¿Qué es el context window?

La ventana de contexto (context window) es la capacidad máxima que tiene un modelo generativo para procesar información de forma simultánea durante una interacción. Esta capacidad no se mide en palabras ni caracteres, sino en tokens: unidades mínimas de texto que pueden ser palabras completas, fragmentos de palabra, signos de puntuación o incluso combinaciones de caracteres.

Cada vez que envías un prompt o mantienes una conversación con un modelo, cada token cuenta. Dentro de esa ventana se considera:

• El texto que tú proporcionas como entrada.
• Las instrucciones internas del sistema (system prompt).
• El historial conversacional (en sesiones multi-turn o con memoria temporal).
• E incluso la propia respuesta que el modelo genera (en flujos con streaming o contexto acumulativo).

Cuando la cantidad total de tokens excede la ventana disponible, el modelo no puede tener en cuenta parte del contenido: este se trunca, se omite o se desplaza fuera del rango activo, lo que puede degradar la coherencia, la comprensión del contexto y la calidad de la respuesta.

 

¿Por qué es tan importante?

Porque el tamaño del context window define, de forma literal, cuánta información puede considerar el modelo al momento de generar una respuesta. Es como su capacidad de "memoria a corto plazo": si no entra dentro de ese espacio, el modelo no lo "recuerda", no lo puede razonar, y mucho menos lo puede usar para responder con precisión.

Esto no solo es un detalle técnico. Es una limitación estructural que impacta directamente la calidad, la utilidad y la aplicabilidad de las soluciones basadas en IA generativa.

Veamos cómo afecta en distintos escenarios clave:

 

1. Calidad del razonamiento

Un modelo que no tiene acceso a todo el contexto relevante toma decisiones incompletas o erráticas. Por ejemplo, si le das instrucciones divididas en varias partes o lo haces trabajar sobre un problema multicapas (ej. analizar código, documentos legales, arquitectura de software), necesita tener una visión completa del problema.

Cuanto más grande es la ventana de contexto, más información simultánea puede procesar, comparar y conectar para generar inferencias coherentes y justificadas.

 

2. Coherencia conversacional

En interacciones de múltiples turnos (como asistentes conversacionales o copilots), la capacidad de mantener coherencia depende directamente de cuánto “historial” puede retener el modelo.

Si el context window es pequeño, el modelo olvida lo que se dijo hace pocos turnos, lo que lleva a respuestas repetitivas, contradictorias o descontextualizadas.

Por eso, modelos con ventanas de contexto extendidas (como Claude 3 Opus o GPT-4o) son mucho más efectivos en mantener conversaciones largas sin perder el hilo ni desviarse del objetivo del usuario.

 

3. Procesamiento de documentos extensos (RAG)

En arquitecturas tipo RAG (retrieval-augmented generation), el modelo no se basa solamente en lo que tú escribes, sino que también consulta documentos, bases de conocimiento o embeddings previos para responder con precisión.

Aquí, el context window es crítico: determina cuántos fragmentos documentales puedes inyectar al modelo en un solo paso. Si el límite es bajo, estás obligado a:

• Seleccionar menos documentos.
• Hacer resúmenes que pierden detalle.
• Dividir la consulta en varios pasos (más costoso y menos preciso).

Un modelo con una ventana de 200.000 tokens, como Claude 3, puede manejar decenas o cientos de páginas completas sin tener que fragmentarlas, lo que mejora radicalmente la precisión y la utilidad del sistema.

 

4. Generación de código o análisis de texto estructurado complejo

Cuando usas LLMs para tareas como:

• Refactorización de grandes archivos de código.
• Documentación automática de repositorios.
• Análisis de logs extensos.
• Procesamiento de JSONs complejos o contratos legales en PDF.

El modelo necesita acceso simultáneo a todo el bloque de entrada para mantener consistencia, interpretar referencias cruzadas y mantener formato.

Si el context window es limitado, el modelo puede cortar funciones, perder dependencias, omitir cláusulas o producir código inconsistente.

 

Comparativa de context window en los LLMs más populares

Con la proliferación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en el mercado —como GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, Mistral, entre otros— uno de los diferenciadores más relevantes hoy en día es el tamaño de su ventana de contexto.

Esta métrica, muchas veces pasada por alto, determina cuánta información puedes darle al modelo en una sola interacción, y por tanto, qué tan complejas, extensas y útiles pueden ser sus respuestas. No todos los modelos están diseñados para los mismos escenarios: algunos priorizan velocidad y bajo costo, otros están optimizados para mantener diálogos largos, procesar documentos extensos o integrarse en arquitecturas tipo RAG (Retrieval-Augmented Generation).

A continuación, te presento una comparativa actualizada de los LLMs más relevantes en 2024, enfocándonos en su capacidad de contexto, sus usos ideales y consideraciones clave para desarrolladores, arquitectos de soluciones e ingenieros de IA.

