OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max is een OpenAI-model uit de GPT-5.1-familie, op 4 december 2025 uitgebracht door de provider. Het wordt beschreven als OpenAI's agentische codeermodel, gebouwd op een bijgewerkte versie van de 5.1 reasoning-stack en getraind voor agentisch werk. Het valt in de tekstcategorie en is gericht op softwareontwikkeling in plaats van algemene gesprekken, dus het kan het beste worden begrepen als een gespecialiseerd hulpmiddel voor code en de taken eromheen.

Het model accepteert tekst en afbeeldingen als invoer en retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 400.000 tokens, groot genoeg om omvangrijke source trees, lange logs of uitgebreide agent-transcripten in één verzoek te bevatten, en het kan tot 128.000 uitvoertokens produceren. Omdat het een reasoning-model is, kan het zijn redenering blootleggen via de parameters include_reasoning en reasoning, en met reasoning_effort kunt u de diepte van het denken afwegen tegen latentie. Verbosity bepaalt hoeveel het model schrijft, en structured_outputs plus response_format laten u antwoorden beperken tot een schema wanneer u machineleesbare resultaten nodig hebt.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk specifieke set toepassingen. Langdurig draaiende codeeragenten die een repository lezen, wijzigingen plannen en bestanden bewerken over vele stappen zijn de primaire match, vooral wanneer de werkcontext te groot is voor kleinere vensters. Code review en refactoring van grote bestanden, migratiewerk, het genereren van tests en debuggen op basis van stack traces profiteren allemaal van de combinatie van een grote context en reasoning. Beeldinvoer breidt dit uit naar taken waarbij een screenshot, diagram of UI-mockup samen met code moet worden geïnterpreteerd, zoals het omzetten van een ontwerp naar markup of het diagnosticeren van een weergaveprobleem op basis van een vastgelegd scherm.

U roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/gpt-5.1-codex-max". Verzoeken volgen de bekende vorm van chat completions, dus bestaande OpenAI SDK's en clients werken met alleen een wijziging van base URL en key. De ondersteunde parameters zijn include_reasoning, max_completion_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. Tool calling is beschikbaar via tools en tool_choice, wat meerstaps agent-lussen praktisch maakt, en seed helpt wanneer u meer herhaalbare sampling wilt.

Houd het bereik in gedachten bij het kiezen. Uitvoer is alleen tekst, dus het genereert geen afbeeldingen of audio, en de reasoning-besturing betekent dat antwoorden langer kunnen duren dan bij een gewoon chatmodel wanneer reasoning_effort hoog is ingesteld. Voor korte, laagrisico-uitwisselingen of eenvoudige tekstgeneratie waarbij geen van de codeer- of reasoning-gedragingen van belang is, is een lichter model meestal de verstandiger keuze.