GPT-5.1-Codex-Max : IA codage 24h, 30% tokens en moins, tests et limites

🎯 En bref

• GPT-5.1-Codex-Max peut enfin gérer des sessions de codage de 24h sans perdre le fil, grâce à une compaction magique des tokens.
• 30% de tokens en moins et jusqu’à 42% plus rapide : de quoi coder plus pour moins cher (ou juste finir plus tôt).
• 95% des ingénieurs d’OpenAI l’utilisent déjà : si les geeks à l’intérieur aiment, est-ce que ça sent pas le truc qui va nous piquer notre boulot ?

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T’as déjà passé une nuit entière à coder un projet immense, genre 100k tokens ou plus ? Le genre de truc où tu te demandes si ton cerveau n’est pas en train de fondre, et où ton IDE te regarde genre : « Mec, t’es sûr que tu sais encore ce que tu fous ? ». Bah, OpenAI vient de lancer GPT-5.1-Codex-Max, un truc censé résoudre ce problème en gardant le contexte intact pendant des heures. Ouais, des heures. Mais est-ce que ça tient vraiment la route ?

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La compaction de contexte, c’est quoi ?

Imagine que ton cerveau a une RAM limitée (genre toi, moi, ou n’importe quel dev à la fin d’un sprint). Eh bien, GPT-5.1-Codex-Max, lui, il peut compresser automatiquement les infos moins importantes (comme des logs ou des bouts de code qui servent plus) pour garder de la place pour les trucs essentiels. Par exemple : une définition de fonction ou les 5 dernières erreurs que t’as balancées à 3h du mat’.

Le truc cool, c’est que ça permet de maintenir la cohérence sur des millions de tokens. Ouais, tu as bien lu. Plus besoin de relire tout un projet ou de perdre du temps à retrouver pourquoi tu as écrit ce bout de code bizarre il y a 12 heures.

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Les chiffres qui claquent (ou pas)

• -30% de tokens utilisés grâce à la compaction. Ça veut dire moins de fric dépensé pour les mêmes résultats.
• +27% à +42% plus rapide sur des tâches longues. Trois petits tours et puis s’en vont.
• 95% des ingénieurs d’OpenAI l’utilisent déjà. Genre, même eux, ils zappent leur propre ancien modèle.
• +70% de pull requests fusionnées depuis son adoption interne. Ouais, ça booste clairement la productivité.

Mais attention, tout n’est pas parfait. Par exemple, la différence de performance sur le benchmark SWE-Bench Verified entre GPT-5.1-Codex-Max (77.9%) et Gemini 3 Pro (76.2%) est ridicule. Genre, 1.7%, quoi. Et puis, on parle pas du tout des risques de perte d’info pendant la compaction. Bah ouais, si ça compresse à mort, ça doit bien oublier des trucs, non ?

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Le côté obscur de la force

Bon, soyons honnêtes. Tout ça c’est cool, mais y’a des points qui me chiffonnent.

• Optimisé pour Windows ? Genre, ils ont adapté tout un modèle pour Windows sans préciser ce que ça change. Est-ce que ça veut dire une meilleure intégration avec VS Code ? Un truc avec WSL2 ? Mystère.
• Sandbox isolé : Ok, c’est bien pour la sécurité, mais ça veut dire que t’as pas accès au réseau par défaut. Donc si t’as besoin de checker un truc en ligne, t’es bloqué.
• Pas de comparaison avec Copilot ou CodeWhisperer : Genre, ok, c’est mieux que l’ancien modèle, mais est-ce que c’est mieux que les autres outils du marché ? On sait pas.

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Tester ça chez toi

Si t’es curieux, voici un exemple de prompt pour tester la compaction :

# Test de maintien de contexte sur un projet long
historique = """
[... 50k tokens de code et logs ...]
"""

prompt = f"""
Contexte actuel (compressé automatiquement) :
{historique}

Problème : La fonction `process_data()` échoue sur les entrées >1MB.
Analyse les causes possibles **en priorisant les 5 dernières erreurs** et propose une correction.
Maintiens la cohérence avec les définitions de `DataLoader` (lignes 120-150).
"""

Et si tu veux essayer l’API (quand elle sera dispo), voilà une commande toute prête :

curl https://api.openai.com/v1/codex/max/complete \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-5.1-codex-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "[Votre prompt long ici]"}],
    "max_tokens": 4096,
    "context_compaction": {"enabled": true, "aggressiveness": "high"}
  }'

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Mon avis : à tester, mais pas sans méfiance

Franchement, GPT-5.1-Codex-Max a l’air prometteur. Moins de tokens, plus de vitesse, et une capacité à gérer des projets longs sans perdre le fil, c’est clairement un plus. Mais faut pas oublier les limites : on sait pas encore ce que la compaction sacrifie, et leur benchmark est un poil gonflé.

Si t’as l’occasion de tester, fais-le et dis-moi ce que t’en penses. Moi, je reste sceptique mais curieux. Mais hé, si ça peut me faire gagner une heure de sommeil pendant un sprint, pourquoi pas ? 😉