El 5 de febrero de 2026, Anthropic lanzó Claude Opus 4.6 con una ventana de contexto de 1M de tokens (beta), describiéndolo como “un primero para nuestros modelos de clase Opus”. En el anuncio oficial, Anthropic reiteró: “Opus 4.6 presenta una ventana de contexto de 1M de tokens en beta”, señalando un gran avance para los equipos que habitualmente trabajan con bases de código extensas, investigaciones con múltiples documentos y flujos de trabajo de conocimiento densos.
El contexto largo no es solo un búfer más grande para los prompts; cambia la forma en que las personas estructuran el trabajo con la IA. En lugar de fragmentar documentos en docenas de llamadas o construir complejos pipelines de recuperación para cada tarea, un millón de tokens puede permitir que un modelo siga mucho más del material fuente directamente, posibilitando un análisis más cercano a “leer todo primero, luego responder” que a “buscar y coser”.
Lo que realmente significa en la práctica el "contexto de 1 millón de tokens"
Una ventana de contexto es la cantidad de texto que el modelo puede considerar a la vez, incluyendo tu prompt, las salidas de herramientas y las rondas de conversación previas. Con Claude Opus 4.6 pasando a una ventana de contexto de un millón de tokens en beta, el techo sube de forma dramática para cargas de trabajo que anteriormente requerían dividir las entradas en muchos segmentos más pequeños.
Para traducir la escala a algo concreto, la cobertura de contexto largo anterior alrededor de Claude Sonnet 4 a menudo citaba una equivalencia aproximada de “~750,000 words” para un millón de tokens (una comparación ampliamente repetida cuando Sonnet 4 alcanzó 1M de contexto en 2025). La relación exacta varía según el idioma y el formato (código frente a prosa), pero el punto clave se mantiene: esto es territorio de “bibliotecas enteras de documentos”, no de “unos pocos PDFs”.
The Verge señaló que Opus 4.6 incluye una ventana de contexto de un millón de tokens en beta que puede permitir trabajo a través de múltiples documentos. Eso importa porque muchos flujos de trabajo reales , diligencia debida, respuesta a incidentes, revisión de contratos, auditorías de diseño, son intrínsecamente multisFuente, y la fricción de fragmentar constantemente puede ser la diferencia entre una herramienta que la gente prueba y una que la gente adopta.
De Sonnet 4 a Opus 4.6: por qué este hito es importante
Anthropic introdujo el contexto de un millón de tokens para Claude Sonnet 4 anteriormente (12 de agosto de 2025), enmarcándolo como “un aumento de 5x” y posicionándolo para procesar bases de código enteras y conjuntos extensos de documentos. Ese lanzamiento anterior estableció el precedente técnico y creó expectativas de usuario sobre lo que el “contexto largo” podría desbloquear.
Opus 4.6 importa porque Opus es la clase de primera categoría de Anthropic donde los usuarios a menudo esperan la máxima capacidad para trabajos complejos y de alta responsabilidad. El mensaje de Anthropic del 5 de febrero de 2026 enfatiza que el contexto de 1M es “un primer para nuestros modelos de clase Opus”, lo que indica que las cargas de trabajo de contexto largo ya no requieren descender a otra familia para ciertas tareas.
SiliconANGLE lo enmarcó de manera similar, informando que Opus 4.6 admitirá 1 millón de tokens de contexto (beta) en la Claude Developer Platform al lanzamiento, y destacando que es el primer modelo Opus en obtener contexto largo. Para los líderes de ingeniería, esa combinación , modelo de primera categoría más contexto de primera categoría, reduce la necesidad de sacrificar profundidad de razonamiento frente a amplitud de material.
Acceso, plataformas y la realidad de las restricciones
No todo el mundo obtiene automáticamente la ventana completa de 1M de tokens desde el primer día. Claude Docs sobre ventanas de contexto indican que la disponibilidad de contexto de 1M de tokens requiere el nivel de uso 4 o límites de tasa personalizados, una forma explícita de restricción de acceso a la API que refleja el mayor coste de infraestructura y el perfil de demanda de prompts muy grandes.
Desde el punto de vista del despliegue, Claude Docs también enumera la disponibilidad de contexto largo como “actualmente disponible en la Claude API, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud.” Eso es importante para las empresas que estandarizan en una ruta de adquisición en la nube específica, porque “compatible con el modelo” y “disponible en nuestra plataforma” suelen ser hitos distintos.
La conclusión práctica: los equipos de producto deben tratar el contexto de 1M como una capacidad que debe verificarse por entorno (API directa vs. Bedrock vs. Vertex), por nivel de cuenta y por configuración de límites de tasa. Planificar esto desde temprano evita una trampa común en los despliegues: construir un flujo de trabajo alrededor de 1M de tokens y descubrir que la cuenta de producción está limitada a un valor inferior.
Precios y rendimiento: las compensaciones del contexto largo
Opus 4.6 introduce detalles de precios ligados explícitamente al contexto largo. Anthropic señala: “Se aplica un precio premium para prompts que excedan 200k tokens ($10/$37.50 por millón de tokens de entrada/salida).” En otras palabras, el techo de un millón de tokens es real, pero la economía cambia una vez que cruzas un umbral.
Claude Docs hace la regla aún más explícita: las solicitudes de más de 200K tokens se cobran a tarifas premium, aplicando multiplicadores exactos de 2x para entrada y 1.5x para salida. Para los arquitectos, esto sugiere una nueva mentalidad de optimización: usar contexto grande cuando aporte un valor mensurable (menos llamadas, menos errores de recuperación, mejor síntesis), no simplemente porque esté disponible.
