GPT 5.1 Codex Max

Что такое GPT-5.1-Codex-Max?

GPT-5.1-Codex-Max — это модель семейства Codex, настроенная и специально созданная для агентных рабочих процессов программирования — то есть автономных многошаговых инженерных задач, таких как рефакторинг масштаба репозитория, длительные сеансы отладки, многочасовые циклы агента, код-ревью и программное использование инструментов. Она предназначена для рабочих процессов разработчика, где модели необходимо:

• Поддерживать состояние через множество правок и взаимодействий;
• Управлять инструментами и терминалами (запускать тесты, компилировать, устанавливать, выполнять команды git) как часть автоматизированной цепочки;
• Создавать патчи, запускать тесты и предоставлять трассируемые логи и цитаты/ссылки для результатов

Основные функции

• Сжатие и многооконный контекст: Изначально обучена сжимать историю и согласованно работать в нескольких окнах контекста, что обеспечивает непрерывность на уровне проекта.
• Агентное использование инструментов (терминал + тулчейн): Улучшенная способность выполнять последовательности в терминале, устанавливать/собирать/тестировать и реагировать на выводы программ.
• Более высокая эффективность по токенам: Спроектирована эффективно распределять токены для небольших задач, при этом использовать более длительные прогоны рассуждений для сложных задач.
• Рефакторинг и крупные правки: Лучше справляется с межфайловым рефакторингом, миграциями и патчами на уровне репозитория (внутренние оценки OpenAI).
• Режимы усилия рассуждения: Новые уровни усилия для более длительных вычислительно затратных рассуждений (например, Extra High / xhigh для задач, не чувствительных к задержке).

Технические возможности (в чем она сильна)

• Долгосрочный рефакторинг и итеративные циклы: может поддерживать многочасовые (OpenAI сообщает >24 ч во внутренних демонстрациях) рефакторинги масштабов проекта и сеансы отладки, итеративно запуская тесты, резюмируя сбои и обновляя код.
• Исправление ошибок в реальных условиях: высокая производительность на бенчмарках по внесению патчей в реальные репозитории (SWE-Bench Verified: OpenAI сообщает 77.9% для Codex-Max в режимах xhigh/extra-effort).
• Уверенная работа с терминалом/инструментами: читает логи, вызывает компиляторы/тесты, редактирует файлы, создает PR — то есть действует как нативный для терминала агент с явными и проверяемыми вызовами инструментов.
• Принимаемые входные данные: стандартные текстовые промпты плюс фрагменты кода, снимки репозиториев (через интеграции инструментов/IDE), скриншоты/окна в интерфейсах Codex, где включено vision, и запросы на вызов инструментов (например, запустить npm test, открыть файл, создать PR).
• Выходные данные: патчи кода (диффы или PR), отчеты о тестах, пошаговые журналы выполнения, пояснения на естественном языке и аннотированные комментарии к ревью кода. При использовании как агент может выдавать структурированные вызовы инструментов и последующие действия.

Производительность на бенчмарках (выбранные результаты и контекст)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. Эта метрика оценивает реальные инженерные задачи, взятые из GitHub / задач открытого исходного кода.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI сообщила об улучшениях на некоторых лидербордах).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (улучшения на интерактивных оценках терминала/использования инструментов).

Ограничения и варианты отказов

1. Двойное назначение/риск для кибербезопасности: Расширенная способность управлять терминалами и запускать инструменты повышает риски двойного использования (модель может помогать и в защитной, и в наступательной работе по безопасности); OpenAI подчеркивает поэтапные контроли доступа и мониторинг.
2. Не идеально детерминирован и не всегда корректен: Даже при более сильной инженерной производительности модель может предложить некорректные патчи или упустить тонкие семантические аспекты кода (ложные срабатывания/пропуски в обнаружении ошибок), поэтому человеческий обзор и тестирование в CI остаются необходимыми.
3. Компромиссы стоимости и задержки: Режимы с высоким усилием (xhigh) потребляют больше вычислений/времени; длительные многочасовые циклы агента потребляют кредиты или бюджет. Планируйте стоимость и лимиты скорости. ([Разработчики OpenAI][2])
4. Гарантии контекста vs фактическая непрерывность: Сжатие обеспечивает непрерывность проекта, но точные гарантии относительно того, какие токены сохраняются и как сжатие влияет на редкие крайние случаи, не заменяют версионированные снимки репозитория и воспроизводимые пайплайны. Используйте сжатие как помощника, а не единственный источник истины.

Сравнение с Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro(high level)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Сообщество и пресс-бенчмарки в целом ставят Opus 4.5 немного выше Codex-Max по чистой корректности исправления багов (SWE-Bench), сильные стороны — научная «оркестрация» и очень лаконичные, экономные по токенам ответы. Opus часто дороже за токен, но на практике может быть более токеноэффективным. Преимущество Codex-Max — долгосрочное сжатие контекста, интеграция терминальных инструментов и эффективность по стоимости для длительных агентных прогонов.
• Google семейство Gemini (3 Pro и др.): Варианты Gemini остаются сильными на мультимодальных и общих бенчмарках рассуждений; в области кодирования результаты зависят от набора тестов. Codex-Max специально создан для агентного программирования и интегрируется с рабочими процессами DevTool так, как модели общего назначения по умолчанию не делают.

Как получить доступ и использовать GPT-5.1 Codex Max API

Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не наш пользователь, сначала зарегистрируйтесь. Зайдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы к GPT-5.1-Codex-Max API

Выберите конечную точку “ gpt-5.1-codex-max” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берутся из нашей документации API на сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Разработчики вызывают их через API Responses / конечные точки Chat.

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Извлечение и проверка результатов

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.