GPT‑5.1‑Codex‑Max: ओपनएआई की नई एजेंटिक कोडिंग पावरहाउस में गहराई से गोता लगाएँ

लेखक: बॉक्सु ली

OpenAI का GPT‑5.1‑Codex‑Max एक नया “सीमांत” एजेंटिक कोडिंग मॉडल है, जो एक अपडेटेड आधारभूत तर्कशक्ति पर आधारित है openai.com। अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत, Codex‑Max को विशेष रूप से लंबे समय तक चलने वाले सॉफ़्टवेयर कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है – यह पहला OpenAI मॉडल है जो एक तकनीक जिसे संकुचन कहा जाता है, के माध्यम से कई संदर्भ विंडो में काम करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, जिससे यह एक ही प्रोजेक्ट के भीतर लाखों टोकन को स्पष्टता से संभाल सकता है openai.com। सरल शब्दों में, GPT‑5.1‑Codex‑Max का उद्देश्य एक स्थायी, बुद्धिमान कोडिंग साथी के रूप में सेवा करना है, जो जटिल, बहु-घंटे के प्रोग्रामिंग सत्रों को शुरू से अंत तक संभालने में सक्षम हो।

19 नवंबर, 2025 को लॉन्च किया गया, GPT-5.1-Codex-Max को तुरंत OpenAI के Codex इकोसिस्टम में रोल आउट किया गया openai.com। डेवलपर्स इसे पहले से ही Codex CLI, एडिटर IDE एक्सटेंशन्स, क्लाउड-आधारित कार्यक्षेत्रों में, और यहां तक कि कोड समीक्षा टूल्स में AI सहायक के रूप में उपयोग कर सकते हैं openai.com। (Codex-Max के लिए सार्वजनिक API एक्सेस “जल्द ही आने वाला है,” OpenAI के अनुसार।) इस व्यापक उपलब्धता का मतलब है कि यह मॉडल जल्दी से डिफॉल्ट Codex सहायक बन गया है, इन सतहों पर पिछले GPT-5.1-Codex मॉडल को सुपरसीड करते हुए venturebeat.comventurebeat.com।

GPT-5.1-Codex-Max सॉफ़्टवेयर उद्योग में "एजेंटिक" कोडिंग टूल्स की लहर के बीच आता है। पिछले वर्ष में, हमने अन्य AI कोडिंग एजेंट जैसे Anthropic के क्लॉड कोड और Google के Gemini मॉडल को इसी दिशा में जाते देखा है - सरल कोड ऑटोकम्प्लीट से आगे बढ़कर अधिक स्वायत्त कोडिंग सहायता की ओर। प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म इस बदलाव के लिए तैयारी कर रहे हैं: उदाहरण के लिए, GitHub के नेतृत्व ने चेतावनी दी है कि "एजेंटिक कोडिंग टूल्स की लहर तेजी से यह परिभाषित कर रही है कि सॉफ़्टवेयर विकास कैसा दिखता है," क्योंकि ये AI एजेंट पूरे वर्कफ़्लो का आयोजन करने लगे हैं बजाय केवल कोड की पंक्तियों का सुझाव देने के।theverge.com। OpenAI का Codex-Max इस प्रवृत्ति में बहुत आगे है। (विशेष रूप से, यह Google के Gemini 3 Pro कोडर के अनावरण के ठीक एक दिन बाद लॉन्च हुआ, जो इस क्षेत्र में तीव्र प्रतिस्पर्धा को दर्शाता हैventurebeat.com।)

इस गहन अवलोकन में क्या शामिल होगा? नीचे हम GPT‑5.1‑कोडेक्स‑मैक्स के बारे में प्रमुख क्षेत्रों का विवरण देते हैं जिनका हम अन्वेषण करेंगे और उनके प्रभाव:

• प्रदर्शन बेंचमार्क: कोडेक्स‑मैक्स कोडिंग चुनौतियों पर कैसे मापता है और यह पिछले मॉडलों के मुकाबले क्या वृद्धिशील लाभ दिखाता है।
• आर्किटेक्चर – संकुचन: लंबी-होराइजन के तर्क और बहु-विंडो संदर्भ श्रृंखला को सक्षम करने वाले संकुचन तंत्र पर एक नजर।
• मूल्य निर्धारण और टोकन दक्षता: मॉडल की सुधरी हुई टोकन दक्षता का उपयोग लागत और ओपनएआई की मूल्य निर्धारण पर क्या मतलब है (स्पॉयलर: संभावित रूप से प्रति कार्य कम लागत)।
• वास्तविक-विश्व वर्कफ़्लो: डेवलपर्स कोडेक्स‑मैक्स को कैसे दिन-प्रतिदिन के सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में शामिल कर सकते हैं – पीआर जेनरेशन से लेकर डिबगिंग लूप्स तक – और उदाहरण उपयोग के मामले।
• सुरक्षा और सुरक्षा उपाय: ओपनएआई द्वारा इस शक्तिशाली कोडिंग एजेंट को विश्वसनीय और सुरक्षित रखने के लिए लागू किए गए सुरक्षा उपाय और सीमाएं (जैसे सैंडबॉक्सिंग, साइबरसुरक्षा जांच)।

इस अवलोकन को ध्यान में रखते हुए, चलिए गहराई में जानें कि GPT-5.1-Codex-Max को क्या खास बनाता है और यह सॉफ़्टवेयर लिखने के तरीके को कैसे बदल सकता है।

GPT‑5.1‑Codex‑Max वास्तव में क्या है?

GPT‑5.1 से GPT‑5.1‑Codex‑Max: मॉडल की वंशावली

OpenAI का GPT-5.1 एक सामान्य प्रयोजन वाला वार्तालाप AI मॉडल है - GPT श्रृंखला में नवीनतम, जो व्यापक ज्ञान और संवाद की ओर केंद्रित है। इसके विपरीत, GPT-5.1-Codex परिवार कोडिंग-केंद्रित मॉडलों से बना है जो GPT-5.1 से निकाला गया है, और सॉफ़्टवेयर विकास कार्यों के लिए बेहतर बनाया गया है (जिस तरह से पहले के Codex मॉडल ने प्रोग्रामिंग के लिए GPT-3 को विस्तारित किया था)। इस वंश का नवीनतम सदस्य GPT-5.1-Codex-Max है, जिसे OpenAI "सीमा एजेंटिक कोडिंग मॉडल" कहता है जो एक अद्यतन तर्क आधार पर निर्मित हैopenai.com। सरल शब्दों में, Codex-Max सामान्य GPT-5.1 मॉडल पर आधारित है लेकिन उन्नत क्षमताओं वाले कोडिंग एजेंटों के लिए विशेषीकृत है।

अंतर को स्पष्ट करने के लिए:

• जीपीटी‑5.1: एक सामान्य-उद्देश्य जीपीटी मॉडल (संवादी एआई) है जिसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में खुले संवाद और तर्क के लिए किया जाता है। यह चैटजीपीटी-शैली की इंटरैक्शन को पावर करने वाला मॉडल है, जो विशेष रूप से कोड पर प्रशिक्षित नहीं है।
• जीपीटी‑5.1‑कोडेक्स: जीपीटी-5.1 का एक कोडिंग-केंद्रित संस्करण है। यह मॉडल प्रोग्रामिंग डेटा और डेवलपर कार्यों पर फाइन-ट्यून किया गया है, जिससे यह बेस जीपीटी-5.1 की तुलना में कोड लिखने, सॉफ्टवेयर प्रश्नों के उत्तर देने, और संरचित विकास निर्देशों का पालन करने में बेहतर है। यह पहले के “कोडेक्स” मॉडलों का सीधा उत्तराधिकारी है और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उपयोग मामलों (कोड पूर्णता, डिबगिंग सहायता, आदि) के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• जीपीटी‑5.1‑कोडेक्स‑मैक्स: अब तक का सबसे उन्नत कोडेक्स मॉडल, जो लम्बे समय तक, स्वायत्त कार्य की आवश्यकता वाले “फ्रंटियर” कोडिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह जीपीटी-5.1-कोडेक्स की नींव पर आधारित है, जिसमें उन्नत तर्क और एक एजेंटिक फोकस है – जिसका अर्थ है कि यह कोडिंग परिदृश्यों में एजेंट-जैसे व्यवहार के लिए अनुकूलित है (कम से कम निगरानी के साथ कार्यों की योजना, निष्पादन, और पुनरावृत्ति करने में सक्षम)openai.commarktechpost.com। महत्वपूर्ण रूप से, कोडेक्स-मैक्स का प्रशिक्षण केवल बुनियादी कोड पूर्णता से आगे जाता है; इसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, गणित, अनुसंधान, और अन्य क्षेत्रों में एजेंटिक कार्यों पर प्रशिक्षित किया गया थाopenai.com। मानक कोड जनरेशन के अलावा, इसने पुल अनुरोध निर्माण, कोड समीक्षा, अवधारणात्मक प्रश्नों के उत्तर देने जैसे कार्यों से सीखा, और अधिक, जिससे यह एक सामान्य कोड ऑटोकंप्लीट मॉडल की तुलना में जटिल परियोजनाओं के माध्यम से तर्क करने में कहीं अधिक सक्षम हो गया हैopenai.com। ओपनएआई स्पष्ट रूप से ध्यान देता है कि जीपीटी‑5.1 के विपरीत, जो एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल है, कोडेक्स मॉडल (कोडेक्स-मैक्स सहित) को केवल कोडिंग-केंद्रित कार्यों के लिए कोडेक्स वातावरण में उपयोग किया जाना चाहिए, न कि सामान्य संवादी एआई के लिए स्थानापन्न के रूप मेंopenai.com। जीपीटी‑5.1 आपकी रोजमर्रा की बातचीत या लेखन आवश्यकताओं को संभालता है, जबकि कोडेक्स-मैक्स को सॉफ़्टवेयर विकास एजेंटों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कठिन, लंबी-अवधि के प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने में सक्षम है।

मुख्य डिज़ाइन लक्ष्य — लंबे समय तक चलने वाला, विस्तृत कार्य

GPT‑5.1‑Codex‑Max के प्रमुख डिज़ाइन लक्ष्यों में से एक है सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स में लंबे समय तक चलने वाले, विस्तृत कार्य को संभालना, जिनसे पहले के मॉडल को कठिनाई होती थी। व्यवहार में, इसका मतलब है कि यह एक सुसंगत विचार धारा को बनाए रख सकता है और घंटों या यहां तक कि दिनों तक एक ही कार्य पर काम कर सकता है बिना संदर्भ खोए। OpenAI ने इसे “संघनन” नामक एक नए तंत्र के माध्यम से हासिल किया। जबकि मॉडल के पास अभी भी एक निश्चित संदर्भ विंडो है, इसे मूल रूप से प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह कई संदर्भ विंडोज़ को संभाल सके, बिना अपने इतिहास को कुशलतापूर्वक संकुचित किए eweek.com। मूल रूप से, GPT-5.1-Codex-Max एक बार की बातचीत से कम महत्व के विवरणों को स्वचालित रूप से छांटता और सारांशित करता है जब यह संदर्भ सीमा तक पहुँच जाता है, केवल महत्वपूर्ण जानकारी को संरक्षित करता है। फिर यह उस संक्षिप्त संदर्भ को एक नई विंडो में ले जा सकता है और कार्य को जारी रख सकता है। यह चक्र बार-बार दोहरा सकता है, जिससे AI को सुसंगत तर्क बनाए रखने की अनुमति मिलती है जो लाखों टोकन के संदर्भ में होता है openai.com marktechpost.com।

Why does this matter? It unlocks scenarios that were previously beyond AI’s reach due to context or time limits. GPT‑5.1‑Codex‑Max can tackle project-scale tasks: for example, performing a large-scale codebase refactor, running through multi-hour debugging sessions, or carrying out complex migrations of code across frameworks – all in a continuous, autonomous loop. It’s built to handle sustained “agentic” workflows where the AI plans, writes, tests, and iterates on code with minimal human intervention. According to OpenAI, Codex-Max can maintain coherent work for 24+ hour sessions internally, fixing bugs and adjusting its approach until it produces a successful resulteweek.comopenai.com. This capability means it can manage tasks like refactoring an entire project, diagnosing and resolving a tricky bug over many iterations, or executing long agent loops (where the AI continuously writes code, runs it, evaluates the outcome, and decides the next step). In real developer terms, imagine an AI pair-programmer that could handle an overnight debugging marathon or migrate a legacy codebase to a new architecture while you supervise at a high level – that’s what Codex-Max is aiming for. It’s a significant step toward AI that doesn’t just generate a snippet of code and stop, but can carry a development project from start to finish in a more autonomous fashioneweek.com.

यह ध्यान देने योग्य है कि यह दीर्घकालिक संचालन अधिक सामान्य AI एजेंटों की दिशा में एक बुनियादी कदम है। यह दिखाकर कि मॉडल इतने विस्तारित अवधि के दौरान संदर्भ और तर्क को सुसंगत रख सकता है, OpenAI यह जांच कर रहा है कि AI को जटिल, बहु-चरण परियोजनाओं को विश्वसनीय रूप से संभालने के लिए क्या करना पड़ता है eweek.com। हालांकि, बड़ी शक्ति के साथ सावधानी की आवश्यकता आती है – OpenAI AI के काम की समीक्षा करने और Codex-Max को एक सहायक के रूप में मानने के महत्व पर जोर देता है जो अभी भी मानवीय निरीक्षण से लाभान्वित होता है, बजाय इसके कि इसे उत्पादन तैनाती के साथ आंख बंद करके भरोसा किया जाए।

आज आप Codex-Max का उपयोग कहां और कैसे कर सकते हैं

GPT-5.1-Codex-Max सिर्फ एक अनुसंधान प्रोटोटाइप नहीं है; यह OpenAI के Codex पारिस्थितिकी तंत्र में आज उपयोग के लिए उपलब्ध है। यदि आप एक डेवलपर या पावर उपयोगकर्ता हैं, तो आप कई सतहों और उपकरणों के माध्यम से Codex-Max का उपयोग कर सकते हैं:

• Codex CLI: एक कमांड-लाइन इंटरफेस जहां Codex स्मार्ट शेल/असिस्टेंट के रूप में कोडिंग कार्यों के लिए काम करता है। Codex-Max अब इस CLI का दिमाग है, जिसका मतलब है कि यह स्वत: शेल कमांड चला सकता है, फाइलें संपादित कर सकता है, और सैंडबॉक्स वातावरण में प्रोजेक्ट्स प्रबंधित कर सकता है।
• IDE इंटीग्रेशन: OpenAI के लोकप्रिय इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट्स (IDEs) के लिए एक्सटेंशन्स अब डिफ़ॉल्ट रूप से Codex-Max का उपयोग करते हैं। यह आपको IDE में कोड सुझाव, पुन: संरचना सहायता, और डिबगिंग मदद प्रदान करता है जो नए मॉडल द्वारा संचालित है जब आप कोड लिखते हैं।
• क्लाउड एनवायरनमेंट्स: Codex-Max क्लाउड-आधारित कोडिंग वातावरण में उपलब्ध है (उदाहरण के लिए, Codespaces-जैसे सेटअप या Jupyter-शैली के नोटबुक्स में) जहां यह लंबी कोडिंग सत्रों और यहां तक कि बैकग्राउंड एजेंट कार्यों में सहायता कर सकता है।
• कोड समीक्षा उपकरण: यह मॉडल स्वचालित कोड समीक्षा सहायकों में भी इंटीग्रेट किया गया है। यह कोड परिवर्तनों की समीक्षा कर सकता है, सुधार सुझा सकता है, और यहां तक कि आपकी कोड समीक्षा वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में स्वत: समस्याओं को ठीक कर सकता है।

OpenAI के अनुसार, GPT‑5.1‑Codex‑Max सभी उपयोगकर्ताओं के लिए ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu और Enterprise योजनाओं पर Codex उपकरणों के माध्यम से उपलब्ध हैopenai.comeweek.com। दूसरे शब्दों में, यदि आप ChatGPT की भुगतान की गई श्रेणियों की सदस्यता लेते हैं या OpenAI के उद्यम/शिक्षा प्रस्तावों का उपयोग करते हैं, तो आपको इसके लॉन्च के समय कोडिंग सहायक सुविधाओं (CLI, IDE प्लगइन्स, आदि) में Codex-Max उपलब्ध मिलना चाहिए। अब से, Codex-Max ने सभी इन Codex इंटरफेस में पुराने GPT-5.1-Codex को डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में बदल दिया हैopenai.comeweek.com। इसका मतलब है कि जब भी आप Codex CLI या IDE एक्सटेंशन शुरू करते हैं, तो आप स्वचालित रूप से नए मॉडल का उपयोग कर रहे हैं और इसके उन्नत क्षमताओं से बिना अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन के लाभान्वित हो रहे हैं।

API उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए जो API कुंजियों के माध्यम से Codex को एकीकृत करते हैं, OpenAI ने कहा है कि Codex-Max के लिए API एक्सेस जल्द ही आ रहा हैopenai.com। यह आपको अपने स्वयं के अनुप्रयोगों और एजेंट सिस्टम में सीधा GPT-5.1-Codex-Max कॉल करने की अनुमति देगा जब यह जारी किया जाएगा। आधिकारिक API रिलीज़ समयरेखा के लिए OpenAI के डेवलपर दस्तावेज़ पर नज़र रखें।

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि OpenAI विशेष रूप से कोडिंग-एजेंट उपयोग मामलों के लिए Codex-Max का इरादा रखता है। वे GPT‑5.1‑Codex‑Max (और इसके समकक्षों) का उपयोग केवल कोडिंग वातावरण में करने की सिफारिश करते हैं, सामान्य चैट सेटिंग्स के बजाय।openai.commarktechpost.com। तो जबकि Codex-Max सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग संदर्भों में अत्यधिक सक्षम है, आप गैर-कोडिंग कार्यों और रोज़मर्रा की बातचीत के एआई आवश्यकताओं के लिए अभी भी मानक GPT-5.1 मॉडल (या GPT-5) का उपयोग करेंगे। OpenAI की स्थिति स्पष्ट है: सामान्य एआई वार्तालापों के लिए GPT‑5.1, और भारी-भरकम प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए GPT‑5.1‑Codex‑Max। इस मार्गदर्शन का पालन करके, डेवलपर सर्वश्रेष्ठ परिणाम प्राप्त कर सकते हैं - जब सॉफ़्टवेयर निर्माण करते हैं तो Codex-Max की लंबी-अवधि की कोडिंग क्षमता का लाभ उठाते हैं, और अन्य सभी चीजों के लिए सामान्य मॉडल को सुरक्षित रखते हैं।

कुल मिलाकर, GPT‑5.1‑Codex‑Max सॉफ्टवेयर विकास में AI की क्षमता में एक बड़ा कदम है। यह GPT‑5.1 की मजबूत संवादात्मक और तर्कशक्ति क्षमताओं को विरासत में लेता है, उन्हें कोडिंग पर केंद्रित करता है, और विस्तारित, स्वायत्त वर्कफ़्लो के लिए उन्हें सुपरचार्ज करता है। चाहे आपको किसी बड़े प्रोजेक्ट को रिफैक्टर करने, घंटों तक डिबगिंग करने, या एक devOps कार्य को संभालने के लिए AI एजेंट चलाने में मदद की आवश्यकता हो, Codex-Max इस काम के लिए विशेष उपकरण है openai.com eweek.com। देर 2025 तक, यह Codex उपयोगकर्ताओं के लिए नया डिफ़ॉल्ट है और यह संकेत देता है कि AI जटिल परियोजनाओं पर डेवलपर्स के साथ निकट भविष्य में कैसे साझेदारी कर सकता है।

हुड के नीचे — कैसे संपीड़न मल्टी‑विंडो कार्य को सक्षम बनाता है

कोडिंग एजेंट्स में संदर्भ‑विंडो बाधा

कोडिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल ऐतिहासिक रूप से एक निश्चित संदर्भ विंडो द्वारा सीमित रहे हैं – कोड और बातचीत की मात्रा जिस पर वे एक साथ ध्यान दे सकते हैं jameshoward.us। हाल के मॉडलों ने इस विंडो को बहुत हद तक बढ़ा दिया है (सैकड़ों हजारों टोकन के क्रम पर: एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल लगभग ~200K-टोकन संदर्भ प्रदान करते हैं, और OpenAI की GPT-5 श्रृंखला 400K टोकन तक का समर्थन करती है codingscape.comcodingscape.com)। सिद्धांत रूप में, ऐसी बड़ी संदर्भ लंबाई एआई को संपूर्ण कोडबेस या लंबी सत्रों को संभालने की अनुमति देनी चाहिए। हालांकि, व्यावहारिक रूप से, लंबे कोडिंग सत्र अक्सर विफल हो जाते हैं या तालमेल खो देते हैं बड़े संदर्भ सीमाओं के बावजूद। एक बार जब बातचीत बहुत बड़ी हो जाती है, तो पुराने विवरण अनिवार्य रूप से दायरे से बाहर हो जाते हैं – विंडो के परे कुछ भी वास्तव में भुला दिया जाता है jameshoward.us। इसका मतलब यह था कि लंबे पुनर्निर्माण या बहु-दिवसीय कोडिंग सत्रों के दौरान, मॉडल अचानक ऐसे काम कर सकता है जैसे उसने “पहले की फाइलें या चर्चाएँ” भुला दी हों, या यह घंटे पहले प्रदान किए गए परीक्षण लॉग का संदर्भ देना बंद कर सकता है। जैसे-जैसे सत्र खिंचता जाता, प्रतिक्रियाएँ दोहरावदार या भटकाव वाली हो सकती थीं, एक लक्षण जिसे कभी-कभी “संदर्भ क्षय” कहा जाता है जहां एआई “कहानी की धारा खो देता है” कई बार jameshoward.us। डेवलपर्स ने इसे सहायक द्वारा पहले से स्थापित संदर्भ खोने के रूप में अनुभव किया: एआई पुराने फ़ंक्शन नामों पर लौट सकता है, पिछले बग फिक्स को अनदेखा कर सकता है, या असंगतियों को पेश कर सकता है – लंबे सत्रों में आर्किटेक्चरल ड्रिफ्ट का एक रूप क्योंकि समग्र डिज़ाइन दिशा से भटक जाता है। भले ही चंकीकरण रणनीतियों या मैनुअल रीसेट का उपयोग किया गया हो, पारंपरिक LLMs बहुत लंबे कार्यों में क्रॉस-फ़ाइल संदर्भ और संदर्भीय निरंतरता खो देंगे blog.metrostar.com। इन सीमाओं ने एक प्रमुख दर्द बिंदु को रेखांकित किया: एक निश्चित बातचीत की लंबाई से परे, एक कोडिंग एजेंट बिना स्मृति के शुरू से ही शुरू होता है (या बदतर, पुरानी और नई जानकारी गड़बड़ कर देता है), जिससे वास्तव में विस्तारित कोडिंग सहायता असंभव हो जाती है।

OpenAI द्वारा 「संपीड़न」 का क्या अर्थ है

संपीड़न OpenAI का समाधान है जो इस संदर्भ बाधा को तोड़ता है। मूल रूप से, संपीड़न मॉडल को अपनी खुद की इतिहास को तुरंत संक्षिप्त करने की अनुमति देता है ताकि यह कई संदर्भ-विंडो के सामग्री के संतुलित संदर्भ को बनाए रख सके। ठोस रूप से, मॉडल पुरानी बातचीत का सारांश और छंटाई करेगा, कम महत्व की जानकारी को हटाकर महत्वपूर्ण जानकारी को संरक्षित करेगा जो कार्य को जारी रखने के लिए आवश्यक है। यह संपीड़न एक सत्र के बढ़ने के साथ बार-बार किया जाता है, जिससे AI को पहले जो हुआ उसका सार आगे ले जाने की अनुमति मिलती है। प्रभाव में, मॉडल को “कई संदर्भ विंडो के पार काम करने” के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, बातचीत या कोड की स्थिति के एक संक्षिप्त रूप को बनाए रखते हुए। OpenAI का नवीनतम Codex कार्यान्वयन (जैसे GPT-5.1-Codex-Max) संदर्भ सीमाओं को स्वचालित रूप से प्रबंधित करने के लिए संपीड़न का उपयोग करता है। जैसे-जैसे कोडिंग सत्र मॉडल की टोकन सीमा के करीब आता है, यह आंतरिक रूप से सत्र को संकुचित करेगा - मूल रूप से वर्तमान इतिहास को एक संक्षिप्त सारांश में बदल देगा - और उस सारांश के साथ एक नई संदर्भ विंडो शुरू करेगा। यह प्रक्रिया उपयोगकर्ता के लिए पारदर्शी होती है और आवश्यकता अनुसार दोहराई जाती है, इसलिए एजेंट कभी भी कार्य के मध्य में “मेमोरी से बाहर” नहीं होता है। महत्वपूर्ण उच्च-स्तरीय निर्देश, कुंजी कोड परिभाषाएं, और उद्देश्य बने रहते हैं, जबकि अप्रासंगिक या अनावश्यक इतिहास के हिस्से छोड़ दिए जाते हैं। OpenAI रिपोर्ट करता है कि इस तकनीक के साथ, उनका कोडिंग एजेंट अत्यधिक लंबे, निरंतर सत्रों को बनाए रख सकता है: आंतरिक मूल्यांकनों ने दिखाया कि मॉडल एक ही जटिल परियोजना पर 24 घंटे से अधिक समय तक स्वायत्त रूप से काम कर सकता है। इन मैराथन रन के दौरान, एजेंट कोड पर पुनरावृत्ति करता रहा - कोड लिखना, परीक्षण चलाना, विफलताओं को ठीक करना - और अंततः दर्जनों चक्रों के बाद एक सफल परिणाम उत्पन्न किया, सभी संदर्भ खोए बिना या मैनुअल रीसेट की आवश्यकता के बिना। संक्षेप में, संपीड़न मॉडल को घूर्णन दीर्घकालिक स्मृति की तरह कुछ देता है, जो पिछले पीढ़ी के कोडिंग सहायकों के लिए असंभव बहु-विंडो स्पैनिंग कार्यों को सक्षम बनाता है।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए दीर्घकालिक तर्क क्यों महत्वपूर्ण है

जब संदर्भ बाधा हटा दी जाती है, तो कोडिंग एजेंट उन दीर्घकालिक सॉफ़्टवेयर कार्यों को संभाल सकते हैं जो पहले पहुँच से बाहर थे। यहाँ कुछ विकास वर्कफ़्लो के उदाहरण दिए गए हैं जिनसे लाभ होता है:

• बहु‑चरणीय पुनः संरचना: बड़े पुनर्गठन प्रयास अक्सर चरणों में होते हैं - उदाहरण के लिए, एक एकल कोडबेस से मॉड्यूल या सेवा निकालना, उस नई सेवा में एंडपॉइंट्स या कार्यक्षमता को माइग्रेट करना, फिर सभी क्लाइंट्स और टेस्ट्स को नई संरचना का उपयोग करने के लिए अपडेट करना। प्रत्येक चरण पिछले पर निर्भर करता है। एक लंबी-संदर्भ वाली AI इन सभी चरणों के माध्यम से योजना और संदर्भ को बिना महत्वपूर्ण विवरण खोए आगे बढ़ा सकती है।
• एक मोनोलिथ को सेवाओं में पुनः संरचना करना: एक जटिल मोनोलिथिक एप्लिकेशन को माइक्रोसर्विसेज में विभाजित करना एक बहु-चरणीय परियोजना है जो वैश्विक स्थिरता की आवश्यकता होती है। AI को मूल वास्तुकला को समझने की आवश्यकता होती है, फिर नए सेवा सीमाओं को क्रमिक रूप से बनाना और कोड को अनुकूलित करना होता है। यह पारंपरिक रूप से कठिन है क्योंकि मोनोलिथ का आकार AI की संदर्भ क्षमता को सीमित कर देता है, जिससे यह दूरस्थ निर्भरताओं का ट्रैक खो देता है। विस्तारित तर्क के साथ, एक एजेंट प्रारंभिक डिज़ाइन निर्णयों (जैसे डेटा मॉडल कैसे विभाजित किए गए थे) को स्थायी रूप से याद रख सकता है जब सिस्टम के बाद के भागों को संशोधित किया जाता है।
• बड़े-स्तरीय उन्नयन: पूरे कोडबेस में फ्रेमवर्क संस्करण या कोर लाइब्रेरी को उन्नत करना, या दर्जनों घटकों के पार एक मूलभूत उपप्रणाली (प्रमाणीकरण, लॉगिंग, या एक अवलोकनशीलता स्टैक) को ओवरहाल करना। यह एक व्यापक, पूर्ण परिवर्तन है जो कई फाइलों को छूता है और इसे समन्वित तरीके से किया जाना चाहिए। एक लंबी-दृष्टिकोण सहायक आवश्यक परिवर्तनों को पूरे प्रोजेक्ट में फैलाने में सक्षम हो सकता है जबकि एक संगत दृष्टिकोण बनाए रखते हुए, यह सुनिश्चित करते हुए कि कुछ भी याद नहीं किया गया है या मॉड्यूल्स में असंगत नहीं है। यह यह भी याद रख सकता है कि पहले की फाइलें कैसे अपडेट की गई थीं ताकि बाद की फाइलें उसी पैटर्न का पालन करें।

इस प्रकार के विस्तारित, बहु-चरणीय इंजीनियरिंग कार्य पहले के कोडिंग सहायक के लिए कुख्यात रूप से कठिन थे – वास्तव में, उन्हें LLMs के लिए "पहले असंभव वर्कफ़्लोज़" के रूप में उद्धृत किया गया था, जो स्थिर संदर्भ से बाधित थे। अब, संपीड़न-सक्षम मॉडल परियोजना-स्तरीय पुनर्संरचना, बहु-घंटे की डीबगिंग सत्र, और अन्य जटिल अनुक्रमों को संभाल सकते हैं जो समय के साथ लाखों टोकन तक फैले होते हैं। दीर्घकालिक सामंजस्य बनाए रखने की क्षमता एआई को एक साधारण कोड जनरेटर से "एजेंटिक" साथी तक ऊंचा करती है। लंबे-अवधि के तर्क के साथ, LLM पूरे प्रोजेक्ट में लगे रहने वाले स्थायी सहयोगी के रूप में कार्य कर सकता है, बजाय एक स्टेटलेस प्रॉम्प्ट-बाय-प्रॉम्प्ट सहायक के। व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि मॉडल कई इंटरैक्शन में अपनी रणनीति की योजना बना सकता है, निष्पादित कर सकता है, और समायोजित कर सकता है – बिल्कुल आपके साथ काम कर रहे एक मानव डेवलपर की तरह – बजाय सिर्फ एक-बार कोड पूर्णताओं को थूकने के। OpenAI का नवीनतम परिणाम मॉडल का वर्णन करता है "एक जूनियर इंजीनियर की तरह व्यवहार करते हुए, जो योजना बना सकता है, निष्पादित कर सकता है, और पुनरावृति कर सकता है बजाय केवल स्निपेट्स को पूरा करने के।" यह स्थायी जागरूकता अधिक सुसंगत प्रगति की ओर ले जाती है: एआई समग्र लक्ष्य, पहले के डिज़ाइन निर्णयों, और घंटों पहले की त्रुटियों या परीक्षण परिणामों के संदर्भ को याद रखता है। इसलिए यह परियोजना के इतिहास के अनुरूप बाद के चरणों में निर्णय ले सकता है, बजाय प्रत्येक प्रॉम्प्ट को अलग से देखने के।

हमारे परीक्षण (अनुभव) से: एक आंतरिक परीक्षण में, हमने एक एआई एजेंट को एक सप्ताह लंबी कोड मेंटेनेंस परियोजना सौंपी: सेवा के एक समूह में एक पुराने प्रमाणीकरण मॉड्यूल को अपग्रेड करना, जिसमें दर्जनों फाइलों में संशोधन और कई एकीकरण परीक्षणों को अपडेट करना शामिल था। प्रारंभिक प्रयोगों में (बिना संपीड़न के), सहायक ने अच्छी शुरुआत की लेकिन मध्य बिंदु तक पहुंचते-पहुंचते उसने पहले से उत्तर दिए गए प्रश्नों को दोहराना शुरू कर दिया और फिर से पुराने फंक्शन कॉल्स का उपयोग करना शुरू कर दिया जिन्हें उसने पहले ही ठीक कर लिया था - यह स्पष्ट संकेत थे कि वह पहले किए गए परिवर्तनों के संदर्भ को खो रहा था। स्वचालित संपीड़न सुविधा को सक्षम करने के बाद, अंतर स्पष्ट था। एआई ने पूरी रिफैक्टरिंग प्रक्रिया के दौरान नए ऑथ डिज़ाइन की एक सुसंगत समझ बनाए रखी। उसने वही प्रश्न दोबारा नहीं पूछे और उसने कोडबेस के हर हिस्से को इस पूरी जानकारी के साथ समायोजित किया कि पहले के हिस्सों में कैसे बदलाव किए गए थे। परिणामस्वरूप, एआई ने न्यूनतम मानव अनुस्मारक के साथ एक सुचारू, अंत-से-अंत उन्नयन पूरा किया। इस तरह की निरंतरता पुराने संदर्भ-विंडो सीमाओं के साथ संभव नहीं थी, जो दर्शाता है कि वास्तविक सॉफ़्टवेयर परियोजनाओं के लिए लंबी-अवधि समर्थन कितना परिवर्तनकारी है।

