OpenAI veröffentlicht GPT 5.1 Codex Max für langfristige Programmierung

Ope­nAI hat gera­de etwas ziem­lich Beson­de­res für Soft­ware­ent­wick­ler auf den Markt gebracht. Ler­nen Sie GPT‑5.1 Codex-Max ken­nen, einen intel­li­gen­ten Assis­ten­ten, der über 24 Stun­den lang durch­ge­hend an Pro­gram­mier­pro­jek­ten arbei­ten kann. Stel­len Sie es sich als uner­müd­li­chen Pro­gram­mier­part­ner vor, der sich an alles erin­nert, weni­ger Res­sour­cen als zuvor ver­braucht und tat­säch­lich ver­steht, was Sie zu ent­wi­ckeln ver­su­chen. Es funk­tio­niert jetzt sogar naht­los unter Win­dows, was Mil­lio­nen wei­te­ren Ent­wick­lern Türen öff­net. Aber hier ist das, was die­se Ver­öf­fent­li­chung wirk­lich anders macht als alles, was wir bis­her gese­hen haben.

Frontier Agentisches Coding-Modell für mehrstündige Entwicklungssitzungen entwickelt

Wenn Ent­wick­ler sich hin­set­zen, um Soft­ware zu erstel­len, sind sie sel­ten in weni­gen Minu­ten fer­tig. Ech­te Pro­jek­te erstre­cken sich über Stun­den, manch­mal Tage. Ope­nAIs GPT‑5.1‑Codex-Max ver­steht die­se Rea­li­tät. Das Modell unter­stützt erwei­ter­te Arbeits­sit­zun­gen, die über 24 Stun­den an ein­zel­nen Pro­jek­ten dau­ern. Es bewäl­tigt Ent­wick­lungs­her­aus­for­de­run­gen autonom—schreibt Code, tes­tet, liest Feh­ler­mel­dun­gen und behebt Pro­ble­me ohne stän­di­ge Über­wa­chung. Durch agen­ti­sche Schnitt­stel­len kön­nen Ent­wick­ler kom­ple­xe Auf­ga­ben dele­gie­ren und das Sys­tem unab­hän­gig ite­rie­ren las­sen. Nati­ve Kom­pri­mie­rungs­tech­no­lo­gie bewahrt Ent­schei­dun­gen und Kon­text über lan­ge Arbeits­ab­läu­fe hin­weg und ver­hin­dert Infor­ma­ti­ons­ver­lust. Das Modell passt sei­ne Argu­men­ta­ti­ons­tie­fe basie­rend auf der Auf­ga­ben­kom­ple­xi­tät an und bie­tet mitt­le­ren Auf­wand für Rou­ti­ne­ar­bei­ten und extra-hohe Modi für tie­fe­re Pro­blem­lö­sun­gen. Auf­bau­end auf einem aktua­li­sier­ten grund­le­gen­den Argumentationsmodell, zielt GPT‑5.1‑Codex-Max auf spe­zia­li­sier­te Arbeits­las­ten ab, ein­schließ­lich PR-Erstel­lung, Code-Review und Front­end-Ent­wick­lung. Die­ser Ansatz gibt Ent­wick­lern die Frei­heit, sich auf krea­ti­ve Ent­schei­dun­gen zu kon­zen­trie­ren, wäh­rend der Agent müh­sa­me Ite­ra­tio­nen verwaltet.

Überlegene Leistung mit 30% weniger Denktoken

Mehr schaf­fen und dabei weni­ger ver­brau­chen klingt wie ein Traum. GPT 5.1 Codex Max macht es durch intel­li­gen­te Token-Opti­mie­rungs­stra­te­gien zur Rea­li­tät. Das Sys­tem lie­fert bes­se­re Ergeb­nis­se und redu­ziert dabei die Denk­to­ken um 30% im Ver­gleich zu sei­nem Vor­gän­ger bei SWE-bench Veri­fied Tests. Die­se Ana­ly­se der Argu­men­ta­ti­ons­ef­fi­zi­enz zeigt ech­ten Fort­schritt dar­in, wie KI an Pro­gram­mier­auf­ga­ben herangeht.

