GPT 5.1 Codex Max

O que é o GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max é um modelo da família Codex ajustado e projetado especificamente para fluxos de trabalho de codificação agênticos — ou seja, tarefas de engenharia autônomas e multiestágio, como refatorações em escala de repositório, longas sessões de depuração, loops de agente de várias horas, revisão de código e uso programático de ferramentas. Destina-se a fluxos de trabalho de desenvolvedores nos quais o modelo deve:

• Manter estado ao longo de muitas edições e interações;
• Operar ferramentas e terminais (executar testes, compilar, instalar, emitir comandos git) como parte de uma cadeia automatizada;
• Produzir patches, executar testes e fornecer logs rastreáveis e citações para os resultados

Principais recursos

• Compactação e contexto multi-janela: Treinado nativamente para compactar o histórico e operar de forma coerente em múltiplas janelas de contexto, permitindo continuidade em escala de projeto.
• Uso de ferramentas agêntico (terminal + ferramental): Capacidade aprimorada de executar sequências de terminal, instalar/compilar/testar e reagir às saídas do programa.
• Maior eficiência de tokens: Projetado para alocar tokens com mais eficiência em tarefas pequenas, enquanto usa execuções de raciocínio mais longas para tarefas complexas.
• Refatoração e grandes edições: Melhor em refatorações entre arquivos, migrações e patches em nível de repositório (avaliações internas da OpenAI).
• Modos de esforço de raciocínio: Novos níveis de esforço de raciocínio para rodadas mais longas e intensivas em computação (por exemplo, Extra High / xhigh para tarefas não sensíveis à latência).

Capacidades técnicas (o que faz bem)

• Refatoração de longo horizonte e loops iterativos: consegue sustentar refatorações em escala de projeto e sessões de depuração de múltiplas horas (A OpenAI relata >24h em demonstrações internas), iterando, executando testes, resumindo falhas e atualizando o código.
• Correção de bugs do mundo real: desempenho forte em benchmarks de aplicação de patches em repositórios reais (SWE-Bench Verified: A OpenAI relata 77.9% para o Codex-Max em configurações xhigh/extra-effort).
• Proficiência em terminal/ferramentas: lê logs, invoca compiladores/testes, edita arquivos, cria PRs — isto é, funciona como um agente nativo de terminal com chamadas de ferramentas explícitas e inspecionáveis.
• Entradas aceitas: prompts de texto padrão, além de trechos de código, snapshots de repositório (via integrações de ferramentas/IDEs), capturas de tela/janelas em superfícies Codex onde a visão está habilitada e solicitações de chamadas de ferramentas (por exemplo, executar npm test, abrir arquivo, criar PR).
• Saídas produzidas: patches de código (diffs ou PRs), relatórios de teste, logs de execução passo a passo, explicações em linguagem natural e comentários de revisão de código anotados. Quando usado como agente, pode emitir chamadas de ferramentas estruturadas e ações subsequentes.

Desempenho em benchmarks (resultados selecionados e contexto)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Essa métrica avalia tarefas de engenharia do mundo real extraídas de issues do GitHub / de código aberto.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (A OpenAI relatou melhorias em determinados rankings).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (melhorias em avaliações interativas de terminal/uso de ferramentas).

Limitações e modos de falha

1. Uso dual / risco de cibersegurança: A capacidade aprimorada de operar terminais e executar ferramentas levanta preocupações de uso dual (o modelo pode auxiliar tanto em trabalhos de segurança defensiva quanto ofensiva); a OpenAI enfatiza controles de acesso em estágios e monitoramento.
2. Não perfeitamente determinístico ou correto: Mesmo com desempenho de engenharia mais robusto, o modelo pode propor patches incorretos ou perder semânticas sutis do código (falsos positivos/negativos na detecção de bugs), portanto a revisão humana e os testes de CI permanecem essenciais.
3. Compromissos entre custo e latência: Modos de alto esforço (xhigh) consomem mais computação/tempo; loops de agente longos, de várias horas, consomem créditos ou orçamento. Planeje para custos e limites de taxa. ([Desenvolvedores da OpenAI][2])
4. Garantias de contexto vs. continuidade efetiva: A compactação permite continuidade de projeto, mas garantias exatas sobre quais tokens são preservados e como a compactação afeta casos raros de borda não substituem snapshots versionados de repositório e pipelines reproduzíveis. Use a compactação como assistente, não como única fonte da verdade.

Comparação vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (alto nível)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Benchmarks da comunidade e da imprensa geralmente colocam o Opus 4.5 ligeiramente à frente do Codex-Max em correção bruta de bugs (SWE-Bench), com pontos fortes em orquestração científica e saídas muito concisas e eficientes em tokens. O Opus frequentemente tem preço mais alto por token, mas pode ser mais eficiente em tokens na prática. A vantagem do Codex-Max é a compactação de longo horizonte, integração com ferramental de terminal e eficiência de custo para execuções longas de agentes.
• Família Google Gemini (3 Pro etc.): As variantes do Gemini permanecem fortes em benchmarks multimodais e de raciocínio geral; no domínio de codificação, os resultados variam conforme o conjunto de testes. O Codex-Max é construído especificamente para codificação agêntica e se integra a fluxos de trabalho de DevTool de maneiras que modelos generalistas não fazem por padrão.

Como acessar e usar a API GPT-5.1 Codex Max

Etapa 1: Inscreva-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Entre no seu console CometAPI. Obtenha a chave de API credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API GPT-5.1-Codex-Max

Selecione o endpoint “ gpt-5.1-codex-max” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método de solicitação e o corpo da solicitação são obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Os desenvolvedores chamam isso via endpoints da API Responses / Chat.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá. Procese a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recupere e verifique os resultados

Procese a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.