什麼是 GPT-5.1-Codex-Max，以及如何使用它？

在 2025 年 11 月 19–20 日，OpenAI 發布了兩項彼此相關但不同的升級：GPT-5.1-Codex-Max，這是一款面向 Codex 的新型代理式程式設計模型，強調長時程程式設計、token 效率，以及用於維持多視窗工作階段的「compaction」；以及 GPT-5.1 Pro，這是更新後的 Pro 級 ChatGPT 模型，針對複雜、專業工作中更清晰且更有能力的回答進行了調校。

什麼是 GPT-5.1-Codex-Max，它試圖解決什麼問題？

GPT-5.1-Codex-Max 是 OpenAI 推出的專用 Codex 模型，針對需要持續、長時程推理與執行的程式設計工作流程進行了調校。一般模型在面對極長上下文時可能會出現問題——例如多檔案重構、複雜的代理迴圈，或持續性的 CI/CD 任務——而 Codex-Max 則被設計為可自動壓縮並管理跨多個上下文視窗的工作階段狀態，讓它在單一專案跨越數千個（甚至更多）token 時，仍能連貫地持續工作。OpenAI 將 Codex-Max 定位為讓具備程式能力的代理真正能用於長時間工程工作的下一步。

什麼是 GPT-5.1-Codex-Max，它試圖解決什麼問題？

GPT-5.1-Codex-Max 是 OpenAI 推出的專用 Codex 模型，針對需要持續、長時程推理與執行的程式設計工作流程進行了調校。一般模型在面對極長上下文時可能會出現問題——例如多檔案重構、複雜的代理迴圈，或持續性的 CI/CD 任務——而 Codex-Max 則被設計為可自動壓縮並管理跨多個上下文視窗的工作階段狀態，讓它在單一專案跨越數千個（甚至更多）token 時，仍能連貫地持續工作。

OpenAI 將其描述為「在開發週期的每個階段都更快、更智慧、且更具 token 效率」，並明確表示其目的是取代 GPT-5.1-Codex，成為 Codex 各使用介面的預設模型。

功能概覽

• 用於多視窗連續性的 compaction： 修剪並保留關鍵上下文，以便在數百萬 token 與數小時的工作中保持連貫。0
• 相較 GPT-5.1-Codex 有更高的 token 效率： 在某些程式基準測試中，以相近的推理工作量可減少約 ~30% 的 thinking tokens。
• 長時程代理式耐久性： 內部觀察顯示可持續多小時／多天的代理迴圈（OpenAI 記錄了超過 24 小時的內部執行）。
• 平台整合： 現已可在 Codex CLI、IDE 擴充套件、雲端與程式碼審查工具中使用；API 存取即將推出。
• Windows 環境支援： OpenAI 特別指出，Windows 首次在 Codex 工作流程中獲得支援，擴大了真實世界開發者的覆蓋範圍。

它與競品（例如 GitHub Copilot、其他程式設計 AI）相比如何？

與按請求補全的工具相比，GPT-5.1-Codex-Max 被定位為更具自主性、能處理長時程工作的協作者。雖然 Copilot 與類似助手擅長編輯器內的短期補全，但 Codex-Max 的優勢在於協調多步驟任務、跨工作階段維持連貫狀態，以及處理需要規劃、測試與迭代的工作流程。不過，對多數團隊來說，最佳方式通常是混合使用：以 Codex-Max 處理複雜自動化與持續性的代理任務，並以較輕量的助手進行逐行補全。

GPT-5.1-Codex-Max 如何運作？

什麼是「compaction」，它如何支援長時間工作？

其核心技術進展之一是 compaction——這是一種內部機制，可在保留關鍵上下文內容的同時修剪工作階段歷史，讓模型得以跨多個上下文視窗持續進行連貫工作。實際上，這表示當 Codex 工作階段接近上下文限制時，系統會進行壓縮（將較舊或較低價值的 token 摘要化／保留），讓代理擁有新的視窗，並可反覆持續迭代直到任務完成。OpenAI 表示，內部執行中曾有模型連續工作超過 24 小時。

