GPT‑5.1‑Codex‑Max: Malalim na Pagsisid sa Bagong Agentic Coding Powerhouse ng OpenAI

May-akda: Boxu Li

Ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ng OpenAI ay isang bagong “frontier” agentic coding model na itinayo sa isang updated na batayan ng pangangatwiran openai.com. Di tulad ng mga nauna, ang Codex‑Max ay partikular na in-optimize para sa mga pangmatagalang software tasks – ito ang unang model ng OpenAI na sinanay upang magtrabaho sa maraming context windows gamit ang isang teknik na tinatawag na compaction, na nagpapahintulot dito na maayos na pangasiwaan ang milyon-milyong tokens sa loob ng isang proyekto openai.com. Sa mas simpleng salita, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay naglalayong magsilbing patuloy at matalinong coding partner na may kakayahang harapin ang kumplikado at mahahabang sesyon ng programming mula umpisa hanggang dulo.

Inilunsad noong Nobyembre 19, 2025, agad na inilunsad ang GPT-5.1-Codex-Max sa buong ekosistem ng Codex ng OpenAIopenai.com. Maaari na itong gamitin ng mga developer sa pamamagitan ng Codex CLI, mga extension ng editor IDE, sa loob ng mga cloud-based na workspace, at maging bilang AI na katulong sa mga tool sa pagsusuri ng codeopenai.com. (Ayon sa OpenAI, ang pampublikong API access para sa Codex-Max ay “malapit na.”) Ang malawak na availability na ito ay nangangahulugang mabilis na naging default na Codex assistant ang modelong ito, na pumalit sa nakaraang modelo ng GPT-5.1-Codex sa mga itoventurebeat.comventurebeat.com.

Dumating ang GPT‑5.1‑Codex‑Max sa gitna ng alon ng mga “agentic” na tool sa pag-code na bumabaha sa industriya ng software. Sa nakaraang taon, nakita natin ang iba pang AI coding agents tulad ng Claude Code ng Anthropic at mga modelo ng Gemini ng Google na nagtutulak sa katulad na direksyon – lumalampas sa simpleng code autocomplete patungo sa mas autonomous na coding assistance. Ang mga pangunahing platform ay naghahanda para sa pagbabagong ito: halimbawa, ang pamunuan ng GitHub ay nagbabala tungkol sa isang “alon ng agentic coding tools na mabilis na muling binibigyang kahulugan kung ano ang hitsura ng pag-unlad ng software,” habang ang mga AI agents na ito ay nagsisimulang mag-orkestra ng buong mga workflow sa halip na magmungkahi lamang ng mga linya ng codetheverge.com. Ang Codex‑Max ng OpenAI ay talagang nasa unahan ng trend na ito. (Kapansin-pansin, inilunsad ito isang araw lamang pagkatapos ilabas ng Google ang Gemini 3 Pro coder, na nagpapakita ng matinding kompetisyon sa larangang itoventurebeat.com.)

Ano ang saklaw ng malalimang pag-aaral na ito? Dito ay ilalarawan namin ang mga pangunahing aspeto na susuriin natin tungkol sa GPT‑5.1‑Codex‑Max at ang mga implikasyon nito:

• Mga Pamantayan sa Pagganap: Paano pumapantay ang Codex‑Max sa mga hamon sa pag-coding at ano ang mga dagdag na pag-unlad na ipinapakita nito kumpara sa mga naunang modelo.
• Arkitektura – Kompaksiyon: Isang pagtingin sa kompaksiyon na mekanismo na nagbibigay-daan sa pangmatagalang pag-uulat at pagkakahanay ng multi-window na konteksto.
• Pagpepresyo at Kahusayan sa Token: Ano ang ibig sabihin ng pinahusay na kahusayan sa token ng modelo para sa mga gastos sa paggamit at pagpepresyo ng OpenAI (spoiler: potensyal na mas mababang gastos kada gawain).
• Mga Daloy ng Trabaho sa Totoong Mundo: Paano maaring isama ng mga developer ang Codex‑Max sa pang-araw-araw na software engineering – mula sa pagbuo ng PR hanggang sa pag-debug ng mga loop – at mga halimbawa ng paggamit.
• Kaligtasan at Mga Gabay: Ang mga hakbang sa kaligtasan at mga limitasyon na inilagay ng OpenAI (hal. sandboxing, mga pagsusuri sa cybersecurity) upang matiyak na ang makapangyarihang coding agent na ito ay mananatiling mapagkakatiwalaan at ligtas.

Sa pag-unawang ito, talakayin pa natin ang mga detalye kung ano ang nagpapaandar sa GPT‑5.1‑Codex‑Max at kung paano nito babaguhin ang paraan ng pagsusulat natin ng software.

Ano nga ba ang GPT‑5.1‑Codex‑Max?

Mula sa GPT‑5.1 hanggang GPT‑5.1‑Codex‑Max: Kasaysayan ng Modelo

Ang GPT‑5.1 ng OpenAI ay isang pangkalahatang modelo ng conversational AI – ang pinakabago sa serye ng GPT na nakatuon sa malawak na kaalaman at diyalogo. Sa kabilang banda, ang pamilya ng GPT‑5.1‑Codex ay binubuo ng mga modelong nakatuon sa coding na hango mula sa GPT‑5.1, na pinino para sa mga gawain sa pagbuo ng software (katulad ng kung paano pinalawak ng mga naunang Codex na modelo ang GPT-3 para sa programming). Ang pinakabagong miyembro ng linyang ito ay ang GPT‑5.1‑Codex‑Max, na tinatawag ng OpenAI na isang “frontier agentic coding model” na itinayo sa isang pinahusay na base ng pangangatwiranopenai.com. Sa simpleng salita, ang Codex-Max ay nagtatayo sa pangkalahatang modelo ng GPT‑5.1 ngunit dalubhasa para sa mga coding agent na may advanced na kakayahan.

Upang linawin ang mga pagkakaiba:

• GPT-5.1: Isang pangkalahatang layunin na modelo ng GPT (conversational AI) na ginagamit para sa bukas na talakayan at pangangatwiran sa iba't ibang larangan. Ito ang uri ng modelo na nagpapagana sa mga ChatGPT-style na interaksyon, hindi partikular na sinanay para sa code.
• GPT-5.1-Codex: Isang bersyong nakatuon sa coding ng GPT-5.1. Ang modelong ito ay fine-tuned sa programming data at mga gawain ng developer, na ginagawang mas mahusay sa pagsusulat ng code, pagsagot sa mga tanong sa software, at pagsunod sa mga istrukturang tagubilin sa pag-develop kaysa sa base GPT-5.1. Ito ang direktang kahalili ng mga naunang modelo ng “Codex” at iniangkop para sa mga use-case ng software engineering (code completion, debugging help, atbp.).
• GPT-5.1-Codex-Max: Ang pinaka-advanced na modelong Codex hanggang ngayon, dinisenyo para sa mga “frontier” na gawain sa coding na nangangailangan ng pangmatagalang, autonomous na trabaho. Ito ay nakabatay sa pundasyon ng GPT-5.1-Codex na may pinahusay na pangangatwiran at agentic focus – ibig sabihin, ito ay na-optimize para sa agent-like na pag-uugali sa mga senaryo ng coding (kayang magplano, magsagawa, at mag-iterate ng mga gawain na may kaunting pangangasiwa)openai.commarktechpost.com. Ang pagsasanay ng Codex-Max ay higit pa sa pangunahing code completion; ito ay sinanay sa mga agentic na gawain sa iba't ibang larangan tulad ng software engineering, matematika, at pananaliksikopenai.com. Bukod sa pamantayang pagbuo ng code, natuto ito mula sa mga gawain tulad ng paglikha ng pull request, pagrepaso ng code, pagsagot sa mga konseptwal na tanong, at iba pa, na ginagawa itong mas may kakayahang mangatuwiran sa mga kumplikadong proyekto kaysa sa isang tipikal na modelo ng code autocompleteopenai.com. Tinutukoy ng OpenAI na hindi tulad ng GPT-5.1, na isang pangkalahatang layunin na modelo, ang mga Codex na modelo (kasama ang Codex-Max) ay dapat lamang gamitin para sa mga coding-centric na gawain sa mga kapaligiran ng Codex, hindi bilang mga pamalit para sa pangkalahatang conversational AIopenai.com. Ang GPT-5.1 ay humahawak ng iyong mga pang-araw-araw na pag-uusap o pangangailangan sa pagsusulat, samantalang ang Codex-Max ay nilikha para sa mga software development agents na may layuning lutasin ang mahihirap, pangmatagalang mga problema sa programming.

Pangunahing Disenyo na Layunin — Mahabang Takbo, Detalyadong Gawain

Isa sa mga pangunahing layunin ng disenyo ng GPT-5.1-Codex-Max ay ang paghawak ng mahahabang, detalyadong gawain sa mga proyekto sa software na dati ay hirap ang mas naunang mga modelo. Sa praktika, nangangahulugan ito na maaari itong magpanatili ng tuloy-tuloy na pag-iisip at magtrabaho ng ilang oras o kahit ilang araw sa isang gawain nang hindi nawawala ang kontekstoeweek.com. Naabot ito ng OpenAI sa pamamagitan ng bagong mekanismo na tinawag na “compaction.” Habang ang model ay mayroon pa ring nakatakdang konteksto na window, ito ay nagsanay nang natural upang sakupin ang maramihang konteksto na mga window sa pamamagitan ng matalinong pag-compress ng kasaysayan nito habang nagtatrabahoopenai.commarktechpost.com. Sa diwa, awtomatikong aalisin at ibuod ng GPT-5.1-Codex-Max ang mga detalye na mababa ang kahalagahan mula sa pag-uusap habang inaabot nito ang hangganan ng konteksto, pinapanatili lamang ang mahahalagang impormasyon. Pagkatapos, maaari nitong dalhin ang pinagsama-samang konteksto sa bagong window at ipagpatuloy ang gawain. Maaaring ulit-ulitin ang siklong ito, na nagpapahintulot sa AI na mapanatili ang tuloy-tuloy na pag-iisip sa tinatayang milyun-milyong token ng kontekstoopenai.commarktechpost.com.

Bakit ito mahalaga? Nagbubukas ito ng mga senaryo na dati ay lampas sa abot ng AI dahil sa konteksto o limitasyon ng oras. Ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay kayang harapin ang project-scale na mga gawain: halimbawa, pagsasagawa ng malawakang pag-refactor ng codebase, pagtakbo sa mahahabang sesyon ng debugging, o pagsasagawa ng kumplikadong migrasyon ng code sa iba't ibang frameworks—lahat sa isang tuluy-tuloy at autonomous na loop. Ito ay dinisenyo upang hawakan ang mga nagpapatuloy na “agentic” na workflows kung saan ang AI ay nagplaplano, sumusulat, sumusubok, at inuulit ang code na may kaunting interbensyon ng tao. Ayon sa OpenAI, ang Codex-Max ay kayang magpanatili ng maayos na trabaho para sa 24+ oras na sesyon sa loob, inaayos ang mga bug at inaangkop ang kanyang paraan hanggang sa makagawa ito ng matagumpay na resulta eweek.com openai.com. Ang kakayahang ito ay nangangahulugang maaari nitong pamahalaan ang mga gawain tulad ng pag-refactor ng buong proyekto, pag-diagnose at paglutas ng isang masalimuot na bug sa maraming pag-ulit, o pagsasagawa ng mahahabang agent loops (kung saan ang AI ay patuloy na sumusulat ng code, pinapatakbo ito, sinusuri ang resulta, at nagdedesisyon ng susunod na hakbang). Sa tunay na developer na mga termino, isipin ang isang AI na pair-programmer na kayang hawakan ang isang overnight debugging marathon o mag-migrate ng isang legacy codebase sa bagong arkitektura habang ikaw ay nagmamatyag sa mataas na antas—iyan ang layunin ng Codex-Max. Ito ay isang mahalagang hakbang patungo sa AI na hindi lamang gumagawa ng snippet ng code at humihinto, kundi kayang dalhin ang isang development project mula umpisa hanggang matapos sa isang mas autonomous na paraan eweek.com.

Mahalagang tandaan na ang mahabang operasyon na ito ay isang pundasyon tungo sa mas pangkalahatang mga AI agents. Sa pamamagitan ng pagpapakita na ang modelo ay kayang panatilihin ang konteksto at pangangatwiran nang pare-pareho sa napakahabang tagal, sinasaliksik ng OpenAI kung ano ang kinakailangan upang ang AI ay makapamahala ng kumplikado, multi-step na mga proyekto nang maaasahan eweek.com. Gayunpaman, kasama ng malaking kapangyarihan ay ang pangangailangan ng pag-iingat – binibigyang-diin ng OpenAI ang kahalagahan ng pagsusuri ng gawa ng AI at pagtrato sa Codex-Max bilang isang katulong na patuloy na nakikinabang mula sa pangangasiwa ng tao, sa halip na bulag na pagtitiwala dito para sa mga pag-deploy sa produksyon.

Saan at Paano Mo Magagamit ang Codex-Max Ngayon

Ang GPT-5.1-Codex-Max ay hindi lamang isang prototype sa pananaliksik; magagamit ito ngayon sa Codex ecosystem ng OpenAI. Kung ikaw ay isang developer o power user, maaari mong ma-access ang Codex-Max sa pamamagitan ng iba't ibang mga surface at tools:

• Codex CLI: Isang command-line interface kung saan ang Codex ay kumikilos bilang isang matalinong shell/assistant para sa mga gawain sa pag-cocode. Ang Codex-Max na ngayon ang utak sa likod ng CLI na ito, na nangangahulugang maaari itong awtomatikong magpatakbo ng mga shell command, mag-edit ng mga file, at pamahalaan ang mga proyekto sa isang sandboxed na kapaligiran.
• Integrasyon ng IDE: Ang mga extension ng OpenAI para sa mga popular na integrated development environments (IDEs) ay gumagamit na ngayon ng Codex-Max bilang default. Pinapayagan ka nitong makakuha ng mga mungkahi sa code sa loob ng IDE, tulong sa refactoring, at tulong sa debugging na pinapagana ng bagong modelo habang nagsusulat ka ng code.
• Mga Kapaligiran sa Cloud: Ang Codex-Max ay magagamit sa mga kapaligiran sa pagcocode na nasa ulap (halimbawa, sa mga setup na tulad ng Codespaces o mga notebook na estilo ng Jupyter) kung saan maaari itong tumulong sa mas mahabang session ng pag-cocode at kahit sa mga gawain ng ahente sa background.
• Mga Tool sa Pagsusuri ng Code: Ang modelo ay isinama rin sa mga automated na assistant sa pagsusuri ng code. Maaari itong pumuna sa mga pagbabago sa code, magmungkahi ng mga pagpapabuti, at kahit awtomatikong ayusin ang mga isyu bilang bahagi ng iyong workflow sa pagsusuri ng code.

