OpenAI : GPT-5.1-Codex-Max
GPT-5.1-Codex-Max est un modèle d’OpenAI sorti le 19 novembre 2025, conçu pour le codage agentique selon OpenAI. Selon la documentation d’OpenAI, il lit le texte et l’image et produit du texte.
À quoi sert GPT-5.1-Codex-Max
GPT-5.1-Codex-Max est conçu pour le codage agentique, où un agent exécute des tâches de programmation, et constitue une version de GPT-5.1-Codex optimisée pour les tâches de longue durée, selon la documentation d’OpenAI. Dans son annonce du 19 novembre 2025, OpenAI recommande de réserver les modèles Codex à ces tâches dans Codex ou des environnements similaires, à la différence de GPT-5.1, un modèle généraliste.
Code
Selon OpenAI, dans son annonce du 19 novembre 2025, le modèle a été entraîné sur des tâches réelles de génie logiciel : création de pull requests, c’est-à-dire de propositions de modification du code, revue de code, développement front-end et questions-réponses. Pour le travail long et détaillé, selon OpenAI dans cette même annonce, la compaction lui permet des refactorisations à l’échelle d’un projet, de longues sessions de débogage et des boucles d’agent de plusieurs heures.
Selon OpenAI, dans son annonce du 19 novembre 2025, il s’agit du premier modèle que l’entreprise a entraîné à travailler dans des environnements Windows, avec des tâches destinées à améliorer sa collaboration dans la CLI de Codex, son interface en ligne de commande. Dans l’API, il prenait en charge les sorties structurées, l’appel de fonctions et la recherche web, selon la documentation d’OpenAI.
Front-end
Selon OpenAI, dans son annonce du 19 novembre 2025, le modèle produit des interfaces front-end de grande qualité. Par rapport à GPT-5.1-Codex, leurs fonctionnalités et leur esthétique sont similaires, pour un coût bien plus faible, selon OpenAI dans cette même annonce.
- Code
- Front-end
Les performances de GPT-5.1-Codex-Max
GPT-5.1-Codex-Max est comparé à GPT-5.1-Codex dans le tableau des scores publiés par OpenAI le 19 novembre 2025. Selon OpenAI, ces résultats correspondent à l’effort de réflexion xhigh avec compaction activée pour le premier modèle, contre high pour le second.
| Test | GPT-5.1-Codex-Max en xhigh | GPT-5.1-Codex en high |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified, 500 tâches selon OpenAI | 77,9 % selon OpenAI | 73,7 % selon OpenAI |
| SWE-Lancer IC SWE | 79,9 % selon OpenAI | 66,3 % selon OpenAI |
| Terminal-Bench 2.0 | 58,1 % selon OpenAI | 52,8 % selon OpenAI |
Selon OpenAI, dans l’annonce de sortie, GPT-5.1-Codex-Max dépasse aussi GPT-5.1-Codex sur SWE-bench Verified à effort medium identique, avec 30 % de tokens de réflexion en moins. Toujours selon OpenAI, il peut travailler seul pendant des heures. Lors des évaluations internes rapportées dans cette annonce, il a travaillé sur des tâches pendant plus de 24 heures, selon OpenAI.
À sa sortie, selon OpenAI, le modèle reste sous le niveau « High » en cybersécurité du Preparedness Framework, son cadre d’évaluation des capacités à risque, mais ses capacités en cybersécurité dépassent celles de tous les modèles que l’entreprise avait déployés jusque-là. Selon la system card d’OpenAI publiée à cette même date, il est traité comme un modèle de capacité « High » en biologie, avec les garde-fous utilisés pour GPT-5. En auto-amélioration de l’IA, il n’atteint pas le niveau « High », selon cette system card d’OpenAI.
Bien utiliser GPT-5.1-Codex-Max : réflexion et effort
GPT-5.1-Codex-Max introduit l’effort de réflexion Extra High (« xhigh »), selon l’annonce d’OpenAI du 19 novembre 2025 : le modèle réfléchit plus longtemps pour améliorer sa réponse, avec un niveau destiné aux tâches peu sensibles au délai de réponse. Pour la plupart des tâches courantes, OpenAI recommande l’effort medium dans cette même annonce du 19 novembre 2025. Selon la documentation d’OpenAI, le modèle prend en charge les tokens de réflexion.
Caractéristiques techniques de GPT-5.1-Codex-Max
GPT-5.1-Codex-Max est sorti le 19 novembre 2025 ; selon la documentation d’OpenAI, il lit le texte et l’image et produit du texte. Selon cette documentation d’OpenAI, sa fenêtre de contexte atteint 400 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens par réponse et ses connaissances s’arrêtent au 30 septembre 2024. À sa sortie, selon OpenAI, il repose sur un modèle de raisonnement de base mis à jour, entraîné sur des tâches agentiques en génie logiciel, en mathématiques, en recherche et dans d’autres domaines.