बेंचमार्क — GPT‑5.1‑Codex‑Max का प्रदर्शन

फ्रंटियर कोडिंग बेंचमार्क्स एक नज़र में

OpenAI के नए Codex-Max मॉडल ने मानक GPT-5.1-Codex की तुलना में फ्रंटियर कोडिंग बेंचमार्क पर लगातार सुधार दिखाए हैं marktechpost.com। ऊपर दी गई तालिका में, हम देखते हैं कि Codex-Max सभी प्रमुख परीक्षणों में उच्च स्कोर कर रहा है – SWE-Bench Verified पर ~73.7% से ~77.9%, SWE-Lancer फ्रीलांस कार्यों पर 66.3% से 79.9%, और Terminal-Bench 2.0 पर 52.8% से 58.1% marktechpost.com। नीचे प्रत्येक बेंचमार्क का एक त्वरित अवलोकन है और ये आंकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं:

• SWE‑Bench सत्यापित: यह बेंचमार्क मूल्यांकन करता है कि क्या मॉडल सफलतापूर्वक कोड रिपॉजिटरी में वास्तविक बग्स को ठीक कर सकता है। इसमें 500 गिटहब-शैली के मुद्दे शामिल हैं जिनमें प्रत्येक बग फिक्स की जांच करने वाले परीक्षण हैंbinaryverseai.com। Codex-Max की ~77.9% पास दर यहाँ (बेस मॉडल के 73.7% के मुकाबले) का मतलब है कि यह कठिन परीक्षण परिस्थितियों में अधिक बग्स को सही तरीके से हल करता हैopenai.com। व्यवहार में, यह मजबूत डिबगिंग कौशल और कम प्रयासों में बग-फिक्स पुल अनुरोध उतारने की क्षमता को दर्शाता है।
• SWE‑Lancer IC SWE: OpenAI के SWE-Lancer बेंचमार्क से प्राप्त ~1,400 वास्तविक फ्रीलांस कोडिंग कार्यों (Upwork से प्राप्त) openai.com से यह मापता है कि मॉडल स्वायत्त विकास कार्यों को कितनी अच्छी तरह संभालता है – छोटे बग फिक्स से लेकर बड़े फीचर निर्माण तक। “IC SWE” स्वतंत्र ठेकेदार सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को संदर्भित करता है जिन्हें वास्तविक दुनिया के परीक्षण सूट द्वारा ग्रेड किया गया हैopenai.com। यहाँ Codex-Max ~66.3% से 79.9% सफलता तक पहुँचता हैopenai.com, जो 13 प्रतिशत-पॉइंट सुधार है। यह महत्वपूर्ण सुधार सुझाव देता है कि Codex-Max “फ्रीलांस-शैली” परियोजनाओं में कहीं बेहतर है – अलग-अलग कार्यों को निपटाना और स्वीकार्यता मानदंडों को पूरा करना (जैसा कि एक शीर्ष-रेटेड फ्रीलांसर करेगा)।
• Terminal‑Bench 2.0: Terminal-Bench एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क है जो एआई एजेंट की सैंडबॉक्स टर्मिनल वातावरण में नेविगेट करने और कार्यों को पूरा करने की क्षमता का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया हैvals.ai। इसमें एक कमांड-लाइन इंटरफेस के माध्यम से निष्पादित वास्तविक दुनिया के देव ऑप्स और कोडिंग चुनौतियाँ शामिल हैं (जैसे कि बिल्ड टूल्स चलाना, फाइलों का प्रबंधन करना, लिनक्स कमांड्स का उपयोग करना)। Codex-Max यहाँ ~58.1% स्कोर करता है जबकि पुराने मॉडल के लिए 52.8%openai.com। जबकि सुधार (~5% पूर्ण) मामूली है, इसका अभी भी मतलब है कि Codex-Max टर्मिनल वर्कफ़्लो को अधिक विश्वसनीयता से संभाल सकता है – जैसे स्वचालित स्क्रिप्टिंग, सर्वर सेटअप, और CLI संदर्भों में डिबगिंग जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण। इस बेंचमार्क पर प्रत्येक अतिरिक्त अंक का मतलब है कि अधिक टर्मिनल कार्य बिना मानव हस्तक्षेप के पूरे किए गए।

इनमें से प्रत्येक बेंचमार्क कोडिंग कार्य के अलग-अलग हिस्से का अनुकरण करता है (बग-फिक्सिंग से लेकर फीचर इम्प्लीमेंटेशन और कमांड-लाइन ऑपरेशंस तक), और Codex-Max हर जगह अग्रणी है। खुले-आम विकास कार्यों पर लाभ विशेष रूप से स्पष्ट हैं (SWE-Lancer)marktechpost.com, जो इंगित करता है कि वास्तविक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग परिदृश्यों पर मॉडल का प्रशिक्षण सफल हो रहा है।

टोकन दक्षता और तर्क मोड

GPT‑5.1‑Codex‑Max में सबसे बड़ी प्रगतियों में से एक है कि यह कम “सोचने” वाले टोकनों के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करता है। OpenAI की रिपोर्ट है कि मध्यम तर्क प्रयास पर, Codex-Max वास्तव में SWE-Bench Verified पर मूल GPT-5.1-Codex से बेहतर प्रदर्शन करता है जबकि ~30% कम तर्क टोकनों का उपयोग करता हैopenai.combleepingcomputer.com। दूसरे शब्दों में, इसे समान समस्या को हल करने के लिए कम आंतरिक “सोच” की आवश्यकता होती है, अधिक कुशल तर्क की बदौलत। इसका मतलब है तेज़ प्रतिक्रियाएँ और प्रति क्वेरी कम लागत - ~30% टोकनों की कमी का मतलब उत्तर प्राप्त करने में कम विलंबता भी हैventurebeat.com।

विवेचन प्रयास मोड्स: दोनों GPT-5.1-Codex और Codex-Max डेवलपर्स को यह नियंत्रित करने की सुविधा देते हैं कि मॉडल कितना विवेचन करेगा (और इस प्रकार समाधान को अंतिम रूप देने से पहले कितने टोकन का उपयोग करेगा)। Codex-Max, GPT-5.1 में पेश किए गए समान मोड्स को बनाए रखता है marktechpost.com:

• मीडियम – अधिकांश विकास कार्यों के लिए डिफ़ॉल्ट और अनुशंसित “प्रतिदिन का चालक”। यह गति और सटीकता के बीच एक अच्छा संतुलन प्रदान करता है। OpenAI मीडियम का उपयोग करने का सुझाव देता है क्योंकि यह आमतौर पर पर्याप्त और सबसे लागत प्रभावी होता है marktechpost.com।

• हाई – एक गहन तर्क मोड जिसका उपयोग तब किया जाता है जब मीडियम सही परिणाम नहीं दे पाता। हाई प्रयास मॉडल को जटिल किनारे के मामलों या पेचीदा तर्क को सोचने में अधिक समय देने की अनुमति देता है, जिससे चुनौतीपूर्ण बग्स या एल्गोरिदम की सटीकता में सुधार हो सकता है (ज़्यादा टोकन और समय की लागत पर)।

• एक्स्ट्रा हाई (“xhigh”) – OpenAI द्वारा सबसे कठिन कार्यों के लिए पेश किया गया एक विस्तारित तर्क मोड marktechpost.com। Xhigh मॉडल को काफी लंबा और अधिक व्यापक रूप से सोचने की अनुमति देता है, जो बहुत जटिल समस्याओं पर बेहतर उत्तर दे सकता है जहाँ कुछ अतिरिक्त विलंबता या लागत की कोई चिंता नहीं होती। यह मोड गैर-विलंबता-संवेदनशील परिदृश्यों के लिए अभिप्रेत है – मूल रूप से, जब सर्वोत्तम उत्तर प्राप्त करना गति या टोकन उपयोग से अधिक महत्वपूर्ण होता है marktechpost.com। Codex-Max में, xhigh का उपयोग फ्रंटियर बेंचमार्क को नई ऊंचाइयों तक पहुँचाने के लिए किया गया था (जैसा कि ऊपर तालिका में देखा गया है)। उदाहरण के लिए, xhigh प्रयास के तहत Codex-Max ने SWE-Bench पर 77.9% प्राप्त किया, जबकि GPT-5.1-Codex ने हाई प्रयास पर 73.7% प्राप्त किया marktechpost.com।

व्यवहार में, आप तेज़ और पुनरावृत्त कार्यों के लिए सेटिंग को मीडियम पर रख सकते हैं, अगर आपको मॉडल सूक्ष्मताओं को नजरअंदाज करता दिखे तो हाई पर स्विच कर सकते हैं, और xHigh को वास्तव में कठिन कार्यों के लिए आरक्षित कर सकते हैं (विशाल पुनर्रचना, जटिल एल्गोरिदम, या जब मीडियम/हाई भी कम पड़ें)। यह एक समझौता है: उच्च तर्क मोड अधिक टोकन और समय लेते हैं, लेकिन Codex-Max यह सुनिश्चित करता है कि यह निवेश अनुपात में बेहतर परिणाम देता है।

यह वास्तविक लागत और गति में कैसे अनुवादित होता है

बेहतर टोकन दक्षता + उच्च सफलता दर = वास्तविक-विश्व लागत और समय की बचत डेवलपर्स के लिए। भले ही एक अतिरिक्त उच्च तर्क रन एक ही बार में अधिक टोकन का उपयोग करता हो, कोडेक्स-मैक्स अक्सर कम प्रयासों में समस्या का समाधान करता है। कम रीरन और कम आगे-पीछे का मतलब है कि कुल मिलाकर प्रत्येक पूर्ण कार्य की लागत कम हो जाती है। ओपनएआई विशेष रूप से नोट करता है कि कोडेक्स-मैक्स में टोकन दक्षता में सुधार "वास्तविक-विश्व बचत" का अनुवाद करता है विकास टीमों के लिएopenai.com। उदाहरण के लिए, मॉडल उसी गुणवत्ता के साथ एक जटिल फ्रंट-एंड डिज़ाइन उत्पन्न कर सकता है जैसा कि GPT-5.1-Codex लेकिन बहुत कम टोकन लागत परopenai.com – प्रभावी रूप से सस्ता में वही काम करना।

हम इसे प्रत्येक परिणाम की लागत के संदर्भ में सोच सकते हैं। अगर GPT-5.1-Codex को बग को ठीक करने के लिए कई प्रयासों या लंबे संवादों की जरूरत होती है, तो डेवलपर उन सभी टोकनों के लिए भुगतान करता है। Codex-Max, अपनी अधिक प्रभावी तर्कशक्ति के साथ, एक बार में बग को हल कर सकता है – जिससे कुल टोकनों की संख्या कम हो जाती है। नए मॉडल का उपयोग करने पर परिणाम है कम “प्रति मर्ज पीआर लागत” या “प्रति हल बग लागत”। इसी तरह, प्रतिक्रिया विलंबता में सुधार होता है: मध्यम मोड में 30% कम सोच टोकन के साथ, Codex-Max न केवल कम लागत पर बल्कि औसतन तेजी से उत्तर भी लौटाता हैventurebeat.com। यह बड़े पैमाने पर अंतर लाता है, खासकर निरंतर एकीकरण या स्वचालित कोडिंग सहायक परिदृश्यों में जहां दर्जनों क्वेरी प्रतिदिन चल सकती हैं।

नोट: वास्तविक मूल्य निर्धारण और उपयोग की सीमाएँ आपके OpenAI योजना पर निर्भर करती हैं। GPT-5.1-Codex-Max ChatGPT Plus, Pro, Business, और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए Codex के माध्यम से उपलब्ध है, और जल्द ही API एक्सेस उपलब्ध होगाopenai.com। प्रत्येक योजना के पास Codex उपयोग के लिए कुछ संदेश या टोकन कोटा होता है, और किसी भी API कॉल को हमेशा की तरह प्रति टोकन बिल किया जाएगा। अपने विशेष उपयोग मामले के लिए टोकन लागत को डॉलर में कैसे अनुवादित किया जाता है, यह समझने के लिए OpenAI की नवीनतम मूल्य निर्धारण और दस्तावेज़ों की हमेशा जाँच करेंopenai.com। मुख्य बिंदु यह है कि कार्यों को अधिक कुशलतापूर्वक पूरा करके, Codex-Max प्रति सफल परिणाम की समग्र लागत को कम कर सकता है, भले ही एकल अनुरोध बड़ा हो सकता है – आप कम असफल प्रयासों और कम निष्क्रिय “सोच” के लिए भुगतान कर रहे हैं।

हम इन मानकों की व्याख्या कैसे करते हैं

इन परिणामों को विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से देखना महत्वपूर्ण है। ये बेंचमार्क आंकड़े मुख्यतः OpenAI के अपने आकलनों से आते हैं, लेकिन हमने उन्हें स्वतंत्र स्रोतों के साथ मिलाकर देखा है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे सही हैं। उदाहरण के लिए, MarkTechPost – एक बाहरी AI समाचार मंच – ने कोडेक्स-मैक्स के लॉन्च के दौरान वही सटीकता सुधार (73.7% → 77.9% SWE-बेंच पर, आदि) की रिपोर्ट की थीmarktechpost.com। BleepingComputer ने भी मध्यम प्रयास पर तर्कशील टोकनों में ~30% की कमी को उजागर किया, OpenAI के दक्षता के दावों की पुष्टि कीbleepingcomputer.com। OpenAI के डेटा और तृतीय पक्ष कवरेज के बीच यह मेल परिणामों की विश्वसनीयता में वृद्धि करता है।

हमें कुछ चेतावनियों पर ध्यान देना चाहिए। सबसे पहले, ये मानदंड (SWE-Bench, SWE-Lancer, Terminal-Bench) अच्छी तरह से परिभाषित परीक्षण सेट हैं – मूल रूप से वास्तविक कोडिंग कार्यों के लिए प्रॉक्सी। मॉडल्स को मानदंडों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, इसलिए मनमाने, खुले-समाप्त कोडिंग समस्याओं पर वास्तविक प्रदर्शन भिन्न हो सकता है। वास्तविक विकास में, समस्याएँ मानदंड प्रॉम्प्ट्स की तुलना में अधिक जटिल हो सकती हैं, और सफलता सिर्फ पूर्वनिर्धारित परीक्षणों को पास करने में नहीं है। यह कहा, SWE-Bench और SWE-Lancer वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों (GitHub बग्स और Upwork कार्यों) से व्युत्पन्न हैं, इसलिए वे उचित रूप से प्रतिनिधि हैंbinaryverseai.comopenai.com।

एक और विचार यह है कि रिपोर्ट किए गए लाभ अतिरिक्त उच्च तर्क और संचयन सक्षम के साथ प्राप्त किए गए थे marktechpost.com मूल्यांकन के दौरान। रोज़मर्रा के उपयोगकर्ता समय या लागत की चिंताओं के कारण हमेशा मॉडल को xHigh मोड में नहीं चला सकते। अच्छी खबर यह है कि Codex-Max ने मीडियम और हाई प्रयासों पर भी लाभ दिखाए, हालांकि उतने नाटकीय नहीं थे। अंततः, टर्मिनल-बेंच पर सुधार, जबकि छोटे थे, एक नियंत्रित सैंडबॉक्स (the Harbor हार्नेस)marktechpost.com में प्राप्त किए गए - जिसका अर्थ है कि लाइव टर्मिनलों को संभालने की मॉडल की क्षमता मजबूत है लेकिन फिर भी उस सैंडबॉक्स, सुरक्षित सेटअप पर निर्भर करेगी।

विंडोज़, पावरशेल, और डेवलपर अनुभव

विंडोज़ के लिए मूल रूप से प्रशिक्षित पहला कोडेक्स मॉडल

Codex-Max एक मील का पत्थर है क्योंकि यह पहला Codex मॉडल है जिसे विशेष रूप से Windows वातावरण में काम करने के लिए प्रशिक्षित किया गया हैbleepingcomputer.com। इस लक्षित प्रशिक्षण का अर्थ है कि यह Windows-विशिष्ट विकास कार्यप्रवाहों को मूल स्तर पर समझता है। व्यवहार में, Codex-Max Windows उपकरणों और परंपराओं के साथ कहीं अधिक कुशल है – उदाहरण के लिए, यह PowerShell का उपयोग करने में काफी बेहतर है, जिससे यह Windows मशीनों पर एक बहुत ही मजबूत सहयोगी बन जाता हैbleepingcomputer.com। उन एंटरप्राइज़ टीमों के लिए जिनका बुनियादी ढांचा और आंतरिक उपकरण Windows-भारी हैं, इसका मतलब है एक सहज डेवलपर अनुभव। यह मॉडल Windows फ़ाइल सिस्टम, स्क्रिप्ट्स, और यूटिलिटीज़ को आसानी से नेविगेट कर सकता है, जिससे उन गैर-यूनिक्स प्लेटफार्मों पर पहले के कोडिंग एजेंटों का सामना करने वाली बाधाएं कम हो जाती हैं।