Ayon sa OpenAI, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay maaaring ma-access ng lahat ng gumagamit sa ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu, at Enterprise plans sa pamamagitan ng Codex toolsopenai.comeweek.com. Sa madaling salita, kung ikaw ay naka-subscribe sa mga bayad na tier ng ChatGPT o gumagamit ng mga enterprise/education offerings ng OpenAI, dapat mong mahanap ang Codex-Max na magagamit sa mga coding assistant features (CLI, IDE plugins, atbp.) mula sa paglulunsad nito. Simula ngayon, pinalitan na rin ng Codex-Max ang mas lumang GPT-5.1-Codex bilang default na modelo sa lahat ng mga Codex interfaceopenai.comeweek.com. Ibig sabihin, sa tuwing bubuksan mo ang Codex CLI o IDE extension, awtomatiko kang gumagamit ng bagong modelo at nakikinabang sa mga advanced na kakayahan nito nang walang karagdagang configuration.

Para sa mga gumagamit ng API at mga developer na isinasama ang Codex sa pamamagitan ng mga API key, sinabi ng OpenAI na darating na ang access sa API para sa Codex‑Maxopenai.com. Papayagan ka nitong direktang tawagan ang GPT-5.1-Codex-Max sa iyong sariling mga aplikasyon at mga sistema ng ahente kapag nailunsad na ito. Abangan ang dokumentasyon ng developer ng OpenAI para sa opisyal na timeline ng paglabas ng API.

Mahalagang tandaan na ang OpenAI ay nilalayon ang Codex-Max para sa mga paggamit na kaso ng coding-agent. Kanilang inirerekomenda na gamitin ang GPT‑5.1‑Codex‑Max (at ang mga kapatid nito) lamang sa mga coding environments, sa halip na sa pangkalahatang chat settingsopenai.commarktechpost.com. Kaya habang ang Codex-Max ay napaka-kakayahan sa loob ng mga konteksto ng software engineering, gagamitin mo pa rin ang karaniwang GPT-5.1 model (o GPT-5) para sa mga non-coding na gawain at pang-araw-araw na pangangailangan sa conversational AI. Malinaw ang posisyon ng OpenAI: GPT‑5.1 para sa pangkalahatang AI na usapan, at GPT‑5.1‑Codex‑Max para sa mabibigat na gawaing programming. Sa pamamagitan ng pagsunod sa patnubay na ito, makakakuha ang mga developer ng pinakamahusay na resulta – ginagamit ang pangmatagalang husay sa coding ng Codex-Max kapag gumagawa ng software, at itinatabi ang pangkalahatang modelo para sa lahat ng iba pa.

Sa kabuuan, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay kumakatawan sa isang malaking hakbang pasulong sa kakayahan ng AI sa pagbuo ng software. Namana nito ang malakas na kakayahan sa pakikipag-usap at pangangatuwiran ng GPT‑5.1, tinututok ito sa pag-code, at pinapalakas para sa pinalawig, awtonomong mga workflow. Kung kailangan mo ng tulong sa pag-refactor ng isang malaking proyekto, pag-debug sa loob ng maraming oras, o pagpapatakbo ng isang AI agent para mag-handle ng devOps na gawain, ang Codex-Max ang espesyal na kasangkapan na ginawa para sa trabaho. Bilang ng huli ng 2025, ito na ang bagong default para sa mga gumagamit ng Codex at isang sulyap ng kung paano maaaring makipagtulungan ang AI sa mga developer sa mga kumplikadong proyekto sa napakalapit na hinaharap.

Sa Likod ng Mga Eksena — Paano Pinapagana ng Compaction ang Multi‑Window na Trabaho

Ang bottleneck ng context‑window sa mga coding agent

Ang mga malalaking modelo ng wika na ginagamit para sa pag-coding ay historically limitado ng isang nakapirming context window – ang dami ng code at pag-uusap na maaari nilang masuri nang sabay-sabayjameshoward.us. Kamakailang mga modelo ay lubos na pinalawak ang window na ito (sa antas ng daan-daang libo ng mga token: ang mga Claude model ng Anthropic ay nag-aalok ng ~200K-token contexts, at ang serye ng GPT-5 ng OpenAI ay sumusuporta hanggang sa 400K tokenscodingscape.comcodingscape.com). Sa teorya, ang ganitong kalaking context lengths ay dapat pahintulutan ang AI na hawakan ang buong codebases o mahahabang sesyon. Sa praktika, gayunpaman, ang mahahabang coding sessions ay madalas nabibigo o nawawala ang coherence sa kabila ng malalaking context limits. Kapag ang pag-uusap ay lumaki ng masyado, ang mas lumang detalye ay hindi maiwasang nawawala sa saklaw – anumang bagay na lampas sa window ay karaniwang nakakalimutanjameshoward.us. Ito ay nangangahulugan na sa panahon ng mahahabang refactors o multi-day coding sessions, ang modelo ay maaaring biglang umakto na parang “nakalimutan” ang mga naunang files o diskusyon, o ito ay titigil sa pag-refer back sa mga test logs na ibinigay ilang oras na ang nakalipas. Habang ang sesyon ay nagpapatuloy, ang mga tugon ay maaaring maging paulit-ulit o mawala sa track, isang sintomas na minsang tinatawag na “context degradation” kung saan ang AI ay “nawawala sa kwento” pagkatapos ng sobrang daming paglikojameshoward.us. Naranasan ito ng mga developer bilang ang assistant na nawawalan ng dating itinatag na context: ang AI ay maaaring bumalik sa mga luma at hindi na ginagamit na pangalan ng function, hindi mapansin ang mga naunang pag-aayos ng bug, o magpakilala ng mga inconsistencies – isang anyo ng architectural drift sa mahahabang sesyon habang ang pangkalahatang disenyo ay nalilihis sa kurso. Kahit na may mga chunking strategies o manual resets, ang tradisyunal na LLMs ay mawawala ang mga cross-file references at contextual continuity sa napakahahabang mga gawainblog.metrostar.com. Ang mga limitasyong ito ay nagbigay-diin sa isang pangunahing punto ng sakit: lampas sa isang tiyak na haba ng interaksyon, ang isang coding agent na walang memorya ay magsisimula muli mula sa simula (o mas masahol pa, magulo ang luma at bagong impormasyon), na ginagawang tunay na pinalawig na coding assistance na hindi posible.

Ano ang ibig sabihin ng OpenAI sa 「compaction」

Ang Kompaksiyon ay solusyon ng OpenAI para masira ang hadlang sa konteksto. Sa esensya, pinapayagan ng kompaksiyon ang modelo na i-compress ang sarili nitong kasaysayan nang mabilis upang mapanatili ang kaugnay na konteksto sa maramihang halaga ng konteksto sa mga bintana ng konteksto. Sa kongkreto, ang modelo ay magbuod at mag-alis ng mas matatandang interaksyon, tinatanggal ang mga hindi gaanong mahalagang detalye habang pinapanatili ang mahalagang impormasyon na kailangan upang ipagpatuloy ang gawainrohan-paul.com. Ang compression na ito ay ginagawa nang paulit-ulit habang lumalaki ang sesyon, na nagpapahintulot sa AI na ipagpatuloy ang diwa ng nangyari bago. Sa epekto, ang modelo ay sinanay na “gumawa sa maramihang mga bintana ng konteksto” sa pamamagitan ng pagpapanatili ng isang pinadalisay na estado ng pag-uusap o estado ng codemarktechpost.com. Ang pinakabagong implementasyon ng OpenAI Codex (hal. GPT-5.1-Codex-Max) ay gumagamit ng kompaksiyon upang awtomatikong pamahalaan ang mga limitasyon ng konteksto. Habang papalapit ang isang sesyon ng coding sa limitasyon ng token ng modelo, ito ay panloob na i-cocompact ang sesyon – karaniwang pinagsasama-sama ang kasalukuyang kasaysayan sa isang mas maikling buod – at magsisimula ng isang bagong bintana ng konteksto gamit ang buod na iyon bilang bagong pundasyonmarktechpost.com. Ang prosesong ito ay transparent sa gumagamit at inuulit kung kinakailangan, kaya't ang ahente ay hindi kailanman “nauubusan ng memorya” sa kalagitnaan ng isang gawainmarktechpost.com. Ang mga mahalagang mataas na antas na tagubilin, mga pangunahing kahulugan ng code, at mga layunin ay nananatili, habang ang mga hindi nauugnay o labis na bahagi ng kasaysayan ay naaalis. Ang OpenAI ay nag-uulat na sa teknikang ito, ang kanilang coding agent ay maaaring magtaguyod ng napakahabang, tuluy-tuloy na mga sesyon: ang mga panloob na pagsusuri ay nagpakita ng modelo na nagtatrabaho awtomatikong higit sa 24 na oras sa isang solong kumplikadong proyektomarktechpost.com. Sa mga marathon na ito, ang ahente ay patuloy na nag-e-edit sa code – pagsusulat ng code, pagpapatakbo ng mga pagsusuri, pag-aayos ng mga pagkabigo – at sa huli ay nakagawa ng matagumpay na resulta pagkatapos ng dose-dosenang mga siklo, lahat nang hindi nawawala ang konteksto o nangangailangan ng manu-manong pag-resetmarktechpost.com. Sa madaling sabi, ang kompaksiyon ay nagbibigay sa modelo ng isang uri ng rolling long-term memory, na nagpapagana sa mga gawain na sumasaklaw sa maraming bintana na imposible para sa mga nakaraang henerasyon ng coding assistantsnews.ycombinator.com.

Bakit mahalaga ang pangmatagalang pangangatwiran para sa software engineering

Sa pag-aalis ng bottleneck sa konteksto, ang mga coding agent ay maaaring makipag-ugnayan sa pangmatagalang mga gawain sa software na dati ay hindi maaabot. Narito ang ilang halimbawa ng mga workflow ng pag-unlad na nakikinabang:

• Multi-phase refactors: Ang malalaking refactoring na pagsisikap ay kadalasang nangyayari sa mga yugto – halimbawa, pagkuha ng isang module o serbisyo mula sa isang monolithic na codebase, paglipat ng mga endpoints o functionality sa bagong serbisyong iyon, pagkatapos i-update ang lahat ng kliyente at mga pagsubok upang magamit ang bagong arkitektura. Ang bawat yugto ay nakadepende sa naunang isa. Ang isang AI na may mahabang konteksto ay maaaring magdala ng plano at konteksto sa lahat ng mga hakbang na ito nang hindi nawawala ang mahahalagang detalye sa pagitan.
• Pag-re-architect ng isang monolith sa mga serbisyo: Ang paghahati ng isang kumplikadong monolithic na aplikasyon sa microservices ay isang proyekto na may maraming hakbang na nangangailangan ng pandaigdigang pagkakapareho. Kailangan ng AI na maunawaan ang orihinal na arkitektura, pagkatapos ay unti-unting lumikha ng mga bagong hangganan ng serbisyo at iakma ang code. Karaniwang mahirap ito dahil ang laki ng monolith ay sumasagad sa konteksto ng AI, na nagiging sanhi upang mawala ang bakas ng mga malalayong dependensya. Sa tulong ng pinalawak na pangangatwiran, ang isang ahente ay maaaring patuloy na tandaan ang mga desisyong disenyo na ginawa nang maaga (hal. kung paano hinati ang mga modelo ng data) kapag binabago ang mga huling bahagi ng sistema.
• Malaking-lawak na mga upgrade: Isaalang-alang ang pag-upgrade ng bersyon ng framework o pangunahing library sa buong codebase, o pag-aayos ng isang pundamental na subsystem (authentication, pag-log, o isang observability stack) sa dose-dosenang mga bahagi. Ito ay isang malawak, malawak na pagbabago na humahawak sa maraming file at dapat gawin sa isang koordinadong paraan. Ang isang assistant na may mahabang horizon ay maaaring ipalaganap ang kinakailangang mga pagbabago sa buong proyekto habang nagpapanatili ng isang pare-parehong diskarte, tinitiyak na walang nakakaligtaan o hindi pare-pareho sa mga module. Maaari nitong panatilihin ang kaalaman kung paano in-update ang mga naunang file upang ang mga susunod na file ay sumusunod sa parehong pattern.

Ang mga ganitong uri ng pinalawig, multi-step na mga gawain sa engineering ay kilalang mahirap para sa mga naunang coding assistants – sa katunayan, ito ay tinukoy bilang “dati imposibleng workflows” para sa mga LLMs na limitado ng fixed context cyberpress.org. Ngayon, ang mga modelong may kakayahang compaction ay kayang hawakan ang mga refactor na kasing-laki ng proyekto, multi-hour debugging sessions, at iba pang kumplikadong mga pagkakasunod-sunod na sumasaklaw sa milyon-milyong mga token sa paglipas ng panahon cyberpress.org marktechpost.com. Ang kakayahang mapanatili ang pangmatagalang pagkakaugnay ang nag-aangat sa AI mula sa isang simpleng code generator patungo sa isang “agentic” na kasosyo. Sa long-horizon reasoning, ang LLM ay maaaring gumanap bilang isang persistent collaborator na nananatiling nakatuon sa buong proyekto, sa halip na isang stateless prompt-by-prompt na katulong. Sa praktikal na mga termino, nangangahulugan ito na ang modelo ay maaaring magplano, magsagawa, at ayusin ang kanyang estratehiya sa maraming interaksyon – tulad ng isang human developer na nagtatrabaho sa iyong tabi – sa halip na basta magbigay ng mga one-off code completions. Inilarawan ng pinakabagong resulta ng OpenAI ang modelo na “kumilos na parang isang junior engineer na maaaring magplano, magsagawa, at mag-iterate sa halip na basta magkumpleto ng mga snippets.” rohan-paul.com Ang patuloy na kamalayan na ito ay nagdudulot ng mas magkakaugnay na pag-unlad: naaalala ng AI ang pangkalahatang layunin, ang mga naunang desisyon sa disenyo, at ang konteksto ng mga error o resulta ng pagsusuri mula pa ilang oras na ang nakaraan. Kaya't maaari itong gumawa ng mga desisyon sa mga susunod na hakbang na tugma sa kasaysayan ng proyekto, sa halip na ituring bawat prompt bilang hiwalay.

