Análisis detallado de GPT-5.1-Codex-Max

Cómo se compara con versiones anteriores, Gemini 3 y Claude como modelo serio de codificación agente

1. Qué aprenderás aquí y para quién es

Aclaremos primero para quién es realmente relevante este “GPT-5.1-Codex-Max”.

Personas que más se beneficiarán:

• Quienes desarrollan servicios internos o sus propios productos
  • Ingenieros web / ingenieros backend
  • Ingenieros frontend / full-stack
• Personas en SIers, empresas de desarrollo por encargo o startups
  que “se enfrentan a una gran base de código existente todos los días”
• Quienes ya usan GitHub Copilot, Claude o Gemini
  y ahora consideran a OpenAI Codex como su “siguiente jugada”
• Tech leads, VPoE y otros líderes
  que necesitan elegir una plataforma de desarrollo con IA vigilando la productividad y los costes del equipo

En este artículo vamos a:

1. Organizar las características clave de GPT-5.1-Codex-Max, comparándolo con versiones anteriores (GPT-5.1-Codex / GPT-5-Codex)
2. Explicar las diferencias en rendimiento de codificación y usabilidad frente a Google Gemini 3 y Claude (3.7 / 4 Sonnet)
3. Dar pautas prácticas sobre “qué modelo usar para qué” desde una perspectiva del mundo real

Iremos despacio y desgranaremos todo paso a paso.

2. Qué es GPT-5.1-Codex-Max: una vista rápida

2-1. Posicionamiento: el “buque insignia” agente de la serie Codex

Según el blog oficial de OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max se describe como:

“Un nuevo modelo de codificación agente de clase frontera.”

A grandes rasgos:

• Se basa en el modelo de razonamiento de última generación (familia GPT-5.1)
• Encima de eso, está entrenado para:
  • Ingeniería de software
  • Matemáticas
  • Tareas de tipo investigación
    es decir, tareas que requieren trabajo “agente” de múltiples pasos
• Está optimizando específicamente para casos de uso de Codex (CLI / extensiones de IDE / cloud / code review)
  y afinado para que pueda encargarse de forma autónoma de tareas de desarrollo de gran escala y larga duración

2-2. La característica más importante: “compaction” entre contextos

La palabra clave que diferencia a GPT-5.1-Codex-Max es compaction (compactación).

• LLM tradicionales:
  Cuando te acercas al límite de ventana de contexto (el número de tokens que el modelo puede “tener en mente” a la vez),
  tienes que descartar historial de conversación o partes del código.
• GPT-5.1-Codex-Max:
  Cuando la sesión se acerca a ese límite, comprime el historial, conservando solo la información importante,
  liberando así contexto y permitiendo que el modelo siga trabajando.

Según la descripción oficial:

• Puede “manejar de forma consistente tareas del orden de millones de tokens que abarcan múltiples ventanas de contexto.”
• En evaluaciones internas se confirmó que puede trabajar continuamente más de 24 horas, corrigiendo tests fallidos y produciendo finalmente los resultados.

Esto facilita mucho asignarle:

• Refactors de enormes repositorios monolíticos
• Grandes tandas de corrección de tests + ajustes de pipelines de CI
• Bucles de agente de larga duración (corregir bug → test → volver a corregir → …)

En otras palabras, tareas que no son realistas de terminar en 1–2 horas.

2-3. Benchmarks como SWE-bench Verified

Una métrica habitual para rendimiento en código es SWE-bench Verified,
que pide a los modelos resolver issues reales de GitHub en repos reales.

Según la información pública, el posicionamiento aproximado es:

• GPT-5-Codex: SWE-bench Verified 74.5% (OpenAI)
• GPT-5.1-Codex: alrededor de 73–74% (menciones externas / no oficiales)
• GPT-5.1-Codex-Max:
  • SWE-bench Verified 77.9% (clase Diamond, desde 73.7% para 5.1-Codex en las mismas condiciones)
  • En el mismo modo de razonamiento medium, 30% menos “thinking tokens” con mejora de precisión

Las cifras exactas varían según el informe, pero el patrón general es:

“5.1-Codex-Max es varios puntos más preciso que la generación Codex anterior
y puede hacer el mismo trabajo con menos tokens.”

2-4. Modos de razonamiento: medium y xhigh

También tiene una configuración algo inusual de modos de razonamiento:

• El habitual medium (nivel estándar de razonamiento interno)
• Un modo de pensamiento más profundo y prolongado xhigh (Extra High)

División de uso prevista:

• Codificación del día a día: se recomienda medium
• Tareas de alto riesgo, tipo “no se puede escapar ni un bug” o diseño de algoritmos complejos: xhigh

3. Comparando GPT-5.1-Codex-Max con GPT-5.1-Codex / GPT-5-Codex

Ahora centrémonos en las diferencias con versiones previas.

