La ventana de contexto de Claude Code puede parecer un cuaderno de proyecto. También es el conjunto de trabajo que Claude lleva a la siguiente respuesta.

Respuesta corta: ejecuta /context para ver qué está usando la ventana actual. Usa /compact cuando necesitas seguir trabajando en la misma tarea pero puedes cambiar detalle por un resumen; usa /clear para una tarea no relacionada; delega la investigación voluminosa cuando solo necesitas sus hallazgos. En la API de Anthropic, los modelos actuales Fable, Sonnet y Opus ya funcionan con una ventana de 1M, y una ventana más grande no hace que cada detalle antiguo sea igual de útil. Precios y acceso a modelos comprobados en octubre de 2026.

¿Qué es la ventana de contexto de Claude Code y qué la llena?

La ventana de contexto de Claude Code es la información disponible para el modelo en su siguiente respuesta. Incluye más que el texto que escribiste: instrucciones de arranque y memoria, descripciones de las herramientas disponibles, los archivos que Claude lee, la salida de las herramientas y la conversación. La guía de la ventana de contexto de Anthropic repasa esas fuentes.

Al arrancar, revisa primero los archivos de instrucciones del proyecto y del usuario. Después observa qué hace que Claude lea la tarea. Una petición amplia como "entiende este repositorio" invita a muchos archivos y salidas grandes; una petición que nombre la función, el cambio esperado y el objetivo de verificación le da a Claude un área de búsqueda más pequeña. La guía de buenas prácticas de Claude Code recomienda prompts específicos y limpiar el contexto entre tareas no relacionadas.

Una ventana de contexto es una capacidad, no una puntuación. Llenar más de ella no significa que Claude haya aprendido el proyecto de forma más fiable. Alguna información es esencial; otra es un desvío obsoleto, salida repetida o un archivo que la siguiente tarea nunca usará.

¿Cómo muestro el uso de contexto y leo /context?

Para mostrar el uso de contexto en Claude Code, escribe /context para ver la rejilla de uso actual y las sugerencias de optimización. Usa /context all para expandir el desglose por elemento. Anthropic dice que la vista en vivo puede incluir qué archivos CLAUDE.md y de memoria automática se cargaron; es el lugar para inspeccionar tu sesión, no un número que copiar de la captura de pantalla de otra persona. Consulta la referencia de comandos.

/context también funciona sin interfaz: claude -p "/context" imprime el mismo informe en Markdown, así que puedes guardarlo y comparar configuraciones. En una prueba limpia el 4 de octubre de 2026 (Claude Code 2.1.289, Opus 5.5, un proyecto vacío sin CLAUDE.md, cinco servidores MCP conectados), una sesión nueva empezó en 12.5k de 1M tokens:

Fila Tokens ¿Contabilizado en el total de 12.5k?
Prompt del sistema 2k Sí
Herramientas del sistema 8.1k Sí
Skills 2k Sí
Instrucciones de servidores MCP 357 Sí
Herramientas MCP (diferidas) 20.8k No
Herramientas del sistema (diferidas) 12.9k No
Búfer de compactación 3k No

Las filas cargadas suman el total. Las definiciones de herramientas diferidas y el búfer de compactación aparecen en la lista pero quedan fuera de él, así que una lista larga de herramientas MCP no significa por sí sola una ventana llena. Los archivos de instrucciones de tu proyecto y la conversación se suman por encima de esta base.

Lee la salida como un diagnóstico: identifica qué representan las categorías más grandes y después elimina solo el contenido irrelevante para la tarea. Si dominan las instrucciones, recórtalas o limita su alcance. Si domina la salida de herramientas, estrecha la siguiente lectura o comando. Si el historial es sobre todo una tarea antigua, elige un reinicio.

No deduzcas la ventana utilizable restante solo de un porcentaje cuando has cambiado de modelo, usas un gateway o estás comparando un modelo de 200K con uno de 1M. Confirma el modelo activo en /status y comprueba la ventana aplicable en la documentación de configuración de modelos actual.

¿Qué hace la compactación automática de Claude Code y cuándo se dispara?

La compactación automática resume el historial de la conversación cuando la sesión se acerca a su límite de contexto configurado y después continúa con el resumen en la conversación actual. Es la versión automática del intercambio que haces con /compact: conservar suficiente estado para avanzar mientras comprimes el detalle. Anthropic documenta qué se reinyecta o se resume, incluidas las instrucciones del proyecto, la memoria, los archivos leídos recientemente seleccionados y el historial de la conversación.

La documentación actual de Claude Code dice que los modelos nativos con ventana de 1M compactan por defecto en torno a 967K tokens. Eso deja aproximadamente 33K tokens entre el disparador por defecto y una ventana de 1,000,000 tokens: 1,000,000 − 967,000 ≈ 33,000. Esto es aritmética a partir del umbral aproximado documentado, no una reserva libre prometida ni una lectura real de una sesión. Algunos modelos compactan en 200K; los gateways y los ajustes del plan pueden cambiar el límite efectivo. Comprueba los umbrales específicos de cada modelo antes de cambiar un ajuste.

Si quieres un disparador más temprano para el modelo actual, el comando documentado es /autocompact 500k; /autocompact auto restaura el valor ajustado al modelo. Esos valores son ejemplos, no una recomendación de elegir 500K para todos los modelos. Anthropic documenta valores aceptados desde 100K hasta 1M y señala que los ajustes de entorno o gestionados pueden anular tu elección. Consulta la configuración de la compactación automática.