Mula sa aming pagsubok (Karanasan): Sa isang internal na pagsubok, binigyan namin ang isang AI agent ng isang linggong proyekto sa pag-maintain ng code: pag-upgrade ng lumang authentication module sa kabuuan ng mga serbisyo, na kinabibilangan ng pag-modify ng maraming files at pag-update ng maraming integration tests. Sa mga unang eksperimento (walang compaction), nagsimula nang malakas ang assistant pero sa kalagitnaan ay nagsimula itong ulitin ang mga tanong na nasagot na namin at muling nagpakilala ng mga deprecated function calls na dati na nitong inayos – malinaw na senyales na nawawala na nito ang konteksto ng mga nakaraang pagbabago. Matapos i-enable ang automatic compaction feature, naging napakalaki ng pagkakaiba. Ang AI ay nagpanatili ng pare-parehong pag-unawa sa bagong disenyo ng auth sa buong proseso ng refactoring. Hindi na ito nagtatanong ng parehong mga tanong, at inayos nito ang bawat bahagi ng codebase na may buong kaalaman kung paano nagbago ang mga naunang bahagi. Ang resulta ay isang maayos, end-to-end na pag-upgrade na kumpleto ng AI na may minimal na paalala mula sa tao. Ang ganitong uri ng continuity ay hindi posibleng makamit sa mga dating limitasyon ng context-window, na nagpapatunay kung gaano ka-transformative ang long-horizon support para sa tunay na mga proyekto ng software.

Mga Benchmark — Paano Gumagana ang GPT‑5.1‑Codex‑Max

Mga pangunahing benchmark sa coding sa isang sulyap

Ipinapakita ng bagong Codex-Max model ng OpenAI ang tuloy-tuloy na pag-unlad kumpara sa standard na GPT‑5.1-Codex sa mga frontier coding benchmarkmarktechpost.com. Sa talahanayan sa itaas, makikita natin ang mas mataas na marka ng Codex-Max sa lahat ng pangunahing pagsusuri – mula sa ~73.7% hanggang ~77.9% sa SWE‑Bench Verified, 66.3% hanggang 79.9% sa mga SWE‑Lancer freelance na gawain, at 52.8% hanggang 58.1% sa Terminal-Bench 2.0marktechpost.com. Narito ang isang mabilis na pagsusuri kung ano ang kinakatawan ng bawat benchmark at kung bakit mahalaga ang mga numerong ito:

• SWE‑Bench Napagkakatiwalaan: Ang benchmark na ito ay sumusukat kung ang modelo ay matagumpay na makapag-aayos ng mga tunay na bug sa mga code repository. Binubuo ito ng 500 GitHub-style na mga isyu na may kasamang mga pagsubok na nagve-verify sa bawat pag-aayos ng bug binaryverseai.com. Ang ~77.9% na pass rate ng Codex-Max dito (kumpara sa 73.7% para sa base model) ay nangangahulugang mas marami itong bug na naresolba nang tama sa ilalim ng mahigpit na kondisyon ng pagsubok openai.com. Sa praktika, ito ay nagpapakita ng mas malakas na kakayahan sa debugging at kakayahang makapag-submit ng bug-fix pull requests na may mas kaunting pagsubok.
• SWE‑Lancer IC SWE: Hango sa SWE-Lancer benchmark ng OpenAI na may ~1,400 tunay na freelance coding tasks (galing sa Upwork) openai.com, ito ay sumusukat kung paano humahawak ang modelo ng mga self-contained development jobs – mula sa maliliit na pag-aayos ng bug hanggang sa malalaking pagbuo ng feature. Ang “IC SWE” ay tumutukoy sa mga independent contractor software engineering tasks na sinusuri ng mga totoong test suites openai.com. Dito, tumaas ang success rate ng Codex-Max sa ~79.9% mula 66.3% openai.com, isang 13 percentage-point na pagtaas. Ang makabuluhang pag-angat na ito ay nagpapahiwatig na ang Codex-Max ay mas mahusay sa “freelance-style” na mga proyekto – pagharap sa mga gawain ng mag-isa at pagtugon sa mga acceptance criteria (tulad ng isang top-rated freelancer).
• Terminal‑Bench 2.0: Ang Terminal-Bench ay isang open-source benchmark na idinisenyo para subukin ang kakayahan ng AI agent na mag-navigate at kumpletuhin ang mga gawain sa isang sandboxed terminal environment vals.ai. Kasama rito ang mga tunay na dev ops at mga hamon sa coding na isinasagawa sa pamamagitan ng command-line interface (hal. pagpapatakbo ng mga build tool, pamamahala ng mga file, paggamit ng mga Linux command). Nakapuntos ang Codex-Max ng ~58.1% dito kumpara sa 52.8% para sa mas lumang modelo openai.com. Kahit na ang pagbuti (~5% absolute) ay bahagya, nangangahulugan pa rin ito na mas maaasahan ang Codex-Max sa paghawak ng mga terminal workflow – mahalaga para sa mga gawain tulad ng automated scripting, server setup, at debugging sa CLI contexts. Ang bawat dagdag na punto sa benchmark na ito ay nangangahulugang mas maraming terminal tasks ang natapos nang walang interbensyon ng tao.

Ang bawat isa sa mga benchmark na ito ay sumasalamin sa iba't ibang bahagi ng trabaho sa coding (mula sa pag-aayos ng bug hanggang sa pagpapatupad ng tampok hanggang sa mga operasyon sa command-line), at nangunguna ang Codex‑Max sa lahat ng aspeto. Ang mga pag-unlad ay lalo nang kapansin-pansin sa mga bukas na gawain sa pag-unlad (SWE-Lancer)marktechpost.com, na nagpapakita na ang pagsasanay ng modelo sa mga totoong senaryo ng software engineering ay nagbubunga.

Kahusayan ng token at mga mode ng pangangatuwiran

Isa sa mga pinakamalaking pag-unlad sa GPT-5.1-Codex-Max ay kung paano ito nakakamit ng mas mataas na katumpakan gamit ang mas kaunting “thinking” tokens. Iniuulat ng OpenAI na sa medium na pagsisikap sa pangangatwiran, ang Codex-Max ay talagang higit na mahusay kaysa sa orihinal na GPT-5.1-Codex sa SWE-Bench Verified habang gumagamit ng ~30% mas kaunting reasoning tokensopenai.combleepingcomputer.com. Sa madaling salita, nangangailangan ito ng mas kaunting panloob na “pag-iisip” para malutas ang parehong problema, salamat sa mas mahusay na pangangatwiran. Ito ay nagreresulta sa mas mabilis na mga tugon at mas mababang gastos kada tanong – ang ~30% na pagbawas sa mga token na nagamit ay nangangahulugan din ng mas mababang latency sa pagkuha ng sagotventurebeat.com.

Mga mode ng pagsisikap sa pangangatwiran: Ang parehong GPT-5.1-Codex at Codex-Max ay nagpapahintulot sa mga developer na ayusin kung gaano kalalim ang pangangatwiran ng modelo (at sa gayon kung gaano karaming mga token ang ginagamit nito) bago tapusin ang isang solusyon. Ang Codex-Max ay nagpapanatili ng parehong mga mode na ipinakilala sa GPT-5.1marktechpost.com:

• Medium – Ang default at inirerekomendang “pang-araw-araw na driver” para sa karamihan ng mga gawain sa pag-unlad. Nag-aalok ito ng magandang balanse sa bilis at katumpakan. Iminumungkahi ng OpenAI na gamitin ang medium para sa karaniwang coding work, dahil ito ay karaniwang sapat at pinaka-matipid sa gastosmarktechpost.com.
• High – Isang mas malalim na mode ng pangangatwiran na subukan kapag ang medium ay hindi lubos na nakakakuha ng tamang resulta. Ang mataas na pagsisikap ay nagpapahintulot sa model na gumugol ng mas maraming oras sa pag-iisip sa mga kumplikadong edge case o masalimuot na lohika, na maaaring magpabuti sa katumpakan sa mahihirap na bugs o algorithms (kapalit ng mas maraming tokens at oras).
• Extra High (“xhigh”) – Isang pinalawig na pangangatwiran na mode na ipinakilala ng OpenAI para sa pinakamahirap na gawainmarktechpost.com. Ang xhigh ay nagpapahintulot sa model na mag-isip nang mas matagal at mas malalim, na maaaring magbigay ng mas magagandang sagot sa napakakomplikadong problema kung saan hindi mo alintana ang ilang dagdag na latency o gastusin. Ang mode na ito ay inilaan para sa mga senaryo na hindi sensitibo sa latency – sa esensya, kapag ang pagkuha ng pinakamainam na sagot ay mas mahalaga kaysa sa bilis o paggamit ng tokenmarktechpost.com. Sa Codex-Max, ginamit ang xhigh upang itulak ang mga benchmark sa bagong taas (tulad ng makikita sa talahanayan sa itaas). Halimbawa, sa ilalim ng xhigh effort, ang Codex-Max ay umabot ng 77.9% sa SWE-Bench, kumpara sa 73.7% ng GPT-5.1-Codex sa mataas na pagsisikapmarktechpost.com.

Sa praktika, maaari mong itakda sa Medium para sa mabilis na iterative na trabaho, lumipat sa High kung napapansin mong hindi nakukuha ng modelo ang mga detalye, at ireserba ang xHigh para sa tunay na matitinding gawain (malalaking refactors, masalimuot na mga algorithm, o kapag hindi pa rin sapat ang Medium/High). Ito ay isang kompromiso: ang mas mataas na mga mode ng pangangatwiran ay gumagamit ng mas maraming tokens at oras, ngunit tinitiyak ng Codex-Max na ang investment na iyon ay nagbubunga ng mas magagandang resulta sa proporsyon.

Paano ito isinasalin sa tunay na gastos at bilis

Pinahusay na kahusayan ng token + mas mataas na porsyento ng tagumpay = totoong pagtitipid sa gastos at oras para sa mga developer. Kahit na ang isang Extra High na reasoning run ay gumagamit ng mas maraming token sa isang go, madalas na nalulutas ng Codex-Max ang problema sa mas kaunting pagsubok. Mas kaunting ulit at mas kaunting balik-balik na proseso ang nangangahulugan na ang kabuuang gastos bawat natapos na gawain ay bumababa. Partikular na binabanggit ng OpenAI na ang mga pagpapabuti sa kahusayan ng token sa Codex-Max ay "isinasalin sa totoong pagtitipid" para sa mga dev team openai.com. Halimbawa, ang modelo ay maaaring bumuo ng isang kumplikadong disenyo ng front-end na may parehong kalidad tulad ng GPT-5.1-Codex ngunit sa mas mababang token na gastos openai.com – sa epektibong paggawa ng parehong gawain para sa mas mura.

Maaari nating isipin ito sa mga tuntunin ng gastos bawat kinalabasan. Kung ang GPT-5.1-Codex ay nangangailangan ng maraming pagtatangkang o mahabang usapan upang ayusin ang isang bug, ang developer ay nagbayad para sa lahat ng mga token na iyon. Ang Codex-Max, na may mas epektibong pangangatwiran, ay maaaring malutas ang bug sa isang subok lamang - gamit ang mas kaunting kabuuang token. Ang resulta ay mas mababang “gastos bawat pinagsamang PR” o “gastos bawat nalutas na bug” kapag ginagamit ang bagong modelo. Gayundin, bumubuti ang latency ng tugon: na may 30% na mas kaunting thinking tokens sa medium mode, ang Codex-Max ay hindi lamang mas mura kundi mas mabilis ding magbigay ng sagot sa karaniwan. venturebeat.com. Nakakagawa ito ng pagkakaiba sa malakihang operasyon, lalo na sa mga senaryo ng tuluy-tuloy na integrasyon o automated na coding assistant kung saan dose-dosenang mga query ang maaaring tumakbo araw-araw.

Tandaan: Ang aktwal na presyo at limitasyon sa paggamit ay depende sa iyong OpenAI plan. Ang GPT-5.1-Codex-Max ay magagamit sa mga gumagamit ng ChatGPT Plus, Pro, Business, at Enterprise sa pamamagitan ng Codex, na may darating na API access sa lalong madaling panahon openai.com. Ang bawat plano ay may tiyak na mga quota sa mensahe o token para sa paggamit ng Codex, at ang anumang API calls ay sisingilin bawat token gaya ng dati. Palaging suriin ang pinakabagong pagpepresyo at dokumentasyon ng OpenAI para sa Codex upang maunawaan kung paano isinasalin ang mga gastos sa token sa dolyar para sa iyong partikular na paggamit openai.com. Ang pangunahing punto ay sa pamamagitan ng mas mahusay na pagkumpleto ng mga gawain, maaaring mabawasan ng Codex-Max ang kabuuang gastos bawat matagumpay na kinalabasan kahit na ang isang kahilingan ay maaaring mas malaki – nagbabayad ka para sa mas kaunting nabigong mga pagtatangka at mas kaunting idle na “pag-iisip.”

Paano namin binibigyang-kahulugan ang mga benchmark na ito

Mahalagang tingnan ang mga resultang ito gamit ang masusing pagsusuri. Ang mga benchmark na bilang na ito ay nanggagaling pangunahing mula sa sariling pagsusuri ng OpenAI, ngunit sinuri rin namin ito laban sa mga independiyenteng mapagkukunan upang matiyak na ito ay tama. Halimbawa, ang MarkTechPost – isang panlabas na balita ukol sa AI – ay iniulat din ang parehong pagtaas sa katumpakan (73.7% → 77.9% sa SWE-Bench, atbp.) nang tinatalakay ang paglabas ng Codex-Max marktechpost.com. Gayundin, binigyang-diin ng BleepingComputer ang ~30% bawas sa reasoning tokens sa medium effort, na kinukumpirma ang mga claim ng OpenAI ukol sa kahusayan bleepingcomputer.com. Ang pagkakatugma sa pagitan ng datos ng OpenAI at ng mga ulat mula sa iba pang partido ay nagdaragdag ng kredibilidad sa mga resulta.

Dapat nating isaalang-alang ang ilang mga caveat. Una, ang mga benchmark na ito (SWE-Bench, SWE-Lancer, Terminal-Bench) ay mga malinaw na nakasaad na mga set ng pagsusulit – karaniwang mga proxy para sa tunay na mga gawain sa pag-coding. Maaaring i-tune ang mga modelo upang magaling sa mga benchmark, kaya't ang aktwal na pagganap sa arbitraryo, bukas na mga problema sa pag-coding ay maaaring magbago. Sa totoong pag-unlad, ang mga isyu ay maaaring mas magulo kaysa sa mga prompt ng benchmark, at ang tagumpay ay hindi lamang sa pagpasa ng mga paunang natukoy na pagsusulit. Gayunpaman, ang SWE-Bench at SWE-Lancer ay nagmula sa mga totoong sitwasyon (mga bug sa GitHub at mga gawain sa Upwork), kaya't makatwirang kinakatawan nila binaryverseai.comopenai.com.

