GPT 5.1 Codex Max
нейросеть
GPT 5.1 Codex Max — агентная модель OpenAI для кода: длительные задачи разработки и большой контекст.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает GPT 5.1 Codex Max?
GPT 5.1 Codex Max — агентная модель OpenAI, созданная для длительной работы над кодом: она рассчитана на задачи, которые не укладываются в один короткий запрос, и держит в работе большой объём контекста. В основе лежит обновлённый ризонинг-стек линейки 5.1, а обучение шло на агентных сценариях разработки, поэтому модель ведёт задачу по шагам, а не отвечает одной репликой. В BotHub она открыта из России без VPN и зарубежной карты, оплата проходит российскими картами в рублях и по факту использования, а неизрасходованные токены остаются на балансе. Рядом в одном окне — более 250 моделей, так что вы можете сравнить ответы и переключиться на другую модель через единый OpenAI-совместимый API, не переписывая интеграцию; для команд есть договор, счёт и админ-панель с лимитами. Подойдёт, чтобы провести рефакторинг крупного модуля, разобрать незнакомую кодовую базу, найти причину плавающего бага, собрать прототип сервиса с нуля или поручить модели длинную цепочку правок в рамках одной задачи.Частые вопросы о GPT 5.1 Codex Max
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это модель линейки Codex от OpenAI, ориентированная на работу с кодом: написание, рефакторинг, отладку, разбор чужих репозиториев. Контекст в 400 000 токенов позволяет держать перед моделью крупный проект вместе с документацией, а настройки усилия и подробности помогают выбрать глубину и объём ответа.
До 128 000 токенов за один ответ — этого хватает на большой модуль, объёмный рефакторинг или подробный технический разбор с комментариями. На практике длина зависит от задачи: короткий вопрос получит короткий ответ, а генерацию крупного файла модель доведёт до конца.
Да, режим рассуждений подтверждён: модель сначала выстраивает ход решения и только потом выдаёт результат. Это заметно на отладке, архитектурных вопросах и задачах STEM. Параметр усилия позволяет выбрать, отвечать быстрее или думать дольше — под простые правки и сложные разборы соответственно.
Да, модель поддерживает вызов функций и структурированный вывод в JSON, поэтому её удобно встраивать в агентов, пайплайны и сервисы, где ответ нужно разобрать программно. В BotHub это работает через единый OpenAI-совместимый API, так что модель меняется без переписывания интеграции.
По нашим данным на вход принимаются изображения и документы: можно прислать скриншот ошибки, схему архитектуры, макет интерфейса или спецификацию в файле и получить текстовый разбор. Про аудио и видео пометки в наших данных нет, поэтому рассчитывайте на текст, картинки и документы.
Наши данные не описывают работу модели с конкретными языками, поэтому обещать что-то заранее не станем — проще проверить на своей задаче и сравнить результаты с другой моделью в том же окне. Интерфейс BotHub русскоязычный, оплата российскими картами, VPN и зарубежная карта не нужны.