GPT 5.1 Codex Max

GPT-5.1-Codex-Max کیا ہے؟

GPT-5.1-Codex-Max ایک Codex خاندان کا ماڈل ہے جو ایجنٹک کوڈنگ ورک فلوز کے لیے ٹیونڈ اور مخصوص طور پر تیار کیا گیا ہے — یعنی، خود مختار کثیر مرحلہ انجینئرنگ کام جیسے ریپو-اسکیل ریفیکٹرز، طویل ڈی بگنگ سیشنز، کئی گھنٹوں پر مشتمل ایجنٹ لوپس، کوڈ ریویو، اور پروگراماتی ٹول کے استعمال۔ یہ اُن ڈویلپر ورک فلوز کے لیے بنایا گیا ہے جہاں ماڈل کو لازماً:

• متعدد ایڈٹس اور انٹریکشنز کے دوران حالت برقرار رکھے؛
• ٹولز اور ٹرمنلز کو ایک خودکار سلسلے کے حصے کے طور پر چلائے (ٹیسٹ چلائے، کمپائل کرے، انسٹال کرے، git کمانڈز جاری کرے)؛
• پیچز تیار کرے، ٹیسٹ چلائے، اور آؤٹ پٹس کے لیے قابلِ پیگیری لاگز اور حوالہ جات فراہم کرے

بنیادی خصوصیات

• کمپیکشن اور ملٹی-ونڈو کانٹیکسٹ: قدرتی طور پر اس بات پر تربیت کہ تاریخ کو کمپیکٹ کرے اور متعدد کانٹیکسٹ ونڈوز میں مربوط طریقے سے کام کرے، جس سے پروجیکٹ-اسکیل تسلسل ممکن ہو جاتا ہے۔
• ایجنٹک ٹول استعمال (ٹرمنل + ٹولنگ): ٹرمنل سیکوینسز چلانے، انسٹال/بلڈ/ٹیسٹ کرنے، اور پروگرام آؤٹ پٹس پر ردِعمل دینے کی بہتر صلاحیت۔
• زیادہ ٹوکن افادیت: چھوٹے کاموں کے لیے ٹوکنز کو زیادہ مؤثر طریقے سے مختص کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا، جبکہ پیچیدہ کاموں کے لیے طویل استدلالی رنز استعمال کرتا ہے۔
• ریفیکٹرنگ اور بڑے ایڈٹس: کراس-فائل ریفیکٹرز، مائیگریشنز اور ریپوزٹری-سطح پیچز میں بہتر کارکردگی (OpenAI کی اندرونی جانچیں)۔
• ریزننگ ایفرت موڈز: کمپیوٹ-ہیوی طویل استدلال کے لیے نئے ایفرت ٹئیرز (مثلاً Extra High / xhigh غیر لیٹنسی-حساس جابز کے لیے)۔

تکنیکی صلاحیتیں (یہ کن کاموں میں بہتر ہے)

• طویل افق ریفیکٹرنگ اور تکراری لوپس: تکرار، ٹیسٹ چلانے، ناکامیوں کا خلاصہ کرنے اور کوڈ کو اپ ڈیٹ کرنے کے ذریعے کئی گھنٹوں تک (OpenAI کے مطابق اندرونی ڈیموز میں >24h) پروجیکٹ-اسکیل ریفیکٹرز اور ڈی بگنگ سیشنز برقرار رکھ سکتا ہے۔
• حقیقی دنیا کی بگ فکسنگ: حقیقی ریپوز پر پیچنگ بینچ مارکس میں مضبوط کارکردگی (SWE-Bench Verified: OpenAI کے مطابق xhigh/extra-effort ترتیبات میں Codex-Max کے لیے 77.9%)۔
• ٹرمنل/ٹول مہارت: لاگز پڑھتا ہے، کمپائلرز/ٹیسٹس کو کال کرتا ہے، فائلیں ایڈٹ کرتا ہے، پُل ریکویسٹیں بناتا ہے — یعنی واضح، قابلِ معائنہ ٹول کالز کے ساتھ ایک ٹرمنل-نیٹو ایجنٹ کے طور پر کام کرتا ہے۔
• قبول شدہ ان پٹس: معیاری ٹیکسٹ پرامپٹس کے ساتھ کوڈ اسنیپٹس، ریپوزٹری اسنیپ شاٹس (ٹول/IDE انٹیگریشنز کے ذریعے)، Codex سرفیسز میں اسکرین شاٹس/ونڈوز جہاں ویژن فعال ہو، اور ٹول کال ریکویسٹیں (مثلاً npm test چلانا، فائل کھولنا، PR بنانا)۔
• تیار شدہ آؤٹ پٹس: کوڈ پیچز (ڈیفز یا پُل ریکویسٹیں)، ٹیسٹ رپورٹس، مرحلہ وار رَن لاگز، قدرتی زبان میں وضاحتیں، اور حاشیہ نوشتہ شدہ کوڈ ریویو تبصرے۔ جب ایجنٹ کے طور پر استعمال کیا جائے، تو یہ ساختہ ٹول کالز اور بعد ازاں کارروائیاں جاری کر سکتا ہے۔