3-1. Diferencias de arquitectura y entrenamiento

Las diferencias principales se pueden agrupar en tres puntos:

1. Entrenamiento para tareas de largo horizonte

   • GPT-5-Codex y GPT-5.1-Codex pueden hacer tareas estilo agente, pero
     no estaban entrenados explícitamente para “tareas que abarcan múltiples ventanas de contexto”.
   • GPT-5.1-Codex-Max, en cambio, se entrena desde el principio suponiendo
     tareas largas y de amplio contexto con compactación en el ciclo.

2. Entrenamiento en entornos Windows

   • GPT-5.1-Codex-Max es el primero de la línea Codex
     entrenado de forma explícita en tareas que implican entornos Windows.
   • Dado que muchos entornos empresariales de desarrollo siguen siendo Windows,
     esto es una mejora muy práctica.

3. Co-optimización con Codex CLI

   • También se entrena adicionalmente en tareas que refuerzan
     llamadas a herramientas, respuestas conversacionales, etc. dentro de Codex CLI,
     haciendo esas interacciones más fluidas y robustas.

3-2. Benchmarks y eficiencia de tokens

Organicemos los benchmarks:

• GPT-5-Codex
  • SWE-bench Verified: 74.5% (OpenAI)
• GPT-5.1-Codex
  • No hay muchas cifras oficiales, pero los reportes lo sitúan normalmente en bajos 70s.
• GPT-5.1-Codex-Max
  • SWE-bench Verified: 77.9% (un +4.2 pts desde 73.7% para 5.1-Codex en el mismo setting Diamond)
  • Con razonamiento medium, 30% menos thinking tokens que 5.1-Codex

En la práctica, esto significa:

• Para niveles similares de corrección de bugs o creación de PRs,
  “5.1-Codex-Max tiene más probabilidades de acabar sacando una solución funcional usando menos tokens.”
• Si puedes tolerar algo más de latencia,
  el modo xhigh te da margen para empujar la precisión aún más.

Cuando solo estás “escribiendo pequeños fragmentos en chat”, la diferencia puede ser menor.
Pero para equipos que intentan ejecutar flujos de desarrollo tipo producción sobre Codex,
las ventajas de la versión Max se vuelven mucho más claras.

3-3. Diferencias que notarás realmente como ingeniero

Desde el punto de vista de alguien que escribe y mantiene código todo el día,
¿en qué se diferencia GPT-5.1-Codex-Max de 5.1-Codex?

• Refactors a gran escala de apps web monolíticas

  • Antes, el contexto a menudo “se rompía” y el modelo perdía de vista partes previas.
  • Con compactación: menos “amnesia” incluso en tareas largas a través de todo el repo.

• Bucles de agente de larga duración

  • Ciclos repetidos test → localizar fallo → arreglar → re-test, decenas de veces
  • Ahora: menos riesgo de que el modelo pierda el hilo a mitad,
    y mayor “probabilidad de que lleve la tarea hasta el final.”

• Coste

  • 30% menos tokens en medium que 5.1-Codex
  • Para tareas largas, esto suma en la factura mensual

Así que sí, si solo haces pequeñas generaciones puntuales de código en chat, la diferencia es modesta.
Pero cuanto más se parezca tu caso de uso a “desarrollo real de muchas horas”,
más se distancia GPT-5.1-Codex-Max.

4. Comparación con Gemini 3 y Claude (centrándonos en codificación)

A continuación, comparemos con otros modelos importantes, principalmente mediante SWE-bench Verified.

4-1. Comparación aproximada de puntuaciones

Agregando cifras muy citadas (solo para tareas de codificación), tenemos:

• GPT-5.1-Codex-Max
  • SWE-bench Verified: 77.9% (setting Diamond, desde 73.7% para 5.1-Codex)
• Gemini 3 Pro
  • SWE-bench Verified: 76.2% (según blog/docs de Google)
• Claude Sonnet 4
  • SWE-bench: 72.7% (Anthropic)
• Claude 3.7 Sonnet
  • SWE-bench Verified: 62.3% (70.3% con scaffolding personalizado)

Las configuraciones de evaluación (scaffolding de agente, herramientas, etc.) no son idénticas,
así que hay que tratarlas como indicaciones generales, no comparaciones perfectas.

En términos generales:

En la cima para codificación están
GPT-5.1-Codex-Max ≈ Gemini 3 Pro (con Deep Think),
ligeramente por debajo Claude Sonnet 4
y medio escalón más atrás: Claude 3.7 Sonnet / GPT-5-Codex, etc.

