GPT-5.1-Codex-Max Nedir ve Nasıl Kullanılır?

19-20 Kasım 2025'te OpenAI, birbiriyle ilişkili ancak farklı iki yükseltme yayınladı: GPT-5.1-Kodeks-Max, Codex için uzun vadeli kodlamayı, belirteç verimliliğini ve çoklu pencere oturumlarını sürdürmek için "sıkıştırmayı" vurgulayan yeni bir aracı kodlama modeli; ve GPT-5.1 ProKarmaşık ve profesyonel işlerde daha net ve daha yetenekli yanıtlar için ayarlanmış, güncellenmiş bir Pro-tier ChatGPT modeli.

GPT-5.1-Codex-Max nedir ve hangi sorunu çözmeye çalışıyor?

GPT-5.1-Codex-Max, kodlama iş akışları için ayarlanmış OpenAI'dan özel bir Codex modelidir. sürdürülebilir, uzun vadeli akıl yürütme ve uygulamaSıradan modellerin son derece uzun bağlamlar tarafından aksatılabildiği durumlarda (örneğin, çok dosyalı yeniden düzenlemeler, karmaşık aracı döngüleri veya kalıcı CI/CD görevleri), Codex-Max, birden fazla bağlam penceresinde oturum durumunu otomatik olarak sıkıştırın ve yönetinBu, tek bir projenin binlerce (veya daha fazla) token'ı kapsaması nedeniyle tutarlı bir şekilde çalışmaya devam etmesini sağlar. OpenAI, Codex-Max'i, kod yeteneğine sahip aracıları kapsamlı mühendislik çalışmaları için gerçekten kullanışlı hale getirmenin bir sonraki adımı olarak konumlandırır.

GPT-5.1-Codex-Max nedir ve hangi sorunu çözmeye çalışıyor?

GPT-5.1-Codex-Max, kodlama iş akışları için ayarlanmış OpenAI'dan özel bir Codex modelidir. sürdürülebilir, uzun vadeli akıl yürütme ve uygulamaSıradan modellerin son derece uzun bağlamlar tarafından aksatılabildiği durumlarda (örneğin, çok dosyalı yeniden düzenlemeler, karmaşık aracı döngüleri veya kalıcı CI/CD görevleri), Codex-Max, birden fazla bağlam penceresinde oturum durumunu otomatik olarak sıkıştırın ve yönetin, tek bir projenin binlerce (veya daha fazla) token'ı kapsamasıyla tutarlı bir şekilde çalışmaya devam etmesini sağlar.

OpenAI tarafından "geliştirme döngüsünün her aşamasında daha hızlı, daha akıllı ve daha belirteç verimli" olarak tanımlanıyor ve açıkça Codex yüzeylerinde varsayılan model olan GPT-5.1-Codex'in yerini alması amaçlanıyor.

Özellik anlık görüntüsü

• Çoklu pencere sürekliliği için sıkıştırma: milyonlarca token ve saat boyunca tutarlı bir şekilde çalışmak için kritik bağlamı budar ve korur. 0
• GPT-5.1-Codex'e kıyasla geliştirilmiş token verimliliği: Bazı kod kıyaslamalarında benzer akıl yürütme çabası için yaklaşık %30 daha az düşünme belirteci.
• Uzun vadeli etken dayanıklılığı: Çok saatlik/çok günlük aracı döngülerini sürdürmek için dahili olarak gözlemlendi (OpenAI tarafından belgelenen >24 saatlik dahili çalışmalar).
• Platform entegrasyonları: Codex CLI, IDE uzantıları, bulut ve kod inceleme araçları içinde bugünden itibaren kullanılabilir; API erişimi yakında.
• Windows ortamı desteği: OpenAI, Windows'un ilk kez Codex iş akışlarında desteklendiğini ve gerçek dünyadaki geliştirici erişiminin genişlediğini belirtiyor.

Rakip ürünlerle (örneğin GitHub Copilot, diğer kodlama yapay zekaları) karşılaştırıldığında nasıl?

GPT-5.1-Codex-Max, istek başına tamamlama araçlarına kıyasla daha özerk, uzun vadeli bir iş birlikçi olarak öne çıkıyor. Copilot ve benzeri yardımcılar, editör içinde kısa vadeli tamamlamalarda başarılı olsa da, Codex-Max'in güçlü yönleri çok adımlı görevleri düzenleme, oturumlar arasında tutarlı durumu koruma ve planlama, test ve yineleme gerektiren iş akışlarını yönetmedir. Bununla birlikte, çoğu ekipte en iyi yaklaşım hibrit olacaktır: Karmaşık otomasyon ve sürekli aracı görevleri için Codex-Max'i, satır düzeyinde tamamlamalar için ise daha hafif yardımcıları kullanın.