Al mismo tiempo, Opus 4.6 admite hasta 128K tokens de salida, lo que resulta especialmente útil cuando se combina con prompts largos. Si le pides al modelo que produzca un informe de auditoría detallado, un plan de migración estructurado o una revisión de seguridad extensa que haga referencia a muchas fuentes, el espacio de salida puede ser tan importante como el de entrada; de lo contrario, la respuesta se trunca justo cuando resulta más valiosa.
Compactación de contexto: haciendo sostenibles los flujos de trabajo de un millón de tokens
Una de las adiciones menos llamativas pero muy prácticas en Opus 4.6 es la “compactación de contexto”. Anthropic la describe como una forma de resumir o reemplazar contexto antiguo cerca de un umbral para extender la longitud de la tarea, gestionando esencialmente la memoria de la conversación para que el trabajo pueda continuar sin reinicios constantes.
Esta función aborda un problema común en proyectos de larga duración: incluso con ventanas enormes, la colaboración iterativa puede inflar el contexto con borradores intermedios, instrucciones repetidas y callejones sin salida anteriores. La compactación puede preservar las decisiones y referencias esenciales mientras elimina texto redundante, manteniendo el conjunto de trabajo más pequeño y relevante.
Para los equipos que construyen herramientas sobre Claude, la compactación también insinúa un patrón más ergonómico para tareas largas: permitir a los usuarios seguir alimentando material, comprimir periódicamente el estado y continuar, en lugar de forzar “reinicios de sesión” que rompen la continuidad. Combinado con 128K de salida, soporta flujos de trabajo que se parecen más a una sesión de análisis sostenida que a una serie de llamadas desconectadas de preguntas y respuestas (Q&A).
Por qué el contexto de 1M es fundamental para la ciberseguridad y las grandes bases de código
Axios describió a Opus 4.6 como inusualmente fuerte en trabajos de ciberseguridad e informó haber encontrado “más de 500” vulnerabilidades de alta gravedad previamente desconocidas. Independientemente de la configuración exacta de las pruebas detrás de esa afirmación, la conexión con el contexto largo es intuitiva: las revisiones de seguridad reales suelen requerir leer grandes porciones de una base de código, rastrear flujos a través de archivos y correlacionar patrones con documentación y configuración.
Con un millón de tokens, se vuelve más factible incluir amplias porciones de repositorios, manifiestos de dependencias, scripts de compilación y políticas de seguridad en un único análisis. Eso puede reducir la probabilidad de que una pista crítica quede “justo fuera de la ventana” y puede disminuir la lógica frágil de decidir qué archivos incluir en cada fragmento.
Es importante destacar que el contexto largo no elimina la necesidad de un buen proceso de seguridad; lo potencia. El patrón más eficaz es usar la gran ventana para mantener al modelo anclado en fuentes primarias (código, registros, estándares) y luego solicitar salidas precisas y comprobables: funciones vulnerables, escenarios de explotación, diffs de remediación y pasos de verificación.
Trabajo de conocimiento empresarial: síntesis de múltiples documentos a escala
La cobertura del Financial Times sobre el anuncio de Opus 4.6 lo enmarcó en términos de posicionamiento para empresas y trabajo de conocimiento, incluyendo la capacidad para procesar mayores cantidades de datos. Ahí es donde un millón de tokens puede sentirse menos como una métrica técnica y más como un cambio operativo: menos transferencias entre herramientas, menos resúmenes manuales y un camino más rápido desde las “entradas” hasta la “decisión”.
Considera flujos de trabajo corporativos típicos: una revisión de fusiones y adquisiciones que abarca contratos, correos electrónicos, memos de riesgo y estados financieros; una respuesta regulatoria que requiere citas entre políticas y evidencias; o un ejercicio de estrategia de producto que combine investigación, métricas internas y feedback de clientes. Una gran ventana de contexto puede soportar un espacio de trabajo único y rastreable donde el modelo puede referenciar muchos documentos sin recargarlos constantemente.
Dicho esto, las mejores implementaciones empresariales seguirán siendo selectivas. Los precios premium más allá de 200K tokens y las restricciones de acceso (nivel 4 o límites personalizados) empujan a los equipos hacia diseños disciplinados: prefiltrar documentos, usar contexto largo para la pasada de “síntesis final” y aplicar compactación para mantener la sesión ligera sin perder auditabilidad.
Claude Opus 4.6 y su ventana de contexto de 1M de tokens (beta) marcan un cambio notable: la capacidad de contexto largo ha pasado a la clase Opus de Anthropic, respaldada por declaraciones oficiales y reflejada en reportes de medios como The Verge y SiliconANGLE. Combinado con hasta 128K de tokens de salida, permite flujos de trabajo donde tanto la evidencia como el entregable pueden ser grandes, detallados y continuos.
La oportunidad es real, pero también lo son las limitaciones. El acceso puede requerir el nivel de uso 4 o límites de tasa personalizados, y la economía cambia después de 200K tokens mediante precios premium (2x en entrada, 1.5x en salida). Los equipos que obtendrán más valor tratarán el millón de tokens como un recurso estratégico: usarlo cuando la amplitud de contexto mejore materialmente la precisión, aprovechar la compactación de contexto para mantener la eficiencia y diseñar procesos que sigan siendo verificables para la seguridad y la toma de decisiones empresariales.