Wich­ti­ge Effi­zi­enz­ver­bes­se­run­gen umfassen :

• Mitt­le­rer Argu­men­ta­ti­ons­auf­wand wird als Stan­dard für die meis­ten Soft­ware­auf­ga­ben empfohlen
• Vier ver­schie­de­ne Stu­fen las­sen Ent­wick­ler die Tie­fe basie­rend auf Pro­jekt­an­for­de­run­gen wählen
• Extra High Modus bewäl­tigt her­aus­for­dern­de Pro­ble­me, wenn Zeit kei­ne Rol­le spielt
• Codex Mini Vari­an­te kos­tet nur $0,25 pro Mil­li­on Token
• Auf­ga­ben mit gerin­ge­rem Denkauf­wand kön­nen eine Token-Redu­zie­rung von bis zu 80% erreichen

Die­se Fort­schrit­te über­set­zen sich direkt in Kos­ten­ein­spa­run­gen. Ent­wick­ler gewin­nen die Frei­heit, mehr zu ent­wi­ckeln und dabei weni­ger für Rechen­res­sour­cen aus­zu­ge­ben. Das Modell glänzt bei Mul­ti-Datei-Refak­to­rie­run­gen und per­sis­ten­ten Arbeits­ab­läu­fen, die sich über län­ge­re Zeit­räu­me erstrecken.

Kompaktierungsarchitektur ermöglicht kohärente Arbeit über Millionen von Token

Effi­zi­enz­ge­win­ne sind von gerin­ger Bedeu­tung, wenn das Sys­tem nach weni­gen Arbeits­stun­den an eine Gren­ze stößt. GPT 5.1 Codex Max löst die­ses Pro­blem durch sei­ne Kom­pak­tie­rungs­ar­chi­tek­tur. Das Sys­tem kom­pri­miert auto­ma­tisch den Sit­zungs­ver­lauf, wenn es sich den Spei­cher­li­mits nähert. Es behält wich­ti­ge Details wie Varia­blen­de­fi­ni­tio­nen und archi­tek­to­ni­sche Ent­schei­dun­gen bei, wäh­rend es unnö­ti­ge Infor­ma­tio­nen verwirft.

Die­ser Ansatz ermög­licht kon­tex­tu­el­le Kon­ti­nui­tät über Mil­lio­nen von Tokens in einer ein­zi­gen Ent­wick­lungs­sit­zung. Das Modell fasst wesent­li­che Zustands­in­for­ma­tio­nen zusam­men und über­trägt sie in fri­sche Kon­text­fens­ter. Die Token-Effi­zi­enz ver­bes­sert sich, weil nur hoch­wer­ti­ge Infor­ma­tio­nen bestehen bleiben.

Inter­ne Tests zeig­ten Codie­rungs­auf­ga­ben, die über 24 Stun­den unun­ter­bro­chen ohne mensch­li­che Hil­fe lie­fen. Das Sys­tem voll­ende­te Pro­jek­te, die zuvor auf­grund von Kon­text­li­mits schei­ter­ten. Ent­wick­ler kön­nen nun mas­si­ve Refac­to­ring-Auf­trä­ge oder nächt­li­che Debug­ging-Sit­zun­gen auto­nom bewäl­ti­gen. Die Kon­text­kom­pri­mie­rungs­fä­hig­keit akti­viert sich auto­ma­tisch, wenn sie sich dem Kon­text­fens­ter­li­mit nähert.