GPT-5.1-Codex-Max nasıl çalışır?

“Sıkıştırma” nedir ve uzun süreli çalışmalara nasıl olanak sağlar?

Merkezi bir teknik ilerleme sıkıştırma—modelin tutarlı çalışmaya devam edebilmesi için bağlamın önemli parçalarını korurken oturum geçmişini budayan dahili bir mekanizma çoklu Bağlam pencereleri. Pratikte bu, bağlam sınırlarına yaklaşan Codex oturumlarının sıkıştırılacağı (eski veya daha düşük değerli belirteçlerin özetleneceği/korunacağı) ve böylece aracının yeni bir pencereye sahip olacağı ve görev tamamlanana kadar tekrar tekrar yinelemeye devam edebileceği anlamına gelir. OpenAI, modelin 24 saatten uzun süre kesintisiz olarak görevler üzerinde çalıştığı dahili çalıştırmaları raporlar.

Uyarlanabilir akıl yürütme ve belirteç verimliliği

GPT-5.1-Codex-Max, onu daha fazla belirteç verimliliği sağlayan geliştirilmiş akıl yürütme stratejileri uygular: OpenAI'nin bildirdiği dahili kıyaslamalarda, Max modeli, önemli ölçüde daha az "düşünme" belirteci kullanırken GPT-5.1-Codex'e benzer veya daha iyi bir performans elde eder - OpenAI yaklaşık olarak şunu belirtir: %30 daha az SWE-bench'te düşünme belirteçleri eşit akıl yürütme çabasıyla çalıştırıldığında doğrulandı. Model ayrıca, gecikmeye duyarlı olmayan görevler için daha yüksek kaliteli çıktılar elde etmek için daha fazla dahili akıl yürütme harcamasına olanak tanıyan "Ekstra Yüksek (xhigh)" akıl yürütme çabası modunu da sunar.

Sistem entegrasyonları ve aracı araçlar

Codex-Max, gerçek geliştirici araç zincirleriyle etkileşim kurabilmesi için Codex iş akışları (CLI, IDE uzantıları, bulut ve kod inceleme yüzeyleri) içinde dağıtılıyor. İlk entegrasyonlar, Codex CLI ve IDE aracılarını (VS Code, JetBrains vb.) içeriyor ve API erişiminin de takip etmesi planlanıyor. Tasarım hedefi yalnızca daha akıllı kod sentezi değil, aynı zamanda çok adımlı iş akışlarını çalıştırabilen bir yapay zeka: dosyaları açma, testleri çalıştırma, hataları düzeltme, yeniden düzenleme ve yeniden çalıştırma.

GPT-5.1-Codex-Max kıyaslamalarda ve gerçek çalışmalarda nasıl performans gösteriyor?

Sürdürülebilir muhakeme ve uzun vadeli görevler

Değerlendirmeler, sürdürülebilir muhakeme ve uzun vadeli görevlerde ölçülebilir gelişmelere işaret ediyor:

• OpenAI dahili değerlendirmeleri: Codex-Max, dahili deneylerde görevler üzerinde "24 saatten fazla" çalışabiliyor ve Codex'in geliştirici araçlarıyla entegre edilmesinin dahili mühendislik üretkenlik ölçütlerini (örneğin, kullanım ve çekme isteği verimi) artırdığı belirtiliyor. Bunlar, OpenAI'nin dahili iddiaları ve gerçek dünya üretkenliğinde görev düzeyinde iyileştirmeler olduğunu gösteriyor.
• Bağımsız değerlendirmeler (METR): METR'nin bağımsız raporu şunları ölçtü: %50 zaman ufkunda gözlemlendi (modelin uzun bir görevi tutarlı bir şekilde sürdürebileceği ortalama süreyi temsil eden bir istatistik) GPT-5.1-Codex-Max için yaklaşık olarak 2 saat 40 dakika (geniş bir güven aralığıyla), karşılaştırılabilir ölçümlerde GPT-5'in 2 saat 17 dakikasından daha yüksek - sürdürülebilir tutarlılıkta anlamlı bir trend iyileştirmesi. METR'nin metodolojisi ve GA değişkenliği vurguluyor, ancak sonuç, Codex-Max'in pratik uzun vadeli performansı iyileştirdiği anlatısını destekliyor.