自適應推理與 token 效率

GPT-5.1-Codex-Max 採用了改良的推理策略，使其更具 token 效率：在 OpenAI 公布的內部基準中，Max 模型在使用顯著更少「thinking」tokens 的情況下，能達到與 GPT-5.1-Codex 相當或更好的表現——OpenAI 指出，在相同推理投入下執行 SWE-bench Verified 時，thinking tokens 約可減少 30%。該模型也引入了「Extra High（xhigh）」推理投入模式，適用於對延遲不敏感的任務，允許它投入更多內部推理以獲得更高品質輸出。

系統整合與代理式工具

Codex-Max 正透過 Codex 工作流程（CLI、IDE 擴充套件、雲端與程式碼審查介面）進行發佈，讓它能與真實的開發者工具鏈互動。早期整合包括 Codex CLI 與 IDE 代理（VS Code、JetBrains 等），API 存取預計之後推出。其設計目標不只是更聰明的程式碼生成，而是一個能執行多步驟工作流程的 AI：開啟檔案、執行測試、修復失敗、重構，然後重新執行。

GPT-5.1-Codex-Max 在基準測試與實際工作中的表現如何？

持續推理與長時程任務

評估顯示，它在持續推理與長時程任務上有可衡量的改善：

• OpenAI 內部評估： Codex-Max 在內部實驗中可於任務上持續工作「超過 24 小時」，且將 Codex 與開發者工具整合後，提高了內部工程生產力指標（例如使用量與 pull request 產出量）。這些是 OpenAI 的內部說法，顯示其在真實世界生產力上的任務層級改善。
• 獨立評估（METR）： METR 的獨立報告測得 GPT-5.1-Codex-Max 的觀察到的 50% 時間跨度（代表模型可連貫維持長任務的中位時間的統計值）約為 2 小時 40 分鐘（信賴區間較寬），高於 GPT-5 在可比測量中的 2 小時 17 分鐘——這是持續連貫性方面有意義且符合趨勢的提升。METR 的方法與信賴區間強調了變異性，但結果支持了 Codex-Max 提升實務長時程表現的敘事。

程式碼基準測試

OpenAI 表示，其在前沿程式設計評估中取得了更好的結果，尤其是在 SWE-bench Verified 上，GPT-5.1-Codex-Max 以更佳的 token 效率超越 GPT-5.1-Codex。公司強調，在相同的「medium」推理投入下，Max 模型能產生更好的結果，同時使用少約 30% 的 thinking tokens；對於允許更長內部推理的使用者，xhigh 模式可進一步提升答案品質，但代價是延遲增加。

GPT-5.1-Codex-Max 與 GPT-5.1-Codex 相比如何？

效能與用途差異

• 範圍： GPT-5.1-Codex 是 GPT-5.1 系列中的高效能程式設計變體；Codex-Max 則明確是一個代理式、長時程的後繼模型，旨在成為 Codex 與類 Codex 環境中的建議預設選項。
• token 效率： Codex-Max 在 SWE-bench 與內部使用中展現出顯著的 token 效率提升（OpenAI 宣稱約減少 ~30% 的 thinking tokens）。
• 上下文管理： Codex-Max 引入了 compaction 與原生多視窗處理能力，以支撐超出單一上下文視窗的任務；Codex 過去並未以相同規模原生提供這種能力。
• 工具鏈就緒度： Codex-Max 作為 Codex 在 CLI、IDE 與程式碼審查介面中的預設模型發佈，顯示其正遷移到生產級開發者工作流程。

何時使用哪個模型？

• 使用 GPT-5.1-Codex：適合互動式程式設計協助、快速修改、小型重構，以及所有相關上下文都能輕鬆放入單一視窗的低延遲使用情境。
• 使用 GPT-5.1-Codex-Max：適合多檔案重構、需要多輪迭代的自動化代理任務、類 CI/CD 工作流程，或需要模型在多次互動中維持專案層級視角的情況。