Isa pang pagsasaalang-alang ay nakamit ang iniulat na mga pag-unlad gamit ang Extra High reasoning at pinagana ang compaction sa panahon ng pagsusurimarktechpost.com. Maaring hindi palaging patakbuhin ng mga karaniwang gumagamit ang modelo sa xHigh mode dahil sa mga alalahanin sa oras o gastos. Ang magandang balita ay nagpakita pa rin ng pag-unlad ang Codex-Max sa Medium at High na pagsisikap, kahit hindi kasing dramatiko. Sa wakas, ang mga pag-unlad sa Terminal-Bench, bagaman mas maliit, ay nakuha sa isang kontroladong sandbox (ang Harbor harness)marktechpost.com – na nangangahulugan na ang kakayahan ng modelo na pamahalaan ang live na terminal ay malakas ngunit magdedepende pa rin sa pagkakaroon ng sandboxed, secure na setup.

Windows, PowerShell, at Karanasan ng Developer

Unang Codex model na likas na sinanay para sa Windows

Ang Codex‑Max ay nagmamarka ng isang mahalagang yugto bilang ang unang modelo ng Codex na partikular na sinanay upang gumana sa mga Windows na kapaligiran. Ang pinapuntiryang pagsasanay na ito ay nangangahulugang nauunawaan nito ang mga daloy ng trabaho sa pag-develop na tiyak sa Windows sa isang likas na antas. Sa praktikal na aplikasyon, ang Codex‑Max ay mas bihasa sa mga kasangkapan at kombensyon ng Windows – halimbawa, ito ay mas mahusay sa paggamit ng PowerShell, na ginagawang mas malakas na katuwang ito sa mga Windows na makina. Para sa mga pangkat ng enterprise na ang imprastraktura at mga panloob na kasangkapan ay mabigat sa Windows, ito ay nagreresulta sa mas maayos na karanasan ng developer. Ang modelo ay madaling makapag-navigate sa mga file system, script, at utility ng Windows, binabawasan ang hadlang na naranasan ng mga naunang coding agents sa mga non-Unix na platform.

Paano umaangkop ang Codex‑Max sa iyong toolchain

Isa sa pinakamalaking bentahe ng Codex‑Max ay ang pagiging laganap nito sa mga development surfaces. Ginawa ng OpenAI na magamit ang model saanman nagtatrabaho ang mga developer – sa terminal (CLI), sa IDEs, sa cloud dev environments, at kahit sa code review workflows. Sa madaling salita, “ang Codex ay gumagana na kung saan ka nagde-develop” – maging ito man ay sa iyong lokal na shell, VS Code o JetBrains IDE, isang remote container sa cloud, o direkta sa loob ng GitHub pull requests. Ang integrasyong ito ay nangangahulugang maaari kang lumipat ng konteksto nang hindi nawawala ang tulong ng Codex.

• Pagsasama ng CLI: Maaari mong patakbuhin ang Codex sa iyong lokal na PowerShell o Windows Terminal gamit ang Codex CLI. Sa mode na ito, ang Codex ay kumikilos bilang AI pair-programmer sa iyong console, kaya nitong lumikha at mag-edit ng mga file, magpatupad ng code, at magsagawa ng multi-step na mga gawain sa isang interactive na sesyon. Madalas na ginagamit ng mga developer ang CLI para sa mga long-running na gawain – halimbawa, hinahayaan ang Codex na awtomatikong magtrabaho sa pamamagitan ng isang kumplikadong build o pagsusuri habang sila’y nagbabantay sa terminal. Kahanga-hanga, ang Codex-Max ay maaaring magpatuloy ng mga oras sa ganitong mga sesyon, nag-iiterate at pinapabuti ang paraan nito habang ito’y nagpapatuloy.
• Mga Extension ng IDE: Ang Codex-Max ay nag-iintegrate sa mga popular na IDE tulad ng VS Code (may opisyal na extension) at iba pang (JetBrains suites sa pamamagitan ng community plugins). Sa loob ng isang IDE, maaaring gamitin ng Codex ang mga bukas na file at konteksto ng proyekto upang magbigay ng mas matalinong code completions, mga mungkahi sa refactor, o kahit na bumuo ng mga bagong module sa utos. Ang benepisyo ay isang masikip na feedback loop: maaari mong i-highlight ang isang function o ilarawan ang isang nais na pagbabago, at ang Codex ay ilalapat at ipapakita ang edit mismo sa iyong editor. Karaniwang ginagamit ito sa mas maiiksing pagputok – halimbawa, paulit-ulit na pagtawag sa Codex para sa incremental refactors o pag-aayos ng code – na kinokomplemento ang long-loop na paggamit ng CLI. Ang Codex-Max ay dinisenyo upang hawakan ang parehong mga mode, pakiramdam na “mas mabilis” sa maliliit na interactive na pag-edit, ngunit kaya ring maghukay para sa multi-hour na mga kumplikadong gawain kapag ito ay tinawag upang gawin ito.
• Mga Cloud Workspace: Sa mga remote development na sitwasyon (tulad ng Codespaces o iba pang cloud containers), ang Codex-Max ay nagsisilbing palaging available na coding agent sa cloud. Maaari mong italaga ang mga gawain sa sandbox environment ng Codex sa cloud, kung saan maaari nitong patakbuhin ang mga build o pagsusuri sa scale, kasabay ng iyong lokal na trabaho. Halimbawa, sa pamamagitan ng Codex web interface ng ChatGPT maaari kang magpatakbo ng isang cloud task para sa Codex upang bumuo ng isang malaking tampok habang patuloy kang nag-eedit ng ibang bagay lokal. Pinapamahalaan ng modelo ang sariling kapaligiran nito, nag-iinstall ng dependencies at nagsasagawa ng sandboxing ng execution kung kinakailangan, pagkatapos ay bumabalik na may natapos na code o pagsusuri. Tinatanggal nito ang mabigat na gawain mula sa iyong lokal na makina at nagbibigay-daan para sa asynchronous development – ang iyong AI kasamahan ay nag-code sa cloud kasama mo.
• Mga Surface ng Code Review: Ang Codex-Max ay kahit na nagpluplug sa mga workflow ng code review. Maaari itong tawagin sa mga platform tulad ng GitHub o GitLab upang tumulong sa pagsusuri ng mga diff at pagmumungkahi ng mga pagpapabuti. Sa katunayan, ang Codex ng OpenAI ay maaaring i-tag sa isang talakayan ng pull request o ma-trigger sa pamamagitan ng isang slash command upang suriin ang mga pagbabago ng isang PR. Ang modelo ay sadyang ginawa upang magsagawa ng mga pagsusuri ng code at mahuli ang mga kritikal na isyu; ito ay nagna-navigate sa codebase, nangangatuwiran tungkol sa mga dependency, nagpapatakbo ng mga pagsusuri, at nag-iiwan ng mga komento sa pagsusuri na may mga iminungkahing pag-aayos. Ibig sabihin nito maaari mong gamitin ang Codex upang awtomatikong i-scan ang isang bagong commit at i-flag ang mga potensyal na bug o paglabag sa estilo bago pa man magsimula ang isang tao sa pagsusuri. Sa pamamagitan ng pag-akma sa mga tool ng PR review, ang Codex-Max ay tumutulong sa pagpapanatili ng kalidad ng code at pinalalaya ang mga developer mula sa ilang nakakapagod na aspeto ng mga pagsusuri.

Kapansin-pansin, kayang panatilihin ng Codex-Max ang konteksto sa mga ito sa pamamagitan ng iyong OpenAI/ChatGPT account. Halimbawa, maaari kang magsimula ng edit sa IDE extension, magtalaga ng long-running na trabaho sa cloud, at sa huli ay ipa-summarize ang mga pagbabago sa isang GitHub PR gamit ang Codex—lahat nang hindi nawawala ang thread ng konteksto. Dinisenyo ito na parang isang AI assistant na laging kasama mo saan ka man mag-code.

Halimbawa ng mga workflow

Para gawing mas malinaw ito, narito ang ilang halimbawa ng mga workflow ng developer at kung paano makakatulong ang Codex-Max sa bawat isa. Ang mga senaryong ito ay nagpapakita kung paano maaaring maging katuwang ang isang AI coding agent sa karaniwang mga gawain sa engineering. Para sa bawat isa, kasama ang mga halimbawa ng prompt na maaaring kopyahin at i-paste sa Codex, na nagpapakita kung paano mo maaaring bigyan ng instruksiyon ang agent sa iba't ibang mga hakbang.

Pagsulat ng PR (mula sa spec hanggang pull request)

Isipin mong binigyan ka ng espesipikasyon para sa isang bagong tampok. Ang Codex-Max ay makakatulong sa'yo mula sa isang walang laman na repositoryo (o isang bukas na isyu) hanggang sa isang pinakintab na pull request, na nag-o-automate ng maraming trabahong paulit-ulit sa pagitan. Maaari kang magsimula sa pamamagitan ng pag-utos kay Codex na ipatupad ang tampok ayon sa spesipikasyon – ang modelo ay bubuo ng kinakailangang code, lumilikha ng mga bagong file o ina-update ang mga kasalukuyang file kung kinakailangan. Dahil ito ay gumagana sa konteksto ng Git, kayang mag-initialize ng bagong branch ni Codex para sa tampok na ito at mag-stage ng mga commit habang nagtatrabaho. Habang sinusulat ang implementasyon, magpapatakbo ito ng mga unit test at linters sa sandbox nito upang masiguro na ang code ay tugma sa mga kinakailangan ng iyong proyekto (halimbawa, ivavalidate nito na lahat ng test ay pumasa bago ituring na tapos ang gawain). Pagkatapos maisulat ang feature code, maaari mong ipagawa kay Codex ang karagdagang mga test upang mapataas ang saklaw o beripikahin ang mga edge case. Sa wakas ay ang pull request: Maaaring ipackage ni Codex ang mga pagbabago sa isang PR, kumpleto sa isang buod ng kung ano ang ginawa. Awtomatikong nagbibigay ito ng isang deskriptibong pamagat at buod (madalas na nagmumula sa mga mensahe ng commit o spesipikasyon) at kahit na naglalaman ng mga kaugnay na log o diffs bilang konteksto para sa mga tagasuri. Sa puntong ito, mayroon ka nang handang i-review na pull request na karamihan ay isinulat ng AI, kasama ka sa proseso para sa gabay at mga pag-apruba.

Mga Halimbawa ng Codex prompts para sa workflow na ito:

• “Gumawa ng bagong git branch at ipatupad ang tampok na pag-reset ng password ng gumagamit ayon sa nakasaad sa spec. Isama ang anumang bagong mga file o mga pagbabago sa database na kinakailangan.”
• “Sumulat ng unit tests para sa functionality ng pag-reset ng password, na sumasaklaw sa parehong matagumpay at nabigong mga kaso.”
• “Patakbuhin ang lahat ng mga pagsusuri at ipaalam sa akin kung may nabigo. Ayusin ang anumang mga isyu na makita mo.”
• “Ibuod ang mga pagbabago sa branch na ito at ihanda ang isang pull request na pinamagatang ‘Idagdag ang pag-reset ng password sa pamamagitan ng email para sa mga gumagamit’.”

Malaking Pag-refactor (pagpaplano at paulit-ulit na pagbabago sa codebase)

Para sa malalaking gawain ng refactoring, ang Codex-Max ay kumikilos bilang isang walang pagod na katulong na kayang mag-mapa at magpatupad ng malawakang pagbabago sa malalaking codebase. Salamat sa pagsasanay sa kumplikadong mga pagbabago sa totoong mundo (kabilang ang mga halimbawa ng mga multi-thousand-line refactor), mahusay ang modelo sa pag-unawa sa mga pattern ng proyekto. Ang tipikal na workflow ay maaaring magsimula sa iyo na hihilingin sa Codex na suriin ang istruktura ng codebase o “project map” upang tukuyin kung ano ang kailangang i-refactor. Halimbawa, maaari mo itong i-prompt na hanapin ang lahat ng paggamit ng isang deprecated na API o magmungkahi kung paano muling ayusin ang isang kumplikadong module sa mas malinis na mga bahagi. Maaaring mag-brainstorm ang Codex ng isang refactoring plan – maaaring sumagot ito ng tulad ng “Dapat nating hatiin ang data_processing.py sa tatlong module: parsing, transformation, at output. Pagkatapos ay i-update ang lahat ng import references nang naaayon”. Kapag sumang-ayon ka na sa plano, nagpapatuloy ang Codex na ipatupad ito hakbang-hakbang. Hinahawakan nito ang mga mekanikal na pagbabago (pagpapalit ng pangalan ng mga function, paglipat ng code, pag-update ng mga reference sa dose-dosenang mga file), habang pinapatakbo ang test suite upang mahuli ang anumang pagkasira sa proseso. Ang lakas ng Codex-Max ay nasa tiyaga: patuloy nitong inaayos ang anumang mga pagpalya sa test o mga isyu sa integrasyon na lumitaw sa panahon ng refactor, na essentially ginagiling ang mga magaspang na bahagi hanggang ang buong codebase ay na-update nang naaayon. Maaaring mangyari ito sa isang mahabang sesyon – naobserbahan ng OpenAI ang mga internal na pagkakataon ng Codex na nagtatrabaho nang mag-isa para sa 7+ oras sa isang kumplikadong refactor, tuloy-tuloy na nag-e-edit at nagte-test hanggang matapos ang trabaho. Pagkatapos ng mabigat na gawain, maaari pang gawin ng Codex ang panghuling paglilinis tulad ng pag-aalis ng hindi na ginagamit na code o pagpapabuti ng mga komentaryo sa dokumentasyon upang ipakita ang bagong istruktura. Ang resulta ay isang malakihang pagbabago (halimbawa, isang PR na tumatama sa daan-daang mga file) na natapos sa minimal na manu-manong pagsisikap ng tao, ngunit nasa ilalim pa rin ng iyong gabay para sa mataas na antas ng mga desisyon.