Kod Karşılaştırmaları

OpenAI, özellikle GPT-5.1-Codex-Max'in daha iyi token verimliliğiyle GPT-5.1-Codex'i geride bıraktığı SWE-bench Verified gibi sınır kodlama değerlendirmelerinde daha iyi sonuçlar bildirdi. Şirket, aynı "orta" akıl yürütme çabası için Max modelinin yaklaşık %30 daha az düşünme tokeni kullanırken daha iyi sonuçlar ürettiğini vurguluyor; daha uzun süreli iç akıl yürütmeye izin veren kullanıcılar için xhigh modu, gecikme pahasına yanıtları daha da yükseltebilir.

GPT-5.1-Codex-Max, GPT-5.1-Codex ile karşılaştırıldığında nasıldır?

Performans ve amaç farklılıkları

• Dürbün: GPT-5.1-Codex, GPT-5.1 ailesinin yüksek performanslı bir kodlama çeşidiydi; Kodeks-Max Codex ve Codex benzeri ortamlar için önerilen varsayılan olması amaçlanan, açıkça aracı, uzun vadeli bir haleftir.
• Jeton verimliliği: Codex-Max, SWE tezgahlarında ve dahili kullanımda önemli token verimliliği kazanımları gösteriyor (OpenAI'nin yaklaşık %30 daha az düşünme tokeni iddiası).
• Bağlam yönetimi: Codex-Max, tek bir bağlam penceresini aşan görevleri sürdürmek için sıkıştırma ve yerel çoklu pencere işlemeyi sunar; Codex bu yeteneği aynı ölçekte yerel olarak sağlamamıştır.
• Takım hazırlığı: Codex-Max, CLI, IDE ve kod inceleme yüzeylerinde varsayılan Codex modeli olarak sunuluyor ve üretim geliştirici iş akışları için bir geçiş sinyali veriyor.

Hangi modeli ne zaman kullanmalı?

• GPT-5.1-Kodeksini kullanın Etkileşimli kodlama yardımı, hızlı düzenlemeler, küçük yeniden düzenlemeler ve tüm ilgili bağlamın tek bir pencereye kolayca sığdığı düşük gecikmeli kullanım durumları için.
• GPT-5.1-Codex-Max'ı kullanın Çoklu dosya yeniden düzenlemeleri, çok sayıda yineleme döngüsü gerektiren otomatik aracı görevler, CI/CD benzeri iş akışları veya modelin birçok etkileşim boyunca proje düzeyinde bir bakış açısı tutması gerektiğinde.

En iyi sonuçlar için pratik örnek kalıpları ve örnekler?

İyi çalışan yönlendirme kalıpları

• Hedefler ve kısıtlamalar konusunda açık olun: “X'i yeniden düzenleyin, genel API'yi koruyun, fonksiyon adlarını koruyun ve A, B, C testlerinin başarılı olduğundan emin olun.”
• En az düzeyde yeniden üretilebilir bağlam sağlayın: Başarısız olan teste bağlantı verin, yığın izlerini ve ilgili dosya parçacıklarını ekleyin; tüm depoları boşaltmak yerine. Codex-Max gerektiğinde geçmişi sıkıştıracaktır.
• Karmaşık görevler için adım adım talimatları kullanın: Büyük işleri bir dizi alt göreve bölün ve Codex-Max'in bunlar üzerinde yinelemesine izin verin (örneğin, "1) testleri çalıştırın 2) en başarısız 3 testi düzeltin 3) linter'ı çalıştırın 4) değişiklikleri özetleyin").
• Açıklama ve farklılıkları isteyin: Hem yamayı hem de kısa bir gerekçeyi talep edin, böylece insan değerlendiriciler güvenliği ve amacı hızla değerlendirebilir.

Örnek istem şablonları

Yeniden düzenleme görevi

"Yeniden düzenleme payment/ ödeme işlemlerini çıkarmak için modül payment/processor.pyMevcut çağıranlar için genel işlev imzalarını kararlı tutun. Birim testleri oluşturun. process_payment() Başarıyı, ağ arızasını ve geçersiz kartı kapsayan test paketini çalıştırın ve başarısız testleri ve birleştirilmiş fark formatında bir yama döndürün.”

Hata düzeltme + test

"Bir test tests/test_user_auth.py::test_token_refresh Geri izleme ile başarısız oluyor. Kök nedeni araştırın, minimum değişikliklerle bir düzeltme önerin ve gerilemeyi önlemek için bir birim testi ekleyin. Yama uygulayın ve testleri çalıştırın."

