Bukan Sekadar Update GPT-5.1-Codex-Max Bawa Revolusi ‘Compaction’ untuk Developer
- openAI
Gadget – OpenAI kembali menegaskan dominasinya di dunia kecerdasan buatan khusus pengembangan perangkat lunak dengan meluncurkan GPT-5.1-Codex-Max, model AI terbaru yang dirancang khusus untuk developer. Dirilis pada 19 November 2025, model ini bukan sekadar pembaruan melainkan lompatan signifikan dalam efisiensi, akurasi, dan kemampuan penalaran jangka panjang berkat mekanisme revolusioner bernama "compaction."
Yang lebih mencengangkan, dalam pengujian independen seperti SWE-Bench Verified dan Terminal-Bench 2.0, GPT-5.1-Codex-Max berhasil mengungguli Google Gemini 3 Pro model AI terbaru raksasa pencarian yang baru saja diluncurkan.
Artikel ini mengupas tuntas fitur utama, teknologi ‘compaction’, perbandingan performa, implikasi bagi developer, serta batasan keamanan dari model AI coding paling canggih tahun 2025 ini.
Apa Itu GPT-5.1-Codex-Max? AI Coding Terbaru dari OpenAI
GPT-5.1-Codex-Max adalah versi premium dari lini OpenAI Codex, agen AI berbasis Command-Line Interface (CLI) yang mampu memahami, menghasilkan, dan memodifikasi kode pemrograman dalam berbagai bahasa mulai dari Python, JavaScript, hingga Rust dan Go.
Model ini kini menjadi model bawaan (default) di seluruh layanan Codex, menggantikan pendahulunya, GPT-5.1-Codex. Ia tersedia bagi pengguna ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu, dan Enterprise, serta dapat diakses melalui:
- CLI Codex
- Ekstensi IDE
- Layanan cloud
- API khusus developer
- Fitur peninjauan kode otomatis
Menurut OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max dilatih menggunakan tugas-tugas agen nyata dari dunia nyata, termasuk rekayasa perangkat lunak, matematika tingkat lanjut, dan penelitian ilmiah membuatnya lebih adaptif terhadap kompleksitas dunia pengembangan modern.
Teknologi ‘Compaction’: Rahasia di Balik Efisiensi GPT-5.1-Codex-Max
Fitur paling revolusioner dari model ini adalah mekanisme "compaction" sebuah teknik penalaran baru yang memungkinkan AI mempertahankan konteks inti sambil menghilangkan detail tidak relevan selama proses berpikir.
Bagaimana Compaction Bekerja?
- Saat menghadapi tugas coding kompleks (misalnya: refactor aplikasi multi-modul), model biasanya menghasilkan ribuan token internal untuk "berpikir" langkah demi langkah.
- Namun, semakin panjang proses, semakin besar risiko penurunan kinerja atau kehilangan fokus.
Dengan compaction, model secara otomatis meringkas rantai penalarannya, menyimpan hanya elemen penting yang relevan dengan tujuan akhir.
Hasilnya?