Codex-Max आपके उपकरण श्रृंखला में कैसे फिट बैठता है

Codex-Max का सबसे बड़ा लाभ इसके विकास सतहों पर सर्वव्यापकता है। OpenAI ने मॉडल को वहां उपलब्ध कराया है जहाँ डेवलपर्स काम करते हैं - टर्मिनल (CLI) में, IDEs में, क्लाउड डेवलपमेंट वातावरण में, और यहाँ तक कि कोड समीक्षा कार्यप्रवाह में भी। दूसरे शब्दों में, “Codex अब वहां काम करता है जहाँ आप विकसित करते हैं” - चाहे वह आपका स्थानीय शेल हो, VS Code या JetBrains IDE, क्लाउड में एक रिमोट कंटेनर, या सीधे GitHub पुल अनुरोधों के भीतर। इस एकीकरण का मतलब है कि आप Codex की सहायता खोए बिना सहजता से संदर्भ स्विच कर सकते हैं।

• CLI एकीकरण: आप Codex को अपने स्थानीय PowerShell या Windows Terminal में Codex CLI के माध्यम से चला सकते हैं। इस मोड में, Codex आपके कंसोल में एक AI जोड़ी-प्रोग्रामर की तरह कार्य करता है, जो फाइलें बनाने और संपादित करने, कोड निष्पादित करने और इंटरेक्टिव सत्र में बहु-चरणीय कार्य करने में सक्षम है। डेवलपर्स अक्सर CLI का उपयोग लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए करते हैं - उदाहरण के लिए, जटिल निर्माण या विश्लेषण को Codex को स्वायत्तता से काम करने देते हैं जबकि वे टर्मिनल में निगरानी करते हैं। प्रभावशाली रूप से, Codex-Max ऐसे सत्रों में घंटों तक बना रह सकता है, अपनी विधि को दोहराते हुए और परिष्कृत करते हुए।
• IDE एक्सटेंशन्स: Codex-Max लोकप्रिय IDEs जैसे VS Code (एक आधिकारिक एक्सटेंशन के साथ) और अन्य (JetBrains सूट्स के लिए समुदाय प्लगइन्स द्वारा) के साथ एकीकृत होता है। IDE के अंदर, Codex खुली फाइलों और प्रोजेक्ट संदर्भ का उपयोग कर सकता है ताकि स्मार्ट कोड पूर्णता, पुनर्रचना सुझाव, या यहां तक कि नए मॉड्यूल उत्पन्न कर सके। लाभ है एक त्वरित प्रतिक्रिया चक्र: आप एक फ़ंक्शन को हाइलाइट कर सकते हैं या वांछित परिवर्तन का वर्णन कर सकते हैं, और Codex आपके संपादक में संपादन लागू करेगा और दिखाएगा। इसे आमतौर पर छोटे बर्स्ट्स में उपयोग किया जाता है - उदाहरण के लिए, बार-बार Codex को इनक्रिमेंटल पुनर्रचना या कोड फिक्स के लिए बुलाना - लंबे-लूप CLI उपयोग को पूरक बनाता है। Codex-Max को दोनों मोड्स को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो छोटे इंटरेक्टिव संपादनों पर “तेज़” महसूस करता है, लेकिन जटिल कार्यों के लिए कई घंटों तक गहराई से खुदाई करने में भी सक्षम है जब इसे ऐसा करने के लिए बुलाया जाता है।
• क्लाउड वर्कस्पेसेस: दूरस्थ विकास परिदृश्यों में (जैसे Codespaces या अन्य क्लाउड कंटेनरों में), Codex-Max क्लाउड में हमेशा उपलब्ध कोडिंग एजेंट के रूप में कार्य करता है। आप Codex के क्लाउड सैंडबॉक्स वातावरण में कार्यों को सौंप सकते हैं, जहां यह आपके स्थानीय कार्य के समानांतर निर्माण या परीक्षण बड़े पैमाने पर चला सकता है। उदाहरण के लिए, ChatGPT के Codex वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से आप Codex को एक बड़ी विशेषता उत्पन्न करने के लिए एक क्लाउड कार्य चालू कर सकते हैं जबकि आप कुछ और स्थानीय रूप से संपादित करना जारी रखते हैं। मॉडल अपने स्वयं के वातावरण का प्रबंधन करता है, आवश्यकतानुसार निर्भरता स्थापित करता है और निष्पादन को सैंडबॉक्स करता है, फिर पूर्ण कोड या विश्लेषण के साथ लौटता है। यह आपके स्थानीय मशीन से भारी भार को ऑफलोड करता है और असिंक्रोनस विकास को संभव बनाता है - आपका AI टीममेट क्लाउड में आपके साथ कोडिंग करता है।
• कोड समीक्षा सतहें: Codex-Max यहां तक कि कोड समीक्षा वर्कफ़्लोज़ में भी प्लग इन करता है। इसे GitHub या GitLab जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर डिफरेंशियल्स की समीक्षा करने और सुधार का प्रस्ताव करने में मदद के लिए बुलाया जा सकता है। वास्तव में, OpenAI का Codex एक पुल अनुरोध चर्चा में टैग किया जा सकता है या एक स्लैश कमांड के माध्यम से PR के परिवर्तनों का विश्लेषण करने के लिए ट्रिगर किया जा सकता है। मॉडल को कोड समीक्षाएं करने और महत्वपूर्ण मुद्दों को पकड़ने के लिए उद्देश्यपूर्ण रूप से तैयार किया गया था; यह कोडबेस को नेविगेट करता है, निर्भरता के बारे में तर्क करता है, परीक्षण चलाता है, और सुझाए गए सुधारों के साथ समीक्षा टिप्पणियाँ छोड़ता है। इसका मतलब है कि आप Codex का उपयोग नए कमिट को स्वायत्त रूप से स्कैन करने और संभावित बग्स या स्टाइल उल्लंघनों को झंडा लगाने के लिए कर सकते हैं, इससे पहले कि कोई मानव समीक्षा शुरू करे। PR समीक्षा उपकरणों में फिट होकर, Codex-Max कोड की गुणवत्ता बनाए रखने में मदद करता है और डेवलपर्स को समीक्षाओं के कुछ नीरस पहलुओं से मुक्त करता है।

विशेष रूप से, Codex-Max आपके OpenAI/ChatGPT अकाउंट के माध्यम से इन सतहों पर संदर्भ बनाए रख सकता है। उदाहरण के लिए, आप IDE एक्सटेंशन में एक संपादन शुरू कर सकते हैं, एक लंबी चलने वाली नौकरी को क्लाउड में सौंप सकते हैं, और बाद में Codex को GitHub PR में परिवर्तनों का सारांश देने के लिए कह सकते हैं - वह भी बिना संदर्भ खोए। इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि यह एक AI सहायक की तरह महसूस होता है जो आपके साथ हर जगह कोड करता है।

उदाहरण वर्कफ़्लो

इसे और ठोस बनाने के लिए, नीचे कुछ उदाहरण डेवलपर वर्कफ़्लो दिए गए हैं और कैसे Codex-Max प्रत्येक में सहायता कर सकता है। ये परिदृश्य दिखाते हैं कि कैसे एक AI कोडिंग एजेंट आपके साथ सामान्य इंजीनियरिंग कार्यों में साझेदारी कर सकता है। प्रत्येक के लिए, हम उदाहरण प्रॉम्प्ट विचार शामिल करते हैं जिन्हें आप Codex को कॉपी-पेस्ट कर सकते हैं, यह दिखाने के लिए कि आप विभिन्न चरणों में एजेंट को कैसे निर्देशित कर सकते हैं।

PR ऑथरिंग (स्पेक से पुल अनुरोध तक)

कल्पना करें कि आपको किसी नई विशेषता के लिए एक विनिर्देश दिया गया है। Codex-Max आपको एक खाली रिपॉज़िटरी (या एक खुला मुद्दा) से एक परिष्कृत पुल अनुरोध तक ले जा सकता है, इस बीच के अधिकांश काम को स्वचालित करते हुए। आप Codex से अनुरोध करके इस विशेषता को विनिर्देश के अनुसार कार्यान्वित करने की शुरुआत कर सकते हैं – मॉडल आवश्यक कोड उत्पन्न करेगा, आवश्यकतानुसार नई फ़ाइलें बनाएगा या मौजूदा को अपडेट करेगा। क्योंकि यह Git संदर्भ में काम कर रहा है, Codex इस विशेषता के लिए एक नई शाखा भी प्रारंभ कर सकता है और इसके काम करते समय कमिट को स्टेज कर सकता है। जब यह कार्यान्वयन लिखता है, तो यह सैंडबॉक्स में यूनिट टेस्ट और लिंटर्स चलाएगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कोड आपके प्रोजेक्ट की आवश्यकताओं को पूरा करता है (उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करेगा कि सभी परीक्षण पास हों, इससे पहले कि कार्य को पूरा मान लिया जाए)। विशेषता कोड लिखे जाने के बाद, आप Codex से कवरेज बढ़ाने या किनारे के मामलों की पुष्टि करने के लिए अतिरिक्त परीक्षण उत्पन्न करवा सकते हैं। अंततः पुल अनुरोध आता है: Codex परिवर्तन को एक PR में पैकेज कर सकता है, जो यह बताता है कि क्या किया गया था। यह स्वचालित रूप से एक वर्णनात्मक शीर्षक और एक सारांश प्रदान करता है (अक्सर कमिट संदेशों या विनिर्देश से व्युत्पन्न) और समीक्षकों के लिए संदर्भ के रूप में प्रासंगिक लॉग या डिफ्स भी शामिल करता है। इस बिंदु पर, आपके पास एक समीक्षा के लिए तैयार पुल अनुरोध होता है, जिसे बड़े पैमाने पर AI द्वारा लिखा गया था, जबकि आप मार्गदर्शन और अनुमोदन के लिए लूप में होते हैं।

इस वर्कफ़्लो के लिए उदाहरण कोडेक्स प्रॉम्प्ट्स:

• “एक नया गिट ब्रांच बनाएं और उपयोगकर्ता पासवर्ड रीसेट फीचर को स्पेक में वर्णित अनुसार लागू करें। आवश्यक नए फ़ाइलें या डेटाबेस माइग्रेशन शामिल करें।”
• “पासवर्ड रीसेट कार्यक्षमता के लिए यूनिट टेस्ट लिखें, सफलता और विफलता के दोनों मामलों को शामिल करते हुए।”
• “सभी टेस्ट चलाएँ और मुझे बताएं कि क्या कुछ विफल होता है। जो भी समस्याएँ मिलें, उन्हें ठीक करें।”
• “इस शाखा में बदलावों का सारांश बनाएं और 'उपयोगकर्ताओं के लिए ईमेल के माध्यम से पासवर्ड रीसेट जोड़ें' शीर्षक वाला एक पुल अनुरोध तैयार करें।”

बड़े स्तर पर सुधार (योजना और क्रमिक कोडबेस परिवर्तन)

बड़े रिफैक्टरिंग कार्यों के लिए, कोडेक्स-मैक्स एक अथक सहायक की तरह कार्य करता है जो बड़े कोडबेस में व्यापक बदलावों को मैप और निष्पादित कर सकता है। जटिल वास्तविक-विश्व कोड संशोधनों (जिसमें हजारों लाइनों के रिफैक्टरिंग के उदाहरण शामिल हैं) पर प्रशिक्षण के कारण, मॉडल परियोजना-व्यापी पैटर्न को समझने में उत्कृष्ट है। एक सामान्य कार्यप्रवाह में आप कोडेक्स से कोडबेस संरचना या "परियोजना मानचित्र" का विश्लेषण करने के लिए कह सकते हैं ताकि यह पहचाना जा सके कि किन चीजों को रिफैक्टरिंग की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, आप इसे एक अप्रचलित API के सभी उपयोगों को खोजने या एक उलझे हुए मॉड्यूल को साफ-सुथरे घटकों में पुनर्गठित करने का सुझाव देने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। कोडेक्स एक रिफैक्टरिंग योजना मंथन कर सकता है – यह कुछ इस तरह से प्रतिक्रिया दे सकता है "हमें data_processing.py को तीन मॉड्यूल में विभाजित करना चाहिए: पार्सिंग, ट्रांसफ़ॉर्मेशन और आउटपुट। फिर सभी इम्पोर्ट संदर्भों को तदनुसार अपडेट करें"। एक बार जब आप किसी योजना पर सहमत हो जाते हैं, तो कोडेक्स इसे चरण दर चरण लागू करना शुरू कर देता है। यह यांत्रिक परिवर्तनों (फ़ंक्शन्स का नाम बदलना, कोड स्थानांतरित करना, दर्जनों फाइलों में संदर्भ अपडेट करना) को संभालता है, इस दौरान परीक्षण सूट चलाकर किसी भी टूटने की पहचान करता है। कोडेक्स-मैक्स की ताकत है: यह रिफैक्टर के दौरान उत्पन्न किसी भी परीक्षण विफलता या एकीकरण मुद्दों को व्यवस्थित रूप से ठीक करता है, अनिवार्य रूप से तब तक प्रयास करता है जब तक कि संपूर्ण कोडबेस लगातार अपडेट नहीं हो जाता। यह एकल लंबे सत्र में हो सकता है – OpenAI ने कोडेक्स के आंतरिक उदाहरण देखे हैं, जो 7+ घंटे तक एक जटिल रिफैक्टर पर स्वतंत्र रूप से काम करते रहते हैं, लगातार संपादन और परीक्षण करते रहते हैं जब तक कि काम पूरा नहीं हो जाता। भारी काम के बाद, कोडेक्स अंतिम सफाई भी कर सकता है जैसे कि अब अप्रयुक्त कोड को हटाना या नई संरचना को प्रतिबिंबित करने के लिए दस्तावेज़ीकरण टिप्पणियों में सुधार करना। अंतिम परिणाम एक बड़े पैमाने पर बदलाव है (उदाहरण के लिए, सैकड़ों फाइलों को छूने वाला PR) जो न्यूनतम मानव मैनुअल प्रयास के साथ पूरा होता है, लेकिन फिर भी उच्च-स्तरीय निर्णयों के लिए आपकी मार्गदर्शन में।

इस वर्कफ़्लो के लिए उदाहरण कोडेक्स प्रॉम्प्ट्स:

• “src/ डायरेक्टरी का विश्लेषण करें और तंग युग्मन या कोड के क्षेत्रों की पहचान करें जिन्हें मॉड्यूलराइज किया जा सकता है।”
• “डेटा इनजेशन मॉड्यूल को सुधारने की योजना प्रस्तावित करें ताकि रखरखाव में सुधार हो सके (वर्तमान में यह एक बड़ा फ़ाइल है)।”
• “पहला कदम लागू करें: data_ingestion.py को ingest/parser.py और ingest/loader.py में विभाजित करें, सभी संदर्भों को अपडेट करें।”
• “इन परिवर्तनों के बाद पूरा परीक्षण सूट चलाएं। यदि कुछ भी विफल होता है, तो कारण पता करें और उसे ठीक करें।”
• “अब जब पुनर्संरचना हो गई है, किसी भी अप्रचलित फ़ंक्शन को हटा दें और नए मॉड्यूल संरचना का वर्णन करने के लिए README अपडेट करें।”

डीप डिबगिंग (बग रिपोर्ट से लेकर समाधान सत्यापन तक)

