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Recorre desde los fundamentos hasta los criterios de decisión de la práctica profesional.
OpenAI lanzó el nuevo modelo de voz GPT-Live. Si hubiera que resumir el anuncio en una frase, sería esta: «Una arquitectura full-duplex que escucha y habla al mismo tiempo». Hasta ahora, la IA de voz, por rápida que fuera, funcionaba como un walkie-talkie: una parte tenía que terminar de hablar para que la otra pudiera hacerlo.…
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En la tercera parte vimos cómo borrar el historial con /clear. Sin embargo, al comprobar el contexto restante justo después, no aparece al 100 %. Ejecuta /context en Claude Code y la razón queda clara: el prompt del sistema, las definiciones de herramientas, CLAUDE.md y las herramientas registradas por los servidores MCP ya consumen decenas de miles de tokens…
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Al usar un agente de programación como Claude Code, aparece abajo una advertencia como «Context left until auto-compact: 8%». Es un indicador que no suele verse en la IA conversacional. Sin embargo, pocas personas pueden explicar por qué disminuye ese número o qué ocurre cuando llega a 0.
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En la primera parte vimos por qué la ventana de contexto es finita. Pero las especificaciones actuales de los modelos plantean una duda: ya existen modelos de 1 millón de tokens, así que ¿por qué no introducir directamente todo el código o documento? ¿De verdad hay que ahorrar?
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Los dos artículos anteriores completaron el diagnóstico. La ventana de contexto es finita (parte 1), y llenarla no significa que todo se utilice; cuanto más crece, más disminuye el rendimiento (parte 2). La solución es clara: hay que gestionar el contexto. Para ello, los agentes de código, incluido Claude Code, ofrecen dos herramientas básicas: /clear y /compact…
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