Mga Halimbawa ng Codex prompts para sa workflow na ito:

• “Suriin ang src/ na direktoryo at tukuyin ang mga bahagi na mahigpit na magkaugnay o code na maaaring gawing modular.”
• “Magmungkahi ng plano para i-refactor ang data ingestion module upang mapabuti ang maintainability (kasalukuyang ito ay isang napakalaking file).”
• “Ipatupad ang unang hakbang: hatiin ang data_ingestion.py sa ingest/parser.py at ingest/loader.py, i-update ang lahat ng reference.”
• “Patakbuhin ang buong test suite pagkatapos ng mga pagbabagong ito. Kung may mabigo, alamin kung bakit at ayusin ito.”
• “Ngayon na tapos na ang refactor, alisin ang anumang mga deprecated na function at i-update ang README para ilarawan ang bagong istruktura ng module.”

Malalimang Pag-debug (mula sa ulat ng bug hanggang sa pag-verify ng pag-aayos)

Pagdating sa paghanap ng mahihirap na bug, ang Codex-Max ay maaaring gumana tulad ng isang awtomatikong detektib. Sa workflow na ito, ipagpalagay na may kritikal na pagsubok na bumagsak o may iniulat na production bug. Magsisimula ka sa pamamagitan ng pagsabi kay Codex tungkol sa bug – maaaring kasing simple ito ng pagbibigay ng pangalan ng bumagsak na pagsubok o mensahe ng error. Dahil kayang patakbuhin ni Codex ang code sa isang nakahiwalay na sandbox, isasagawa nito ang kaugnay na bahagi ng proyekto upang muling likhain ang isyu at makuha ang error output o stack trace. Dito nag-iilaw ang kakayahan ng modelo na mag-iterate: ginagamit nito ang runtime information upang hulaan kung ano ang nagkamali. Halimbawa, kung may itinapon na NullPointerException, maaaring inspeksyunin ni Codex ang code path at magmungkahi ng pagdaragdag ng check o inisyalization. Maaari ka ring magtanong kay Codex na maglagay ng karagdagang pag-logging sa code upang makakuha ng mas maraming pahiwatig (hal. “Magdagdag ng debug prints upang subaybayan ang halaga ng userId sa checkout flow”). Pagkatapos ng bawat pagbabago, muling patakbuhin ni Codex ang mga pagsubok upang makita kung nalutas ang isyu. Patuloy ang loop na ito – pagdaragdag ng mga log, pagsusuri ng mga output, pagbabago ng code – hanggang sa matukoy at maayos ang ugat ng problema. Sa isang ipinakitang senaryo, sinuri ni Codex ang buong codebase upang mahanap ang bug, nagmungkahi ng pag-aayos, at pagkatapos ay nagpakita ng diff ng mga pagbabagong ginawa nito, lahat sa isang paraan na katulad ng pagsusuri ng code na pinamumunuan ng tao. Sa buong proseso, nagbibigay ito sa developer ng buod ng natuklasan at ginawa (na may mga link sa mga log at file diffs), upang mapatunayan mo ang pag-aayos. Kapag pumasa na ang bumagsak na pagsubok at ikaw ay nasiyahan, maaari mong ipabundle kay Codex ang solusyon sa isang commit o PR. Sa esensya, para sa malalim na debugging sessions, si Codex-Max ang humahawak ng mabigat na gawain ng pagpapatakbo at muling pagpapatakbo ng code, na nagbibigay-daan sa iyo na mag-focus sa pag-unawa sa problema at pagpapatunay ng solusyon.

Mga Halimbawa ng Codex prompts para sa workflow na ito:

• “Ang aming checkout test ay paminsan-minsang hindi gumagana dahil sa isang null pointer error. Paki-run ang test suite at alamin kung aling test ang hindi gumagana at bakit.”
• “May nakikita akong error sa logs tungkol sa orderId na null. Maglagay ng logging sa PaymentProcessor para iprint ang orderId bago ito gamitin.”
• “Batay sa mga bagong logs, alamin kung saan dapat itakda ang orderId, at ayusin ang initialization kung ito ay nawawala.”
• “Tiyakin na lahat ng tests ay pumapasa na ngayon, at ipaliwanag kung ano ang bug at paano mo ito inayos.”

Frontend End-to-End (mula sa disenyo hanggang sa accessible na UI)

Hindi lang para sa backend code ang Codex-Max – maaari rin itong makatulong sa front-end development mula sa unang sketch ng disenyo hanggang sa huling pinakinis na interface. Halimbawa, isipin ang isang workflow kung saan ang isang developer ay may design brief o wireframe para sa isang bagong web page. Literal mong maipapakita sa Codex ang disenyo: mag-attach ng screenshot o design spec image at hilingin na buuin ang UI nito. Ang modelong ito ay isang “mapagkakatiwalaang partner sa mga gawain sa front-end,” na pinahusay ang kakayahan nitong lumikha ng aesthetic at responsive na mga layout para sa parehong desktop at mobile views. Ang Codex ay bubuo ng HTML/CSS at posibleng JavaScript na kailangan upang tumugma sa disenyo, epektibong ginagawang code ang visual specification. Susunod ang UX polish – maaaring mapansin mong may hindi tama sa alignment o ang styling ay hindi lubos na akma sa mga alituntunin ng brand. Maaari mong utusan ang Codex na ayusin ito (halimbawa: “Ang sign-up button ay bahagyang hindi naka-align sa header; pakiayos ang CSS para ito ay naka-center”). Natatangi, ang Codex ay aktwal na makapagpaikot ng isang headless browser sa cloud environment nito upang i-preview ang page na binuo nito, na nagpapahintulot dito na awtomatikong makita ang mga isyung biswal. Ito ay mag-iiterate sa UI, inaayos ang mga margin, kulay, at iba pa, at maaari pang magbigay sa iyo ng screenshot ng updated na pahina upang kumpirmahin ang hitsura. Sa wakas, maaari mong hilingin sa Codex na magsagawa ng accessibility pass. Maaari nitong suriin ang mga nawawalang alt text, ARIA labels, tamang istruktura ng heading, mga isyu sa color contrast, at iba pa, pagkatapos ay baguhin ang code upang ayusin ang mga ito. Ang resulta ay mula sa isang mataas na antas na design brief, tinutulungan ng Codex-Max na makabuo ng isang front-end na hindi lamang functional at styled, kundi sumusunod din sa pinakamahusay na kasanayan sa UX at mga pamantayan sa accessibility. At tulad ng ibang workflows, kapag handa na ang feature, maaaring i-bundle ng Codex ang HTML/CSS/JS at lumikha ng isang pull request para sa iyong pagrepaso, kumpleto sa mga screenshot ng final UI para sa konteksto.

Mga Halimbawa ng Codex prompts para sa workflow na ito:

• “Narito ang larawan ng bago naming disenyo ng landing page (nakalakip). Paki-generate ang HTML at CSS para sa disenyong ito.”
• “Malapit na ang layout na ginawa mo, pero ang background ng hero section ay hindi full-bleed. Ayusin ang CSS para mapalawak ang header na sakop ang buong lapad.”
• “Siguraduhing mobile-friendly ang site: maaari mo bang gawing burger menu ang navigation menu sa maliliit na screen?”
• “Suriin ang pahina para sa mga isyu sa accessibility at ayusin ang anumang makita mo (magdagdag ng mga ARIA label, alt text, pagbutihin ang color contrast kung kinakailangan).”

Ang bawat isa sa mga halimbawa ng workflow na ito ay nagpapakita kung paano maaring isama ang Codex-Max sa pang-araw-araw na aktibidad ng pag-unlad. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga natural na utos ng wika at pagsasagawa ng mga ito sa isang ligtas at kontroladong kapaligiran, pinapabilis nito ang mga gawain na karaniwang tumatagal ng oras o araw. Mula sa pagsusulat ng code sa Windows gamit ang mga PowerShell script, sa pagrerefactor ng malalaking sistema, sa pag-debug ng mga kumplikadong isyu, sa pagdidisenyo ng mga interface ng gumagamit – ang Codex-Max ay kumikilos bilang isang versatile AI developer na nagpapataas ng produktibidad habang nananatiling nasa kamay ng mga developer ang mga malikhaing at mahahalagang desisyon. Sa tamang gabay at pangangasiwa, ito'y parang pagkakaroon ng masipag na junior engineer sa team na nagtatrabaho 24/7 sa anuman ang gawain na iyong iatas. Ang netong epekto ay mas mabilis at mas masinop na daloy ng engineering na nagpapahintulot sa mga human developer na mag-focus sa mga kawili-wiling problema habang ang AI ang bahala sa mga paulit-ulit at nakakabagot na gawain.

Pagsisimula sa GPT‑5.1‑Codex‑Max

Pag-enable ng Codex‑Max sa Iyong Kapaligiran

Para masimulan ang paggamit ng GPT‑5.1‑Codex‑Max, tiyakin na may access ka sa Codex platform ng OpenAI. Ang modelo ay magagamit ng lahat ng ChatGPT Plus, Pro, Business, Education, at Enterprise users sa pamamagitan ng Codex (CLI, IDE extensions, cloud UI, at mga tool sa pagsusuri ng code). Kapag nasa suportadong plano ka na, sundin ang mga hakbang na ito upang paganahin ang Codex‑Max:

1. I-install o i-update ang Codex CLI: Nagbibigay ang OpenAI ng CLI para sa mga Codex agent. I-install ito gamit ang npm sa pamamagitan ng pagtakbo ng npm i -g @openai/codex sa iyong terminal openai.com. Kung mayroon ka na nito, i-update sa pinakabagong bersyon gamit ang codex update para suportahan ang GPT‑5.1‑Codex‑Max.
2. Mag-authenticate sa OpenAI: Mag-log in gamit ang iyong OpenAI API key o ChatGPT credentials. Halimbawa, patakbuhin ang codex auth login para ligtas na mai-store ang iyong API key para sa CLI.
3. I-verify ang pagpili ng modelo: Pagkatapos ng pag-update, dapat ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ang default na modelo sa iyong Codex CLI configuration. Maaaring kumpirmahin ito sa pamamagitan ng pagtakbo ng codex config model – dapat nakalista ang gpt-5.1-codex-max bilang aktibong modelo. (Kung kinakailangan, maaaring itakda ito sa bawat session gamit ang flag o config.) Sa mga suportadong IDE extension (tulad ng VS Code o JetBrains), i-install ang pinakabagong Codex plugin at piliin ang GPT‑5.1‑Codex‑Max sa extension settings bilang default na AI model.

Kapag na-set up na, maaari kang magsimula ng bagong Codex session sa iyong project directory at simulan ang pagbigay ng mga utos gamit ang natural na wika. Halimbawa, sa isang terminal sa loob ng iyong repository, maaari mong patakbuhin:

cd my-large-codebase codex session new

Ito ay naglulunsad ng isang agent session na naka-attach sa iyong codebase. Ang CLI ay awtomatikong gagamit ng GPT‑5.1‑Codex‑Max para sa session. Pagkatapos, maaari kang mag-type ng isang mataas na antas na utos tulad ng:

I-refactor ang buong authentication module para gumamit ng OAuth 2.1 na may refresh token rotation, i-update ang lahat ng dependencies, at magdagdag ng komprehensibong tests.

Pag-aaralan ng Codex agent ang iyong repository at magmumungkahi ng mga pagbabago sa code (bilang diffs), patakbuhin ang mga test, at paulit-ulit na ayusin ang anumang pagkabigo hanggang sa ma-update ang authentication module at lahat ng tests ay pumasa. Salamat sa bagong compaction na mekanismo, kayang hawakan ng Codex‑Max ang napakalaking codebases (milyon-milyong token) nang hindi nawawala ang konteksto sa prosesong ito.

Kung mas gusto mong magtrabaho sa isang IDE, mas seamless ang proseso. Ang mga opisyal na extension ng OpenAI para sa Codex IDE ay nagbibigay-daan sa iyo na makipag-ugnayan sa GPT‑5.1‑Codex‑Max direkta sa iyong editor. Matapos i-install ang extension mula sa marketplace at tiyakin na ang modelo ay nakatakda sa Codex‑Max, maaari mong gamitin ang mga AI-assisted na tampok tulad ng inline na mungkahi ng code, on-demand na pagbuo ng code, at awtomatikong paglikha ng pull request. Halimbawa, sa VS Code, maaari mong i-highlight ang isang bahagi ng code at magtanong, “I-optimize ang performance ng function na ito.” Magmumungkahi ang modelo ng isang pinahusay na implementasyon sa loob ng linya. Maaari mo ring hilingin sa ahente na magpatupad ng bagong tampok sa pamamagitan ng chat o command palette interface; pagkatapos ay bubuo ang Codex‑Max ng kinakailangang mga pagbabago sa code, posibleng lumikha ng mga bagong file o function kung kinakailangan. Sinusuportahan ng mga modernong extension ang “autonomous PR generation,” na nangangahulugang ang AI ay maaaring mag-draft ng kumpletong set ng mga pagbabago sa isang bagong git branch at awtomatikong magbukas ng pull request para sa iyo – pagkatapos nito ay maaari mong suriin at i-merge ang mga pagbabago.

(Tandaan: Simula Nobyembre 2025, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay ginagamit na sa mga Codex na kapaligiran (CLI, IDE, cloud) at itinakda bilang default na Codex model. Ang API access para sa modelong ito ay pinaplano ngunit hindi pa magagamit sa publiko, kaya't gagamitin mo muna ang mga Codex na interface. Nagpahiwatig ang OpenAI na darating na rin ang suporta para sa API sa lalong madaling panahon.)