بینچ مارک کارکردگی (منتخب نتائج اور سیاق و سباق)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%؛ GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%۔ یہ میٹرک GitHub/اوپن سورس ایشوز سے لیے گئے حقیقی انجینئرنگ کاموں کا جائزہ لیتا ہے۔
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (OpenAI نے بعض لیڈر بورڈز پر بہتریاں رپورٹ کی ہیں)۔
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (انٹرایکٹو ٹرمنل/ٹول-استعمال جانچوں میں بہتری)۔

حدود اور ناکامی کی حالتیں

1. دوہرا استعمال / سائبر سکیورٹی خطرہ: ٹرمنلز چلانے اور ٹولنگ رَن کرنے کی بڑھتی صلاحیت دوہرے استعمال کے خدشات کو بڑھاتی ہے (ماڈل دفاعی اور جارحانہ دونوں سکیورٹی کاموں میں معاونت کر سکتا ہے)؛ OpenAI مرحلہ وار رسائی کنٹرولز اور مانیٹرنگ پر زور دیتا ہے۔
2. مکمل طور پر قطعی یا درست نہیں: مضبوط انجینئرنگ کارکردگی کے باوجود، ماڈل غلط پیچز تجویز کر سکتا ہے یا کوڈ کی لطیف معنویات کو نظر انداز کر سکتا ہے (بگ ڈٹیکشن میں غلط مثبت/منفی)، اس لیے انسانی جائزہ اور CI ٹیسٹنگ ضروری رہتے ہیں۔
3. لاگت اور لیٹنسی کے تبادلے: زیادہ ایفرت موڈز (xhigh) زیادہ کمپیوٹ/وقت استعمال کرتے ہیں؛ طویل کئی گھنٹوں کے ایجنٹ لوپس کریڈٹس یا بجٹ استعمال کرتے ہیں۔ لاگت اور ریٹ لمٹس کے لیے منصوبہ بنائیں۔ ([OpenAI ڈیولپرز][2])
4. کانٹیکسٹ کی ضمانتیں بمقابلہ مؤثر تسلسل: کمپیکشن پروجیکٹ کے تسلسل کو ممکن بناتی ہے، لیکن کن ٹوکنز کو محفوظ رکھا جاتا ہے اور کمپیکشن نایاب کنارے کے کیسز کو کیسے متاثر کرتی ہے—اس کے بارے میں دقیق ضمانتیں ورژنڈ ریپو اسنیپ شاٹس اور قابلِ تکرار پائپ لائنز کا متبادل نہیں ہیں۔ کمپیکشن کو معاون کے طور پر استعمال کریں، واحد ذریعہِ صداقت کے طور پر نہیں۔

Claude Opus 4.5 اور Gemini 3 Pro کے مقابلے (اعلیٰ سطح)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: کمیونٹی اور پریس بینچ مارکس عموماً Opus 4.5 کو خام بگ-فکسنگ درستی (SWE-Bench) پر Codex-Max سے کچھ آگے رکھتے ہیں، اور سائنسی آرکسٹریشن اور بہت جامع، ٹوکن-با افادیت آؤٹ پٹس میں مضبوطی دکھاتے ہیں۔ Opus کی فی ٹوکن قیمت اکثر زیادہ ہوتی ہے، مگر عملی طور پر زیادہ ٹوکن-با افادیت ہو سکتا ہے۔ Codex-Max کی برتری طویل افق کمپیکشن، ٹرمنل ٹولنگ انٹیگریشن، اور طویل ایجنٹ رنز کے لیے لاگت کی افادیت میں ہے۔
• Google Gemini فیملی (3 Pro وغیرہ): Gemini ویریئنٹس ملٹی موڈل اور عمومی استدلالی بینچ مارکس پر مضبوط رہتے ہیں؛ کوڈنگ کے شعبے میں نتائج ہارنس کے مطابق مختلف ہوتے ہیں۔ Codex-Max ایجنٹک کوڈنگ کے لیے مخصوص طور پر بنایا گیا ہے اور DevTool ورک فلوز کے ساتھ ایسے طریقوں سے انٹیگریٹ ہوتا ہے جن میں عمومی ماڈلز بذاتِ خود نہیں ہوتے۔

GPT-5.1 Codex Max API تک رسائی اور استعمال کا طریقہ

مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں

cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI کنسول میں سائن ان کریں۔ انٹرفیس کی ایکسس کریڈینشل API key حاصل کریں۔ پرسنل سینٹر میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن key حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کر دیں۔

مرحلہ 2: GPT-5.1-Codex-Max API کو درخواستیں بھیجیں

API درخواست بھیجنے اور ریکویسٹ باڈی سیٹ کرنے کے لیے “ gpt-5.1-codex-max” اینڈ پوائنٹ منتخب کریں۔ ریکویسٹ میتھڈ اور ریکویسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کی API ڈاک سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI key سے تبدیل کریں۔ ڈویلپرز یہ Responses API / Chat اینڈ پوائنٹس کے ذریعے کال کرتے ہیں۔

اپنا سوال یا درخواست کنٹینٹ فیلڈ میں درج کریں—ماڈل اسی پر جواب دے گا۔ جنریٹڈ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پروسیس کریں۔

مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں

جنریٹڈ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پروسیس کریں۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