Uma visão geral do novo agente de codificação de fronteira da OpenAI: GPT 5.1 Codex Max

Em 19 de novembro de 2025, a OpenAI introduziu o GPT-5.1-Codex-Max, seu novo modelo de codificação, representando um desenvolvimento significativo. Este modelo é posicionado como um avanço substancial na codificação assistida por IA.

Ele foi construído do zero para tarefas de engenharia de software longas e complicadas. Um recurso fundamental é a compactação (compaction), que ajuda a IA a manter o contexto (context) sobre milhões de tokens sem se desviar do caminho.

Neste post, vamos explorar o que é o GPT-5.1-Codex-Max, analisar seus novos recursos, ver como ele se compara a concorrentes como o Gemini 3 Pro do Google e o Claude Opus 4.5 da Anthropic, e considerar o que esse tipo de IA significa para empresas fora do âmbito da codificação.

O que é o GPT 5.1 Codex Max?

O GPT-5.1-Codex-Max difere de modelos de propósito geral como o ChatGPT. É um agente de IA (AI agent) altamente especializado, construído sobre um modelo de raciocínio fundamental atualizado. Ele foi treinado especificamente para tarefas agentes (agentic tasks) em engenharia de software, matemática e pesquisa. Pense nele menos como um chatbot e mais como um desenvolvedor júnior com quem você pode fazer programação em par (pair programming).

Ele foi projetado para viver dentro de ambientes de desenvolvedor, como a Codex CLI, extensões de IDE, serviços em nuvem e ferramentas de revisão de código. Isso significa que ele trabalha onde os desenvolvedores passam o tempo, ajudando com os aspectos detalhados da construção de software.

Ele é feito para lidar com projetos longos e detalhados que podem ser desafiadores para outros modelos de IA. Essas tarefas incluem refatoração (refactoring) de código em todo o projeto, sessões profundas de depuração (debugging) e construção de funcionalidades inteiras do zero. Ele pretende ser um parceiro autônomo, não apenas uma ferramenta que autocompleta uma linha de código. Como o novo modelo padrão em todas as superfícies do Codex, ele oferece maior velocidade e eficiência de tokens em comparação com seu predecessor, o GPT-5.1-Codex.

Os principais recursos do GPT 5.1 Codex Max

O lançamento do GPT-5.1-Codex-Max introduz mudanças fundamentais na forma como os agentes de IA abordam tarefas complexas de várias etapas, aprimorando o desempenho e a eficiência.

Recursos de codificação agente

O que significa "codificação agente" (agentic coding)? É a capacidade da IA de planejar, escrever, testar e corrigir código por conta própria, com orientação humana mínima. Em vez de apenas responder a prompts específicos, ele pode receber um objetivo amplo e determinar independentemente as etapas necessárias para alcançá-lo.

Os números de desempenho ilustram essa capacidade. Em benchmarks (testes de referência) da indústria, ele atinge pontuações altas, conforme compartilhado no anúncio oficial da OpenAI:

• SWE-bench Verified: 77,9%

• SWE-Lancer IC SWE: 79,9%

• Terminal-Bench 2.0: 58,1%

Esses benchmarks não são puramente teóricos. Testes como o SWE-bench verificam a habilidade do modelo em resolver problemas reais de engenharia de software retirados de issues reais do GitHub. Isso fornece uma simulação de tarefas de trabalho do mundo real para uma IA.

Outra atualização significativa é o seu treinamento para ambientes Windows, tornando-o o primeiro modelo da OpenAI com essa capacidade. Esta é uma melhoria notável para a grande comunidade de desenvolvedores que usam Windows.

Tarefas de longa duração com compactação

Um desafio comum com grandes modelos de linguagem (LLMs) é a limitação da janela de contexto (context window). É como uma memória de curto prazo; uma vez que está cheia, a IA começa a esquecer o que você falou no início. Isso pode ser uma limitação significativa para tarefas de codificação que duram várias horas.

O GPT-5.1-Codex-Max aborda isso com um recurso chamado "compactação" (compaction). É um processo onde o modelo refina continuamente seu histórico operacional, retendo o contexto mais relevante enquanto descarta informações estranhas. Isso permite que ele trabalhe de forma coerente ao longo de milhões de tokens por um longo tempo.

Você pode pensar nisso como a IA fazendo suas próprias anotações enquanto trabalha. Ela acompanha o objetivo principal, as variáveis fundamentais e as decisões importantes, para não perder o foco no objetivo, mesmo que a tarefa seja muito longa.

Quanto tempo ele pode rodar? Em seus próprios testes, a OpenAI observou o modelo trabalhar em uma única tarefa por mais de 24 horas, ajustando e melhorando constantemente seu trabalho até que estivesse concluído. Isso demonstra um nível de resistência não visto anteriormente em modelos similares.

Melhoria na velocidade e custo-benefício

Além dos aprimoramentos de desempenho, o GPT-5.1-Codex-Max oferece melhorias no custo-benefício. No benchmark SWE-bench Verified, ele obtém resultados melhores do que a versão anterior no nível de esforço de raciocínio 'médio', e utiliza 30% menos "tokens de pensamento" para fazer isso.

Os usuários também têm mais controle sobre o esforço de raciocínio. Você pode manter o 'médio' para tarefas cotidianas ou mudar para a nova configuração 'xhigh' para problemas particularmente difíceis, onde uma espera maior por uma resposta mais abrangente é aceitável.

