Explicación detallada
La ventana de contexto condiciona lo que un LLM puede 'ver': conversación, documentos adjuntos, instrucciones del sistema. Cuanto mayor es, más contenido se puede inyectar (p. ej. RAG), a costa de un mayor coste y latencia. Los modelos recientes alcanzan varios cientos de miles de tokens.
Ejemplos
Claude 3.5 Sonnet : 200k tokens
Gemini 1.5 Pro : 1M+ tokens
GPT-4 Turbo : 128k tokens
Preguntas frecuentes
¿Cuánto más grande, mejor?
No siempre: más allá de cierto tamaño, la calidad de recuperación disminuye y el coste sube. RAG sigue siendo útil.
Términos relacionados
Prompt
Instrucción en lenguaje natural enviada a un modelo de IA generativa para obtener una respuesta.
Token
Unidad de texto (a menudo un fragmento de palabra) —un token— que un modelo de lenguaje maneja tanto en la entrada como en la salida.
LLM (Large Language Model)
Modelo de lenguaje entrenado con inmensos corpus de texto para comprender y generar lenguaje natural.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica que combina la búsqueda de información en una base de conocimientos y la generación por un LLM.
Última actualización: 15/7/2026