GPT 5.1 Codex Max
Rede Neural
GPT 5.1 Codex Max — modelo de agente da OpenAI para código: tarefas de desenvolvimento longas e grande contexto.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT 5.1 Codex Max?
GPT 5.1 Codex Max é um modelo de agente da OpenAI criado para trabalho de longo prazo com código: foi projetado para tarefas que não cabem em uma única solicitação curta e mantém um grande volume de contexto. Baseado na pilha de raciocínio atualizada da linha 5.1 e treinado em cenários de desenvolvimento de agentes, o modelo conduz a tarefa passo a passo, em vez de responder com uma única réplica. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro; o pagamento é feito com cartões russos e por uso, com tokens não utilizados permanecendo no saldo. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela, permitindo comparar respostas e alternar modelos via API compatível com OpenAI sem reescrever a integração; para equipes, há contrato, fatura e painel administrativo com limites. Ideal para refatorar módulos grandes, analisar bases de código desconhecidas, encontrar bugs intermitentes, criar protótipos do zero ou delegar longas cadeias de edições em uma única tarefa.Perguntas frequentes sobre GPT 5.1 Codex Max
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo da linha Codex da OpenAI, focado em trabalhar com código: escrita, refatoração, depuração e análise de repositórios de terceiros. O contexto de 400.000 tokens permite manter um grande projeto com documentação diante do modelo, e as configurações de esforço e detalhamento ajudam a escolher a profundidade e o volume da resposta.
Até 128.000 tokens por resposta — o suficiente para um grande módulo, refatoração volumosa ou análise técnica detalhada com comentários. Na prática, o comprimento depende da tarefa: uma pergunta curta receberá uma resposta curta, e o modelo completará a geração de um arquivo grande.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: o modelo primeiro estrutura o processo de solução e só então fornece o resultado. Isso é perceptível na depuração, questões arquiteturais e tarefas STEM. O parâmetro de esforço permite escolher entre responder mais rápido ou pensar mais — para edições simples e análises complexas, respectivamente.
Sim, o modelo suporta chamada de função e saída estruturada em JSON, tornando-o conveniente para integrar em agentes, pipelines e serviços onde a resposta precisa ser analisada programaticamente. No BotHub, isso funciona através de uma API única compatível com OpenAI, permitindo trocar de modelo sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, imagens e documentos são aceitos como entrada: você pode enviar uma captura de tela de um erro, um diagrama de arquitetura, um layout de interface ou uma especificação em arquivo e obter uma análise textual. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, conte com texto, imagens e documentos.
Nossos dados não descrevem o desempenho do modelo com idiomas específicos, então não prometemos nada antecipadamente — é mais fácil testar com sua própria tarefa e comparar os resultados com outro modelo na mesma janela. A interface do BotHub é em russo, o pagamento é feito com cartões russos, e não são necessários VPN ou cartão estrangeiro.