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GPT 5.1 Codex Max

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GPT-5.1-Codex-Max 是 OpenAI 專為代理式程式設計打造、屬於 GPT-5.1 系列的模型，針對執行耗時較長的軟體工程工作流程（重構、耗時數小時的代理迴圈、終端機自動化、測試執行與程式碼審查）進行了最佳化，並相比其前代具備更高的可靠性與 token 使用效率。
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什麼是 GPT-5.1-Codex-Max？

GPT-5.1-Codex-Max 是一個 Codex 系列模型，針對並專為代理式程式工作流程調優打造——亦即自主的多步驟工程任務，例如代碼倉庫規模的重構、長時段除錯、數小時的代理循環、程式碼審查，以及程式化的工具使用。它旨在應用於開發者工作流程，在其中模型必須：

  • 在多次編輯與互動間維持狀態；
  • 操作工具與終端機（執行測試、編譯、安裝、發出 git 指令）作為自動化鏈的一部分；
  • 產生補丁、執行測試，並提供可追溯的執行紀錄與引用

主要特性

  • 壓縮與多視窗上下文： 原生訓練以壓縮歷史並在多個上下文視窗中連貫運作，實現專案規模的延續性。
  • 代理式工具使用（終端機 + 工具）： 提升執行終端機序列、安裝/建置/測試，並對程式輸出做出反應的能力。
  • 更高的 Token 效率： 為小型任務更有效分配 Token，同時在複雜任務上使用更長的推理過程。
  • 重構與大幅度編修： 更擅長跨檔案重構、遷移與存放庫層級補丁（OpenAI 內部評估）。
  • 推理投入模式： 為較長、計算密集的推理提供新的投入等級（例如，Extra High / xhigh 用於不敏感延遲的工作）。

技術能力（擅長的領域）

  • 長期重構與迭代循環： 能維持多小時（OpenAI 在內部展示中報告 >24h）的專案級重構與除錯會話，透過反覆迭代、執行測試、總結失敗並更新程式碼。
  • 真實世界錯誤修復： 在真實存放庫補丁基準上表現強勁（SWE-Bench Verified：OpenAI 報告 77.9% 於 Codex-Max 的 xhigh/extra-effort 設定）。
  • 終端機/工具熟練度： 讀取日誌、調用編譯器/測試、編輯檔案、建立 PR——亦即作為終端原生代理運作，具有明確且可檢視的工具呼叫。
  • 可接受的輸入： 標準文字提示加程式碼片段、存放庫快照（透過工具/IDE 整合）、在啟用視覺的 Codex 介面中之螢幕截圖/視窗，以及工具呼叫請求（例如執行 npm test、開啟檔案、建立 PR）。
  • 可產生的輸出： 程式碼補丁（diff 或 PR）、測試報告、逐步執行紀錄、自然語言解釋與附註的程式碼審查意見。作為代理使用時，能輸出結構化的工具呼叫與後續動作。

基準表現（精選結果與背景）

  • SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex（high）：73.7%；GPT-5.1-Codex-Max（xhigh）：77.9%。此指標評估源自 GitHub/開源議題的真實工程任務。
  • SWE-Lancer IC SWE： GPT-5.1-Codex：66.3% → GPT-5.1-Codex-Max：79.9%（OpenAI 在部分排行榜上回報的提升）。
  • Terminal-Bench 2.0： GPT-5.1-Codex：52.8% → GPT-5.1-Codex-Max：58.1%（在互動式終端/工具使用評測上的改進）。

限制與失效模式

  1. 雙重用途/資安風險： 增強的終端與工具操作能力提升了雙重用途的顧慮（模型可協助防禦與攻擊性安全工作）；OpenAI 強調分階段存取控制與監控。
  2. 並非完全確定性或絕對正確： 即使工程表現更強，模型仍可能提出不正確的補丁或忽略細微的程式碼語義（在錯誤檢測上出現偽陽性/偽陰性），因此人工審查與 CI 測試仍然必要。
  3. 成本與延遲權衡： 高投入模式（xhigh）耗用更多計算/時間；長時間的代理循環會消耗點數或預算。請規劃成本與速率限制。（[OpenAI开发者][2])
  4. 上下文保證與有效延續性的差異： 壓縮促進專案延續，但關於哪些 Token 被保留以及壓縮如何影響罕見邊界情況的精確保證，無法取代版本化的存放庫快照與可重現的管線。將壓縮視為輔助，而非唯一的事實來源。

與 Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro 的比較（高層次）

  • Anthropic — Claude Opus 4.5： 社群與媒體基準通常將 Opus 4.5 在原始錯誤修復正確率（SWE-Bench）上略優於 Codex-Max，並在科學協作/編排與非常精煉、Token 效率高的輸出上具優勢。Opus 的每 Token 價格常較高，但在實務上可能更具 Token 效率。Codex-Max 的優勢在於長期延續性的壓縮能力、終端工具整合，以及長時代理運行的成本效率。
  • Google Gemini 系列（3 Pro 等）： Gemini 變體在多模態與一般推理基準上依然強勁；在程式領域的結果因測試框架而異。Codex-Max 專為代理式程式開發打造，並以預設方式整合 DevTool 工作流程，這是許多通用模型所不具備的。

如何存取與使用 GPT-5.1 Codex Max API

步驟 1：註冊 API Key

登入 cometapi.com。若您尚非我們的用戶，請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得 token key：sk-xxxxx 並提交。

步驟 2：向 GPT-5.1-Codex-Max API 發送請求

選擇「 gpt-5.1-codex-max」端點來發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們網站的 API 文件取得。我們的網站亦提供 Apifox 測試以便使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。開發者可透過 Responses API / Chat 端點進行呼叫。

將您的問題或請求插入 content 欄位——模型將對此做出回應。處理 API 回應以取得產生的答案。

步驟 3：檢索並驗證結果

處理 API 回應以取得產生的答案。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。

GPT 5.1 Codex Max 的功能

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GPT 5.1 Codex Max 的定價

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GPT 5.1 Codex Max 的範例程式碼和 API

GPT-5.1-Codex-Max 是 OpenAI 專門打造、屬於 GPT-5.1 系列的代理式程式設計模型，經過優化，可在比前代更高的可靠性與 token 效率下執行長時間運行的軟體工程工作流程（重構、長達數小時的代理迴圈、終端機自動化、測試執行與程式碼審查）。
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1-codex-max", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

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