GPT 5.1 Codex Max

Czym jest GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max to model z rodziny Codex, dostrojony i stworzony z myślą o agentowych przepływach pracy programistycznych — tj. autonomicznych, wieloetapowych zadaniach inżynieryjnych, takich jak refaktoryzacje w skali repozytorium, długie sesje debugowania, wielogodzinne pętle agenta, przegląd kodu oraz programistyczne użycie narzędzi. Jest przeznaczony do przepływów pracy deweloperskiej, w których model musi:

• Utrzymywać stan przez wiele edycji i interakcji;
• Obsługiwać narzędzia i terminale (uruchamiać testy, kompilować, instalować, wydawać polecenia git) jako część zautomatyzowanego łańcucha;
• Tworzyć poprawki, uruchamiać testy oraz zapewniać śledzalne logi i odwołania do wyników

Główne funkcje

• Compaction & Multi-window Context: Natywnie wytrenowany do kompaktowania historii i spójnego działania w wielu oknach kontekstu, co umożliwia ciągłość na skalę projektu.
• Agentic tool use (terminal + tooling): Udoskonalona zdolność do uruchamiania sekwencji terminalowych, instalacji/kompilacji/testowania oraz reagowania na wyniki programów.
• Higher token efficiency: Zaprojektowany, aby efektywniej przydzielać tokeny dla małych zadań, jednocześnie używając dłuższych przebiegów rozumowania dla zadań złożonych.
• Refactoring & large edits: Lepszy w refaktoryzacjach między plikami, migracjach i łatkach na poziomie repozytorium (wewnętrzne ewaluacje OpenAI).
• Reasoning effort modes: Nowe poziomy intensywności rozumowania dla dłuższego, wymagającego obliczeniowo myślenia (np. Extra High / xhigh dla zadań niewrażliwych na opóźnienia).

Zdolności techniczne (w czym się wyróżnia)

• Long-horizon refactoring & iterative loops: może utrzymywać wielogodzinne (OpenAI w wewnętrznych demonstracjach raportuje >24 h) refaktoryzacje i sesje debugowania w skali projektu poprzez iteracje, uruchamianie testów, podsumowywanie błędów i aktualizowanie kodu.
• Real-world bug fixing: wysoka skuteczność na rzeczywistych benchmarkach łatania repozytoriów (SWE-Bench Verified: OpenAI raportuje 77.9% dla Codex-Max w ustawieniach xhigh/extra-effort).
• Terminal/Tool proficiency: czyta logi, wywołuje kompilatory/testy, edytuje pliki, tworzy PR-y — tzn. działa jako natywny dla terminala agent z jawnymi, możliwymi do inspekcji wywołaniami narzędzi.
• Inputs accepted: standardowe prompty tekstowe plus wstawki kodu, migawki repozytoriów (przez integracje narzędzi/IDE), zrzuty ekranu/okna w interfejsach Codex, gdzie włączono funkcję wizji, oraz żądania wywołań narzędzi (np. uruchom npm test, otwórz plik, utwórz PR).
• Outputs produced: poprawki kodu (diffy lub PR-y), raporty testów, dzienniki uruchomień krok po kroku, wyjaśnienia w języku naturalnym oraz adnotowane komentarze do przeglądu kodu. Używany jako agent może emitować strukturalne wywołania narzędzi i działania następcze.

Wyniki benchmarków (wybrane rezultaty i kontekst)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (wysoki): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Ta metryka ocenia rzeczywiste zadania inżynieryjne zaczerpnięte z GitHub/otwartych zgłoszeń.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI odnotowało poprawy na niektórych listach rankingowych).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (ulepszenia w ocenach interaktywnego użycia terminala/narzędzi).

Ograniczenia i scenariusze zawodności

1. Ryzyko podwójnego zastosowania / cyberbezpieczeństwo: Zwiększona zdolność do obsługi terminali i uruchamiania narzędzi rodzi ryzyka podwójnego zastosowania (model może wspierać zarówno prace defensywne, jak i ofensywne w zakresie bezpieczeństwa); OpenAI podkreśla etapowe mechanizmy dostępu i monitorowanie.
2. Nie jest doskonale deterministyczny ani zawsze poprawny: Nawet przy silniejszej wydajności inżynieryjnej model może proponować niepoprawne łatki lub przeoczyć subtelną semantykę kodu (fałszywe pozytywy/negatywy w wykrywaniu błędów), dlatego przegląd ludzki i testy CI pozostają kluczowe.
3. Koszt i opóźnienie — kompromisy: Tryby wysokiego nakładu (xhigh) zużywają więcej obliczeń/czasu; długie, wielogodzinne pętle agenta konsumują kredyty lub budżet. Planuj z uwzględnieniem kosztów i limitów szybkości. ([Deweloperzy OpenAI][2])
4. Gwarancje kontekstu vs. efektywna ciągłość: Kompakcja umożliwia ciągłość projektu, ale dokładne gwarancje co do tego, które tokeny są zachowane i jak kompakcja wpływa na rzadkie przypadki brzegowe, nie zastępują wersjonowanych migawek repozytorium i reprodukowalnych potoków. Traktuj kompakcję jako asystę, a nie jedyne źródło prawdy.

Porównanie vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (wysoki poziom)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Społecznościowe i prasowe benchmarki zwykle lokują Opus 4.5 nieco przed Codex-Max pod względem czystej poprawności naprawiania błędów (SWE-Bench), ze szczególnymi atutami w orkiestracji naukowej i bardzo zwięzłych, efektywnych tokenowo odpowiedziach. Opus jest często droższy per token, lecz w praktyce może być bardziej efektywny tokenowo. Przewagą Codex-Max są długohoryzontowa kompakcja, integracja z narzędziami terminalowymi oraz efektywność kosztowa dla długich biegów agenta.
• Rodzina Google Gemini (3 Pro itp.): Warianty Gemini pozostają mocne w benchmarkach multimodalnych i ogólnego rozumowania; w domenie kodowania wyniki różnią się w zależności od harnessu. Codex-Max jest zbudowany specjalnie dla agentowego kodowania i integruje się z przepływami DevTool w sposób, którego modele uogólnione domyślnie nie zapewniają.

Jak uzyskać dostęp i korzystać z API GPT-5.1 Codex Max

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do API GPT-5.1-Codex-Max

Wybierz punkt końcowy “ gpt-5.1-codex-max”, aby wysłać żądanie do API i ustaw ciało żądania. Metoda i ciało żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona oferuje także testy w Apifox dla Twojej wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na swój rzeczywisty klucz CometAPI z konta. Deweloperzy wywołują je poprzez endpointy Responses API / Chat.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to właśnie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.