Las ventanas de contexto de un millón de tokens ya no son un experimento teórico, están llegando a las APIs de producción y a las vistas previas de plataformas. En 2025, varios proveedores líderes de IA anunciaron o demostraron modelos que pueden aceptar entradas del orden de un millón de tokens (aproximadamente 750,000 palabras o ~75,000 líneas de código), lo que permite razonamiento de una sola pasada sobre documentos y bases de código que antes requerían una fragmentación y orquestación extensas.
Ese cambio ya está transformando la manera en que los equipos abordan la generación de contenido, el análisis y los flujos de trabajo autónomos. Este artículo examina los hitos técnicos, los casos de uso prácticos, las compensaciones de costo y latencia, los avances de ingeniería y las prácticas de desarrollo que querrás adoptar al trabajar con modelos de un millón de tokens.
El hito: qué modelos pueden manejar un millón de tokens
Anthropic anunció que Claude Sonnet 4 ahora admite una ventana de contexto de 1,000,000 de tokens en beta pública, un salto de cinco veces respecto a su límite anterior de 200K. La función está disponible a través de la API de Anthropic y expuesta en plataformas empresariales como Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI. Anthropic enfatizó la mejora de la ventana de contexto efectiva para que Claude comprenda mejor la mayor parte de la información que recibe.
La familia Gemini de Google también ofrece ventanas de contexto grandes en producción: Gemini 2.5 Pro indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens, con soporte para salidas sustanciales también. Las vistas previas anteriores de Gemini incluso mostraron límites experimentales más altos. Meta llevó el límite más allá con Llama 4 Scout, que se ha reportado con un contexto de 10 millones de tokens para tareas multimodales masivas o de documentos extensos, aunque la prensa señaló escrutinio respecto a los benchmarks y ajustes.
OpenAI también ha evolucionado sus ofertas de contexto largo: se reportaron variantes de GPT‑4.1 con capacidades de contexto ampliadas (algunas hasta ~1M de tokens), mientras que diferentes variantes de la API de GPT‑5 muestran una variedad de límites (ejemplos incluyen 400K). En resumen, varios proveedores ahora ofrecen contextos de un millón de tokens o más en al menos algunos modelos o niveles, pero los límites exactos y la disponibilidad varían según el modelo y la plataforma.
Lo que hacen posible las ventanas de un millón de tokens
El análisis de bases de código completas es uno de los beneficios más claros e inmediatos: los equipos pueden alimentar decenas de miles de archivos fuente a un solo prompt para refactorización, búsqueda entre repositorios o revisión de código automatizada sin unir salidas parciales. Anthropic y los primeros usuarios destacaron el análisis de código de extremo a extremo y los flujos de trabajo de agentes como casos de uso principales para el contexto de 1M de Claude Sonnet 4.
La síntesis de documentos legales, de investigación y empresariales también se beneficia: en lugar de fragmentar docenas o cientos de contratos o artículos, un modelo puede sintetizar y cruzar evidencia en una sola pasada. Los proveedores citan explícitamente la resumen de audio y video de largo plazo (transcripciones de varias horas), la agregación multimodal a gran escala y los agentes autónomos de múltiples pasos que mantienen historiales largos como aplicaciones prácticas para contextos de un millón de tokens.
Para los equipos de producto, esto reduce la complejidad de la orquestación. Los flujos de trabajo que antes requerían sistemas de recuperación más canalizaciones de resumen, a menudo pueden implementarse de manera más simple, con el modelo manteniendo una memoria de trabajo mucho mayor para planificación, citación y razonamiento. Dicho esto, la conveniencia de una sola pasada no elimina los costos y compensaciones de ingeniería que se discuten a continuación.
Avances de ingeniería detrás de contextos más largos
Hacer que la inferencia de un millón de tokens sea práctica requirió mejoras de ingeniería y algoritmos. La familia FlashAttention (y variantes como DISTFLASHATTN y FlashMask o FlashAttention‑3) reduce significativamente el uso de memoria y cómputo de la atención, haciendo que contextos muy largos sean más manejables en aceleradores modernos.
Los métodos de entrenamiento y ajuste fino también se han adaptado. Técnicas como Long Input Fine‑Tuning (LIFT) y otros regímenes de entrenamiento para entradas largas buscan enseñar a los modelos a usar contextos extendidos de manera efectiva en lugar de degradar su utilidad a medida que crece el tamaño de la ventana. Estos métodos, junto con kernels optimizados y estrategias de procesamiento por lotes, son los que permiten a los proveedores lanzar productos con contextos más grandes.
Los investigadores también exploran enfoques híbridos, memoria compresiva, canalizaciones aumentadas por recuperación y módulos de memoria a largo plazo, que pueden ofrecer algunos de los beneficios de contextos enormes sin aumentos lineales en el costo. El trabajo académico señala que, más allá de cierto punto, los retornos disminuyen a menos que los mecanismos de atención y memoria del modelo se adapten para preservar señales útiles.
