OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max est un LLM propriétaire américain, sorti le 4 décembre 2025. Il se caractérise par une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et par un positionnement favorable sur le code.
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max est un LLM propriétaire américain, sorti le 4 décembre 2025. Il se caractérise par une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et par un positionnement favorable sur le code.
Son principal avantage économique tient à une tarification très basse pour sa catégorie. Les jetons d’entrée coûtent 1,25 $ par million et les jetons de sortie 10 $ par million. Le tarif se situe 40% sous la moyenne des LLM similaires et environ 4,4 fois sous celui des modèles frontière.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | OpenAI |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 4 décembre 2025 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 400 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 97,0 % | 100ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 95,0 % | 17ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 93,0 % | 44ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 88,0 % | 97ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 85,0 % | 17ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 80,0 % | 70ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,25 $ | 10 $ | 0,125 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 40 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 4,4 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,68 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 15 min 16 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Entraînement & empreinte
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Jeu de données | Unspecified unreleased |
| Pays | United States of America |
Notre analyse
Forces. Coding constitue son résultat le plus convaincant. Le modèle se place dans le haut du classement et partage la 17e place sur 162 avec 13 autres modèles. Mathematics le situe dans le premier tiers du panel. General Knowledge et Ethics atteignent chacun le plafond du benchmark, mais ces places sont partagées avec de nombreux concurrents et ne départagent donc pas les modèles. La fenêtre de 400 000 tokens autorise de longues entrées. Associée au faible prix des tokens, elle donne au modèle un profil économique pour les tâches orientées code et les traitements à contexte étendu.
Limites et points d'attention. Les résultats sont moins favorables sur Email Classification et Hallucinations, deux évaluations où le modèle reste en retrait du classement malgré des scores absolus élevés. Il partage respectivement la 100e place sur 163 et la 97e place sur 146. L’ensemble des benchmarks fournis est plafonné, ce qui réduit leur pouvoir discriminant et impose de relativiser les pourcentages. Le profil reste surtout pertinent pour le code, les longues fenêtres de contexte et les usages sensibles au coût.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · Benchable.ai (benchable.ai).