Schulung an realen Software-Engineering-Arbeitslasten

Ope­nAI hat die­ses Modell ent­wi­ckelt, indem es auf den Arten von Auf­ga­ben trai­niert wur­de, die ech­te Soft­ware­ent­wick­ler tat­säch­lich jeden Tag erle­di­gen, vom Schrei­ben von Code über das Behe­ben von Bugs bis hin zum Erstel­len von Pull Requests. Das Sys­tem lern­te aus pro­fes­sio­nel­len Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen, in denen Teams zusam­men­ar­bei­ten, die Arbeit der ande­ren über­prü­fen und Qua­li­täts­si­che­rungs­pro­zes­se befol­gen. Die­ser Trai­nings­an­satz bedeu­tet, dass das Modell nicht nur ver­steht, wie man Code schreibt, son­dern wie man gan­ze Pro­jek­te von Anfang bis Ende bear­bei­tet. Das Modell wur­de spe­zi­ell für Win­dows-Umge­bun­gen opti­miert, was es zum ers­ten Codex-Modell macht, das mit die­ser Platt­form im Hin­ter­kopf ent­wi­ckelt wurde.

Agentische Aufgabenbereichsabdeckung

Wie lernt ein Coding-Assis­tent, mit der unor­dent­li­chen, weit­läu­fi­gen Arbeit umzu­ge­hen, mit der ech­te Soft­ware-Inge­nieu­re täg­lich kon­fron­tiert sind ? GPT 5.1 Codex Max trai­niert an tat­säch­li­chen Engi­nee­ring-Auf­ga­ben, nicht an ver­ein­fach­ten Bei­spie­len. Die­ses Modell beherrscht den agen­ti­schen Work­flow, indem es Pull-Requests, Code-Reviews und Front­end-Ent­wick­lung genau wie mensch­li­che Ent­wick­ler angeht.

Das Sys­tem baut Coding-Auto­no­mie durch viel­fäl­ti­ge Her­aus­for­de­run­gen auf :

• Mehr­stün­di­ge Sit­zun­gen mit Mil­lio­nen von Tokens für kom­pli­zier­te Projekte
• Mehr­stu­fi­ge Auf­ga­ben, die Pla­nung, Aus­füh­rung und Ver­fei­ne­rung erfordern
• Anhal­ten­der Kon­text über Tage hin­weg, um Ände­run­gen über meh­re­re Datei­en zu verfolgen
• Auto­no­me Ite­ra­ti­on, um defek­te Tests zu repa­rie­ren und Feh­ler eigen­stän­dig zu debuggen
• Rea­li­täts­na­he Sze­na­ri­en ein­schließ­lich kol­la­bo­ra­ti­ver Ent­wick­lung und Produktions-Workflows

Die­ser Ansatz bedeu­tet, dass der Assis­tent den voll­stän­di­gen Soft­ware-Lebens­zy­klus ver­steht. Er schreibt nicht nur Code—er über­prüft, refak­to­riert und repa­riert ihn auch. Durch die Nut­zung von Ver­stär­kungs­ler­nen ver­bes­sert das Modell kon­ti­nu­ier­lich sei­ne Fähig­keit, kom­ple­xe Coding-Auf­ga­ben mit mini­ma­ler mensch­li­cher Auf­sicht zu bewältigen.

Optimierung des beruflichen Entwicklungslebenszyklus

Meis­ter­schaft in der Soft­ware­ent­wick­lung ent­steht nicht durch das Aus­wen­dig­ler­nen von Syntax—sie ent­wi­ckelt sich durch das Rin­gen mit den unvor­her­seh­ba­ren Her­aus­for­de­run­gen, die den Tag eines arbei­ten­den Inge­nieurs aus­fül­len. GPT‑5.1‑Codex-Max trai­niert genau auf die­se Sze­na­ri­en. Das Modell lern­te aus tat­säch­li­chen Pull-Requests, Code-Reviews und Fea­ture-Builds, die wider­spie­geln, womit Ent­wick­ler täg­lich kon­fron­tiert sind. Die­se pra­xis­na­he Expo­si­ti­on umfasst die Feh­ler­be­he­bung, das Beant­wor­ten schwie­ri­ger tech­ni­scher Fra­gen und groß ange­leg­te Refactoring-Projekte.