Selon OpenAI, à sa sortie, le modèle est le premier qu’OpenAI a entraîné nativement à travailler sur plusieurs fenêtres de contexte grâce à la compaction, en restant cohérent sur des millions de tokens dans une même tâche. Dans les applications Codex, selon l’annonce de lancement d’OpenAI, il compacte automatiquement sa session à l’approche de la limite de contexte pour ouvrir une fenêtre neuve, puis répète l’opération jusqu’à la fin de la tâche. Le tableau des caractéristiques rassemble les chiffres techniques du modèle.
- Éditeur
- OpenAI
- Produit (selon OpenRouter)
- Texte
- Sortie
- Contexte (selon OpenRouter)
- 400 k tokens
- Réponse maximale (selon OpenRouter)
- 128 k tokens
- Réflexion (selon OpenRouter)
- Toujours active
- Retiré (selon OpenAI)
- Entrées (selon OpenRouter)
- Texte, Image
- Paramètres pris en charge (noms techniques de l'API OpenRouter)
toolsstructured_outputsreasoningseedresponse_format- Hébergeurs via OpenRouter
- Azure
Où utiliser GPT-5.1-Codex-Max, et jusqu’à quand
GPT-5.1-Codex-Max était disponible à sa sortie, le 19 novembre 2025, dans les différentes interfaces de Codex selon OpenAI : la CLI, ou interface en ligne de commande, l’extension d’IDE, ou environnement de développement intégré, le cloud et la revue de code. Selon OpenAI, cet accès était inclus dans les offres ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu et Enterprise à sa sortie. À partir du 19 novembre 2025, le modèle remplaçait GPT-5.1-Codex comme choix par défaut dans les interfaces de Codex, selon OpenAI.
À sa sortie, l’accès par l’API était annoncé pour bientôt, selon OpenAI. Selon le journal de l’API d’OpenAI, le modèle est arrivé dans l’API Responses le 4 décembre 2025. Pour cet accès par programmation, il n’était disponible que dans l’API Responses, selon la documentation d’OpenAI.
Selon la page des dépréciations d’OpenAI, l’entreprise a annoncé la dépréciation du modèle le 22 avril 2026. Son accès dans l’API a été coupé le 23 juillet 2026, selon la page des dépréciations d’OpenAI. GPT-5.6 Sol est le modèle de remplacement indiqué par cette même page d’OpenAI. La carte d’accès donne les derniers prix relevés.
L'API chez des hébergeurs
Retiré le 23/07/2026 selon OpenAI
Selon OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max a été retiré le 23/07/2026.
Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.
FAQ
Quand GPT-5.1-Codex-Max est-il sorti ?
GPT-5.1-Codex-Max est sorti le 19 novembre 2025 dans Codex, selon OpenAI. Son arrivée dans l’API Responses date du 4 décembre 2025, selon le journal de l’API d’OpenAI.
Jusqu’à quand GPT-5.1-Codex-Max a-t-il été disponible dans l’API ?
GPT-5.1-Codex-Max a été retiré de l’API le 23 juillet 2026, selon la page des dépréciations d’OpenAI. GPT-5.6 Sol est son modèle de remplacement, selon cette même page d’OpenAI.
Quelle est la fenêtre de contexte de GPT-5.1-Codex-Max ?
GPT-5.1-Codex-Max dispose d’une fenêtre de contexte de 400 000 tokens, selon la documentation d’OpenAI. Cette valeur désigne la capacité de contexte, pas la longueur maximale d’une réponse.
Quelle est la différence entre GPT-5.1-Codex-Max et GPT-5.1-Codex ?
GPT-5.1-Codex-Max est une version de GPT-5.1-Codex, selon la documentation d’OpenAI. Son optimisation vise les tâches de longue durée, selon cette documentation d’OpenAI.
Quelle est la différence entre GPT-5.1-Codex-Max et GPT-5.1 ?
GPT-5.1-Codex-Max est réservé aux tâches de codage agentique dans Codex ou dans des environnements similaires dans la recommandation d’usage d’OpenAI. GPT-5.1 est un modèle généraliste, selon OpenAI.
Quels scores GPT-5.1-Codex-Max obtient-il aux benchmarks ?
GPT-5.1-Codex-Max obtient 77,9 % sur SWE-bench Verified avec l’effort de réflexion xhigh, selon OpenAI. Avec ce même effort xhigh, il atteint 79,9 % sur SWE-Lancer IC SWE, selon OpenAI. Sur Terminal-Bench 2.0, son score avec xhigh est de 58,1 %, selon OpenAI.