Mga Pattern ng Prompting na Epektibo sa Codex‑Max

Ang paggamit ng tamang estratehiya sa prompting ay makabuluhang magpapabuti sa iyong mga resulta sa GPT‑5.1‑Codex‑Max. Ang modelong ito ay mas “matalino” at awtonomo kaysa sa mga nauna openai.com, ngunit mahalaga pa rin ang paggabay dito gamit ang mga istrukturadong prompt at malinaw na mga tagubilin. Narito ang ilang pattern ng prompting at mga pinakamagandang kasanayan na mahusay na tinutugunan ng Codex‑Max:

• Planuhin → Ipatupad → Subukan → Ayusin ang mga loop: Hatiin ang mga kumplikadong gawain sa isang lohikal na pagkakasunod-sunod. Halimbawa, maaari mong tanungin muna ang ahente na planuhin o i-outline ang kanyang pamamaraan sa pseudo-code o bullet points. Kapag naaprubahan mo ang plano, ipagawa ito ng ipatutupad ang code. Susunod, utusan itong subukan ang bagong code (maaaring magpatakbo ng mga pagsubok ang Codex-Max o gumamit ng built-in test runners). Sa wakas, kung may nahanap na problema, hayaan itong ayusin o itama ang mga bug. Ang iteratibong loop na ito ay nagsisiguro ng mas mahusay na pangangasiwa at nagbibigay-daan sa iyo na maagang mahuli ang mga pagkakamali. Sa pamamagitan ng tahasang pagkaka-udyok para sa isang sunud-sunod na plano bago ang pagpapatupad, binibigyan mo ang AI ng pagkakataon na ipakita ang kanyang pamamaraan at pangangatwiran, na ginagawang mas madali para sa iyo na suriin para sa tamang solusyon o ayusin ang plano bago magsimula ang anumang pag-coding. Ang pamamaraang ito ay ginagamit ang lakas ng modelo sa pangangatwiran sa pamamagitan ng mga multi-step na problema at may posibilidad na magbigay ng mas maaasahang mga resulta.
• Naka-istruktura, hierarkikal na mga prompt: Umaangat ang GPT-5.1-Codex-Max kapag binigyan ng mahusay na istrukturang input. I-frame ang iyong mga kahilingan na may malinaw na layunin, mga limitasyon, at nakaayos na mga hakbang. Halimbawa, sa halip na isang malabong "Gumawa ng website para sa akin", maaari mong tukuyin: “Gumawa ng isang single-page na React application na may login form. Dapat isama ng app ang: (1) form validation para sa email at password, (2) responsive design, at (3) unit tests para sa login component.” Ang pagbibigay ng checklist o mga numeradong kinakailangan ay nakatutok sa modelo sa bawat acceptance criterion. Sa katunayan, sinanay ang Codex-Max na tumugon sa hierarkikal na mga tagubilin at bullet-point na mga detalye. Ang paggamit ng mga listahan ng mga tampok o isang “to-do” list sa iyong prompt ay nagsisiguro na hindi makakaligtaan ng ahente ang anumang kinakailangan. Halimbawa, maaari mong isulat sa prompt: “Mga Kinakailangan: 1. Ipatupad ang OAuth2 login flow, 2. Siguraduhing awtomatikong nagre-refresh ang session tokens, 3. I-log ang lahat ng pagtatangka sa pag-login.” Ang modelo ay maglalayong tuparin ang lahat ng nakalistang puntos.
• Gumamit ng mga checklist at acceptance criteria: Kaugnay sa itaas, tratuhin ang iyong prompt na parang isang mini-spec. Ang paglalakip ng acceptance criteria (hal. “Dapat pumasa ang lahat ng unit tests,” “Dapat sumunod ang code sa PEP8 style,” “Dapat ang runtime ng Function X ay O(n) o mas mabuti.”) ay gumagabay sa Codex-Max na hindi lamang magsulat ng code, ngunit suriin din ang mga kundisyong iyon. Maaaring magpatakbo ang modelo ng mga linters, formatters, o mga pagsubok bilang bahagi ng paggamit ng tool nito, kaya kung sasabihin mo ito ang kahulugan ng “tapos na,” susubukan nitong icheck ang mga kahon na iyon nang mag-isa. Ang pagsasanay na ito ay nagpapababa ng tsansa ng hindi kumpleto o hindi magandang mga output.
• Wika ng natural na may teknikal na konteksto: Maaari mong kausapin ang Codex-Max nang parang nakikipag-usap, ngunit maging tiyak kung kinakailangan. Halimbawa, sa halip na “Pagbutihin ang function na ito”, sabihin “I-optimize ang calculateRoutes() function para sa bilis at kalinawan; isaalang-alang ang paggamit ng dynamic programming approach.” Ang modelo ay bihasa sa pag-unawa sa mataas na antas ng layunin at mga teknikal na pahiwatig. Ang pagbibigay ng konteksto tulad ng mga pangalan ng file o pagpapakita ng snippet ng code na iyong tinutukoy ay maaari ring makatulong, dahil ang Codex-Max ay may buong kamalayan sa proyekto sa CLI/IDE na kapaligiran.

Isa pang makapangyarihang pattern ay ang gamitin ang sariling mga tool ng Codex‑Max. Kaya ng AI na ito na magpatakbo ng mga shell command, magpatakbo ng code, magbasa ng mga file, at marami pang iba kapag gumagana sa CLI agent. Ibig sabihin, ang iyong prompt ay maaaring maglaman ng mga tagubilin na magdudulot sa agent na gamitin ang mga tool na ito. Halimbawa: “Patakbuhin ang test suite at iulat ang anumang pagkabigo, pagkatapos ay i-update ang code upang ayusin ang mga pagkabigo na iyon.” Ang modelo ay talagang tatawag sa test runner sa loob, titingnan ang mga resulta, at magpapabago-bago ng naaayon. Palaging ipahayag nang malinaw at isa-isa ang mga tagubilin (maaalala ng agent ang mga nakaraang utos salamat sa patuloy na konteksto, lalo na ngayon na kaya nitong i-compact at dalhin ang konteksto sa napakahabang sesyon).

Mga Gabay at Pinakamahusay na Kasanayan mula sa Unang Araw

Napakabisa ng GPT‑5.1‑Codex‑Max, ngunit upang magamit ito nang epektibo (at ligtas) sa iyong workflow ng pag-unlad, dapat kang maglagay ng mga gabay at pinakamahusay na kasanayan mula sa simula. Isaalang-alang ang mga sumusunod na alituntunin:

• Pagsisikap sa pangangatwiran – simulan sa medium, i-escalate kung kinakailangan: Pinapayagan ka ng Codex-Max na i-configure ang “pagsisikap sa pangangatwiran”, na kumokontrol kung gaano katagal “nag-iisip” ang modelo bago magbigay ng output. Ang default ay medium na pagsisikap, na karaniwang pinakamainam na balanse sa pagitan ng bilis, gastos, at katumpakan para sa pang-araw-araw na gawain. Ayon sa OpenAI, sa medium na pagsisikap, ang Codex-Max ay talagang mas mahusay kaysa sa lumang GPT-5.1 Codex sa maraming gawain habang gumagamit ng ~30% na mas kaunting mga token (dahil sa mga pagbuti sa kahusayan nito). Dapat mong simulan sa medium para sa karamihan ng mga prompt. Kung ang gawain ay partikular na kumplikado o ang unang pagtatangka ng modelo ay hindi sapat, maaari mong taasan sa mataas o sobrang taas (xhigh) na pagsisikap para sa mas masusing pangangatwiran. Ang bagong xhigh na mode ay nagpapahintulot sa modelo na gumugol ng mas maraming token sa pagpaplano at pagninilay, na maaaring magpataas ng tagumpay nito sa napakahirap o bukas na mga problema. Tandaan na ang xhigh ay magiging mas mabagal at kumokonsumo ng mas maraming token – gamitin ito lamang kapag kinakailangan. Maaari mong baguhin ang setting na ito sa CLI gamit ang isang simpleng utos (hal. codex config reasoning_effort xhigh upang paganahin ang pinakamataas na mode ng pagsisikap). Bilang patakaran, simulan sa medium, suriin ang resulta, at taasan ang pagsisikap kung kailangan mong palalimin pa ng modelo ang susunod na pagsubok.
• Itakda ang bawat sesyon sa isang proyekto o gawain lamang: Nakakaengganyong hayaan ang isang AI agent na pamahalaan ang lahat, ngunit mas makakakuha ka ng mas mahusay na resulta sa pamamagitan ng pagtutok ng Codex-Max sa isang codebase o layunin lamang sa isang pagkakataon. Panatilihin ang magkakahiwalay na proyekto sa magkakahiwalay na sesyon (o kahit na magkakahiwalay na sandbox na kapaligiran) upang maiwasan ang pagkalat ng hindi nauugnay na impormasyon. Halimbawa, kung nagtatrabaho ka sa dalawang magkaibang repositoryo, magpatakbo ng dalawang magkahiwalay na sesyon ng Codex sa halip na isang pinagsamang sesyon. Tinitiyak nito na ang konteksto ng modelo (kahit na may pag-compress) ay nananatiling nakatutok sa nauugnay na code at mga kinakailangan, na nagpapabuti ng katumpakan. Gayundin, kapag nagsisimula ng sesyon, magbigay ng mabilis na buod ng proyekto o kasalukuyang gawain bilang konteksto para sa agent (maaari kang magdagdag ng maikling bahagi ng README o komento na naglalarawan ng layunin). Ito ay nag-o-orient sa AI at nagsisilbing panimula para sa sesyon.
• Gamitin ang bersyon na kontrol at CI/CD para sa pagpapatunay: Tratuhin ang Codex-Max na parang isang human contributor sa iyong code: ang lahat ng isusulat nito ay dapat na masuri at suriin. Palaging gumamit ng bersyon na kontrol (git) upang makuha ang mga pagbabago na iminungkahi ng AI. Sa katunayan, madalas na istruktura ng Codex-Max ang output nito bilang commit diffs o pull requests. Bago pagsamahin ang mga ito sa iyong pangunahing sangay, patakbuhin ang iyong test suite at static analysis tools (linters, type checkers, atbp.) sa mga pagbabago. Pinakamahusay na kasanayan na mag-set up ng mga pagsusuri sa Continuous Integration (CI) para sa anumang AI-generated na pull request. Halimbawa, maaari kang magkaroon ng GitHub Action na nagti-trigger ng codex review pr sa PR ng AI gamit ang Codex-Max mismo o nagpapatakbo ng iyong test suite nang awtomatiko. Ito ay nag-flag ng mga isyu nang maaga at tinitiyak na walang ma-deploy nang walang tamang pagpapatunay. Malinaw na binibigyang-diin ng OpenAI ang kahalagahan ng human oversight kahit na awtomatiko ng Codex ang pag-coding; ang mga developer ay dapat na suriin ang mga log ng AI, mga output ng tool, at code diff bago aprubahan ang mga pagbabago. Isipin ang GPT-5.1-Codex-Max bilang isang masugid na junior developer – mabilis itong magtrabaho at makakagawa ng draft na code, ngunit isang senior na engineer (ikaw o ang iyong koponan) ang dapat mangasiwa sa trabaho. Sa pamamagitan ng pag-require sa lahat ng AI-generated na code na pumasa sa mga CI test at code review, nagtatatag ka ng safety net na sumasalo sa mga pagkakamali o isyu sa seguridad.
• Gamitin ang Codex sandbox at mga pahintulot: Sa default, ang mga Codex agent ay nagtatakbo sa isang pinaghigpitang sandbox na kapaligiran. Ang AI ay maaaring magbasa at sumulat ng mga file sa working directory nito at magpatakbo ng code, ngunit wala itong access sa network maliban kung hayagang pinapagana mo ito. Matalino na panatilihing nakapirmi ang mga default na paghihigpit na ito, lalo na kapag nagsisimula pa lamang. Ang pagbabawal sa internet access ay pumipigil sa agent na kumuha ng hindi nasubok na code o data mula sa mga panlabas na mapagkukunan (na maaaring magdulot ng panganib sa seguridad o pagsunod, o mag-trigger ng prompt-injection attacks kung makakabasa ito ng mapaminsalang nilalaman). Katulad nito, ang file-system sandbox ay naglalaman ng anumang posibleng mapanirang aksyon. Palawakin lamang ang mga pahintulot ng agent kung talagang kinakailangan at kung pinagkakatiwalaan mo ang code na makikipag-ugnayan ito.
• Panatilihin ang human-in-the-loop para sa mga kritikal na deployment: Kahit gaano pa man ka-advanced ang Codex-Max, hindi mo dapat ito basta-basta pagkatiwalaan sa mga production deployment o mga pagbabago sa code na kritikal sa seguridad. Palaging may tao na susuri sa code bago ito ilagay sa produksyon. Inirerekomenda ng OpenAI na ituring ang GPT-5.1-Codex-Max bilang isang “karagdagang tagasuri, hindi kapalit ng human reviews”. Sa praktika, nangangahulugan ito na kahit na sabihin ng agent na lahat ng pagsusuri ay pumasa at ito ay “mukhang maganda,” dapat gawin ng miyembro ng koponan ang isang mabilis na sanity check sa diff. Ang dual-control na diskarte na ito ay pinagsasama ang bilis ng AI sa paghatol ng tao, na lubos na binabawasan ang tsansa ng isang masamang bug o kahinaan na makalusot. Maraming mga koponan na gumagamit ng Codex ang nagpapatupad ng patakaran na ang AI ay maaaring magbukas ng pull requests ngunit hindi ito maaaring pagsamahin; dapat may pumirma na tao.

Sa pamamagitan ng pagpatupad ng mga gabay na ito mula sa unang araw, lumilikha ka ng isang workflow ng pag-develop kung saan ang GPT-5.1-Codex-Max ay maaaring maging isang pang-dagdag sa produktibidad habang binabawasan ang mga panganib. Habang nagiging komportable ka, maaari mong unti-unting luwagan ang mga restriksyon o bigyan ang ahente ng mas maraming awtonomiya, ngunit palaging sa isang kontrolado at sinusukat na paraan. Sa tamang mga gawi, ang Codex-Max ay nagiging isang makapangyarihang katuwang na sumusulat ng code, nag-aayos ng mga bug, at bumubuo ng mga ideya – lahat sa ilalim ng iyong ultimong paggabay.

Kinabukasan ng Agentic Coding gamit ang GPT-5.1-Codex-Max

Long-Horizon Agents bilang Isang Hakbang Patungo sa Mas Pangkalahatang AI

Ang paglabas ng GPT‑5.1‑Codex‑Max ay nagmamarka ng isang mahalagang pagbabago sa AI-assisted na pagbuo ng software. Sa kauna-unahang pagkakataon, ang mga long-horizon coding agents ay hindi na lamang mga prototype para sa pananaliksik kundi tunay na mga produktong nakaharap sa gumagamit. Ang kakayahan ng Codex‑Max na magtrabaho nang magkakasunod sa loob ng maraming mga konteksto at magpatuloy sa maraming oras (kahit sa maraming araw) na mga sesyon ng coding ay isang sulyap sa hinaharap ng mas pangkalahatang mga AI agent. Sa mga internal na pagsusuri, ang modelong ito ay matagumpay na nakapagpatakbo nang awtonomo sa loob ng mahigit 24 na oras sa isang kumplikadong gawain – isang bagay na halos hindi naririnig sa mga naunang modelo ng GPT. Naabot nito ito sa pamamagitan ng mekanismo ng compaction, na nagbibigay-daan dito na i-compress ang konteksto nito at dalhin ang mahalagang impormasyon pasulong kapag lumampas ito sa normal na limitasyon ng memorya. Sa esensya, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay maaaring “pagdugtungin” ang maraming 8K o 32K na token windows sa pamamagitan ng pagbubuod at pagpepreserba ng estado, na nagbibigay-daan dito na hawakan ang mga proyektong may kinalaman sa milyon-milyong mga token nang hindi nawawala ang thread ng pag-uusap.