Tekrarlayan PR üretimi

"X özelliğini uygulayın: uç nokta ekleyin POST /api/export "Dışa aktarım sonuçlarını aktaran ve kimliği doğrulanan. Uç noktayı oluşturun, belgeler ekleyin, testler oluşturun ve özet ve manuel öğelerin kontrol listesini içeren bir PR açın."

Bunların çoğu için, şununla başlayın: orta çaba; geçiş xyüksek Modelin birçok dosya ve birden fazla test yinelemesi arasında derin muhakeme yapması gerektiğinde.

GPT-5.1-Codex-Max'a nasıl erişirsiniz?

Bugün nerede mevcut?

OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max'ı şu şekilde entegre etti: Codex araçları bugün: Codex CLI, IDE uzantıları, bulut ve kod inceleme akışları varsayılan olarak Codex-Max'i kullanır (Codex-Mini'yi tercih edebilirsiniz). API kullanılabilirliği hazırlanmalıdır; GitHub Copilot'ta GPT-5.1 ve Codex serisi modelleri içeren genel önizlemeler bulunmaktadır.

Geliştiriciler GPT-5.1-Codex-Max'e erişebilir ve GPT-5.1-Kodeks API'si CometAPI aracılığıyla. Başlamak için, model yeteneklerini keşfedinKuyrukluyıldız API'si içinde Oyun Alanı Ayrıntılı talimatlar için API kılavuzuna bakın. Erişim sağlamadan önce lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını aldığınızdan emin olun. IleetAPI Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!

Hızlı başlangıç ​​(pratik adım adım)

1. Erişiminizin olduğundan emin olun: ChatGPT/Codex ürün planınızın (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise) veya geliştirici API planınızın GPT-5.1/Codex ailesi modellerini desteklediğini onaylayın.
2. Codex CLI veya IDE uzantısını yükleyin: Kod görevlerini yerel olarak çalıştırmak istiyorsanız, VS Code / JetBrains / Xcode için Codex CLI'yi veya Codex IDE uzantısını uygun şekilde yükleyin. Desteklenen kurulumlarda araç varsayılan olarak GPT-5.1-Codex-Max olacaktır.
3. Muhakeme çabasını seçin: ile başla orta Çoğu görev için çaba. Derinlemesine hata ayıklama, karmaşık yeniden düzenlemeler veya modelin daha fazla düşünmesini istediğinizde ve yanıt gecikmesini önemsemediğinizde, şuna geçin: yüksek or xyüksek modları. Hızlı küçük düzeltmeler için, düşük mantıklıdır.
4. Depo bağlamını sağlayın: Modele net bir başlangıç ​​noktası verin — bir depo URL'si veya bir dosya kümesi ve kısa bir talimat (örneğin, "ödeme modülünü eşzamansız G/Ç kullanacak ve birim testleri ekleyecek, fonksiyon düzeyindeki sözleşmeleri koruyacak şekilde yeniden yapılandırın"). Codex-Max, bağlam sınırlarına yaklaştıkça geçmişi sıkıştıracak ve işe devam edecektir.
5. Testlerle yineleyin: Model yamaları ürettikten sonra, devam eden oturumun bir parçası olarak test paketlerini çalıştırın ve başarısızlıkları geri bildirimde bulunun. Sıkıştırma ve çoklu pencere sürekliliği, Codex-Max'in önemli başarısız test bağlamını korumasına ve yinelemesine olanak tanır.

Sonuç:

GPT-5.1-Codex-Max, karmaşık ve uzun süreli mühendislik görevlerini gelişmiş verimlilik ve akıl yürütmeyle sürdürebilen aracı kodlama yardımcılarına doğru önemli bir adımı temsil eder. Teknik ilerlemeler (sıkıştırma, akıl yürütme çaba modları, Windows ortam eğitimi), ekiplerin modeli muhafazakar operasyonel kontroller, net insan-davranışçı politikalar ve güçlü izleme ile eşleştirmeleri koşuluyla, onu modern mühendislik kuruluşları için son derece uygun hale getirir. Dikkatlice benimseyen ekipler için Codex-Max, yazılımın tasarım, test ve bakım şeklini değiştirme potansiyeline sahiptir ve tekrarlayan mühendislik zahmetini insanlar ve modeller arasında daha değerli bir iş birliğine dönüştürür.