ModellerPriserBedrift
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Selskap
Om ossBedrift
Ressurser
AI-modellerBloggEndringsloggStøtte
TjenestevilkårPersonvernerklæring
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/OpenAI/GPT 5.1 Codex Max
O

GPT 5.1 Codex Max

Inndata:$1/M
Utdata:$8/M
Kontekst:400K
Maks utdata:128K
GPT-5.1-Codex-Max er OpenAIs spesialbygd, agentdrevet kodemodell i GPT-5.1-familien, optimalisert for å utføre langvarige arbeidsflyter for programvareutvikling (refaktoreringer, flere timer lange agentløkker, terminalautomatisering, testkjøringer og kodegjennomgang) med høyere pålitelighet og token-effektivitet enn sine forgjengere.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API

Hva er GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max er en modell i Codex-familien som er finjustert og spesialbygget for agent-baserte kodearbeidsflyter — dvs. autonome, flerstegs ingeniøroppgaver som refaktorering på repo-skala, lange feilsøkingsøkter, fler-timers agentløkker, kodegjennomgang og programmessig verktøybruk. Den er ment for utviklerarbeidsflyter der modellen må:

  • Holde tilstand på tvers av mange endringer og interaksjoner
  • Betjene verktøy og terminaler (kjøre tester, kompilere, installere, kjøre git-kommandoer) som del av en automatisert kjede
  • Produsere patcher, kjøre tester og levere etterprøvbare logger og siteringer for utdata

Hovedfunksjoner

  • Komprimering og kontekst med flere vinduer: Opplært til å komprimere historikk og sammenhengende operere på tvers av flere kontekstvinduer, som muliggjør kontinuitet på prosjektskala.
  • Agent-basert verktøybruk (terminal + verktøy): Bedre evne til å kjøre terminalsekvenser, installere/bygge/teste og reagere på programutdata.
  • Høyere token-effektivitet: Designet for å bruke tokens mer effektivt for små oppgaver, samtidig som den benytter lengre resonneringskjøringer for komplekse oppgaver.
  • Refaktorering og store endringer: Bedre på tverrfil-refaktoreringer, migreringer og patcher på repository-nivå (OpenAIs interne evalueringer).
  • Moduser for resonneringsinnsats: Nye nivåer for lengre, beregningstunge resonneringer (f.eks. Extra High / xhigh for jobber som ikke er latensfølsomme).

Tekniske kapabiliteter (hva den er god på)

  • Langsiktige refaktoreringer og iterative løkker: kan opprettholde fler-timers (OpenAI rapporterer >24 t i interne demoer) refaktoreringer og feilsøkingsøkter på prosjektskala ved å iterere, kjøre tester, oppsummere feil og oppdatere kode.
  • Feilretting i virkelige prosjekter: sterk ytelse på patching-benchmarker fra ekte repoer (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 — fungerer altså som en terminal-native agent med eksplisitte, inspiserbare verktøykall.
  • Godtar input: standard tekstprompter pluss kodebiter, repository-snapshots (via verktøy/IDE-integrasjoner), skjermbilder/vinduer i Codex-flater der vision er aktivert, og verktøykallforespørsler (f.eks. kjør npm test, åpne fil, opprett PR).
  • Produserer output: kodepatcher (diff-er eller PR-er), testrapporter, trinnvise kjørselslogger, forklaringer i naturlig språk og annoterte kodegjennomgangskommentarer. Når den brukes som agent, kan den avgi 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 ingeniøroppgaver hentet fra GitHub/OSS-issues.
  • SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI rapporterte forbedringer på enkelte topplister).
  • Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (forbedringer på interaktive evalueringer av terminal-/verktøybruk).

Begrensninger og feilmodi

  1. Dobbeltbruk-/cybersikkerhetsrisiko: Forbedret evne til å operere terminaler og kjøre verktøy medfører dobbeltbruksbekymringer (modellen kan bistå både i defensiv og offensiv sikkerhet); OpenAI understreker trinnvis tilgangskontroll og overvåking.
  2. Ikke perfekt deterministisk eller korrekt: Selv med sterkere ingeniørytelser kan modellen foreslå feilaktige patcher eller overse subtile kodesemantikker (falske positive/negative i bugdeteksjon), så menneskelig gjennomgang og CI-testing er fortsatt essensielt.
  3. Kostnads- og latensavveiinger: Høye innsatsmoduser (xhigh) bruker mer compute/tid; lange, fler-timers agentløkker bruker kreditter eller budsjett. Planlegg for kostnader og takgrenser. ([OpenAI开发者][2])
  4. Kontekstsikringer vs. effektiv kontinuitet: Komprimering gir prosjektkontinuitet, men eksakte garantier for hvilke tokens som bevares og hvordan komprimering påvirker sjeldne hjørnetilfeller, erstatter ikke versjonerte repo-snapshots og reproduserbare piper. Bruk komprimering som en assistent, ikke som eneste sannhetskilde.

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

  • Anthropic — Claude Opus 4.5: Community- og pressedrevne benchmarker plasserer generelt Opus 4.5 litt foran Codex-Max på rå korrekthet i feilretting (SWE-Bench), med styrker innen vitenskapelig orkestrering og svært konsise, token-effektive utdata. Opus er ofte priset høyere per token, men kan være mer token-effektiv i praksis. Codex-Max sin styrke er langsiktig komprimering, integrasjon med terminalverktøy og kostnadseffektivitet for lange agentkjøringer.
  • Google Gemini-familien (3 Pro etc.): Gemini-varianter er fortsatt sterke på multimodale og generelle resonneringsbenchmarker; på kodefeltet varierer resultatene etter testoppsett. Codex-Max er spesialbygd for agent-baserte kodeoppgaver og integreres med DevTool-arbeidsflyter på måter som 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 tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i personlige senter, hent token-nøkkelen: 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 angi forespørselskroppen. Forespørselsmetode og -kropp finner du i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Utviklere kaller disse via Responses API / Chat endepunktene.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — det er dette modellen vil svare på. Prosesser API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Prosesser API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter prosessering svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Priser for GPT 5.1 Codex Max

Utforsk konkurransedyktige priser for GPT 5.1 Codex Max, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan GPT 5.1 Codex Max kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$1/M
Utdata:$8/M
Inndata:$1.25/M
Utdata:$10/M
-20%

Eksempelkode og API for GPT 5.1 Codex Max

GPT-5.1-Codex-Max er OpenAIs spesialbygde, agentbaserte kodemodell i GPT-5.1-familien, optimalisert for å utføre langvarige programvareutviklingsarbeidsflyter (refaktoreringer, flere timer lange agentløkker, terminalautomatisering, testkjøringer og kodegjennomgang) med høyere pålitelighet og tokeneffektivitet enn forgjengerne.
POST
/v1/responses
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1-codex-max", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1-codex-max", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.1-codex-max",
  input: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
});

console.log(response);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.1-codex-max",
    "input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
  }'