GPT 5.1 Codex Max

GPT-5.1-Codex-Max nedir ?

GPT-5.1-Codex-Max, ajan odaklı kodlama iş akışları — yani depo (repo) ölçeğinde refaktörleme, uzun hata ayıklama oturumları, saatler süren ajan döngüleri, kod incelemesi ve programatik araç kullanımı gibi otonom, çok adımlı mühendislik görevleri — için ayarlanmış ve bu amaçla geliştirilmiş bir Codex ailesi modelidir. Modelin şu gereksinimlere sahip geliştirici iş akışları için tasarlanmıştır:

• Birçok düzenleme ve etkileşim boyunca durumu korumak;
• Araçları ve terminalleri (testleri çalıştırmak, derlemek, kurmak, git komutları vermek) otomatik bir zincirin parçası olarak işletmek;
• Yamalar üretmek, testleri çalıştırmak ve çıktılar için izlenebilir günlükler ile atıflar sağlamak

Ana özellikler

• Sıkıştırma ve Çok Pencereli Bağlam: Geçmişi sıkıştırmayı ve birden çok bağlam penceresi arasında tutarlı şekilde çalışmayı doğal olarak bilen, proje ölçekli sürekliliği mümkün kılan eğitim .
• Ajanik araç kullanımı (terminal + araçlar): Terminal dizilerini çalıştırma, kurma/derleme/test etme ve program çıktılarında tepki verme yetenekleri iyileştirildi.
• Daha yüksek token verimliliği: Küçük görevler için tokenleri daha verimli tahsis etmek, karmaşık görevler için daha uzun akıl yürütme çalışmaları kullanmak üzere tasarlanmıştır.
• Refaktörleme ve büyük düzenlemeler: Dosyalar arası refaktörleme, geçişler ve depo düzeyinde yamalarda daha iyi (OpenAI dahili değerlendirmeleri).
• Akıl yürütme çaba modları: Daha uzun, hesaplama yoğun akıl yürütme için yeni çaba katmanları (ör. gecikmeye duyarlı olmayan işler için Ekstra yüksek / xhigh).

Teknik yetenekler (başarılı olduğu alanlar)

• Uzun ufuklu refaktörleme ve yinelemeli döngüler: testleri çalıştırıp hataları özetleyerek ve kodu güncelleyerek, çok saatlik (OpenAI dahili demolarda >24s rapor ediyor) proje ölçekli refaktörleme ve hata ayıklama oturumlarını sürdürebilir.
• Gerçek dünya hata düzeltme: gerçek depo yamalama kıyaslarında güçlü performans (SWE-Bench Verified: OpenAI, Codex-Max için xhigh/ekstra çaba ayarlarında %77.9 rapor ediyor).
• Terminal/Araç yetkinliği: günlükleri okur, derleyicileri/testleri çağırır, dosyaları düzenler, PR’lar oluşturur — yani açık, incelenebilir araç çağrılarıyla terminale özgü bir ajan gibi çalışır.
• Kabul edilen girdiler: standart metin istemleri artı kod parçacıkları, depo anlık görüntüleri (araç/IDE entegrasyonları yoluyla), görmenin etkin olduğu Codex yüzeylerinde ekran görüntüleri/pencereler ve araç çağrı istekleri (ör. npm test çalıştır, dosya aç, PR oluştur).
• Üretilen çıktılar: kod yamaları (diff’ler veya PR’lar), test raporları, adım adım çalışma günlükleri, doğal dil açıklamalar ve açıklamalı kod inceleme yorumları. Bir ajan olarak kullanıldığında, yapılandırılmış araç çağrıları ve takip eylemleri üretebilir.

Kıyas performansı (seçilmiş sonuçlar ve bağlam)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (yüksek): %73.7; GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): %77.9. Bu metrik GitHub/açık kaynak sorunlarından alınan gerçek dünya mühendislik görevlerini değerlendirir.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: %66.3 → GPT-5.1-Codex-Max: %79.9 (OpenAI, belirli lider panolarında iyileştirmeler bildirdi).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: %52.8 → GPT-5.1-Codex-Max: %58.1 (etkileşimli terminal/araç kullanımı değerlendirmelerinde iyileştirmeler).

Sınırlamalar ve hata modları

1. Çift kullanımlı / siber güvenlik riski: Terminalleri çalıştırma ve araçları kullanma yeteneğinin artması, çift kullanımlı endişeleri artırır (model hem savunma hem de saldırı güvenlik çalışmalarına yardımcı olabilir); OpenAI aşamalı erişim kontrolleri ve izlemeye vurgu yapıyor.
2. Tam olarak deterministik veya doğru değil: Daha güçlü mühendislik performansına rağmen, model yanlış yamalar önerebilir veya ince kod semantiğini kaçırabilir (hata tespitinde yanlış pozitifler/negatifler), bu nedenle insan incelemesi ve CI testleri gerekli olmaya devam eder.
3. Maliyet ve gecikme dengeleri: Yüksek çaba modları (xhigh) daha fazla hesaplama/zaman tüketir; uzun, çok saatlik ajan döngüleri kredileri veya bütçeyi tüketir. Maliyet ve hız sınırlarını planlayın. ([OpenAI geliştirici][2])
4. Bağlam garantileri ve etkin süreklilik: Sıkıştırma proje sürekliliğini sağlar, ancak hangi tokenlerin korunduğu ve sıkıştırmanın nadir uç durumları nasıl etkilediğine dair kesin garantiler, sürümlendirilmiş depo anlık görüntülerinin ve tekrarlanabilir ardışık düzenlerin yerini tutmaz. Sıkıştırmayı tek doğruluk kaynağı değil, bir yardımcı olarak kullanın.

Karşılaştırma vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro (üst düzey)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: Topluluk ve basın kıyaslamaları, ham hata düzeltme doğruluğunda (SWE-Bench) Opus 4.5’i genellikle Codex-Max’in biraz önünde konumlandırır; bilimsel orkestrasyonda ve çok öz, token açısından verimli çıktılarda güçlüdür. Opus genellikle token başına daha yüksek fiyatlandırılır ancak pratikte daha token-verimli olabilir. Codex-Max’in avantajı uzun ufuklu sıkıştırma, terminal araç entegrasyonu ve uzun ajan çalışmaları için maliyet verimliliğidir.
• Google Gemini ailesi (3 Pro vb.): Gemini varyantları çok modlu ve genel akıl yürütme kıyaslarında güçlü kalmaktadır; kodlama alanında sonuçlar denek setine göre değişir. Codex-Max ajan odaklı kodlama için özel olarak geliştirilmiştir ve genel amaçlı modellerin varsayılan olarak sunmadığı şekillerde DevTool iş akışlarıyla entegre olur.

GPT-5.1 Codex Max API’ye nasıl erişilir ve nasıl kullanılır

Adım 1: API Anahtarına Kaydolun

cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kaydolun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını alın. Kişisel merkezde API belirtecinde “Add Token”ı tıklayın, belirteç anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

Adım 2: GPT-5.1-Codex-Max API’ye İstek Gönderin

API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için “ gpt-5.1-codex-max” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla <YOUR_API_KEY> yerini değiştirin. Geliştiriciler bunları Responses API’si / Chat uç noktaları üzerinden çağırır.

Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına ekleyin — modelin yanıtlayacağı şey budur. API yanıtını işleyerek oluşturulan yanıtı alın.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemeden sonra, API görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.