Sol­ches Trai­ning stei­gert die Ent­wick­lungs­ef­fi­zi­enz dra­ma­tisch. Anstel­le von gene­ri­schen Pro­gram­mier­übun­gen ver­steht das Modell prak­ti­sche Arbeits­ab­läu­fe. Es erfasst, wie Inge­nieu­re Pro­ble­me durch­den­ken, Ände­run­gen struk­tu­rie­ren und mit Team­kol­le­gen kom­mu­ni­zie­ren. Die­ser Ansatz führt zu ech­ten Pro­duk­ti­vi­täts­stei­ge­run­gen beim Pro­gram­mie­ren. Orga­ni­sa­tio­nen erken­nen die­se Vor­tei­le zuneh­mend, da 72% die Soft­ware­ent­wick­lung aus­la­gern, um Zugang zu spe­zia­li­sier­tem Talent und erwei­ter­ten Fähig­kei­ten zu erhalten.

Das Ergeb­nis ? Ein Werk­zeug, das sich an pro­fes­sio­nel­le Anfor­de­run­gen anpasst, anstatt Ent­wick­ler in star­re Mus­ter zu zwin­gen. Frei­heit, natür­lich zu arbei­ten und dabei intel­li­gen­te Unter­stüt­zung zu erhalten.

Iterative Implementierung und Testen

Rea­le Soft­ware­pro­jek­te fol­gen sel­ten einer gera­den Linie von Anfang bis Ende. GPT 5.1 Codex Max akzep­tiert die­se Rea­li­tät mit robus­ten ite­ra­ti­ven Pro­gram­mier­fä­hig­kei­ten. Das Modell arbei­tet Pro­ble­me schritt­wei­se durch und ver­fei­nert Code über län­ge­re Sit­zun­gen, die mehr als 24 Stun­den für eine ein­zi­ge Auf­ga­be dau­ern können.

Wich­ti­ge ite­ra­ti­ve Imple­men­tie­rungs­fea­tures umfassen :

• Auto­no­me Arbeits­wei­se über Mul­ti-File-Pro­jek­te mit kon­ti­nu­ier­li­chen Verfeinerungsschleifen
• Auto­ma­ti­sches Beschnei­den der Sit­zungs­his­to­rie zur Auf­recht­erhal­tung des Fokus auf rele­van­ten Kontext
• Test­stra­te­gien, die Feh­ler iden­ti­fi­zie­ren, Ansät­ze anpas­sen und Kor­rek­tu­ren validieren
• Unter­stüt­zung für kom­ple­xe Refac­to­rings und Debug­ging über Mil­lio­nen von Tokens
• Anhal­ten­der kohä­ren­ter Fort­schritt bei Auf­ga­ben, die zuvor durch Kon­text­fens­ter begrenzt waren

Inter­ne Eva­lu­ie­run­gen zei­gen, dass das Sys­tem weni­ger fal­sche Ver­ständ­nis­se gene­riert und gleich­zei­tig funk­tio­na­le Imple­men­tie­run­gen lie­fert. Die­se Beharr­lich­keit ver­wan­delt her­aus­for­dern­de Auf­ga­ben in hand­hab­ba­re Arbeits­ab­läu­fe. Das Modell ver­wen­det 30% weni­ger Denk­to­ken im Ver­gleich zu sei­nen Vor­gän­gern bei gleich­blei­ben­der Leistung.

Erweiterte Plattformverfügbarkeit Einschließlich Windows-Unterstützung

GPT 5.1 Codex Max funk­tio­niert mit allen ver­trau­ten Tools, die Ent­wick­ler bereits ver­wen­den, von der Codex CLI bis hin zu IDE-Erwei­te­run­gen und Cloud-Inte­gra­tio­nen. Zum ers­ten Mal wur­de ein Codex-Modell spe­zi­ell für die Arbeit mit Win­dows-Umge­bun­gen trai­niert, was es zu einer natür­li­chen Wahl für Teams macht, die Soft­ware auf Micro­softs Platt­form ent­wi­ckeln. Die­se erwei­ter­te Reich­wei­te bedeu­tet, dass mehr Ent­wick­ler auf die Fähig­kei­ten des Modells direkt dort zugrei­fen kön­nen, wo sie bereits arbei­ten, ohne Tools zu wech­seln oder ihre Kon­fi­gu­ra­ti­on zu ändern. Das Modell ist in den ChatGPT Plus‑, Pro‑, Business‑, Edu- und Enter­pri­se-Plä­nen verfügbar.