Costos, latencia y compensaciones de plataforma
Los contextos de un millón de tokens aumentan el cómputo y la latencia, y cambian la dinámica de precios. Anthropic advierte que el uso por encima de 200K tokens se factura a tarifas más altas; los ejemplos publicados muestran precios como $6 por millón de tokens de entrada y $22.50 por millón de tokens de salida para uso superior a 200K, y Anthropic recomienda el almacenamiento en caché de prompts y el procesamiento por lotes para reducir costos. Google de manera similar expone ventanas de un millón de tokens en los niveles de pago de Gemini (AI Pro / AI Ultra) mientras documenta una mayor latencia y cuotas para esos modos.
La latencia puede ser considerable para solicitudes muy largas, especialmente en modos de vista previa o experimentales. Los proveedores señalan explícitamente que una mayor latencia es una compensación esperada y fomentan patrones de ingeniería que amortigüen el costo: almacenar en caché contextos largos de prompts, reutilizar embeddings o representaciones comprimidas, procesar solicitudes por lotes cuando sea apropiado y restringir las llamadas de contexto completo a tareas que realmente lo necesiten.
Por lo tanto, los equipos de producto deben sopesar el costo del procesamiento de una sola pasada frente al gasto de ingeniería de construir canalizaciones de recuperación o resumen. Para algunas empresas, pagar una prima por flujos de trabajo más simples y de una sola pasada vale la pena; para otras, los sistemas híbridos que combinan recuperación, compresión y ajuste fino periódico siguen siendo el camino más rentable.
Mejores prácticas para desarrolladores al trabajar con modelos de un millón de tokens
Comienza identificando tareas que realmente se beneficien de un millón de tokens de contexto: razonamiento entre documentos, transformaciones de repositorios completos o planificación de agentes a largo plazo. Si un caso de uso puede replantearse para usar recuperación o resúmenes periódicos, a menudo sigue siendo más barato y rápido hacerlo.
Aplica almacenamiento en caché y procesamiento por lotes de manera agresiva: almacena en caché material de prompts repetidos (por ejemplo, políticas de la empresa o guías de estilo), agrupa solicitudes relacionadas para amortizar los costos fijos de cómputo y mantén representaciones comprimidas para contextos que rara vez cambian. Proveedores como Anthropic y Google recomiendan explícitamente estos patrones para limitar el volumen de tokens facturables.
Diseña alternativas y monitoreo: rastrea la latencia, el uso de tokens y la calidad de salida a medida que cambia la longitud del contexto. Dado que la investigación muestra rendimientos decrecientes a escalas muy grandes, instrumenta tus canalizaciones para detectar cuándo la expansión del contexto deja de mejorar , o comienza a confundir, las salidas del modelo, y prefiere el ajuste fino o la recuperación dirigida cuando sea apropiado.
Implicaciones empresariales e industriales
Las ventanas de un millón de tokens están generando nuevos niveles de productos empresariales y modelos de precios. Los proveedores que exponen contextos ultra grandes típicamente los restringen a niveles de pago o cuotas especiales y advierten a los clientes sobre las compensaciones de costo y latencia. Esto ayuda a los proveedores a monetizar la capacidad mientras ofrecen a las empresas opciones para optar por ella cuando el ROI lo justifica.
La capacidad también acelera la investigación en sistemas de memoria, atención eficiente y estrategias híbridas de recuperación/ajuste fino. Las empresas que puedan internalizar y convertir en productos los flujos de trabajo de contexto largo en torno a insights de código, síntesis legal o multimedia de formato largo obtendrán ventajas competitivas, pero también deberán invertir en observabilidad y control de costos.
Finalmente, la llegada de contextos de 1M+ plantea cuestiones de gobernanza: los riesgos de procedencia y alucinación aumentan cuando los modelos ingieren y resumen grandes corpus. Las organizaciones deben añadir citación, verificación y controles humanos en el circuito para salidas de alto riesgo, y adoptar políticas que gestionen cómo se manejan y almacenan entradas largas o sensibles.
A medida que los proveedores refinan modelos y plataformas, las herramientas y patrones para contextos largos madurarán. Espera que bibliotecas, SDKs y servicios gestionados expongan almacenamiento en caché, fragmentación y abstracciones de memoria que oculten gran parte de la complejidad a los desarrolladores de aplicaciones.
Las ventanas de contexto de un millón de tokens son un avance significativo, pero no son una solución universal. Una ingeniería cuidadosa, conciencia de costos y una comprensión de cuándo usar contexto bruto frente a recuperación o ajuste fino determinarán si los equipos aprovechan todo el potencial de estos modelos.
