OpenAI lanza GPT-5.1-Codex-Max: compañero de código potente | Keryc
Hoy OpenAI presenta GPT-5.1-Codex-Max, un nuevo modelo agente para tareas de programación dentro de Codex. Está diseñado para trabajos largos y complejos: refactors a escala de proyecto, debugging profundo y bucles de agentes que duran horas.
Qué es GPT-5.1-Codex-Max
GPT-5.1-Codex-Max es una versión actualizada del modelo de razonamiento fundamental de OpenAI, entrenada específicamente en tareas agente en ingeniería de software, matemáticas e investigación. Sus dos novedades más importantes son la capacidad de trabajar coherentemente a través de múltiples ventanas de contexto y una mayor eficiencia de tokens.
La capacidad llamada compaction le permite reducir y preservar el contexto esencial mientras libera espacio para seguir trabajando. ¿El resultado? Puede sostener tareas que antes fallaban por límites de ventana de contexto, incluso sesiones que duran más de 24 horas en pruebas internas.
GPT-5.1-Codex-Max puede completar refactors complejos, iterar sobre fallos de tests y mantener loops agenticos durante periodos largos sin perder coherencia.
Qué puedes hacer con él
Integrarlo en la CLI, extensión del IDE, nube y revisión de código desde Codex hoy. El acceso por API llega pronto.
Ejecutar trabajos de larga duración: proyectos grandes, sesiones de debugging profundas y automatización de tareas repetitivas.
Generar artefactos complejos con menos tokens, lo que se traduce en ahorro real en uso. OpenAI reporta que con esfuerzo de razonamiento medium el modelo logra mejores resultados usando 30% menos tokens de pensamiento que la versión previa.
Un ejemplo concreto incluido en la presentación: pedirle que genere una app de navegador que entrene una política para el entorno CartPole, con visualizador SVG de la red, métricas y guardado en index.html. Eso ilustra que puede producir proyectos autoconclusivos con entrenamiento y visualización integrados.
Rendimiento y métricas
OpenAI comparte mejoras medibles en evaluaciones de frontera:
SWE-Bench Verified: 73.7% (GPT-5.1-Codex) vs 77.9% (Codex-Max)
SWE-Lancer IC SWE: 66.3% vs 79.9%
TerminalBench 2.0: 52.8% vs 58.1%
Además, hay un nuevo nivel de esfuerzo de razonamiento xhigh para tareas no sensibles a latencia, que piensa más tiempo para respuestas mejores. Para uso diario, recomiendan medium como balance entre velocidad y calidad.
Compatibilidad y flujo de trabajo
GPT-5.1-Codex-Max fue entrenado con tareas reales de ingeniería: creación de pull requests, revisiones de código, frontend y preguntas técnicas. Es el primer modelo entrenado para operar en entornos Windows y fue optimizado para colaborar con la experiencia del Codex CLI.
Codex ahora usa por defecto GPT-5.1-Codex-Max en sus superficies, y OpenAI recomienda usar la familia Codex para tareas agente y entornos tipo Codex, en lugar de modelos generales.
Seguridad y buenas prácticas
Codex corre en un sandbox seguro por defecto: accesos a archivos limitados al workspace y red deshabilitada salvo que el desarrollador la active. Esto reduce riesgos de inyección de prompts y accesos no deseados.
OpenAI mantiene monitoreo específico en ciberseguridad, detecta y bloquea actividades sospechosas, y prepara mitigaciones adicionales conforme evolucionen las capacidades. Aunque GPT-5.1-Codex-Max es el modelo de ciberseguridad más capaz desplegado hasta ahora, según su marco interno no alcanza la categoría High en ciberseguridad, y por eso se están reforzando salvaguardas.
Importante: trata al agente como un revisor adicional, no como reemplazo del juicio humano. Revisa los logs de terminal, las llamadas a herramientas y los resultados de tests antes de aplicar cambios en producción.
Impacto para desarrolladores y empresas
OpenAI reporta que, internamente, 95% de sus ingenieros usan Codex semanalmente y que la adopción aumenta el ritmo de entrega de pull requests en alrededor de 70% para quienes lo usan. La mayor eficiencia de tokens y la capacidad de mantener trabajo a largo plazo hacen que tareas complejas sean más manejables y más económicas.
Si eres desarrollador, piensa en GPT-5.1-Codex-Max como un compañero que sostiene contextos largos, sugiere refactors globales y automatiza iteraciones, pero que necesita supervisión humana para desplegar en producción.
Reflexión práctica
¿Vale la pena probarlo ya? Si trabajas en proyectos grandes, refactors o automatizaciones que hoy se rompen por límite de contexto, sí. Si tu prioridad es privacidad o tienes flujos que dependen de red restringida, mantén la configuración de sandbox y audita las salidas del agente.
La llegada de GPT-5.1-Codex-Max es un paso claro hacia herramientas de IA que pueden colaborar durante horas en problemas reales. ¿Le darás un lugar en tu flujo de trabajo para acelerar refactors y revisiones, o lo usarás solo como asistente puntual? Sea como sea, recuerda supervisar y validar antes de desplegar.
