OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max är en OpenAI-modell i GPT-5.1-familjen, släppt av leverantören den 4 december 2025. Den beskrivs som OpenAIs agentiska kodningsmodell, byggd på en uppdaterad version av 5.1-resonemangsstacken och tränad för agentiskt arbete. Den tillhör textkategorin och är inriktad på mjukvaruutveckling snarare än allmän konversation, så den förstås bäst som ett specialiserat verktyg för kod och uppgifterna runt den.

Modellen tar emot text och bilder som indata och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 400 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma omfattande källkodsträd, långa loggar eller utdragna agenttranskript i en enda förfrågan, och den kan producera upp till 128 000 utdatatokens. Eftersom det är en resonemangsmodell kan den exponera sitt resonemang genom parametrarna include_reasoning och reasoning, och reasoning_effort låter dig byta djup i tänkandet mot latens. Verbosity styr hur mycket modellen skriver, och structured_outputs plus response_format låter dig begränsa svar till ett schema när du behöver maskinläsbara resultat.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Långvariga kodningsagenter som läser ett arkiv, planerar ändringar och redigerar filer över många steg är den främsta matchningen, särskilt när arbetskontexten är för stor för mindre fönster. Kodgranskning och refaktorering av stora filer, migreringsarbete, testgenerering och felsökning från stack traces drar alla nytta av kombinationen av stor kontext och resonemang. Bildindata utökar detta till uppgifter där en skärmbild, ett diagram eller en UI-mockup behöver tolkas tillsammans med kod, till exempel att omvandla en design till markup eller diagnostisera ett renderingsproblem från en fångad skärm.

Du anropar modellen genom api14s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "openai/gpt-5.1-codex-max". Förfrågningar följer den välbekanta formen för chat completions, så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med bara en ändring av bas-URL och nyckel. De parametrar som stöds är include_reasoning, max_completion_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. Verktygsanrop är tillgängligt genom tools och tool_choice, vilket är det som gör agentloopar i flera steg praktiska, och seed hjälper när du vill ha mer reproducerbar sampling.

Tänk på omfånget när du väljer den. Utdata är endast text, så den genererar inte bilder eller ljud, och resonemangskontrollerna innebär att svar kan ta längre tid än en vanlig chattmodell när reasoning_effort är satt högt. För korta utbyten med låg risk eller enkel textgenerering där inget av kodnings- eller resonemangsbeteendet spelar roll är en lättare modell vanligtvis det mer förnuftiga valet.