Bakit ito mahalaga? Dahil ang pangmatagalang awtonomiya sa mga coding agent ay isang hakbang patungo sa mas pangkalahatang kakayahan ng AI. Kung ang isang AI ay kayang pamahalaan ang isang kumplikadong coding project mula umpisa hanggang katapusan sa loob ng maraming oras – pagpaplano, pag-coding, pag-testing, pag-debug, at pag-ulit – kung gayon ang mga katulad na arkitektura ay maaari ring makaharap ng mga pangmatagalang gawain sa iba pang mga domain. Nakikita ng mga mananaliksik ng OpenAI ang pinalawig na koherensya ni Codex‑Max bilang “pundasyon sa daan patungo sa mas pangkalahatan, maaasahang mga sistema ng AI”. Ipinapakita nito ang pag-unlad sa patuloy na pag-iisip: ang modelo ay kayang panatilihin ang isang mataas na layunin at sistematikong magtrabaho patungo rito, kahit na nagbabago ang mga detalye sa paglipas ng panahon. Ito ay isang katangian na inaasahan natin sa mga propesyonal na tao o potensyal na artipisyal na pangkalahatang intelihensiya (AGI) – hindi lamang sumasagot ng isang tanong, kundi dinadala ang isang proyekto sa katuparan.

Mula sa pananaw ng inhinyeriya, ang pagkakaroon ng AI agent na kayang magtrabaho ng 24 oras nang tuloy-tuloy sa isang gawain na walang interbensyon ng tao ay isang rebolusyon. Binabago nito ang konsepto ng “pair programmer” patungo sa isang mas malapit na anyo ng autonomous na junior developer na maaari mong bigyan ng gawain sa gabi at makakahanap ka ng draft na implementasyon pagsapit ng umaga. Nagsisimula na tayong lumipat mula sa AI bilang coding autocomplete patungo sa AI bilang tunay na coding co-worker. Ang transisyong ito ay magkakaroon ng malawak na implikasyon:

• Mga papel sa pagbuo ng software: Habang kumukuha ng higit na gawain sa pag-coding ang mga AI agents, maaaring mag-shift ang papel ng mga human developers patungo sa mas mataas na antas ng disenyo, pangangasiwa, at mga gawain sa integrasyon. Halimbawa, maaaring mas maglaan ang isang tao ng oras sa pagtukoy ng mga kinakailangan, pagsusuri ng mga kontribusyon ng AI, at paghawak ng mga edge cases, sa halip na pagsusulat ng boilerplate code. Ang mga junior developers ay maaaring magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral kung paano pamahalaan at itama ang mga output ng AI. Maaaring magkaroon pa ng mga bagong papel tulad ng “AI software supervisor” o “prompt engineer” sa mga koponan. Kapansin-pansin, ang sariling karanasan ng OpenAI sa loob ay nagsasabi: 95% ng kanilang mga engineer ay gumagamit na ng Codex lingguhan, at ang mga koponang iyon ay naglalabas ng ~70% mas maraming pull requests mula nang maisama ang AI assistance. Ipinapahiwatig nito na ang mga developer ay nakatuon sa pagsusuri at pagpapabuti ng mas malaking dami ng code, sa halip na mag-code mula sa simula.
• Pamamahala ng proyekto at mga timeline: Sa kakayahan ng AI agents na magtrabaho 24/7, ang ilang aspeto ng pamamahala ng proyekto ay maaaring magbago. Ang turnaround para sa ilang mga gawain ay maaaring umikli – maaaring magtrabaho ang isang AI sa katapusan ng linggo sa isang tampok na aabutin ng isang linggong 9-to-5 na trabaho ng human team. Gayunpaman, kailangang isaalang-alang ng mga PM ang oras para sa masusing pagsusuri at pag-test ng AI-produced na code. Maaaring maging mas flexible ang mga iskedyul, na mas mabilis ang iterations ngunit mas kritikal ang mga hakbang sa pagtiyak ng kalidad. Maaaring magtalaga ang mga manager ng mga gawain nang iba, na inilalaan ang mga tiyak na module sa mga AI agents para ipatupad, habang tinutugunan ng mga tao ang mga hindi tiyak o kritikal na mga item. Ang netong epekto ay maaaring mas mabilis na development cycles para sa maraming proyekto, tulad ng ipinapahiwatig ng pagtaas ng PRs kada engineer sa mga maagang istadistika ng pag-aampon. Gayunpaman, ang pagpaplano ay magsasama ng mga bagong checkpoint (e.g., “AI coding stage complete – ngayon human review stage”).
• Istruktura ng koponan at workflows: Malamang na makakita tayo ng mga koponan kung saan ang bawat human developer ay nagtatrabaho kasama ang isa o maraming AI agents. Sa halip na isang 10-taong koponan, maaari kang magkaroon ng 5-taong koponan na sinusuportahan ng 5 AI coders. Ang mga human developer ay makikipagtulungan sa pagdidisenyo ng mga tampok at pagkatapos ay ipapasa ang mga detalye ng implementasyon sa AI, katulad ng pamumuno sa isang koponan ng mga interns o junior devs. Maaaring istrukturahin ang trabaho upang ang isang AI ang humawak sa isang layer ng stack (sabihin, pagsusulat ng unit tests, boilerplate, o dokumentasyon), na nagpapalaya sa mga tao na mag-concentrate sa kumplikadong arkitektura o malikhaing problem-solving. Bukod dito, ang mga workflows ay mas isasama ang AI sa bawat hakbang: automated code reviews ng AI, AI-driven testing, atbp., na nangangahulugang tuloy-tuloy na feedback loops sa pagitan ng human at AI contributions. Habang ang mga AI agents ay kumukuha ng mga tuloy-tuloy na gawain, ang mga human team members ay nagiging higit na parang mga project overseers at editors, tulad ng binanggit ng umuusbong na paradigma ng mga tao bilang “supervisors, auditors, at final approvers” ng AI work. Ang modelong ito ng kolaborasyon ay maaaring magpalakas ng produktibidad ngunit mangangailangan ng mga developer na linangin ang kasanayan sa paggabay at QA’ing ng mga output ng AI.

Sa madaling salita, ang GPT-5.1-Codex-Max ay nagbibigay ng halimbawa kung paano maaaring makilahok ang AI sa software engineering lampas sa mga isang-beses na mungkahi. Ipinapakita nito na sa tamang mekanismo (tulad ng pagsasama-sama at integrasyon ng mga tool), ang AI ay maaaring magsagawa ng makabuluhang bahagi ng isang workflow ng pag-unlad. Ito ay nagpapahiwatig ng isang hinaharap kung saan ang mga coding agent ay maaaring humarap sa buong user stories o pag-aayos ng bug mula simula hanggang wakas. Habang ang eksperto ng tao ay nananatiling mahalaga, ang balanse ng paggawa ay maaaring magbago nang malaki sa susunod na ilang taon, na nagpapakilala ng isang panahon ng hybrid na human–AI development teams.

Ano ang Susunod na Panoorin

Ang GPT-5.1-Codex-Max ay simula pa lamang. Sa malapit na hinaharap, maaari nating asahan ang ilang mga pag-unlad at milestone na magtutulak sa agentic coding nang mas malayo pa:

• Mas malawak na API availability: Sa kasalukuyan, ang Codex-Max ay naa-access sa pamamagitan ng sariling interfaces ng OpenAI, ngunit marami ang sabik para sa direktang API access. Ipinahiwatig ng OpenAI na ang suporta sa API ay darating na. Kapag available na, ito ay magpapahintulot sa mga developer na mas madaliang maisama ang mga kakayahan ng Codex-Max sa kanilang sariling mga tools, CI pipelines, at custom workflows. Maaaring makita natin ang mga third-party platforms na nag-eembed ng Codex-Max para sa lahat ng bagay mula sa mga code review bots hanggang sa AI-driven pair programming assistants sa mga popular na IDEs. Abangan ang mga anunsyo tungkol sa paglulunsad ng API, na inaasahan sa mga darating na buwan.
• Mas malalim na CI/CD at IDE integration: Ang paglunsad ng Codex-Max sa Codex CLI at opisyal na plugins ay isang malakas na simula, ngunit mas malalim na integrasyon sa lifecycle ng software development ang nasa darating na panahon. Isipin ang mga AI agents na pangunahing bahagi ng mga continuous integration pipelines – halimbawa, awtomatikong nagbubukas ng merge requests na may mga code fixes kapag bumagsak ang nightly build, o nagmumungkahi ng mga pagpapabuti sa performance kapag ang mga monitoring tools ay nakakita ng slowdown. Maaaring makita rin natin ang mga cloud-based IDEs (tulad ng GitHub Codespaces, JetBrains Space, atbp.) na nagtatayo ng Codex-Max para sa anumang cloud dev environment ay magkaroon ng AI co-developer na handang tumulong. Bukod pa rito, mas mahigpit na kaugnayan sa mga tool sa pamamahala ng proyekto ay maaaring umusbong: ang AI ay maaaring magbasa ng mga issue tracker o user stories at aktibong magsimula ng coding solutions. Sa esensya, ang hadlang sa pagitan ng pagpaplano at implementasyon ay maaaring lumabo, habang ang mga AI agents ay nagbubuo ng tulay.
• Mas malakas na cybersecurity defenses (at mga pag-iingat): Bawat bagong henerasyon ng Codex ay nagdadala ng pinahusay na kakayahan sa pagsusuri ng code at seguridad. Ang GPT-5.1-Codex-Max ay ang pinaka-kayang modelo na nailunsad ng OpenAI para sa mga gawain tulad ng automated vulnerability scanning at remediation suggestions. Kulang pa rin ito ng “mataas” na kakayahan sa offensive cybersecurity, ayon sa mga pagsusuri ng OpenAI (masusing sinusubaybayan at kinokontrol nila ang mga kakayahang ito). Gayunpaman, asahan ang mga hinaharap na modelo ng Codex na higit na makakatulong sa mga developer na magsulat ng secure na code at tukuyin ang mga kahinaan. Halimbawa, ang isang hinaharap na Codex ay maaaring mag-integrate sa mga dependency scanners upang awtomatikong ayusin ang mga kilalang CVEs sa iyong proyekto, o kumilos bilang isang AI penetration tester na nagpapalakas ng iyong code (sa loob ng pinapayagang etikal na paggamit). Ang OpenAI ay nagtatrabaho sa mga safeguard at pakikipagtulungan sa mga tagapagtanggol (tulad ng kanilang Aardvark program para sa pag-aangkop ng AI cybersecurity tools). Kaya, maaari nating asahan na ang Codex-Max at ang mga kahalili nito ay magiging mas sanay sa cyber-defense – pagtukoy sa mga mapanganib na pattern ng code, pagmumungkahi ng mga secure na alternatibo, at kahit na pagkontrol sa mga potensyal na banta sa panahon ng AI-driven na pagpapatupad. Sa kabilang banda, habang ang mga modelong ito ay nagiging mas makapangyarihan, ang mga developer at organisasyon ay kakailanganing magpatupad ng mahigpit na mga patakaran sa paggamit upang maiwasan ang maling paggamit (halimbawa, tiyakin na ang AI ay ginagamit lamang para sa defensive security testing, hindi sa pagbuo ng exploits). Ito ay malamang na magiging isang lugar ng mabilis na pag-unlad at masusing pag-aaral sa mga darating na taon.
• Paglitaw ng generalist agentic AI: Pangmatagalan, ang uri ng long-horizon autonomy na ipinakita ng Codex-Max ay hindi limitado sa coding. Dapat nating bantayan kung paano maaaring mailipat ang mga teknik na ito sa mas pangkalahatang AI agents. Aktibong nagsasaliksik ang OpenAI at iba pa ng mga agents na maaaring gumamit ng mga tools, mag-browse sa web, o magkontrol ng iba pang software sa mas mahabang panahon. Ang multi-window compaction ng Codex-Max, mga pagpapabuti sa pangangatwiran, at sandboxed execution ay maaaring magbigay-kaalaman sa mas malawak na AI systems na humahawak sa kumplikadong mga gawain (tulad ng pag-book ng paglalakbay, paggawa ng pananaliksik, o pamamahala ng mga proseso ng negosyo) sa loob ng maraming oras o araw. Sa madaling salita, ang agentic coding na kakayahan ay maaaring maging hudyat ng agentic everything na kakayahan sa AI. Bawat pagbuti sa iterasyon – mas mahusay na memorya, mas maraming safety controls, o mas human-like na pangangatwiran sa paglipas ng panahon – ay naglalapit sa atin sa tunay na general AI co-workers.

Habang nagaganap ang mga pag-unlad na ito, isang bagay ang malinaw: Ang AI sa programming ay lumilipat mula sa pagiging isang maginhawang auto-complete patungo sa isang autonomous na katuwang. Mula sa autocomplete hanggang sa mga katuwang sa trabaho — ang Codex-Max ay isa sa mga unang malawakang ipinatupad na halimbawa ng pagbabagong ito. Ang mga implikasyon para sa produktibidad at kalikasan ng trabaho sa software ay napakalaki, at ito ay isang kapanapanabik na panahon para sa mga developer na handang yakapin ang mga AI na pinahusay na workflow. Sa pamamagitan ng pananatiling may alam tungkol sa mga bagong tampok (tulad ng access sa API o mga na-update na mode ng pangangatwiran) at patuloy na pag-pino kung paano tayo nakikipagtulungan sa AI, maaari nating magamit ang GPT-5.1-Codex-Max at ang mga kahalili nito upang bumuo ng software nang mas mabilis, mas maaasahan, at may bagong pagkamalikhain.

