En el universo de la inteligencia artificial generativa, conceptos como «ventana de contexto» están cobrando una relevancia creciente. Si bien no es un término muy conocido fuera del ámbito técnico, su comprensión es esencial para cualquiera que quiera entender cómo funcionan herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, y cómo limitan —o potencian— sus capacidades.
Pero ¿qué es exactamente una ventana de contexto? ¿Por qué es importante? Y, sobre todo, ¿qué podemos hacer cuando queremos procesar un texto más largo que el que permite esta ventana? En este artículo lo explicamos de forma clara y sencilla para todos los públicos.
¿Qué es la ventana de contexto?
La ventana de contexto es el límite de memoria activa que tiene un modelo de lenguaje en una sola interacción. Técnicamente, se mide en tokens, pequeñas unidades de texto que pueden ser palabras, sílabas o incluso caracteres, según el idioma y el sistema de codificación del modelo.
Un modelo como GPT-3.5, por ejemplo, puede manejar unos 4.096 tokens, lo que equivale a unas 3.000–3.500 palabras en español. Eso incluye tanto el texto que el usuario escribe como la respuesta generada por el modelo.
En otras palabras: si haces una pregunta muy larga y pides una respuesta extensa, el modelo tendrá que «olvidar» parte del mensaje si supera ese límite. Eso puede provocar errores, respuestas incompletas o incoherentes.
¿Por qué es tan importante este límite?
Los grandes modelos de lenguaje —como los desarrollados por OpenAI, Google o Anthropic— procesan texto a través de arquitecturas llamadas Transformers, que analizan no solo las palabras, sino también sus relaciones en el tiempo y el espacio del discurso. Esta red de relaciones constituye lo que técnicamente se llama «contexto».
Cuanto mayor sea la ventana de contexto, más relaciones puede detectar el modelo, y más coherente será su respuesta en tareas complejas como:
- Análisis de documentos largos (contratos, informes técnicos)
- Redacción de textos extensos
- Generación de código en múltiples archivos
- Consultas con múltiples pasos o temas entrelazados
¿Qué pasa si el texto es más largo que la ventana de contexto?
Si se introduce más texto del que el modelo puede procesar, existen tres posibles escenarios:
- Truncamiento automático: El modelo elimina las partes iniciales o intermedias del texto para dejar espacio a lo nuevo. Esto puede distorsionar la respuesta.
- Error de entrada: Si se supera por mucho el límite, el sistema puede rechazar la solicitud.
- Respuesta inexacta: Al perder información clave del contexto, el modelo puede responder sin entender realmente el problema.
Un ejemplo claro es intentar resumir una novela completa como Don Quijote de la Mancha (más de 2 millones de caracteres). Si lo introduces directamente en ChatGPT, es probable que no funcione. El modelo simplemente no podrá leerlo todo de una sola vez.
Soluciones para textos muy largos
Cuando el texto a procesar es demasiado extenso, existen varias estrategias para sortear el límite de la ventana de contexto:
| Técnica | Descripción | Ideal para… |
|---|---|---|
| Chunking | Dividir el texto en fragmentos más pequeños, analizados por separado. | Lecturas de artículos, capítulos, secciones |
| Resúmenes parciales | Generar un resumen de cada fragmento y luego unirlos en un nuevo texto más compacto. | Informes ejecutivos, síntesis de documentos |
| Bases de datos vectoriales | Representar el contenido como vectores (embeddings) y realizar búsquedas semánticas. | Recuperar información relevante de textos largos |
¿Qué modelos tienen las ventanas de contexto más grandes?
La tecnología ha avanzado rápidamente en este campo. Hoy ya existen modelos con ventanas de contexto que superan los 100.000 tokens, capaces de leer y analizar más de 500 páginas a la vez. Algunos ejemplos destacados:
| Modelo | Ventana Máxima (tokens) | Equivalente aproximado |
|---|---|---|
| Claude 3 Opus | 200.000 | 500+ páginas |
| Gemini 1.5 Pro | 1.000.000 (teórico) | +2.500 páginas |
| GPT-4 Turbo | 128.000 | 300 páginas |
| LLaMA 3 (70B) | 128.000 | 300 páginas |
No obstante, la ventana efectiva —es decir, el número real de tokens que el modelo maneja con precisión— puede ser menor, como han demostrado estudios recientes como RULER, un benchmark que evalúa el rendimiento de modelos de IA con texto de gran longitud.
Conclusión
La ventana de contexto es uno de los límites técnicos más relevantes a la hora de usar modelos de lenguaje. Entenderla permite tomar mejores decisiones: elegir el modelo adecuado para cada tarea, dividir el texto de forma estratégica o integrar herramientas adicionales como bases vectoriales.
Para el usuario general, esto se traduce en mayor eficiencia y mejores resultados al usar asistentes de IA para redacción, consulta o programación. Y para desarrolladores y empresas, en la posibilidad de crear aplicaciones más inteligentes y adaptadas al volumen de información real.
