GPT-5.1-Codex-Max

Veröffentlichung

November 2025

Knowledge Cutoff

September 2024

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

GPT-5.1-Codex-Max

Proprietär

Zum Modell

GPT-5.1 Codex-Max Modell-Übersicht

GPT-5.1 Codex-Max ist ein Coding-Modell von OpenAI, das im November 2025 veröffentlicht wurde. GPT-5.1 Codex-Max baut auf der Architektur von GPT-5.1 auf und wurde speziell für die Software-Entwicklung optimiert. Ein neuer "Compaction"-Prozess hilft dabei, den Kontext des Programmcodes über mehrere Millionen Token hinweg zusammenhängend zu halten. Damit kann Codex-Max über mehr als 24 Stunden an einzelnen Aufgaben arbeiten. GPT-5.1 Codex-Max ist zudem das erste Modell, das nativ für Windows- und PowerShell-Umgebungen trainiert wurde.

Blog Dokumentation System Card

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

400k Token

Max. Output

16,38k Token

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Input Preis

$1.25

Output Preis

$10.00

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

Unbekannt

GPT-5.1 Codex-Max Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Ergebnisse in Benchmarks

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	MoE-Transformer
Input Kontextlänge	400k
Output Kontextlänge	16,38k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Context Compaction	Komprimiert Kontext-Verlauf dynamisch
Native Windows/PowerShell	Erstes Frontier-Modell mit Training für Windows-Umgebungen
xHigh Reasoning Mode	Neuer "Extra High" Reasoning-Modus

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Lange autonome Prozesse möglich
GPT-5.1 Codex-Max kann autonom über 24 Stunden hinweg an Aufgaben arbeiten, ohne den Kontext zu verlieren.
Sehr gute Coding-Ergebnisse
Bei Veröffentlichung führt GPT-5.1 Codex-Max viele Coding Benchmarks an.
Effizienter als GPT-5.1 Codex
Codex-Max verbraucht ca. 30% weniger (Thinking-)Tokens, als das Vorgängermodell GPT-5.1 Codex.

Nachteile

Niedriges Token-Output Limit
Zwar kann GPT-5.1 Codex-Max über den Compaction-Prozess längere Outputs erzeugen, das Basis-Output-Token-Limit von 16k liegt dennoch weit unter dem Durchschnitt moderner SOTA-Modelle.
Recht hohe Kosten bei Nutzung über API
Agentische Loops mit Compaction verbrauchen trotz effizientem Thinking viele Tokens, was insbesondere bei autonomen Arbeiten zu hohen Gesamtkosten führen kann.

Vergleiche GPT-5.1 Codex-Max mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5.1 Codex-Max mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %

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Provider & APIs

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