FAQ — Mabilis na mga Sagot tungkol sa GPT-5.1-Codex-Max

Q: Ano ang GPT‑5.1‑Codex‑Max at paano ito naiiba sa GPT‑5.1? Ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay isang advanced na AI coding assistant na nakabase sa GPT-5.1 architecture ng OpenAI, pero espesyal para sa mga gawain sa programming. Hindi tulad ng base GPT‑5.1 (na isang general-purpose model para sa chat, reasoning, atbp.), ang Codex‑Max ay na-fine-tune para sa mga workflow sa software engineering – gaya ng pagsusulat ng code, pagrereview ng pull requests, pag-debug, at paggamit ng mga developer tools. Ito ay mahalagang GPT‑5.1 na naka-optimize para sa code: mas nauunawaan nito ang programming context, maaaring mag-operate ng mga tools/terminal commands sa loob ng sandbox, at magpanatili ng mahahabang coding sessions. Ang Codex‑Max din ang unang Codex model ng OpenAI na sumusuporta sa Windows/Powershell at cross-platform development, na hindi binigyang-pansin ng base GPT‑5.1bleepingcomputer.com. Sa madaling sabi, ang GPT‑5.1-Codex-Max para sa coding ay parang GPT‑5.1 para sa pangkalahatang pag-uusap – pero may karagdagang training para gawin itong “co-developer” AI. Mas mabilis ito, mas token-efficient sa reasoning, at kayang hawakan ang multi-hour tasks na hindi kayang gawin ng pangkaraniwang GPT‑5.1bleepingcomputer.combleepingcomputer.com.

Q: Gaano katagal maaaring magtrabaho ang GPT‑5.1‑Codex‑Max sa isang coding task? Ang modelong ito ay maaaring magtrabaho nang autonomously nang matagal sa isang gawain – sa katunayan, napansin ng OpenAI na ito ay nag-code ng mahigit 24 oras nang tuluy-tuloy sa internal evaluations. Dahil sa mekanismong compaction, hindi natatapos ang Codex‑Max kapag naabot na nito ang dulo ng context window. Sa halip, kinokompress nito ang mahalagang impormasyon sa isang bagong context at patuloy na nagtatrabaho. Praktikal na ibig sabihin nito ay maaari itong magpatuloy na mag-iterate sa isang proyekto o bugfix nang walang hanggan (o hanggang matapos), na pinagsasama-sama ang maraming context windows. Sa totoong mundo, maaari mong bigyan ng isang kumplikadong proyekto ang Codex‑Max (halimbawa, “bumuo ng maliit na app na may front-end, back-end, at database”) at maaari itong tumakbo nang ilang oras o magdamag, na patuloy na umuunlad. Ang 24 na oras na bilang ay mula sa mga pagsusuri kung saan ang AI ay patuloy na nag-code, nagpatakbo ng mga pagsusulit, at pinino ang kanyang gawain nang walang tulong ng tao. Ang kakayahang ito na magpanatili ng coherent na trabaho sa ganito katagal na panahon ay isang bagong milestone – ang mga mas lumang coding models ay karaniwang nawawalan ng context o nagka-crash nang mas maaga.

T: Ano ang “compaction” sa GPT‑5.1‑Codex‑Max? Ang Compaction ay ang teknik na nagbibigay-daan sa mahabang memorya ng GPT‑5.1‑Codex‑Max. Karaniwan, ang mga modelo ng wika ay may nakatakdang haba ng konteksto (hal., 8,000 token), na naglilimita sa kanilang kakayahang “tandaan” sa isang sesyon. Ang Codex‑Max ay sinanay upang malampasan ito sa pamamagitan ng awtomatikong pagbuod at pag-compress ng pag-uusap at estado ng trabaho kapag malapit na itong maabot ang limitasyon ng konteksto. Tinatanggal nito ang hindi gaanong mahalagang detalye at pinapanatili ang mahahalagang impormasyon. Pagkatapos, dinadala nito ang pinagsama-samang konteksto sa isang bagong sesyon upang makapagpatuloy ito nang walang putol. Isipin ito tulad ng pag-zip sa mahahalagang bahagi ng memorya nito at pag-unpack ng mga ito sa isang bagong workspace kapag kinakailangan. Ang prosesong ito ay maaaring maulit nang maraming beses, na nagpapahintulot sa modelo na epektibong pamahalaan ang mga gawain na kinasasangkutan ng milyun-milyong token ng code o napakahabang dayalogo/instruksyon sa loob ng maraming oras. Ang compaction ang dahilan kung bakit nagagawang i-refactor ng Codex‑Max ang isang malaking codebase o i-debug ang isang mahabang trace nang hindi nakakalimutan ang mga nangyari kanina. Mula sa perspektibo ng gumagamit, lahat ito ay nangyayari sa ilalim ng hood – mapapansin mo lang na hindi madaling “nakakalimot” ang AI sa konteksto at maaaring magtrabaho nang tuluy-tuloy sa napakalalaking gawain. Ito ang pangunahing pagkakaiba ng GPT‑5.1‑Codex‑Max na ginagawang posible ang mga long-horizon na gawain na dati'y imposible.

Q: Available na ba ang GPT‑5.1‑Codex‑Max sa pamamagitan ng API? Hindi pa sa ngayon. Sa kasalukuyan, ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay available sa pamamagitan ng mga platform na may Codex ng OpenAI (tulad ng Codex CLI, ang ChatGPT+ Codex environment, mga plugin ng IDE, atbp.) para sa mga gumagamit na may tamang plano. Inanunsyo na ng OpenAI na darating na ang API access sa lalong madaling panahon, pero sa oras ng pagsulat na ito (huli ng 2025), hindi mo pa maaring tawagan nang direkta ang gpt-5.1-codex-max sa pamamagitan ng pampublikong OpenAI API. Ang mga developer na nais gamitin ang Codex‑Max ay kailangang gumamit ng mga ibinigay na interface o maghintay para sa opisyal na paglabas ng API. Ang inaasahan ay kapag kumpiyansa na ang OpenAI sa pagganap at kaligtasan ng modelo sa malawakang sukat, ilalabas nila ito bilang isang API endpoint (malamang na may katulad na istruktura ng pagpepresyo sa mga naunang modelo ng Codex). Bantayan ang mga update ng OpenAI; ang “API availability” para sa Codex‑Max ay isang lubos na inaasahang milestone. Samantala, kung mayroon kang API key, maaari mong gamitin ito sa Codex CLI tulad ng inilarawan sa itaas – ang CLI sa ilalim ng hood ay gumagamit ng iyong key para patakbuhin ang Codex‑Max model, kahit na walang direktang tawag sa API na iyong gagawin.

Q: Sinusuportahan ba ng GPT‑5.1‑Codex‑Max ang Windows at PowerShell? Oo – isa sa mga kapansin-pansing pagpapabuti sa GPT‑5.1‑Codex‑Max ay na ito ang unang OpenAI Codex model na sinanay para sa mga Windows na kapaligiran. Ang mga naunang bersyon ng Codex ay pangunahing ginawa para sa mga Unix-based na sistema (Linux/macOS), na nangangahulugang hindi sila ganoon kahusay sa mga Windows-specific na kagamitan o PowerShell scripting. Nagbabago ito sa GPT‑5.1‑Codex‑Max. Sinanay ito ng OpenAI sa mga gawain na kinabibilangan ng mga operasyon sa Windows OS at mga PowerShell na utos, kaya't mas mahusay itong makakahawak ng mga senaryo sa mga Windows na makina. Halimbawa, kung hihilingin mo itong i-automate ang isang gawain na may kinalaman sa pag-edit ng Windows Registry o pamamahala ng mga serbisyo ng Azure sa pamamagitan ng PowerShell, maaari nitong i-produce ang mga angkop na utos. Sa Codex CLI, maaari mo itong patakbuhin sa “Windows Agent” mode kung saan maaaring gamitin nito ang powershell.exe para sa ilang mga utos. Maagang mga ulat ang nagkumpirma na “Mas mahusay din ito sa paggamit ng PowerShell, kaya’t mas magaling itong katrabaho sa mga Windows na makina.” Sa madaling salita, kung ang iyong proyekto ay nasa Windows o *nix, kayang i-navigate ng Codex‑Max ang kapaligiran. Ito ay magandang balita para sa mga enterprise na developer na pangunahing gumagamit ng Windows – ang AI assistant ay hindi na limitado lamang sa mga Linux-oriented na halimbawa.

Q: Ligtas bang gamitin ang GPT-5.1-Codex-Max para sa production code? Maaaring gamitin ang GPT-5.1-Codex-Max para sa production code, ngunit may pag-iingat at tamang proseso. Ang modelo ay sinusubukang sumulat ng tamang at kahit na ligtas na code (may ilang pagsasanay ito sa mga pinakamahusay na kasanayan sa cybersecurity), at ito ay gumagana sa loob ng sandbox na naglilimita sa mga side-effect (sa default hindi ito makakapag-delete ng arbitrary files o makaka-access sa internet maliban na lang kung papayagan mo ito). Gayunpaman, hindi ito perpekto. Maaari itong magdala ng bugs o hindi ligtas na patterns tulad ng isang human developer, lalo na kung ang prompt ay hindi malinaw. Hindi inuri ng OpenAI ito bilang may Mataas na panganib na kakayahan sa cybersecurity – nangangahulugang hindi ito dinisenyo upang makabuo ng mga bagong exploits o mapanganib na code sa sarili nito. Sa katunayan, binanggit ng OpenAI na ang Codex-Max ang kanilang pinaka-kayang modelo para sa mga gawain ng defensive na seguridad (paghanap at pag-aayos ng mga kahinaan), ngunit kailangan pa rin nila ng pangangasiwa ng tao para sa anumang kritikal na paggamit. Ang pinakamabuting kasanayan ay gamitin ang Codex-Max bilang isang kapaki-pakinabang na tool at laging suriin ang output nito. Ituring ang mga mungkahi ng code mula rito na parang mula sa isang kasamang tao: magsagawa ng code reviews, patakbuhin ang iyong test suite, at gumamit ng static analysis. Tuwirang inirerekomenda ng OpenAI na ang mga developer ay huwag hayaan ang AI na mag-self-merge ng code sa production nang walang human check. Gayundin, panatilihin ito sa sandbox mode para hindi ito aksidenteng makagawa ng mapanganib sa iyong environment, at iwasang hingin ito na magsagawa ng mga gawain sa offensive na seguridad (hacking), na dinisenyo nitong tanggihan. Kung gagamitin nang responsable – halimbawa, ang AI ang nagsusulat ng code, ang mga tao ang nagbe-verify at naglalathala – maaaring maging ligtas ang Codex-Max at kahit na mapabuti ang seguridad (sa pamamagitan ng pag-salo ng mga isyu). Ngunit hindi ito isang mahiwagang garantiya ng pagiging tama o seguridad, kaya't kailangan pa rin ang karaniwang pag-iingat sa engineering.

Q: Paano ikukumpara ang GPT‑5.1‑Codex‑Max sa Claude Code ng Anthropic at mga tool na pinapagana ng Gemini ng Google? Ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ay isa sa mga nangungunang AI coding assistants, at mahusay itong nakikipagsabayan sa iba pang mga advanced na kakumpitensya tulad ng Claude Code (ng Anthropic) at mga modelong coding na batay sa Gemini ng Google. Sa mga benchmark na gawain sa coding, ipinakita ng Codex‑Max ang napakataas na pagganap. Halimbawa, iniulat ng OpenAI na bahagyang nalampasan ng Codex‑Max ang Gemini 3 Pro sa isang kumplikadong benchmark sa pag-aayos ng bug (SWE-Bench Verified) – nakapuntos ito ng humigit-kumulang 77.9% kumpara sa ~76% ng Gemini (at nalampasan din ang iskor ni Claude). Nanguna rin ito sa isang benchmark na gawain sa terminal-based coding, na nagpapahiwatig ng malakas na kakayahan sa paggamit ng tool at scripting. Isang malinaw na bentahe ng Codex‑Max ay ang 24-oras na autonomiya at pagkakompak nito, na kasalukuyang nagsisimula pa lamang tuklasin ng iba. Malalim itong isinama sa mga workflow ng pag-develop (CLI, IDE, CI pipelines) na nagbibigay dito ng praktikal na bentahe para sa mga koponan sa software. Bukod pa rito, nag-aalok ang Codex‑Max ng katutubong suporta sa Windows, na ginagawa itong mas versatile para sa mga enterprise dev environmentsbleepingcomputer.com.

Gayunpaman, bawat isa sa mga modelong ito ay may kani-kaniyang kalakasan. Kilala ang Claude Code sa pagiging napaka-alinsunod sa mga tagubilin ng gumagamit at may mataas na antas ng pagiging maaasahan sa pagsunod sa mga alituntunin (pinapahalagahan ng Anthropic ang isang “Constitutional AI” na pamamaraan, na kadalasan ay nangangahulugan na si Claude ay medyo mas maingat at masunurin). Napansin ng mga unang gumagamit na maaaring makagawa si Claude ng mas malinis o mas direktang sumusunod na code sa ilang mga kaso, samantalang ang Codex‑Max ay minsang mas nag-iinitiatibo (na maaaring maging mabuti para sa mga komplikadong problema, ngunit nangangahulugan na kailangan mo itong bantayan) bleepingcomputer.com. Ang Google’s Gemini (hal. Gemini 3 Pro) ay isang multimodal, general-purpose na modelo na mahusay din sa coding; ito ay may napakalaking kalakasan sa pagiging malikhain at zero-shot na paglutas ng problema. Iniulat na mahusay ang Gemini sa mga hamon sa algorithm at maging sa mga gawain sa disenyo ng UI, kung minsan ay nalalampasan ang Codex sa mga aspetong iyon. Gayunpaman, mas bago ang integrasyon ng toolchain ng coding ng Gemini – idinemonstrate ng Google ang mga ahente gaya ng “Antigravity” IDE kung saan maaaring kumilos nang autonomously si Gemini, ngunit mas matagal nang nasa larangan ang Codex ng OpenAI sa mga produkto. Sa kabuuan: Ang GPT‑5.1‑Codex‑Max ang kasalukuyang nangunguna sa mga mahabang sesyon ng coding at integrasyon ng dev tool, nag-aalok ang Claude Code ng matibay na pagiging maaasahan at pagsunod sa mga tagubilin, at nagdadala ang Google’s Gemini ng pinakamodernong pangangatwiran at multimodal na pag-unawa. Lahat ay mabilis na umuunlad, at para sa mga developer ito ay mahusay na magkaroon ng kompetisyon. Sa kasalukuyan, kung ang pokus mo ay isang AI pair programmer na maaaring sumisid sa iyong repository at magtrabaho sa mga gawain ng ilang oras, ang Codex‑Max ay marahil ang pinaka battle-tested na pagpipilian bleepingcomputer.com.

Mga Pinagmulan: OpenAI – Pagbuo ng higit pa gamit ang GPT-5.1-Codex-Maxopenai.comopenai.com; MarkTechPost – Inaanyayahan ng OpenAI ang GPT-5.1-Codex-Maxmarktechpost.commarktechpost.com; eWEEK – Ginagawa ng OpenAI ang Paglukso sa Pag-coding Sa Paglunsad ng GPT-5.1-Codex-Maxeweek.comeweek.com.