जब मुश्किल बग्स का पता लगाने की बात आती है, तो Codex-Max एक स्वचालित जासूस की तरह काम कर सकता है। इस कार्यप्रवाह में, मान लें कि एक महत्वपूर्ण परीक्षण विफल हो रहा है या एक उत्पादन बग की रिपोर्ट की गई है। आप Codex को बग के बारे में बताते हैं – यह उतना ही सरल हो सकता है जितना कि विफल परीक्षण का नाम या एक त्रुटि संदेश प्रदान करना। क्योंकि Codex एक अलग सैंडबॉक्स में कोड चला सकता है, यह परियोजना के प्रासंगिक हिस्से को निष्पादित करेगा ताकि समस्या को पुन: उत्पन्न किया जा सके और त्रुटि आउटपुट या स्टैक ट्रेस को कैप्चर किया जा सके। यहीं पर मॉडल की पुनरावृत्ति करने की क्षमता चमकती है: यह अनुमान लगाने के लिए रनटाइम जानकारी का उपयोग करता है कि क्या गलत हुआ। उदाहरण के लिए, यदि कोई NullPointerException फेंकता है, तो Codex कोड पथ का निरीक्षण कर सकता है और जाँच या आरंभ करने का सुझाव दे सकता है। आप Codex से अतिरिक्त लॉगिंग के साथ कोड को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए भी कह सकते हैं ताकि अधिक सुराग इकट्ठा किए जा सकें (जैसे "चेकआउट फ्लो के दौरान userId का मान ट्रेस करने के लिए डिबग प्रिंट्स जोड़ें")। प्रत्येक परिवर्तन के बाद, Codex यह देखने के लिए परीक्षण चलाता है कि क्या समस्या हल हो गई है। यह चक्र तब तक जारी रहता है – लॉग्स जोड़ना, आउटपुट की जांच करना, कोड संशोधित करना – जब तक कि मूल कारण की पहचान नहीं हो जाती और इसे ठीक नहीं किया जाता। एक प्रदर्शित परिदृश्य में, Codex ने एक पूरे कोडबेस को स्कैन किया ताकि एक बग को स्थानीयकृत किया जा सके, एक समाधान प्रस्तावित किया, और फिर किए गए परिवर्तनों का एक डिफ दिखाया, सभी एक मानव-नेतृत्व वाले कोड समीक्षा के समान तरीके से। पूरे प्रक्रिया के दौरान, यह डेवलपर को यह बताता है कि उसने क्या पाया और क्या किया (लॉग्स और फाइल डिफ्स के लिंक के साथ), ताकि आप समाधान को सत्यापित कर सकें। एक बार जब विफल परीक्षण पास हो जाता है और आप संतुष्ट हो जाते हैं, तो आप Codex से समाधान को एक कमिट या PR में बंडल करने के लिए कह सकते हैं। मूल रूप से, गहन डीबगिंग सत्रों के लिए, Codex-Max कोड को चलाने और फिर से चलाने का भारी काम संभालता है, जिससे आप समस्या को समझने और समाधान को सत्यापित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इस वर्कफ़्लो के लिए उदाहरण कोडेक्स प्रॉम्प्ट्स:

• “हमारा चेकआउट परीक्षण रुक-रुक कर विफल हो रहा है और एक शून्य संकेतक त्रुटि दे रहा है। कृपया परीक्षण सूट चलाएं और पता करें कि कौन सा परीक्षण विफल हो रहा है और क्यों।”
• “मुझे लॉग्स में orderId के शून्य होने की त्रुटि दिखाई दे रही है। PaymentProcessor में लॉगिंग डालें ताकि orderId के उपयोग से पहले उसे प्रिंट किया जा सके।”
• “नए लॉग्स के आधार पर, पता लगाएं कि orderId कहाँ सेट किया जाना चाहिए, और यदि यह गायब है तो प्रारंभिक सेटिंग को ठीक करें।”
• “सुनिश्चित करें कि अब सभी परीक्षण पास हो गए हैं, और बताएं कि बग क्या था और आपने इसे कैसे ठीक किया।”

फ्रंटएंड एंड-टू-एंड (डिज़ाइन से सुलभ UI तक)

Codex-Max सिर्फ बैकएंड कोड के लिए नहीं है - यह फ्रंट-एंड विकास में भी मदद कर सकता है, पहले डिजाइन स्केच से लेकर अंतिम पॉलिश इंटरफ़ेस तक। उदाहरण के लिए, एक वर्कफ़्लो पर विचार करें जहां एक डेवलपर के पास एक नई वेब पेज के लिए डिजाइन ब्रीफ या वायरफ़्रेम है। आप सचमुच Codex को डिजाइन दिखा सकते हैं: एक स्क्रीनशॉट या डिजाइन स्पेक इमेज संलग्न करें और इसे UI बनाने के लिए कहें। मॉडल "फ्रंट-एंड कार्यों पर एक विश्वसनीय साथी" है, जिसने डेस्कटॉप और मोबाइल दृश्य दोनों के लिए सौंदर्यपूर्ण, उत्तरदायी लेआउट बनाने की अपनी क्षमता में सुधार किया है। Codex HTML/CSS और संभवतः JavaScript उत्पन्न करेगा जो डिजाइन से मेल खाता है, प्रभावी रूप से दृश्य विशिष्टता को कोड में बदल देगा। अगला आता है UX पॉलिश - आपको कुछ संरेखण में गड़बड़ी दिखाई दे सकती है या स्टाइलिंग ब्रांड दिशानिर्देशों से पूरी तरह मेल नहीं खाती है। आप Codex को इसे सुधारने का निर्देश दे सकते हैं (उदाहरण के लिए: "हेडर में साइन-अप बटन थोड़ा गलत संरेखित है; कृपया CSS को सही करें ताकि यह केंद्रित हो")। अनोखे रूप से, Codex वास्तव में अपने क्लाउड वातावरण में एक हेडलेस ब्राउज़र को घुमा सकता है ताकि उसने जो पृष्ठ बनाया है उसे पूर्वावलोकन कर सके, जिससे वह स्वतः दृश्य मुद्दों को पकड़ सके। यह UI पर पुनरावृत्ति करेगा, मार्जिन, रंग आदि को समायोजित करेगा, और यहां तक कि आपको पृष्ठ के अद्यतन संस्करण का स्क्रीनशॉट भी प्रदान कर सकता है ताकि उसकी उपस्थिति की पुष्टि हो सके। अंत में, आप Codex से एक पहुंच पास करने के लिए कह सकते हैं। यह गायब alt टेक्स्ट, ARIA लेबल, उचित हेडिंग संरचना, रंग विपरीत मुद्दों आदि की जांच कर सकता है, फिर उन्हें सुधारने के लिए कोड में संशोधन कर सकता है। परिणामस्वरूप, उच्च-स्तरीय डिजाइन ब्रीफ से शुरू होकर Codex-Max एक फ्रंट-एंड बनाने में मदद करता है जो न केवल कार्यात्मक और स्टाइल किया गया है, बल्कि UX सर्वोत्तम प्रथाओं और पहुंच मानकों का भी पालन करता है। और अन्य वर्कफ़्लो की तरह, एक बार फीचर तैयार हो जाने पर, Codex आपके लिए समीक्षा के लिए HTML/CSS/JS को बंडल कर सकता है और अंतिम UI के स्क्रीनशॉट के साथ एक पुल अनुरोध बना सकता है।

इस वर्कफ़्लो के लिए उदाहरण कोडेक्स प्रॉम्प्ट्स:

• “यहाँ हमारे नए लैंडिंग पेज डिज़ाइन की एक छवि है (संलग्न)। कृपया इस डिज़ाइन के लिए HTML और CSS उत्पन्न करें।”
• “आपने जो लेआउट बनाया है वह करीब है, लेकिन हीरो सेक्शन का बैकग्राउंड फुल-ब्लीड नहीं है। हेडर को पूरी चौड़ाई में खींचने के लिए CSS समायोजित करें।”
• “सुनिश्चित करें कि साइट मोबाइल-फ्रेंडली है: क्या आप नेविगेशन मेनू को छोटे स्क्रीन पर बर्गर मेनू में बदल सकते हैं?”
• “पृष्ठ को एक्सेसिबिलिटी मुद्दों के लिए जांचें और जो भी मिलें उन्हें ठीक करें (ARIA लेबल जोड़ें, वैकल्पिक टेक्स्ट, आवश्यकतानुसार रंग कंट्रास्ट सुधारें)।”

इनमें से प्रत्येक उदाहरण कार्यप्रवाह दिखाता है कि कोडेक्स-मैक्स को दैनिक विकास गतिविधियों में कैसे बुना जा सकता है। प्राकृतिक भाषा संकेतों को समझकर और उन्हें एक सुरक्षित, नियंत्रित वातावरण में निष्पादित करके, यह उन कार्यों को तेज कर देता है जो सामान्यतः घंटों या दिनों का समय लेते हैं। विंडोज़ पर पावरशेल स्क्रिप्ट्स के साथ कोड लिखने से लेकर बड़े सिस्टम को पुनर्गठित करने, जटिल मुद्दों को डिबग करने और उपयोगकर्ता इंटरफेस तैयार करने तक – कोडेक्स-मैक्स एक बहुमुखी एआई डेवलपर के रूप में कार्य करता है जो उत्पादन क्षमता को बढ़ाता है, जबकि डेवलपर्स को रचनात्मक और महत्वपूर्ण निर्णयों पर नियंत्रण में रखता है। उचित मार्गदर्शन और निगरानी के साथ, यह एक मेहनती कनिष्ठ इंजीनियर की तरह है जो 24/7 उस किसी भी कार्य पर काम करता है जिसे आप सौंपते हैं। इसका शुद्ध प्रभाव एक तेज़, अधिक सुचारू इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह है जो मानव डेवलपर्स को दिलचस्प समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने देता है जबकि एआई सामान्य कार्य और श्रमसाध्य कार्य संभालता है।

GPT‑5.1‑Codex‑Max के साथ शुरुआत

अपने वातावरण में Codex‑Max को सक्षम करना

GPT‑5.1‑Codex‑Max का उपयोग शुरू करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास OpenAI के Codex प्लेटफ़ॉर्म तक पहुँच है। यह मॉडल सभी ChatGPT Plus, Pro, Business, Education, और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए Codex (CLI, IDE एक्सटेंशन, क्लाउड UI, और कोड समीक्षा उपकरण) के माध्यम से उपलब्ध है। एक बार जब आप एक समर्थित योजना पर हों, तो Codex‑Max को सक्षम करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

1. Codex CLI इंस्टॉल या अपडेट करें: OpenAI Codex एजेंट्स के लिए एक CLI प्रदान करता है। इसे npm के माध्यम से इंस्टॉल करने के लिए अपने टर्मिनल में npm i -g @openai/codex चलाएँ openai.com। यदि आपके पास पहले से है, तो इसे नवीनतम संस्करण में अपडेट करें codex update के साथ ताकि यह GPT‑5.1‑Codex‑Max को सपोर्ट करे।
2. OpenAI के साथ प्रमाणित करें: अपने OpenAI API कुंजी या ChatGPT साख का उपयोग करके लॉग इन करें। उदाहरण के लिए, CLI के लिए अपनी API कुंजी को सुरक्षित रूप से स्टोर करने के लिए codex auth login चलाएँ।
3. मॉडल चयन की पुष्टि करें: अपडेट के बाद, GPT‑5.1‑Codex‑Max आपके Codex CLI कॉन्फ़िगरेशन में डिफ़ॉल्ट मॉडल होना चाहिए। आप codex config model चलाकर पुष्टि कर सकते हैं - इसे सक्रिय मॉडल के रूप में gpt-5.1-codex-max सूचीबद्ध होना चाहिए। (यदि आवश्यक हो, तो आप इसे प्रति सत्र एक फ्लैग या कॉन्फ़िग के साथ स्पष्ट रूप से सेट कर सकते हैं।) समर्थित IDE एक्सटेंशंस (जैसे VS Code या JetBrains) में, नवीनतम Codex प्लगइन इंस्टॉल करें और एक्सटेंशन सेटिंग्स में GPT‑5.1‑Codex‑Max को डिफ़ॉल्ट AI मॉडल के रूप में चुनें।

सेट अप करने के बाद, आप अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में एक नया Codex सत्र शुरू कर सकते हैं और प्राकृतिक भाषा के आदेश जारी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपके रिपॉजिटरी के अंदर टर्मिनल में, आप चला सकते हैं:

cd my-large-codebase codex session new

यह आपके कोडबेस से जुड़ा एक एजेंट सत्र शुरू करता है। CLI स्वचालित रूप से इस सत्र के लिए GPT‑5.1‑Codex‑Max का उपयोग करेगा। आप फिर एक उच्च-स्तरीय निर्देश टाइप कर सकते हैं जैसे:

पूरे प्रमाणीकरण मॉड्यूल को OAuth 2.1 के साथ रिफ्रेश टोकन रोटेशन का उपयोग करने के लिए पुनर्संरचना करें, सभी निर्भरताओं को अपडेट करें और व्यापक परीक्षण जोड़ें।

Codex एजेंट आपके रिपॉजिटरी का विश्लेषण करेगा और कोड परिवर्तनों (डिफ्स के रूप में) का प्रस्ताव करेगा, परीक्षण चलाएगा, और प्रमाणीकरण मॉड्यूल के अपडेट और सभी परीक्षण पास होने तक किसी भी विफलताओं को पुनरावृत्तिपूर्वक ठीक करेगा। नए संकुचन तंत्र के लिए धन्यवाद, Codex‑Max बहुत बड़े कोडबेस (मिलियनों टोकन) को बिना इस प्रक्रिया के दौरान संदर्भ खोए संभाल सकता है।

अगर आप एक IDE में काम करना पसंद करते हैं, तो यह प्रक्रिया और भी सहज हो जाती है। OpenAI के आधिकारिक Codex IDE एक्सटेंशन आपको सीधे अपने संपादक में GPT‑5.1‑Codex‑Max के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देते हैं। मार्केटप्लेस से एक्सटेंशन इंस्टॉल करने और मॉडल को Codex‑Max पर सेट करने की पुष्टि के बाद, आप AI-सहायता प्राप्त सुविधाओं जैसे इनलाइन कोड सुझाव, ऑन-डिमांड कोड जनरेशन और स्वचालित पुल अनुरोध निर्माण का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, VS Code में आप कोड के एक ब्लॉक को हाइलाइट कर सकते हैं और पूछ सकते हैं, “इस फ़ंक्शन के प्रदर्शन को अनुकूलित करें।” मॉडल इन-लाइन एक बेहतर कार्यान्वयन सुझाएगा। आप एजेंट से एक नई सुविधा को लागू करने के लिए चैट या कमांड पैलेट इंटरफ़ेस के माध्यम से भी पूछ सकते हैं; Codex‑Max तब आवश्यक कोड परिवर्तनों को उत्पन्न करेगा, संभवतः आवश्यकता अनुसार नई फाइलें या फ़ंक्शन बना सकता है। आधुनिक एक्सटेंशन यहां तक ​​कि “स्वायत्त PR जनरेशन” का समर्थन करते हैं, जिसका अर्थ है कि AI आपके लिए स्वचालित रूप से एक नई गिट शाखा पर परिवर्तनों का एक पूरा सेट ड्राफ्ट कर सकता है और एक पुल अनुरोध खोल सकता है – जिसके बाद आप परिवर्तनों की समीक्षा और मर्ज कर सकते हैं।

(नोट: नवंबर 2025 तक, GPT‑5.1‑Codex‑Max को Codex वातावरण (CLI, IDE, क्लाउड) में तैनात किया गया है और इसे डिफॉल्ट Codex मॉडल के रूप में सेट किया गया है। इस मॉडल के लिए API एक्सेस की योजना है लेकिन यह अभी तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है, इसलिए आप अभी Codex इंटरफेस का उपयोग करेंगे। OpenAI ने संकेत दिया है कि API समर्थन जल्द ही आ रहा है।)

Codex‑Max के साथ अच्छी तरह काम करने वाले प्रॉम्प्टिंग पैटर्न

सही प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों का उपयोग करने से GPT‑5.1‑Codex‑Max के साथ आपके परिणामों में उल्लेखनीय सुधार होगा। यह मॉडल अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक “बुद्धिमान” और स्वायत्त है, लेकिन इसे संरचित प्रॉम्प्ट और स्पष्ट निर्देशों के साथ मार्गदर्शन करना अभी भी महत्वपूर्ण है। यहाँ कुछ प्रॉम्प्टिंग पैटर्न और सर्वोत्तम अभ्यास दिए गए हैं जिन पर Codex‑Max अच्छी प्रतिक्रिया देता है:

• योजना → कार्यान्वयन → परीक्षण → पुनर्गठन लूप्स: जटिल कार्यों को एक तार्किक अनुक्रम में विभाजित करें। उदाहरण के लिए, आप पहले एजेंट से योजना बनाने या अपनी दृष्टिकोण को छद्म-कोड या बुलेट पॉइंट्स में प्रस्तुत करने के लिए कह सकते हैं। एक बार जब आप योजना को अनुमोदित कर देते हैं, तो इसे कोड लागू करने के लिए कहें। इसके बाद, इसे नए कोड का परीक्षण करने का निर्देश दें (Codex‑Max परीक्षण चला सकता है या अंतर्निहित परीक्षण रनर का उपयोग कर सकता है)। अंत में, यदि कोई समस्या पाई जाती है, तो इसे पुनर्गठित या बग ठीक करने दें। यह आवर्ती लूप बेहतर निगरानी सुनिश्चित करता है और आपको जल्दी गलतियों को पकड़ने की अनुमति देता है। निष्पादन से पहले चरण-दर-चरण योजना के लिए स्पष्ट रूप से प्रॉम्प्ट करके, आप AI को अपनी दृष्टिकोण और तर्क को उजागर करने का मौका देते हैं, जिससे इसे समीक्षा करना आसान हो जाता है या कोडिंग शुरू होने से पहले योजना को समायोजित करना। यह विधि मॉडल की बहु-चरण की समस्याओं के माध्यम से तर्क करने की ताकत का लाभ उठाती है और आमतौर पर अधिक विश्वसनीय परिणाम देती है।
• संरचित, पदानुक्रमित प्रॉम्प्ट्स: GPT‑5.1‑Codex‑Max को अच्छी तरह से संरचित इनपुट दिए जाने पर उत्कृष्टता मिलती है। अपनी अनुरोधों को स्पष्ट लक्ष्यों, बाधाओं, और क्रमबद्ध चरणों के साथ फ्रेम करें। उदाहरण के लिए, एक अस्पष्ट "मुझे एक वेबसाइट बनाएं" के बजाय, आप निर्दिष्ट कर सकते हैं: “लॉगिन फॉर्म के साथ एक सिंगल-पेज React एप्लिकेशन बनाएं। ऐप में शामिल होना चाहिए: (1) ईमेल और पासवर्ड के लिए फॉर्म सत्यापन, (2) उत्तरदायी डिज़ाइन, और (3) लॉगिन घटक के लिए यूनिट परीक्षण।” चेकलिस्ट या क्रमांकित आवश्यकताओं को प्रदान करने से मॉडल को प्रत्येक स्वीकृति मानदंड पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है। वास्तव में, Codex‑Max को पदानुक्रमित निर्देशों और बुलेट-पॉइंटेड विवरणों का जवाब देने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। अपने प्रॉम्प्ट में सुविधाओं की सूचियों या एक “टू-डू” सूची का उपयोग करने से एजेंट किसी भी आवश्यकता को नजरअंदाज नहीं करता है। उदाहरण के लिए, आप प्रॉम्प्ट में लिख सकते हैं: “आवश्यकताएँ: 1. OAuth2 लॉगिन प्रवाह लागू करें, 2. सत्र टोकन स्वचालित रूप से रिफ्रेश हो, 3. सभी लॉगिन प्रयासों को लॉग करें।” मॉडल तब सूचीबद्ध सभी बिंदुओं को पूरा करने का प्रयास करेगा।
• चेकलिस्ट और स्वीकृति मानदंडों का उपयोग करें: ऊपर के संबंध में, अपने प्रॉम्प्ट को एक मिनी-स्पेक की तरह मानें। स्वीकृति मानदंड शामिल करना (जैसे “सभी यूनिट परीक्षण पास होने चाहिए,” “कोड को PEP8 शैली का पालन करना चाहिए,” “फंक्शन X का रनटाइम O(n) या बेहतर होना चाहिए।”) Codex‑Max को न केवल कोड लिखने के लिए मार्गदर्शन करता है, बल्कि उन शर्तों को सत्यापित भी करता है। मॉडल लाइंटर्स, फॉर्मेटर्स, या परीक्षणों को अपने उपकरण के हिस्से के रूप में चला सकता है, इसलिए यदि आप इसे “पूरी तरह से” की परिभाषा बताते हैं, तो वह अपने आप उन बक्सों को चेक करने की कोशिश करेगा। इस अभ्यास से अपूर्ण या निम्न गुणवत्ता के आउटपुट की संभावना कम होती है।
• तकनीकी संदर्भ के साथ प्राकृतिक भाषा: आप Codex‑Max से बातचीत कर सकते हैं, लेकिन जब आवश्यक हो तो विशिष्ट बनें। उदाहरण के लिए, “इस फंक्शन को सुधारें” के बजाय कहें “इस calculateRoutes() फंक्शन को गति और स्पष्टता के लिए अनुकूलित करें; गतिशील प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण का उपयोग करने पर विचार करें।” मॉडल उच्च-स्तरीय इरादे और तकनीकी संकेतों को समझने में कुशल है। फाइल नाम जैसी संदर्भ प्रदान करना या आप जिस कोड की ओर इशारा कर रहे हैं उसका एक स्निपेट दिखाना भी मदद कर सकता है, क्योंकि Codex‑Max के पास CLI/IDE वातावरण में पूर्ण परियोजना जागरूकता होती है।

एक और शक्तिशाली पैटर्न है Codex-Max के अपने टूल्स का लाभ उठाना। यह AI शेल कमांड चला सकता है, कोड चला सकता है, फाइलें पढ़ सकता है, और CLI एजेंट में ऑपरेट करते समय और भी बहुत कुछ कर सकता है। इसका मतलब है कि आपके प्रॉम्प्ट में ऐसे निर्देश शामिल हो सकते हैं जो एजेंट को इन टूल्स का उपयोग करने का कारण बनते हैं। उदाहरण के लिए: “टेस्ट सुइट चलाएं और किसी भी असफलता की रिपोर्ट करें, फिर उन असफलताओं को ठीक करने के लिए कोड अपडेट करें।” मॉडल वास्तव में आंतरिक रूप से टेस्ट रनर को कॉल करेगा, परिणाम देखेगा, और तदनुसार पुनरावृत्ति करेगा। हमेशा इन निर्देशों को स्पष्ट रूप से और एक बार में एक ही दें (एजेंट पिछले कमांड को याद रखेगा क्योंकि इसमें लगातार संदर्भ होता है, खासकर अब जब यह लंबे सत्रों में संदर्भ को संक्षिप्त और स्थानांतरित कर सकता है)।

पहले दिन से ही गार्डरेल्स और सर्वोत्तम प्रथाएं

GPT-5.1-Codex-Max अत्यंत सक्षम है, लेकिन इसे प्रभावी (और सुरक्षित) तरीके से अपने विकास वर्कफ़्लो में उपयोग करने के लिए, आपको शुरुआत से ही गार्डरेल्स और सर्वोत्तम प्रथाएं लागू करनी चाहिए। निम्नलिखित दिशानिर्देशों पर विचार करें:

• विचार करने का प्रयास – मध्यम से शुरू करें, जरूरत पड़ने पर बढ़ाएं: Codex‑Max आपको “विचार करने का प्रयास” कॉन्फ़िगर करने देता है, जो नियंत्रित करता है कि मॉडल आउटपुट देने से पहले कितनी देर “सोचता” है। डिफ़ॉल्ट मध्यम प्रयास है, जो रोजमर्रा के कार्यों के लिए गति, लागत और सटीकता के बीच आमतौर पर सबसे अच्छा संतुलन है। OpenAI की रिपोर्ट है कि मध्यम प्रयास पर Codex‑Max वास्तव में पुरानी GPT-5.1 Codex की तुलना में कई कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन करता है, साथ ही यह ~30% कम टोकन का उपयोग करता है (इसके दक्षता सुधार के कारण)। आपको अधिकांश प्रॉम्प्ट के लिए मध्यम से शुरुआत करनी चाहिए। यदि कार्य विशेष रूप से जटिल है या मॉडल का पहला प्रयास पर्याप्त नहीं है, तो आप अधिक गहन विचार के लिए उच्च या अतिरिक्त-उच्च (xhigh) प्रयास को बढ़ा सकते हैं। नया xhigh मोड मॉडल को योजना और चिंतन पर अधिक टोकन खर्च करने देता है, जो बहुत कठिन या खुले-समाप्त समस्याओं पर इसकी सफलता दर को बढ़ा सकता है। ध्यान रखें कि xhigh धीमा होगा और अधिक टोकन खर्च करेगा – इसका उपयोग केवल तभी करें जब आवश्यक हो। आप CLI में एक सरल कमांड के साथ इस सेटिंग को बदल सकते हैं (उदाहरण के लिए, codex config reasoning_effort xhigh का उपयोग करके उच्चतम प्रयास मोड सक्षम करें)। एक सामान्य नियम के रूप में, मध्यम से शुरू करें, परिणाम का मूल्यांकन करें, और यदि आपको अगले प्रयास में मॉडल को गहराई से खोदने की आवश्यकता है तो प्रयास बढ़ाएं।
• प्रत्येक सत्र को एकल परियोजना या कार्य तक सीमित करें: एक AI एजेंट से सब कुछ संभलवाने का लालच हो सकता है, लेकिन आप Codex‑Max को एक कोडबेस या उद्देश्य पर एक समय पर केंद्रित करके बेहतर परिणाम प्राप्त करेंगे। अलग-अलग परियोजनाओं को अलग-अलग सत्रों में रखें (या यहां तक कि अलग-अलग सैंडबॉक्स वातावरण में) ताकि संदर्भ को अप्रासंगिक जानकारी से अव्यवस्थित न किया जा सके। उदाहरण के लिए, यदि आप दो विभिन्न रिपॉजिटरी पर काम कर रहे हैं, तो एक संयुक्त सत्र के बजाय दो अलग-अलग Codex सत्र चलाएं। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल का संदर्भ (यहां तक कि संपीड़न के साथ भी) प्रासंगिक कोड और आवश्यकताओं पर केंद्रित रहता है, जो सटीकता में सुधार करता है। इसी तरह, सत्र शुरू करते समय, एजेंट के लिए संदर्भ के रूप में परियोजना या वर्तमान कार्य का एक संक्षिप्त सारांश दें (आप लक्ष्य का वर्णन करने वाली एक छोटी README अंश या टिप्पणी शामिल कर सकते हैं)। यह AI को उन्मुख करता है और सत्र के लिए एक प्राइमर के रूप में कार्य करता है।
• प्रमाणीकरण के लिए संस्करण नियंत्रण और CI/CD का उपयोग करें: Codex‑Max के साथ अपने कोड में एक मानव योगदानकर्ता के रूप में व्यवहार करें: जो कुछ भी वह लिखता है उसे परीक्षण और समीक्षा किया जाना चाहिए। AI द्वारा प्रस्तावित परिवर्तनों को कैप्चर करने के लिए हमेशा संस्करण नियंत्रण (git) का उपयोग करें। वास्तव में, Codex‑Max अक्सर अपने आउटपुट को कमिट डिफ्स या पुल अनुरोधों के रूप में संरचित करता है। इन्हें मुख्य ब्रांच में मर्ज करने से पहले, परिवर्तनों पर अपने परीक्षण सूट और स्थिर विश्लेषण टूल (लिंटर्स, प्रकार चेकर्स, आदि) चलाएं। किसी भी AI-जनित पुल अनुरोध के लिए निरंतर एकीकरण (CI) जांच स्थापित करना एक सर्वोत्तम प्रथा है। उदाहरण के लिए, आप एक GitHub Action सेट कर सकते हैं जो AI के PR पर Codex‑Max के साथ codex review pr को ट्रिगर करता है या आपके परीक्षण सूट को स्वचालित रूप से चलाता है। यह जल्द ही मुद्दों को ध्वजांकित करता है और सुनिश्चित करता है कि बिना उचित प्रमाणीकरण के कुछ भी तैनात नहीं होता है। OpenAI विशेष रूप से मानव पर्यवेक्षण के महत्व पर जोर देता है भले ही Codex कोडिंग को स्वचालित करता है; डेवलपर्स को AI के लॉग, टूल आउटपुट, और कोड डिफ़ की समीक्षा करनी चाहिए परिवर्तनों को स्वीकृत करने से पहले। GPT-5.1-Codex-Max को एक उत्साही जूनियर डेवलपर के रूप में सोचें – यह तेज़ी से काम करता है और कोड का मसौदा तैयार कर सकता है, लेकिन एक वरिष्ठ इंजीनियर (आप या आपकी टीम) को काम की निगरानी करनी चाहिए। सभी AI-जनित कोड को CI परीक्षणों और कोड समीक्षा को पास करने की आवश्यकता करके, आप एक सुरक्षा जाल स्थापित करते हैं जो गलतियों या सुरक्षा मुद्दों को पकड़ता है।
• Codex सैंडबॉक्स और अनुमतियों का लाभ उठाएं: डिफ़ॉल्ट रूप से, Codex एजेंट एक प्रतिबंधित सैंडबॉक्स वातावरण में चलते हैं। AI अपनी कार्यशील निर्देशिका में फ़ाइलें पढ़ और लिख सकता है और कोड निष्पादित कर सकता है, लेकिन जब तक आप इसे स्पष्ट रूप से सक्षम नहीं करते हैं, तब तक उसके पास नेटवर्क एक्सेस नहीं है। विशेष रूप से शुरू करते समय इन डिफ़ॉल्ट प्रतिबंधों को बनाए रखना बुद्धिमानी है। इंटरनेट एक्सेस को अस्वीकार करना एजेंट को बाहरी स्रोतों से अप्रयुक्त कोड या डेटा खींचने से रोकता है (जो सुरक्षा या अनुपालन जोखिम पैदा कर सकता है, या यदि यह दुर्भावनापूर्ण सामग्री पढ़ता है तो प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन हमले शुरू कर सकता है)। इसी तरह, फ़ाइल-सिस्टम सैंडबॉक्स किसी भी संभावित विनाशकारी क्रियाओं को सीमित करता है। केवल तभी एजेंट की अनुमतियों को विस्तृत करें जब बिल्कुल आवश्यक हो और यदि आप उस कोड पर भरोसा करते हैं जिसके साथ वह बातचीत करेगा।
• महत्वपूर्ण तैनाती के लिए मानव-इन-द-लूप बनाए रखें: चाहे Codex‑Max कितना भी उन्नत क्यों न हो, आपको इसे उत्पादन तैनाती या सुरक्षा-महत्वपूर्ण कोड परिवर्तनों के साथ आँख बंद करके भरोसा नहीं करना चाहिए। कोड के लाइव होने से पहले हमेशा एक मानव द्वारा इसकी समीक्षा करें। OpenAI GPT-5.1-Codex-Max को “अतिरिक्त समीक्षक, मानव समीक्षाओं के लिए प्रतिस्थापन नहीं” के रूप में मानने की सिफारिश करता है। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि भले ही एजेंट कहे कि सभी परीक्षण पास हो गए और यह “अच्छा दिखता है,” एक टीम सदस्य को डिफ पर एक त्वरित विवेकपूर्ण जांच करनी चाहिए। यह दोहरी-नियंत्रण दृष्टिकोण AI गति को मानव निर्णय के साथ जोड़ता है, जिससे एक खराब बग या भेद्यता के फिसलने की संभावना बहुत कम हो जाती है। Codex का उपयोग करने वाली कई टीमें इस नीति को अपनाती हैं कि AI पुल अनुरोध खोल सकता है लेकिन उन्हें मर्ज नहीं कर सकता; एक मानव को साइन ऑफ करना चाहिए।

पहले दिन से ही इन गार्डरेल्स को लागू करके, आप एक विकास कार्यप्रवाह बनाते हैं जहाँ GPT‑5.1-Codex-Max एक उत्पादकता बढ़ाने वाला उपकरण बन सकता है, जबकि जोखिमों को कम कर सकता है। जैसे-जैसे आप सहज होते जाते हैं, आप धीरे-धीरे प्रतिबंधों को कम कर सकते हैं या एजेंट को अधिक स्वतंत्रता दे सकते हैं, लेकिन हमेशा एक नियंत्रित और मापित तरीके से। सही अभ्यासों के साथ, Codex‑Max एक शक्तिशाली साथी बन जाता है जो कोड लिखता है, बग्स को ठीक करता है, और विचार उत्पन्न करता है - सब आपके अंतिम मार्गदर्शन के तहत।

GPT‑5.1‑Codex‑Max के साथ एजेंटिक कोडिंग का भविष्य

अधिक सामान्य AI की ओर कदम बढ़ाने के लिए दीर्घकालिक एजेंट

GPT‑5.1‑Codex‑Max की शुरुआत AI-सहायता प्राप्त सॉफ़्टवेयर विकास में एक मोड़ का संकेत देती है। पहली बार, लंबी-अवधि कोडिंग एजेंट केवल शोध प्रोटोटाइप नहीं हैं, बल्कि वास्तविक, उपयोगकर्ता-सामने वाले उत्पाद हैं। Codex‑Max की कई संदर्भ विंडो पर सुसंगत कार्य करने और कई घंटे (यहाँ तक कि कई दिन) कोडिंग सत्र को बनाए रखने की क्षमता अधिक सामान्य AI एजेंटों के भविष्य की एक झलक है। आंतरिक परीक्षणों में, इस मॉडल ने 24 घंटे से अधिक एकल जटिल कार्य पर स्वायत्त रूप से सफलतापूर्वक चलाया है - कुछ ऐसा जो पहले के GPT मॉडल के साथ व्यावहारिक रूप से कभी नहीं सुना गया था। यह इसे संकुचन तंत्र के माध्यम से प्राप्त करता है, जो इसे अपने संदर्भ को संक्षेप में करने और सामान्य स्मृति सीमाओं को पार करते हुए महत्वपूर्ण जानकारी को आगे बढ़ाने की अनुमति देता है। मूल रूप से, GPT‑5.1‑Codex‑Max 8K या 32K टोकन विंडो को सारांशित और स्थिति बनाए रखने के द्वारा जोड़ सकता है, जिससे यह लाखों टोकन शामिल करने वाले प्रोजेक्ट्स को संभालने में सक्षम होता है बिना बातचीत का धागा खोए।

