-Max sin fordel er langtidskompaktering, terminal-/verktøyintegrasjon og kostnadseffektivitet for lange agentkjøringer.
• Google Gemini-familien (3 Pro osv.): Gemini-varianter er fortsatt sterke på multimodal og generell resonnement; i kodefeltet varierer resultatene etter testoppsett. Codex-Max er spesialbygd for agentisk koding og integreres med DevTool-arbeidsflyter på måter generalistmodeller ikke gjør som standard.

Slik får du tilgang til og bruker GPT-5.1 Codex Max API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent tilgangslegitimasjonens API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API-tokenet i det personlige senteret, få token-nøkkel: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til GPT-5.1-Codex-Max API

Velg endepunktet “ gpt-5.1-codex-max” for å sende API-forespørselen og sett forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen hentes fra nettsidens API-dokumentasjon. Vår nettside tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Utviklere kaller disse via Responses API / Chat endepunkter.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen svarer på . Prosesser API-responsen for å hente generert svar.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Prosesser API-responsen for å hente generert svar. Etter prosessering svarer API-et med oppgavestatus og utdata.