4-2. GPT-5.1-Codex-Max vs Gemini 3 Pro

Puntos en común:

• Ambos están diseñados como modelos de codificación agentes
• Ambos soportan tareas de largo horizonte
• Ambos se integran con entornos existentes de CLI / IDE / cloud

Diferencias que destacan:

1. Dirección de integración de plataforma

   • GPT-5.1-Codex-Max
     • Se integra estrechamente con Codex CLI, extensiones de VS Code, varios IDE y entornos de ejecución en la nube
       en el ecosistema centrado en OpenAI.
   • Gemini 3 Pro
     • Muy integrado con el ecosistema de Google: Gemini CLI, Gemini Code Assist, Antigravity (plataforma de desarrollo AI-first), etc.
       Muy buena adaptación con GCP, Vertex AI y Google Workspace.

2. Multimodalidad y “vibe coding”

   • Gemini 3 es especialmente fuerte en codificación muy visual:
     generar UI desde capturas de pantalla, componentes guiados por diseño,
     entender imágenes y vídeos como parte del flujo de desarrollo.
   • GPT-5.1-Codex-Max también es muy competente en frontend y generación de UI,
     pero su enfoque está más explícitamente en ingeniería de software y tareas de largo horizonte.

3. Filosofía de ajuste para agentes de largo horizonte

   • GPT-5.1-Codex-Max:
     Se centra en abarcar varias ventanas de contexto vía compactación para completar tareas.
   • Gemini 3:
     Da prioridad a razonamiento profundo dentro del contexto (por ejemplo, Deep Think)
     además de una fuerte integración con CLI/herramientas.

División de uso aproximada:

• Si tu organización está fuertemente invertida en Google Cloud y Google Workspace
  → es natural centrarte en Gemini 3 Pro.
• Si ya usas el stack de OpenAI (ChatGPT / Codex)
  → es natural subir a GPT-5.1-Codex-Max.
• A nivel de benchmark puro, son “prácticamente pares”,
  así que puedes decidir con tranquilidad en función de ecosistema y encaje operativo.

4-3. GPT-5.1-Codex-Max vs Claude (3.7 / 4)

Claude es extremadamente fuerte en:

• Claridad de lenguaje natural
• Cumplimiento de instrucciones (adhesión a especificaciones)
• Razonamiento general

En codificación:

• Claude 3.7 Sonnet: SWE-bench Verified 62.3% (70.3% con scaffolding propio)
• Claude Sonnet 4: SWE-bench 72.7%

Sonnet 4 es bastante potente, pero como modelo especializado de codificación agente,
se queda algo por detrás de GPT-5.1-Codex-Max y Gemini 3 Pro.

Sin embargo, Claude brilla cuando necesitas:

• Darle especificaciones largas, notas de reuniones y documentos de diseño
  y que resuma u organice con claridad los requisitos
• Redactar documentos de arquitectura y descripciones de PR en un japonés/inglés muy natural
• Generar comentarios de revisión de código claros, educados y empáticos

Es decir, Claude es excelente para el trabajo “adyacente a la codificación”: comunicación y documentación.

Un patrón muy sólido es:

• Codificación agente: GPT-5.1-Codex-Max o Gemini 3
• Especificaciones y docs de diseño / comentarios de revisión: Claude Sonnet 4

Es decir, muchos equipos tenderán a utilizarlos de forma complementaria.

5. Escenarios prácticos de uso

Veamos patrones concretos sobre cómo podrías usar realmente estos modelos.

5-1. Refactor a gran escala de un servicio web monolítico existente

• Una gran app monolítica en Rails / Laravel / Spring
• Cobertura de tests “aceptable”, pero esquemas de BD y clases de servicio muy enmarañados

Configuración recomendada:

• Motor principal para cambios de código: GPT-5.1-Codex-Max (vía Codex CLI + extensiones de IDE)
  • Cargar el repo y dejar que gradualmente:
    • Reorganice paquetes
    • Extraiga módulos
    • Factorice lógica común
      durante varios días si hace falta.
• Revisión de arquitectura y discusiones de estrategia de refactor: Claude Sonnet 4
  • “Estoy pensando en dividirlo así. ¿Ves riesgos arquitectónicos?”
  • “Convierte este esquema tosco en un documento en condiciones”, etc.

Las tareas de largo horizonte con compactación son justo el punto fuerte de GPT-5.1-Codex-Max.

5-2. Producto nuevo centrado en UI (mobile/web) desde cero

• Servicio nuevo donde el código aún es pequeño, pero la UI/UX es crítica
• Quieres generar componentes de UI rápidamente sincronizados con Figma/sistemas de diseño

Configuración recomendada:

• Prototipado de UI & vibe coding: Gemini 3 Pro (Code Assist / Stitch / Antigravity)
• Diseño e implementación de backend / configuración de CI: GPT-5.1-Codex-Max o GPT-5.1-Codex
• Especificaciones y documentos de requisitos: Claude Sonnet 4

El “vibe coding” de Gemini 3 (generar UI a partir de mezcla de texto + elementos visuales)
es muy potente para productos UI-first.