Modelo	Tamaño del context window	Tokens útiles en promedio	Notas clave
GPT-4o (OpenAI)	128,000 tokens	~96K útiles por entrada	Contexto expandido ideal para tareas largas; coste más bajo que GPT-4 Turbo
Claude 3 Opus (Anthropic)	200,000 tokens	~150K útiles	Líder en memoria de largo alcance; excelente para documentos enteros
Gemini 1.5 Pro (Google)	1 millón de tokens (en beta)	~700K-800K útiles	Aún limitado por acceso, pero rompe el paradigma del input masivo
Mistral / Mixtral (Open weights)	32,000 tokens (aprox.)	~24K útiles	Ideal para entornos locales y open-source, pero limitado para tareas extensas
GPT-3.5 (OpenAI)	4,096 - 16,000 tokens	~3K-12K útiles	Rápido y económico, pero muy limitado para prompts complejos o multietapa

Observaciones:

• Claude 3 Opus y GPT-4o son ideales para uso empresarial donde el contexto completo es necesario (chat multi-turn, RAG, revisión de código, etc.).
• Gemini 1.5 Pro apunta a casos de uso extremos, como análisis de grandes repositorios, pero su adopción aún es baja por disponibilidad.
• Modelos como GPT-3.5 aún dominan el uso general por su bajo costo, pero fallan en tareas que requieren persistencia contextual larga.

 

Implicancias técnicas para desarrolladores y arquitectos

 

1. Diseño de prompts optimizados

Conocer el límite del modelo que estás usando permite evitar prompts truncados. Siempre considera:

• Cuánto ocupa tu input real.
• Cuántos tokens esperas de respuesta.
• Qué parte del sistema prompt (instrucciones internas) ya está ocupando espacio invisible.

Herramientas como tiktoken o Anthropic tokenizer te permiten estimar tokens antes de hacer una llamada.

2. Uso de RAG (retrieval-augmented generation)

En sistemas que combinan embeddings + búsqueda + generación, como asistentes sobre bases documentales, la ventana de contexto define cuánto contexto puedes recuperar y enviar al modelo.

Ejemplo: si cargas un PDF legal de 100 páginas, necesitarás:

• Dividirlo en chunks.
• Elegir los más relevantes por embedding similarity.
• Asegurarte de no superar los límites del context window.

Modelos como Claude 3 o GPT-4o permiten cargar decenas de páginas enteras, lo que antes era inviable.

3. Persistencia en chat y sistemas multi-turn

En productos que simulan una conversación continua (ej. copilots, helpdesk IA), el tamaño del context window define cuántos turnos anteriores puedes mantener sin degradar el output.

Una solución es resumir cada turno anterior, pero eso implica perder granularidad.
Modelos con contextos grandes permiten preservar fidelidad sin reingeniería costosa.

 

Consideraciones económicas y de latencia

Ampliar la ventana de contexto en un modelo LLM no es gratuito. En términos generales, a mayor capacidad de contexto, mayor es el costo computacional y mayor la latencia de inferencia. Esto se debe a que el modelo debe procesar, mantener en memoria y razonar sobre un volumen más alto de tokens simultáneamente.

Aunque modelos como GPT-4o han mejorado notablemente la relación entre tokens procesados, velocidad de respuesta y costo por llamada, el procesamiento de contextos extensos sigue siendo significativamente más caro y lento que trabajar con prompts optimizados y compactos.

Por eso, si tu aplicación no requiere manejar documentos largos, múltiples turnos conversacionales o razonamiento multicapas, usar modelos como GPT-3.5 o soluciones open-source optimizadas (como Mistral o Mixtral) puede ser mucho más eficiente, tanto en rendimiento como en costos operativos.

En escenarios de alto volumen —por ejemplo, integraciones en productos con cientos o miles de consultas diarias— es fundamental evaluar cuidadosamente el balance entre contexto útil y frecuencia de uso. No todos los prompts necesitan 100.000 tokens de historia para generar una respuesta precisa: en muchos casos, una ventana bien estructurada de 2.000 a 4.000 tokens puede ser más que suficiente si se trabaja con prompts efectivos, técnicas de chunking o memoria semántica externa.
 

Conclusión: entender el context window es dominar la IA generativa en producción

La mayoría de los errores, decepciones o cuellos de botella en el uso de modelos generativos no vienen de la capacidad del modelo per se, sino de no entender sus límites operacionales y estructurales.

El context window es uno de los más importantes.

Comprenderlo te permite:

• Diseñar mejores sistemas conversacionales.
• Aprovechar al máximo el potencial de modelos como Claude, GPT-4o o Gemini.
• Evitar que tus soluciones IA fracasen por algo tan simple como “el modelo no leyó lo que le pediste”.