यह महत्वपूर्ण क्यों है? क्योंकि कोडिंग एजेंटों में दीर्घकालिक स्वायत्तता अधिक सामान्य AI क्षमताओं की ओर एक कदम है। यदि एक AI कई घंटों तक एक जटिल कोडिंग प्रोजेक्ट को अंत-से-अंत तक प्रबंधित कर सकता है – योजना बनाना, कोडिंग करना, परीक्षण करना, डिबगिंग करना और पुनरावृत्ति करना – तो समान आर्किटेक्चर अन्य क्षेत्रों में दीर्घावधि कार्यों को भी संभाल सकते हैं। OpenAI के शोधकर्ता Codex‑Max की विस्तारित संगति को “अधिक सामान्य, विश्वसनीय AI सिस्टम की दिशा में एक आधारभूत कदम” के रूप में देखते हैं। यह लगातार तर्क में प्रगति को दर्शाता है: मॉडल एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए उस पर विधिपूर्वक कार्य कर सकता है, भले ही समय के साथ विवरण बदलते रहें। यह एक विशेषता है जो हम मानव पेशेवरों या संभावित कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) में उम्मीद करते हैं – केवल एक एकल प्रश्न का उत्तर नहीं, बल्कि एक प्रोजेक्ट को पूरा करना।

एक इंजीनियरिंग दृष्टिकोण से, एक AI एजेंट का होना जो बिना मानव हस्तक्षेप के 24 घंटे लगातार काम कर सकता है, क्रांतिकारी है। यह "पेयर प्रोग्रामर" की अवधारणा को कुछ हद तक एक स्वायत्त जूनियर डेवलपर के करीब ला देता है जिसे आप शाम को एक कार्य सौंप सकते हैं और अगली सुबह एक ड्राफ्ट कार्यान्वयन प्राप्त कर सकते हैं। हम AI को कोडिंग ऑटोकम्प्लीट से एक सच्चे कोडिंग सहकर्मी में बदलने की दिशा में बढ़ रहे हैं। यह परिवर्तन व्यापक प्रभाव डालेगा:

• सॉफ्टवेयर विकास भूमिकाएँ: जैसे-जैसे AI एजेंट कोडिंग के अधिकतर काम को संभालते हैं, मानव डेवलपर्स की भूमिकाएँ उच्च-स्तरीय डिज़ाइन, निगरानी और एकीकरण कार्यों की ओर स्थानांतरित हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक मानव को अधिक समय आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने, AI योगदान की समीक्षा करने, और जटिल मामलों को संभालने में बिताना पड़ सकता है, बजाय इसके कि सामान्य कोड लिखने में। जूनियर डेवलपर्स पहले AI आउटपुट को प्रबंधित और सुधारना सीखकर शामिल हो सकते हैं। टीमों में नए भूमिकाएँ जैसे “AI सॉफ्टवेयर पर्यवेक्षक” या “प्रॉम्प्ट इंजीनियर” भी हो सकती हैं। विशेषकर, OpenAI का अपना आंतरिक अनुभव बताता है: उनके 95% इंजीनियर अब साप्ताहिक रूप से Codex का उपयोग करते हैं, और उन टीमों ने AI सहायता के साथ ~70% अधिक पुल अनुरोध भेजे हैं। यह सुझाव देता है कि डेवलपर्स अधिक कोड की समीक्षा और परिष्करण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, बजाय इसके कि सब कुछ खरोंच से हाथ से कोडिंग करें।
• प्रोजेक्ट प्रबंधन और समयसीमा: AI एजेंटों के दिन-रात कार्य करने की क्षमता के साथ, प्रोजेक्ट प्रबंधन के कुछ पहलू बदल सकते हैं। कुछ कार्यों के लिए टर्नअराउंड समय छोटा हो सकता है – एक AI संभवतः सप्ताहांत में एक फीचर को क्रंच कर सकता है जिसे मानव टीम को 9-से-5 सप्ताह काम करने में लगेगा। हालांकि, पीएम को AI-उत्पादित कोड की सावधानीपूर्वक परीक्षण और समीक्षा के लिए समय का ध्यान रखना होगा। समय सारणियाँ अधिक लचीली हो सकती हैं, तेजी से पुनरावृत्तियाँ होती हैं लेकिन गुणवत्ता आश्वासन चरण और भी महत्वपूर्ण हो जाते हैं। प्रबंधक कार्यों को अलग तरह से आवंटित कर सकते हैं, AI एजेंटों को अच्छी तरह से परिभाषित मॉड्यूल लागू करने के लिए असाइन कर सकते हैं, जबकि मानव अस्पष्ट या महत्वपूर्ण-पथ आइटम से निपटते हैं। कुल मिलाकर, कई प्रोजेक्ट्स के लिए विकास चक्र तेजी से हो सकते हैं, जैसा कि प्रारंभिक अपनाने वाले आंकड़ों में प्रति इंजीनियर बढ़े हुए PRs से संकेत मिलता है। फिर भी, योजना में नए चेकपॉइंट्स शामिल होंगे (जैसे, “AI कोडिंग चरण पूरा – अब मानव समीक्षा चरण”).
• टीम संरचना और कार्यप्रवाह: हम संभवतः टीमों को देखेंगे जहाँ प्रत्येक मानव डेवलपर एक या एक से अधिक AI एजेंटों के साथ काम करता है। 10 लोगों की टीम के बजाय, आपके पास 5 लोगों की टीम हो सकती है जो 5 AI कोडर्स द्वारा समर्थित हो। मानव डेवलपर्स फीचर्स डिज़ाइन करने में सहयोग करेंगे और फिर AI को कार्यान्वयन विवरण सौंपेंगे, जैसे कि एक प्रशिक्षु या जूनियर डेवलपर्स की टीम का नेतृत्व करना। कार्य इस प्रकार संरचित हो सकते हैं कि एक AI स्टैक की एक परत को संभाले (जैसे, यूनिट टेस्ट, सामान्य कोड, या दस्तावेज़ीकरण लिखना), इंसानों को जटिल वास्तुकला या रचनात्मक समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करते हुए। इसके अलावा, कार्यप्रवाह हर कदम पर AI को शामिल करेगा: AI द्वारा स्वचालित कोड समीक्षाएँ, AI-चालित परीक्षण, आदि, जिसका अर्थ है मानव और AI योगदानों के बीच लगातार फीडबैक लूप्स। जैसे-जैसे AI एजेंट दीर्घकालिक कार्यों को संभालते हैं, मानव टीम सदस्य परियोजना पर्यवेक्षक और संपादक की तरह अधिक बन जाते हैं, जैसा कि AI कार्य के “पर्यवेक्षक, लेखा परीक्षक, और अंतिम अनुमोदक” के रूप में मनुष्यों के उभरते प्रतिमान से देखा जाता है। यह सहयोगी मॉडल उत्पादकता को बढ़ा सकता है लेकिन डेवलपर्स को AI आउटपुट का मार्गदर्शन और QA करने में कुशलता विकसित करना आवश्यक होगा।

संक्षेप में, GPT‑5.1‑Codex‑Max यह दर्शाता है कि AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक बार की सुझावों से आगे कैसे भाग ले सकता है। यह दिखाता है कि सही तंत्र (जैसे संक्षेपण और उपकरण एकीकरण) के साथ, AI विकास कार्यप्रवाह के महत्वपूर्ण हिस्सों को निष्पादित कर सकता है। यह उस भविष्य की ओर संकेत करता है जहाँ कोडिंग एजेंट पूरे उपयोगकर्ता कथाओं या बग फिक्स को संपूर्ण रूप से निपटा सकते हैं। जबकि मानव विशेषज्ञता आवश्यक बनी रहती है, श्रम का संतुलन अगले कुछ वर्षों में उल्लेखनीय रूप से बदल सकता है, मानव–AI विकास टीमों के एक युग की शुरुआत करते हुए।

आगे क्या देखें

GPT‑5.1‑Codex‑Max केवल शुरुआत है। निकट भविष्य में, हम कई विकास और मील के पत्थर की उम्मीद कर सकते हैं जो एजेंटिक कोडिंग को और आगे बढ़ाएंगे:

• विस्तृत API उपलब्धता: फिलहाल, Codex‑Max केवल OpenAI के अपने इंटरफेस के माध्यम से उपलब्ध है, लेकिन कई लोग सीधे API एक्सेस की उम्मीद कर रहे हैं। OpenAI ने संकेत दिया है कि API सपोर्ट जल्द ही आ रहा है। एक बार उपलब्ध होने पर, यह डेवलपर्स को अपने टूल्स, CI पाइपलाइनों और कस्टम वर्कफ़्लो में Codex‑Max की क्षमताओं को अधिक लचीले तरीके से एकीकृत करने की अनुमति देगा। हम देख सकते हैं कि तृतीय-पक्ष प्लेटफॉर्म Codex‑Max को कोड रिव्यू बॉट्स से लेकर लोकप्रिय IDEs में AI-चालित जोड़ी प्रोग्रामिंग सहायकों तक सब कुछ एम्बेड कर रहे हैं। आने वाले महीनों में API लॉन्च की घोषणाओं के लिए नज़र रखें।
• गहन CI/CD और IDE एकीकरण: Codex CLI और आधिकारिक प्लगइन्स में Codex‑Max का लॉन्च एक मजबूत शुरुआत है, लेकिन सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र के साथ गहरा एकीकरण क्षितिज पर है। कल्पना करें AI एजेंट जो निरंतर इंटीग्रेशन पाइपलाइनों में प्रथम श्रेणी के नागरिक हैं - उदाहरण के लिए, जब एक रात की बिल्ड विफल होती है, तो कोड सुधारों के साथ स्वचालित रूप से मर्ज अनुरोध खोलना, या जब निगरानी उपकरण धीमा होने का पता लगाते हैं तो प्रदर्शन सुधारों का सुझाव देना। हम यह भी देख सकते हैं कि क्लाउड-आधारित IDEs (जैसे GitHub Codespaces, JetBrains Space, आदि) Codex‑Max का निर्माण कर रहे हैं ताकि कोई भी क्लाउड डेवलपमेंट पर्यावरण एक AI सह-डेवलपर को कॉल पर रख सके। इसके अतिरिक्त, परियोजना प्रबंधन उपकरणों के साथ घनिष्ठ युग्मन उभर सकता है: AI मुद्दों के ट्रैकर्स या उपयोगकर्ता कहानियों को पढ़ सकता है और समाधान कोडिंग करना शुरू कर सकता है। मूल रूप से, योजना और कार्यान्वयन के बीच की बाधा धुंधली हो सकती है, क्योंकि AI एजेंट इस अंतर को पाटते हैं।
• मजबूत साइबर सुरक्षा रक्षा (और सावधानियां): प्रत्येक नई पीढ़ी के Codex को कोड विश्लेषण और सुरक्षा में उन्नत क्षमताएँ मिलती हैं। GPT‑5.1‑Codex‑Max पहले से ही स्वचालित भेद्यता स्कैनिंग और सुधार सुझावों जैसे कार्यों के लिए OpenAI द्वारा तैनात सबसे सक्षम मॉडल है। यह अभी भी आक्रामक साइबर सुरक्षा में "उच्च" क्षमता से कम है, OpenAI के अनुसार (वे इन क्षमताओं की सावधानीपूर्वक निगरानी और गेटिंग कर रहे हैं)। हालांकि, भविष्य के Codex मॉडल डेवलपर्स को सुरक्षित कोड लिखने और कमजोरियों का पता लगाने में मदद करने के लिए और आगे बढ़ने की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, एक भविष्य का Codex आपकी परियोजना में ज्ञात CVEs को स्वचालित रूप से ठीक करने के लिए डिपेंडेंसी स्कैनर्स के साथ एकीकृत हो सकता है, या एक AI पैठ परीक्षक के रूप में कार्य कर सकता है जो आपके कोड को सख्त करता है (अनुमत नैतिक उपयोग के भीतर)। OpenAI सुरक्षा उपकरणों के साथ रक्षा करने वालों (जैसे उनके Aardvark कार्यक्रम) के साथ सहयोग और सुरक्षा उपायों पर काम कर रहा है। इसलिए, हम Codex‑Max और उसके उत्तराधिकारियों को साइबर-डिफेंस में अधिक कुशल होते देख सकते हैं – जोखिम भरे कोड पैटर्न की पहचान करना, सुरक्षित विकल्प सुझाना, और AI-चालित निष्पादन के दौरान संभावित खतरों को भी रोकना। दूसरी ओर, जैसे-जैसे ये मॉडल अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं, डेवलपर्स और संगठनों को दुरुपयोग को रोकने के लिए सख्त उपयोग नीतियों को लागू करने की आवश्यकता होगी (उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करें कि AI का उपयोग केवल रक्षात्मक सुरक्षा परीक्षण के लिए किया जाता है, न कि एक्सप्लॉइट्स उत्पन्न करने के लिए)। यह आने वाले वर्षों में तेजी से विकास और करीबी जांच का क्षेत्र बनने की संभावना है।
• Generalist Agentic AI का उदय: दीर्घकालिक दृष्टिकोण से, Codex‑Max द्वारा प्रदर्शित लंबी-दूरी की स्वायत्तता को केवल कोडिंग तक सीमित नहीं किया जाएगा। हमें देखना चाहिए कि ये तकनीकें अधिक सामान्य AI एजेंटों में कैसे स्थानांतरित हो सकती हैं। OpenAI और अन्य सक्रिय रूप से ऐसे एजेंटों की खोज कर रहे हैं जो उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं, वेब ब्राउज़ कर सकते हैं, या विस्तारित अवधियों में अन्य सॉफ़्टवेयर को नियंत्रित कर सकते हैं। Codex‑Max की बहु-विंडो संक्षिप्तता, तर्क सुधार, और सैंडबॉक्स किए गए निष्पादन व्यापक AI सिस्टम को सूचित कर सकते हैं जो जटिल कार्यों (जैसे यात्रा बुकिंग, शोध करना, या व्यावसायिक प्रक्रियाओं का प्रबंधन करना) का प्रबंधन करते हैं। दूसरे शब्दों में, एजेंटिक कोडिंग क्षमताएं AI में एजेंटिक सब कुछ क्षमताओं की पूर्वाभास हो सकती हैं। प्रत्येक आवर्ती सुधार - चाहे वह बेहतर मेमोरी हो, अधिक सुरक्षा नियंत्रण, या समय के साथ अधिक मानवीय तर्क - हमें वास्तव में सामान्य AI सहकर्मियों के करीब लाता है।

जैसे-जैसे ये विकास होते हैं, एक बात स्पष्ट है: प्रोग्रामिंग में AI एक शानदार ऑटो-कम्प्लीट से स्वायत्त सहयोगी में बदल रहा है। हम ऑटो-कम्प्लीट से सहकर्मियों की ओर बढ़ रहे हैं — Codex-Max इस बदलाव के पहले व्यापक रूप से तैनात उदाहरणों में से एक है। उत्पादकता और सॉफ़्टवेयर कार्य की प्रकृति के लिए इसके निहितार्थ बहुत बड़े हैं, और यह उन डेवलपर्स के लिए एक रोमांचक समय है जो इन AI-संवर्धित कार्यप्रवाहों को अपनाने के इच्छुक हैं। नई विशेषताओं (जैसे API एक्सेस या अपडेटेड रीजनिंग मोड्स) के बारे में सूचित रहते हुए और AI के साथ सहयोग करने के तरीके को निरंतर परिष्कृत करते हुए, हम GPT-5.1-Codex-Max और इसके उत्तराधिकारियों का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर को तेजी से, अधिक विश्वसनीयता के साथ, और नई रचनात्मकता के साथ बना सकते हैं।