實用提示模式，以及如何取得最佳效果的範例？

效果良好的提示模式

• 明確說明目標與限制：「重構 X、保留公開 API、維持函式名稱不變，並確保測試 A、B、C 通過。」
• 提供最小可重現上下文： 連結到失敗的測試、附上堆疊追蹤，以及相關檔案片段，而不是直接傾倒整個儲存庫。Codex-Max 會在需要時壓縮歷史。
• 對複雜任務使用分步指示： 將大型工作拆成一系列子任務，並讓 Codex-Max 逐步迭代處理（例如：「1) 執行測試 2) 修復最上面的 3 個失敗測試 3) 執行 linter 4) 摘要變更」）。
• 要求解釋與 diff： 同時要求 patch 與簡短理由，讓人工審查者能快速評估安全性與意圖。

範例提示模板

重構任務

「將 payment/ 模組重構，把付款處理提取到 payment/processor.py。對現有呼叫端保持公開函式簽名不變。為 process_payment() 建立單元測試，涵蓋成功、網路失敗與無效信用卡。執行測試套件，並以 unified diff 格式回傳失敗測試與 patch。」

除錯 + 測試

「測試 tests/test_user_auth.py::test_token_refresh 因 traceback 而失敗。調查根本原因，提出最小變更的修復方案，並新增一個單元測試以防止回歸。套用 patch 並執行測試。」

迭代式 PR 產生

「實作功能 X：新增會串流匯出結果且需驗證身分的端點 POST /api/export。建立該端點、加入文件、建立測試，並開啟一個附有摘要與手動事項檢查清單的 PR。」

對大多數這類任務，請先從 medium 投入開始；當你需要模型跨多個檔案與多輪測試迭代進行深度推理時，再切換到 xhigh。

如何存取 GPT-5.1-Codex-Max

目前可用的位置

OpenAI 現已將 GPT-5.1-Codex-Max 整合進 Codex 工具鏈：Codex CLI、IDE 擴充套件、雲端與程式碼審查流程預設都使用 Codex-Max（你也可以選擇 Codex-Mini）。API 可用性仍在準備中；GitHub Copilot 也已有包含 GPT-5.1 與 Codex 系列模型的公開預覽。

開發者可以透過 CometAPI 存取 GPT-5.1-Codex-Max 與 GPT-5.1-Codex API。若要開始使用，請在 Playground 中探索 CometAPI 的模型能力，並查閱 API guide 以取得詳細說明。在存取之前，請務必確認你已登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方價格的價格，協助你進行整合。

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快速開始（實用逐步指南）

1. 確認你具有存取權限： 確認你的 ChatGPT/Codex 產品方案（Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise）或你的開發者 API 方案支援 GPT-5.1/Codex 系列模型。
2. 安裝 Codex CLI 或 IDE 擴充套件： 若你想在本機執行程式碼任務，請安裝 Codex CLI，或安裝適用於 VS Code / JetBrains / Xcode 的 Codex IDE 擴充套件。在受支援的設定中，該工具鏈預設會使用 GPT-5.1-Codex-Max。
3. 選擇推理投入： 大多數任務先使用 medium 投入即可。對於深度除錯、複雜重構，或你希望模型進行更深入思考且不在意回應延遲時，可切換到 high 或 xhigh 模式。對於快速的小修正，low 也很合理。
4. 提供儲存庫上下文： 給模型一個清楚的起點——例如 repo URL，或一組檔案加上一段簡短指示（例如：「將 payment 模組重構為使用 async I/O，並新增單元測試，保持函式層級契約不變」）。當接近上下文限制時，Codex-Max 會壓縮歷史並持續完成工作。
5. 透過測試迭代： 在模型產生 patch 後，執行測試套件，並將失敗結果作為持續工作階段的一部分回饋給模型。compaction 與多視窗連續性讓 Codex-Max 能保留重要的失敗測試上下文並持續迭代。

結論：

GPT-5.1-Codex-Max 代表代理式程式設計助手邁向可持續處理複雜、長時間工程任務的重要一步，並具備更佳的效率與推理能力。其技術進展（compaction、推理投入模式、Windows 環境訓練）使其特別適合現代工程組織——前提是團隊需搭配保守的操作控制、明確的人類在迴圈中政策，以及健全的監控機制。對於謹慎採用它的團隊而言，Codex-Max 有潛力改變軟體的設計、測試與維護方式——將重複、繁瑣的工程勞務轉化為人類與模型之間更高價值的協作。