Codex CLI und IDE

Ope­nAI hat Codex über den Brow­ser hin­aus erwei­tert und bringt sei­nen Coding-Assis­ten­ten direkt in die all­täg­li­chen Tools der Ent­wick­ler durch zwei leis­tungs­star­ke Optio­nen : eine Kom­man­do­zei­len-Schnitt­stel­le und Erwei­te­run­gen für belieb­te Code-Editoren.

Codex CLI-Funk­tio­nen ermög­li­chen es Ent­wick­lern, frei von ihrem Ter­mi­nal aus zu arbei­ten mit ver­schie­de­nen Modi :

• Auto-Modus erle­digt Auf­ga­ben selbst­stän­dig unter Bei­be­hal­tung von Sicherheitsleitplanken
• Nur-Lesen-Modus bie­tet bera­ten­de Füh­rung ohne Ände­run­gen vorzunehmen
• Voll­zu­griffs-Modus ent­fernt Beschrän­kun­gen für erfah­re­ne Ent­wick­ler, die voll­stän­di­ge Kon­trol­le wünschen
• Über­prü­fungs­fä­hig­kei­ten unter­su­chen Code-Unter­schie­de vor dem Zusam­men­füh­ren, um poten­zi­el­le Pro­ble­me zu erkennen
• Nicht-inter­ak­ti­ve Skript­er­stel­lung auto­ma­ti­siert sich wie­der­ho­len­de Arbeits­ab­läu­fe durch ein­fa­che Befehle

Die CLI star­tet eine Voll­bild-Ter­mi­nal-Benut­zer­ober­flä­che für Echt­zeit­ko­ope­ra­ti­on und bie­tet eine idea­le Umge­bung für kon­ver­sa­tio­nel­le Arbeits­ab­läu­fe mit sicht­ba­ren Aktionen.

Codex IDE-Inte­gra­ti­on bringt die­se Intel­li­genz in VSCode, Cur­sor und Wind­surf. Ent­wick­ler gene­rie­ren Code, erstel­len Pull-Requests und über­prü­fen Ände­run­gen, ohne ihren Edi­tor zu verlassen—und ratio­na­li­sie­ren so den gesam­ten Ent­wick­lungs­pro­zess zu einer naht­lo­sen Erfahrung.

Windows-Umgebung jetzt verfügbar

Jah­re­lang stan­den Ent­wick­ler, die an Win­dows-Rech­nern arbei­te­ten, vor einer anhal­ten­den Her­aus­for­de­rung : die meis­ten KI-Coding-Assis­ten­ten schie­nen für Unix- und Linux-Sys­te­me ent­wi­ckelt wor­den zu sein. Befeh­le lie­ßen sich nicht rich­tig über­set­zen. Datei­pfa­de bra­chen uner­war­tet ab. Ein­fa­che Auf­ga­ben erfor­der­ten stän­di­ge manu­el­le Korrekturen.

GPT‑5.1‑Codex-Max ändert dies voll­stän­dig. Das Modell erhielt nati­ves Trai­ning für Win­dows-Umge­bun­gen und ver­steht Power­Shell, .NET-Frame­works und Visu­al Stu­dio-Work­flows von Grund auf. Die­se Win­dows-Kom­pa­ti­bi­li­tät bedeu­tet, dass die Unter­neh­mens­in­te­gra­ti­on rei­bungs­los und ohne Rei­bungs­ver­lus­te erfolgt.

For­tu­ne-500-Unter­neh­men und Regie­rungs­be­hör­den kön­nen das Sys­tem nun ver­trau­ens­voll in ihren Micro­soft-Öko­sys­te­men ein­set­zen. Die Ent­wick­ler­pro­duk­ti­vi­tät steigt, weil Teams weni­ger Zeit mit der Kor­rek­tur von Platt­form­feh­lern ver­brin­gen. IT-Sup­port-Teams schät­zen die redu­zier­te Fehlerbehebungsbelastung.