Essa eficiência leva a custos menores. Por exemplo, a OpenAI mostrou como ele pode criar designs de frontend de alta qualidade por muito menos do que custaria com o modelo antigo. Isso permite um maior uso da IA para várias tarefas enquanto gerencia os custos de API.

Comparação com outros modelos

Comparar um modelo com seus contemporâneos fornece contexto para suas capacidades. Aqui está uma olhada em como o GPT-5.1-Codex-Max se compara a outros modelos de ponta, com base em benchmarks oficiais e feedback de desenvolvedores.

Avanços em relação ao GPT-5.1-Codex

O feedback dos desenvolvedores sugere que este é um avanço significativo em relação à versão anterior.

Um desenvolvedor no Reddit chamou o novo modelo de "épico" após usá-lo para escrever um sistema operacional SMP de 64 bits com mais de 100.000 linhas de código. Isso mostra que o modelo pode fazer mais do que apenas repetir códigos que já viu antes. Ele pode entender sistemas grandes e complexos e criar as técnicas de programação para construí-los.

O mesmo desenvolvedor também compartilhou seu fluxo de trabalho, que envolvia alternar entre diferentes modelos (como o GPT-5.1-Thinking e o Codex) para obter os melhores resultados. Isso sugere uma nova forma de trabalhar, onde os desenvolvedores se unem a um grupo de IAs especializadas para realizar as tarefas.

Desempenho ao lado do Claude Opus 4.5 e Gemini 3 Pro

O campo da IA é acelerado, com uma competição intensa. Basta olhar o cronograma de lançamentos: o Gemini 3 Pro do Google saiu em 18 de novembro de 2025, a OpenAI anunciou o GPT-5.1-Codex-Max no dia seguinte, 19 de novembro, e a Anthropic seguiu com o Claude Opus 4.5 em 24 de novembro.

Uma comparação lado a lado das métricas de desempenho mostra que os modelos estão muito próximos. O benchmark SWE-Bench Verified é uma boa forma de medi-los, pois testa o quão bem os modelos resolvem problemas reais de software. Veja como eles se posicionam:

Modelo	Pontuação SWE-Bench Verified	Anúncio de Lançamento
Claude Opus 4.5	80,9%	24 de novembro de 2025
GPT-5.1-Codex-Max	77,9%	19 de novembro de 2025
Gemini 3 Pro	76,2%	18 de novembro de 2025

Fonte: Vellum.ai Flagship Model Report

Com base neste benchmark, o Claude Opus 4.5 tem uma pequena liderança. No entanto, todos os três modelos representam o estado da arte atual para codificação com IA. Cada um tem seus próprios pontos fortes, e o melhor depende da tarefa. Essa competição oferece aos desenvolvedores diversas opções de alta qualidade.

Aplicando IA agente em um contexto de negócios

O GPT-5.1-Codex-Max é uma ferramenta poderosa. Mas também é muito especializada. É uma IA agente feita para desenvolvedores, e o uso eficaz requer habilidades técnicas e uma compreensão sólida de engenharia de software.

Isso levanta a questão de como uma IA autônoma semelhante pode ser aplicada a outras funções de negócios, como o atendimento ao cliente, de uma forma mais acessível.

Enquanto os desenvolvedores utilizam codificadores agentes, assistentes de IA também estão sendo desenvolvidos para outras equipes de negócios. A abordagem muda de configurar ferramentas complexas para implantar uma IA que aprende com os dados da empresa, de forma semelhante à integração de um novo funcionário.

Por exemplo, plataformas como a eesel AI oferecem um colega de equipe de IA para atendimento ao cliente que pode ser implementado rapidamente.

Ao se conectar a help desks e bases de conhecimento (knowledge bases), ela aprende com tickets passados, artigos de ajuda e documentos internos. Ela aprende o contexto do negócio, as regras e o tom de voz específico da equipe de forma autônoma.

Assim como o Codex-Max pode passar mais de 24 horas refatorando uma grande base de código, um Agente de IA da eesel pode trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, lidando com tickets de suporte da linha de frente. Uma diferença fundamental é o método de interação. A eesel AI é gerenciada com instruções em português simples, em vez de código.

Escolhendo a IA certa para a tarefa

O GPT-5.1-Codex-Max é um passo significativo para os agentes de codificação autônomos. Com recursos como a compactação, forte desempenho em benchmarks e resultados notáveis no mundo real, é uma ferramenta valiosa para desenvolvedores.

Para ver o modelo em ação e sentir seu desempenho no mundo real, confira esta análise prática que explora se os novos recursos cumprem o que prometem.

Uma análise em vídeo do novo modelo GPT-5.1-Codex-Max, cobrindo sua velocidade, inteligência e desempenho geral em comparação com versões anteriores.

Ele também destaca uma tendência mais ampla na IA em direção a modelos agentes especializados, projetados para trabalhos específicos. O futuro pode envolver o uso de IAs especializadas para tarefas específicas, em vez de uma única IA que abrange tudo.

Para desenvolvedores, isso pode ser um agente de codificação como o Codex-Max. Para equipes de atendimento ao cliente, é um colega de equipe de IA que entende seus fluxos de trabalho, adota seu estilo de comunicação e pode ser integrado rapidamente.

Aqueles interessados em como um colega de IA pode ser aplicado a processos de suporte podem explorar plataformas como a eesel AI, que pode ser configurada para gerenciar questões de suporte.