5-3. “Todo en uno” de IA para un equipo pequeño

• Startups o pequeños equipos de desarrollo donde 1–2 personas llevan el full-stack
• No quieres una configuración de agentes muy compleja de inicio;
  quieres empezar con chat + algo de auto-fixing y creación de PR simples

Configuración recomendada:

• Primero elige uno de estos:
  • ChatGPT (con GPT-5.1 + Codex integrados), o
  • Gemini 3 Pro (Gemini Advanced / Code Assist)
    como punto de entrada principal
• Ir añadiendo gradualmente:
  • Creación automática de PR
  • Revisión automática de código
  • Integraciones con IDE para autocompletado y corrección de tests

Si vas “todo Codex” o “todo Gemini” se puede decidir simplemente por:

• Tu stack cloud actual (GCP o no)
• Preferencias del equipo
• Precios y cuotas

6. Panorama general de precios y modelos de entrega

6-1. GPT-5.1-Codex-Max

• Disponibilidad:
  • Disponible dentro de Codex para usuarios de ChatGPT Plus / Pro / Business / Edu / Enterprise,
    con Max como modelo por defecto.
  • Acceso vía API a través de Codex CLI “próximamente”.
• Precios:
  • Incluido dentro de cada plan de ChatGPT, con detalles por uso según el plan.

Los precios por token cambian con frecuencia en la documentación de OpenAI,
así que, para despliegues en producción, consulta siempre el pricing oficial más reciente.

6-2. Gemini 3 Pro

• Disponible a través de Google AI Studio, Vertex AI, Gemini Advanced, etc.
• Gemini Code Assist y Gemini CLI vienen con niveles gratis bastante generosos para uso individual.

6-3. Claude Sonnet 4

• Disponible vía Claude Pro, Claude for Work y API
• Sigue el esquema familiar de tarificación por tokens de entrada y salida, más cuotas mensuales

7. ¿Qué modelo deberías elegir? Una guía rápida

Aquí tienes una forma sencilla de pensar “¿Qué modelo debemos poner en el centro?”.

7-1. Preguntas clave

1. ¿En qué ecosistema cloud estás?

   • Mayormente GCP + Google Workspace → considera Gemini 3 Pro como modelo principal
   • Ya usas ChatGPT Enterprise / Business → convierte GPT-5.1-Codex-Max en tu núcleo
   • Indeciso / escala pequeña → utiliza los niveles gratuitos de ambos y pruébalos

2. ¿Cuál es el caso de uso principal?

   • Refactors y depuración de largo horizonte en repos grandes
     → GPT-5.1-Codex-Max (compactación + xhigh son diferenciadores fuertes)
   • Apps web o mobile nuevas, muy centradas en UI/UX
     → Gemini 3 Pro (vibe coding + Stitch + Code Assist)
   • Necesitas generar grandes volúmenes de especificaciones, docs de diseño y texto semi-legal
     → Añade Claude Sonnet 4 como tu “especialista en documentación”

3. ¿Qué madurez tiene tu equipo?

   • Cómodo construyendo workflows ricos de agentes
     → Apunta a tareas al nivel de SWE-bench; construye flujos completos sobre GPT-5.1-Codex-Max o Gemini 3 Pro
   • Quieres empezar con chat + PR automáticas sencillas
     → En este estadio la diferencia entre ambos es pequeña:
     decide por precio, interfaz y preferencias de la organización.

8. Resumen: GPT-5.1-Codex-Max como un paso hacia agentes de codificación “reales” a nivel producción

Para cerrar los puntos principales:

• GPT-5.1-Codex-Max es un
  modelo de codificación agente de largo horizonte y largo contexto

  • Con compactación, puede abarcar múltiples ventanas de contexto y
    manejar tareas del orden de millones de tokens durante más de 24 horas.

• En benchmarks como SWE-bench Verified,
  supera a GPT-5.1-Codex usando 30% menos thinking tokens,
  lo que lo acerca a ser “más fuerte y más barato.”

• Gemini 3 Pro ofrece un rendimiento de codificación comparable y además
  capacidades multimodales/UI muy fuertes e integración profunda con el ecosistema Google.

• Claude Sonnet 4, aunque también es fuerte en codificación, destaca sobre todo en
  organización de especificaciones, documentación y comentarios de revisión:
  el “trabajo que rodea a la codificación”.

Así que el modelo mental de alto nivel sería:

“Si quieres construir flujos de desarrollo agente robustos de extremo a extremo”
→ GPT-5.1-Codex-Max o Gemini 3 Pro

“Si también te importa mucho la calidad de la prosa orientada a humanos”
→ Añade Claude Sonnet 4 por encima y monta un stack de tres modelos

Pensarlo de esta forma debería ayudarte a entender el espacio actual de opciones
y elegir la combinación que mejor se adapte a tu equipo y tu producto.