Das Modell bewäl­tigt alles von Code-Reviews bis zu Sicher­heits­scans mit Win­dows-nati­ven Tools und ver­wen­det dabei weni­ger Ver­ar­bei­tungs­to­ken als frü­he­re Ver­sio­nen. Win­dows-Nut­zer erhal­ten Zugang zum Agent-Modus, der Codex ermög­licht, Datei­en zu lesen, zu schrei­ben und Befeh­le mit mini­ma­len Geneh­mi­gun­gen auszuführen.

Erweiterte Sicherheit mit perfekter Malware-Abwehrrate

Meh­re­re Schutz­schich­ten arbei­ten zusam­men, um die­sen Pro­gram­mier­as­sis­ten­ten sowohl leis­tungs­stark als auch sicher zu hal­ten. GPT 5.1 Codex Max erreich­te eine per­fek­te Erfolgs­ra­te von 1,0 beim Blo­ckie­ren schäd­li­cher Anfra­gen wäh­rend der Tests. Das Sys­tem wies jeden ein­zel­nen Ver­such zurück, gefähr­li­che Pro­gram­me zu erstel­len. Die­se Cyber­si­cher­heits­pro­to­kol­le umfas­sen intel­li­gen­te Mal­wa­re-Erken­nung, die Bedro­hun­gen erkennt, bevor sie sich entwickeln.

Ope­nAIs Sicher­heits­team über­wacht aktiv auf Missbrauch :

• Sand­box-Iso­la­ti­on ver­hin­dert, dass Code Ihren Com­pu­ter oder Ihr Netz­werk beeinträchtigt
• Echt­zeit-Bedro­hungs­scan­ning erkennt ver­däch­ti­ge Mus­ter sofort
• Manu­el­le Prü­fungs­teams über­prü­fen mar­kier­te Akti­vi­tä­ten persönlich
• Zugriffs­kon­trol­len ver­fol­gen, wer das Sys­tem nutzt und wie
• Netz­werk­be­schrän­kun­gen begren­zen uner­wünsch­te exter­ne Verbindungen

Die Mar­ke unter­brach meh­re­re Cyber­ope­ra­tio­nen, die ver­such­ten, das Tool aus­zu­nut­zen. Unab­hän­gi­ge Bewer­ter bestä­tig­ten, dass die­se Schutz­maß­nah­men hohen Risi­ko­stan­dards auch für bio­lo­gi­sche und che­mi­sche Berei­che ent­spre­chen. Das Modell behält wesent­li­che mensch­li­che Über­wa­chung bei, um Sicher­heit wäh­rend des gesam­ten Ent­wick­lungs­pro­zes­ses zu gewährleisten.

Quellenangabe

• https://www.cometapi.com/what-are-gpt‑5–1‑codex-max-and-how-to-use-it/
• https://www.marktechpost.com/2025/11/19/openai-debuts-gpt‑5–1‑codex-max-a-long-horizon-agentic-coding-model-with-compaction-for-multi-window-workflows/
• https://cdn.openai.com/pdf/2a7d98b1-57e5-4147–8d0e-683894d782ae/5p1_codex_max_card_03.pdf
• https://www.timesofai.com/news/openai-launches-gpt‑5–1‑codex-max/
• https://www.techzine.eu/news/applications/136532/gpt‑5–1‑codex-max-can-code-for-over-a-day/
• https://www.marktechpost.com/2025/11/19/openai-debuts-gpt‑5–1‑codex-max-a-long-horizon-agentic-coding-model-with-compaction-for-multi-window-workflows/?amp
• https://www.eweek.com/news/openai-gpt-codex-max-launch/
• https://theoutpost.ai/news-story/open-ai-launches-gpt‑5–1‑codex-max-revolutionary-ai-coding-model-with-24-hour-task-capability-21841/
• https://www.vals.ai/models/openai_gpt‑5.1‑codex
• https://natural20.beehiiv.com/p/openai-launches-gpt‑5–1‑codex-max-for-smarter-safer-coding-at-scale