FAQ — GPT-5.1-Codex-Max के बारे में त्वरित उत्तर

प्रश्न: GPT‑5.1‑Codex‑Max क्या है और यह GPT‑5.1 से कैसे अलग है? GPT‑5.1‑Codex‑Max एक उन्नत AI कोडिंग सहायक है जो OpenAI के GPT-5.1 आर्किटेक्चर पर आधारित है, लेकिन प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए विशेषीकृत है। इसके विपरीत, मूल GPT‑5.1 (जो चैट, तर्क आदि के लिए एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल है), Codex‑Max को सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग वर्कफ़्लोज़ पर ठीक-ठाक रूप से प्रशिक्षित किया गया है - जैसे कोड लिखना, पुल अनुरोधों की समीक्षा करना, डीबगिंग और डेवलपर टूल्स का उपयोग करना। यह मूल रूप से कोड के लिए GPT‑5.1 अनुकूलित है: यह प्रोग्रामिंग संदर्भ को बेहतर ढंग से समझता है, सैंडबॉक्स के भीतर उपकरण/टर्मिनल कमांड संचालित कर सकता है, और लंबे समय तक चलने वाले कोडिंग सत्र बनाए रख सकता है। Codex‑Max OpenAI के Codex मॉडल में से पहला है जो Windows/Powershell और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म विकास का समर्थन करता है, जिस पर मूल GPT‑5.1 ने ध्यान केंद्रित नहीं किया थाbleepingcomputer.com। संक्षेप में, GPT‑5.1-Codex-Max कोडिंग के लिए वही है जो GPT‑5.1 सामान्य वार्तालाप के लिए है – लेकिन इसे एक “सह-विकासकर्ता” AI बनाने के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण के साथ। यह तेज़ है, तर्क में अधिक टोकन-कुशल है, और उन बहु-घंटे के कार्यों को संभाल सकता है जिनसे सामान्य GPT‑5.1 को परेशानी होतीbleepingcomputer.combleepingcomputer.com।

प्रश्न: GPT-5.1-Codex-Max एक कोडिंग कार्य पर कितने समय तक काम कर सकता है? यह मॉडल एकल कार्य पर बहुत लंबे समय तक स्वतःस्फूर्त तरीके से काम कर सकता है - वास्तव में, आंतरिक मूल्यांकन में OpenAI ने इसे 24 घंटे से अधिक समय तक कोड करते देखा है। कम्पैक्शन तंत्र के कारण, Codex-Max अपने संदर्भ विंडो के अंत में पहुँचने पर रुकता नहीं है। इसके बजाय, यह महत्वपूर्ण जानकारी को एक नए संदर्भ में संकुचित करता है और काम जारी रखता है। व्यवहारिक रूप से, इसका मतलब है कि यह किसी परियोजना या बगफिक्स पर अनिश्चितकाल तक (या जब तक यह पूरा न हो) बार-बार काम कर सकता है, कई संदर्भ विंडो को जोड़ते हुए। वास्तविक दुनिया की स्थिति में, आप Codex-Max को एक जटिल परियोजना दे सकते हैं (जैसे, “फ्रंट-एंड, बैक-एंड, और डेटाबेस के साथ एक छोटा ऐप विकसित करें”) और यह घंटों या पूरी रात तक चल सकता है, निरंतर प्रगति करते हुए। 24 घंटे का आंकड़ा उन परीक्षणों से आता है जहां AI लगातार कोडिंग करता, परीक्षण चलाता और अपने काम को सुधारता रहा बिना किसी मानव मदद के। इतनी लंबी अवधि के लिए सुसंगत काम बनाए रखने की यह क्षमता एक नया मील का पत्थर है - पुराने कोडिंग मॉडल आमतौर पर संदर्भ खो देते थे या बहुत पहले दुर्घटनाग्रस्त हो जाते थे।

प्रश्न: GPT‑5.1‑Codex‑Max में “संक्षेपण” क्या है? संक्षेपण वह तकनीक है जो GPT‑5.1‑Codex‑Max की लंबी स्मृति को सक्षम बनाती है। आमतौर पर, भाषा मॉडल की एक निश्चित संदर्भ लंबाई होती है (जैसे, 8,000 टोकन), जो उन्हें एक सत्र में कितना “याद” कर सकते हैं, इसे सीमित करती है। Codex‑Max को इस समस्या को हल करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है ताकि जब यह संदर्भ सीमा के करीब आता है तो अपने संवाद और कार्य स्थिति को स्वचालित रूप से संक्षेप और संपीड़ित कर सके। यह कम महत्वपूर्ण विवरणों को हटाकर महत्वपूर्ण जानकारी के अंशों को सुरक्षित रखता है। फिर यह उस संक्षिप्त संदर्भ को एक नए सत्र में ले जाता है ताकि यह निर्बाध रूप से जारी रह सके। इसे इस तरह समझें जैसे यह अपनी स्मृति के महत्वपूर्ण भागों को संकुचित कर एक नए कार्यक्षेत्र में पुनः स्थापित करता है जब जरूरत होती है। यह प्रक्रिया कई बार दोहराई जा सकती है, जिससे मॉडल को प्रभावी ढंग से उन कार्यों को संभालने की अनुमति मिलती है जिनमें लाखों टोकन कोड या कई घंटे की लंबी वार्तालाप/निर्देश शामिल होते हैं। संक्षेपण के कारण Codex‑Max बड़ी कोडबेस को पुनर्गठित करने या लंबे ट्रेस के माध्यम से डिबग करने जैसे कार्य कर सकता है बिना यह भूले कि पहले क्या हुआ था। उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, यह सब पर्दे के पीछे होता है – आप बस देखते हैं कि AI संदर्भ को आसानी से “भूलता” नहीं है और बहुत बड़े कार्यों पर निरंतर काम कर सकता है। यह GPT‑5.1‑Codex‑Max का एक मुख्य अंतर है जो लंबी-अवधि के कार्यों को असंभव से साध्य बनाता है।

प्रश्न: क्या GPT‑5.1‑Codex‑Max API के माध्यम से उपलब्ध है? अभी नहीं। वर्तमान में, GPT‑5.1‑Codex‑Max OpenAI के Codex-सक्षम प्लेटफार्मों (जैसे Codex CLI, ChatGPT+ Codex पर्यावरण, IDE प्लगइन्स, आदि) के माध्यम से उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है जिनके पास उपयुक्त योजनाएँ हैं। OpenAI ने घोषणा की है कि API एक्सेस जल्द ही आ रहा है, लेकिन इस लेखन के समय (2025 के अंत) आप सार्वजनिक OpenAI API के माध्यम से gpt-5.1-codex-max को सीधे कॉल नहीं कर सकते। डेवलपर्स जो Codex‑Max का लाभ उठाना चाहते हैं, उन्हें प्रदान किए गए इंटरफेस का उपयोग करना होगा या आधिकारिक API रोलआउट का इंतजार करना होगा। उम्मीद है कि जब OpenAI मॉडल के प्रदर्शन और सुरक्षा को बड़े पैमाने पर लेकर आश्वस्त होगा, तब वे इसे API एंडपॉइंट के रूप में जारी करेंगे (संभावित रूप से पिछले Codex मॉडलों के समान मूल्य संरचना के साथ)। OpenAI के अपडेट्स पर नजर बनाए रखें; Codex‑Max के लिए “API उपलब्धता” एक अत्यधिक प्रत्याशित मील का पत्थर है। इस बीच, यदि आपके पास API कुंजी है, तो आप इसे ऊपर वर्णित Codex CLI के साथ उपयोग कर सकते हैं – CLI आपके कुंजी का उपयोग करने के लिए Codex‑Max मॉडल को चलाने के लिए करता है, भले ही वहाँ कोई सीधा API कॉल नहीं है जिसे आप स्वयं बनाते हैं।

प्रश्न: क्या GPT‑5.1‑Codex‑Max Windows और PowerShell को सपोर्ट करता है? हाँ – GPT‑5.1‑Codex‑Max में एक महत्वपूर्ण सुधार यह है कि यह पहला OpenAI Codex मॉडल है जो Windows परिवेश के लिए प्रशिक्षित किया गया है। पिछले Codex संस्करण मुख्य रूप से Unix-आधारित सिस्टम (Linux/macOS) के लिए थे, जिसका मतलब था कि वे Windows-विशिष्ट टूलिंग या PowerShell स्क्रिप्टिंग के साथ उतने सहज नहीं थे। GPT‑5.1‑Codex‑Max ने इस स्थिति को बदल दिया है। OpenAI ने इसे Windows OS संचालन और PowerShell कमांड से जुड़े कार्यों पर प्रशिक्षित किया है, इसलिए यह Windows मशीनों पर परिदृश्यों को बेहतर तरीके से संभाल सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप इसे Windows रजिस्ट्री को संपादित करने या PowerShell के माध्यम से Azure सेवाओं का प्रबंधन करने वाले कार्य को स्वचालित करने के लिए कहते हैं, तो यह उपयुक्त कमांड उत्पन्न कर सकता है। Codex CLI में, आप इसे 'Windows Agent' मोड में भी चला सकते हैं जहाँ यह कुछ कमांड के लिए powershell.exe का उपयोग कर सकता है। प्रारंभिक रिपोर्टों ने पुष्टि की है कि "यह PowerShell का उपयोग करने में भी बेहतर है, जिससे यह Windows मशीनों पर एक बेहतर सहयोगी बन जाता है।" संक्षेप में, चाहे आपका प्रोजेक्ट Windows पर हो या *nix पर, Codex‑Max पर्यावरण में नेविगेट कर सकता है। यह उन एंटरप्राइज डेवलपर्स के लिए अच्छी खबर है जो मुख्य रूप से Windows का उपयोग करते हैं – AI सहायक अब Linux-उन्मुख उदाहरणों तक सीमित नहीं है।

Q: क्या GPT‑5.1‑Codex‑Max उत्पादन कोड के लिए सुरक्षित है? GPT‑5.1‑Codex‑Max उत्पादन कोड के लिए उपयोग किया जा सकता है, लेकिन सावधानी और उचित प्रक्रियाओं के साथ। मॉडल खुद सही और यहां तक कि सुरक्षित कोड लिखने की कोशिश करता है (इसमें साइबर सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं पर कुछ प्रशिक्षण है), और यह एक सैंडबॉक्स के भीतर काम करता है जो साइड-इफेक्ट्स को सीमित करता है (डिफ़ॉल्ट रूप से यह मनमाने फ़ाइलों को हटाने या इंटरनेट तक पहुंचने की अनुमति नहीं देता है जब तक आप इसे अनुमति न दें)। हालांकि, यह अचूक नहीं है। यह बग या असुरक्षित पैटर्न पेश कर सकता है जैसे कि एक मानव डेवलपर कर सकता है, विशेष रूप से अगर प्रॉम्प्ट अस्पष्ट है। OpenAI ने इसे साइबर सुरक्षा में उच्च जोखिम क्षमताओं के रूप में वर्गीकृत नहीं किया है – इसका अर्थ है कि यह अपने आप नए एक्सप्लॉइट्स या खतरनाक कोड उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। वास्तव में, OpenAI नोट करता है कि Codex‑Max उनके सबसे सक्षम मॉडल में से एक है रक्षात्मक सुरक्षा कार्यों के लिए (कमजोरियों को ढूंढना और ठीक करना), लेकिन वे अभी भी किसी भी महत्वपूर्ण उपयोग के लिए मानव निगरानी की आवश्यकता होती है। सर्वोत्तम प्रथाओं में Codex‑Max को एक सहायक उपकरण के रूप में उपयोग करना शामिल है और हमेशा इसके आउटपुट की समीक्षा करना। इसके कोड सुझावों को एक मानव सहकर्मी की तरह मानें: कोड समीक्षाएं करें, अपनी परीक्षण सूट चलाएं, और स्थिर विश्लेषण का उपयोग करें। OpenAI स्पष्ट रूप से सिफारिश करता है कि डेवलपर्स एआई को मानव जांच के बिना उत्पादन में स्व-मर्ज कोड की अनुमति न दें। इसके अलावा, इसे सैंडबॉक्स मोड में रखें ताकि यह आपके वातावरण को अनजाने में नुकसान न पहुंचा सके, और इसे आक्रामक सुरक्षा (हैकिंग) कार्यों को करने के लिए न कहें, जिसे करने के लिए इसे डिज़ाइन किया गया है। यदि जिम्मेदारी से उपयोग किया जाता है – जैसे कि एआई कोड लिखता है, मानव सत्यापन और तैनात करते हैं – Codex‑Max काफी सुरक्षित हो सकता है और यहां तक कि सुरक्षा में सुधार कर सकता है (मुद्दों को पकड़कर)। लेकिन यह सहीता या सुरक्षा की जादुई गारंटी नहीं है, इसलिए मानक इंजीनियरिंग सतर्कता की अभी भी आवश्यकता है।

प्रश्न: GPT‑5.1‑Codex‑Max की तुलना Anthropic के Claude Code और Google के Gemini-संचालित टूल्स से कैसे की जा सकती है? GPT‑5.1‑Codex‑Max अग्रणी AI कोडिंग सहायकों में से एक है, और यह Anthropic के Claude Code और Google के Gemini-आधारित कोडिंग मॉडलों जैसे अन्य अत्याधुनिक साथियों के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। बेंचमार्क कोडिंग कार्यों में, Codex‑Max ने शीर्ष स्तर का प्रदर्शन दिखाया है। उदाहरण के लिए, OpenAI ने बताया कि Codex‑Max ने Gemini 3 Pro को एक जटिल बग-फिक्सिंग बेंचमार्क (SWE-Bench Verified) पर थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया – लगभग 77.9% स्कोरिंग करते हुए, जबकि Gemini का स्कोर ~76% था (और Claude के स्कोर को भी पीछे छोड़ते हुए)। इसने एक टर्मिनल-आधारित कोडिंग कार्य बेंचमार्क पर भी नेतृत्व किया, जो मजबूत टूल-उपयोग और स्क्रिप्टिंग क्षमताओं को दर्शाता है। Codex‑Max का एक स्पष्ट लाभ इसका 24-घंटे का स्वायत्तता और संक्षेपण है, जिसे वर्तमान में अन्य लोग अभी तलाशना शुरू कर रहे हैं। यह विकास वर्कफ़्लो (CLI, IDE, CI पाइपलाइनों) में गहराई से एकीकृत है जो सॉफ़्टवेयर टीमों के लिए इसे एक बहुत ही व्यावहारिक बढ़त देता है। इसके अलावा, Codex‑Max अद्वितीय रूप से नेटिव विंडोज सपोर्ट प्रदान करता है, जो इसे एंटरप्राइज डेवलपमेंट परिवेशों के लिए अधिक बहुमुखी बनाता है।

जैसा कहा गया है, इन प्रत्येक मॉडलों की अपनी ताकतें हैं। Claude Code उपयोगकर्ता निर्देशों के साथ बहुत मेल खाता है और दिशानिर्देशों का पालन करने में उच्च स्तर की विश्वसनीयता रखता है (Anthropic एक "संवैधानिक AI" दृष्टिकोण को प्राथमिकता देता है, जिसका अक्सर मतलब होता है कि Claude थोड़ा अधिक सतर्क और आज्ञाकारी होता है)। प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं ने देखा है कि कुछ मामलों में Claude अधिक साफ-सुथरा या सीधे अनुपालन करने वाला कोड उत्पन्न कर सकता है, जबकि Codex‑Max कभी-कभी अधिक पहल कर सकता है (जो जटिल समस्याओं के लिए अच्छा हो सकता है, लेकिन इसका मतलब है कि आपको इसे पर्यवेक्षण करना होगा)। Google का Gemini (जैसे, Gemini 3 Pro) एक मल्टीमॉडल, सामान्य-उद्देश्य मॉडल है जो कोडिंग में भी उत्कृष्ट है; इसकी रचनात्मकता और बिना तैयारी के समस्या-समाधान में जबरदस्त ताकत है। रिपोर्ट के अनुसार Gemini एल्गोरिदमिक चुनौतियों और यहाँ तक कि UI डिजाइन कार्यों में भी बेहद अच्छा करता है, कभी-कभी उन मोर्चों पर Codex से भी बेहतर प्रदर्शन करता है। हालांकि, Gemini की कोडिंग टूलचेन एकीकरण नया है - Google ने "Antigravity" IDE जैसे एजेंटों का प्रदर्शन किया है जहां Gemini स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है, लेकिन OpenAI का Codex उत्पादों में लंबे समय से क्षेत्र में है। संक्षेप में: GPT‑5.1‑Codex‑Max फिलहाल लंबी अवधि के कोडिंग सत्रों और डेवलपमेंट टूल एकीकरण में अग्रणी है, Claude Code मजबूत विश्वसनीयता और निर्देशों के अनुपालन की पेशकश करता है, और Google का Gemini अत्याधुनिक तर्क और मल्टीमॉडल समझ को लाता है। सभी तेजी से विकसित हो रहे हैं, और डेवलपर्स के लिए प्रतिस्पर्धा होना बहुत अच्छा है। इस समय, यदि आपका ध्यान एक AI जोड़े प्रोग्रामर पर है जो आपके रिपॉजिटरी में गहराई से उतर सकता है और घंटों तक कार्य कर सकता है, तो Codex‑Max संभवतः सबसे युद्ध-परीक्षित विकल्प है।

स्रोत: OpenAI – GPT-5.1-Codex-Max के साथ और अधिक निर्माण करनाopenai.comopenai.com; MarkTechPost – OpenAI ने GPT-5.1-Codex-Max पेश कियाmarktechpost.commarktechpost.com; eWEEK – OpenAI ने GPT-5.1-Codex-Max के लॉन्च के साथ कोडिंग में उछाल लायाeweek.comeweek.com।