¿Debería compactar, limpiar, delegar, usar contexto de 1M o empezar de cero?

Elige según lo que deba seguir disponible para el siguiente paso. "Coste" en la tabla significa coste de contexto y de continuidad, no un precio en dólares citado.

Elección Úsala cuando Qué conserva Qué pierde o cuesta
/compact con instrucciones La tarea actual continúa y sus decisiones siguen importando. Ejemplo: /compact Focus on the failing test, files changed, and next verification. Una versión resumida de la conversación actual; tus instrucciones pueden orientar el resumen. Los detalles exactos pueden comprimirse. Lee el resumen antes de confiar en firmas, texto de errores o decisiones sutiles.
/clear Estás cambiando a trabajo no relacionado o la sesión está llena de enfoques abandonados. Nada de la conversación activa; la sesión antigua sigue siendo reanudable. Continuidad. Vuelve a dar a la tarea nueva los archivos y los datos que necesita.
Subagente Necesitas investigación, revisión de logs u otro resultado acotado, no una transcripción grande en la sesión principal. El resultado conciso del subagente vuelve a la conversación principal. Su exploración se queda en otro contexto, y sus propias peticiones siguen consumiendo uso.
Modelo con contexto de 1M Tu modelo tiene la ventana de 1M y una tarea necesita de verdad un conjunto de trabajo amplio. Más entrada simultánea antes de la compactación. Más capacidad, no recuperación ni enfoque garantizados; el acceso y la facturación dependen del modelo, el plan y el proveedor.
Sesión nueva + traspaso Una tarea está terminada, la conversación tiene ruido o la siguiente fase necesita un briefing limpio. Solo el estado que escribas y vuelvas a introducir. Cualquier razonamiento o detalle no guardado. Escribe primero el estado actual, las decisiones, los archivos cambiados, las comprobaciones y la siguiente acción.

Para la compactación en Claude Code, pon el estado importante en la instrucción: qué está hecho, qué queda, rutas relevantes, restricciones y la siguiente comprobación. Si la información exacta debe sobrevivir, ponla en un archivo del proyecto y pide a Claude que consulte ese archivo. Para limpiar el contexto en Claude Code de cara a trabajo no relacionado, usa /clear: inicia una conversación vacía y no es una forma más corta de /compact. La lección de Claude Academy da la misma regla central: compacta una funcionalidad que continúa, limpia para una nueva.

Usa un subagente para una investigación acotada cuya salida en crudo no necesitas en el contexto principal. La guía de subagentes de Anthropic dice que la conversación principal recibe un resumen mientras el subagente usa un contexto separado. Esto ahorra espacio en la sesión principal; no hace que la investigación sea gratis.

¿Tiene Claude Code una ventana de contexto de 1M?

Sí, el contexto de 1M de Claude Code está disponible en la mayoría de los modelos actuales. Según lo comprobado en octubre de 2026, la página de configuración de modelos de Claude Code lista el acceso por modelo y plan; la referencia de ventanas de contexto de la plataforma lista los tamaños de modelo.

En la API de Anthropic, la ventana de 1M viene de serie en todos los planes, Pro incluido, para los modelos Fable, para Sonnet 5 en adelante y para Opus 4.7 en adelante. No hay una variante [1m] que elegir para esos. Para los más antiguos Opus 4.6 y Sonnet 4.6 necesitas la variante [1m] para obtener la ventana más grande, y si puedes seleccionarla depende de tu plan. La documentación actual afirma que el uso elegible de 1M usa los precios estándar del modelo sin recargo por los tokens más allá de 200K, aunque el propio uso de Fable puede tirar de créditos de uso en algunos planes. Precios comprobados en octubre de 2026.

Usa 1M cuando la tarea se beneficia de mantener disponible a la vez un conjunto grande y coherente de material de referencia. No cambies solo porque el contexto esté alto. Para una edición puntual o una funcionalidad nueva, un conjunto de trabajo más pequeño y limpio puede ser más fácil de razonar.

¿Cómo puedo reducir el uso de tokens de Claude Code antes de reiniciar?

Empieza por las fuentes de alto impacto que se cargan repetidamente. Anthropic recomienda mantener cada CLAUDE.md por debajo de 200 líneas; mueve las instrucciones que solo se aplican a ciertos archivos a reglas con alcance por ruta, y mueve los procedimientos poco frecuentes a skills en lugar de cargarlos en cada sesión. Los imports organizan un archivo largo pero no reducen su coste de contexto. Los detalles están en la guía de memoria de proyecto de Claude.

Después controla lo que entra durante el trabajo:

  • Da una tarea específica, una ruta o símbolo objetivo y el resultado esperado. Pide las líneas o firmas relevantes antes de solicitar un archivo entero.
  • Para logs o salida de tests, filtra a errores y líneas cercanas antes de devolvérselo a Claude. La guía de costes de Anthropic sugiere un hook que hace grep de ERROR en un log largo para que Claude lea unos pocos cientos de tokens de coincidencias en lugar de decenas de miles.
  • Usa /context para encontrar archivos cargados o memoria que no pertenecen a esta tarea. Mantén la configuración de MCP/definiciones de herramientas en una comprobación rápida: Claude Code actualmente difiere las definiciones de herramientas MCP por defecto, y /mcp te permite desactivar servidores sin usar.
  • Encarga la investigación verbosa a un subagente cuando solo su conclusión necesita volver.

En Muvon construimos Octocode y Octofs. Las herramientas integradas de búsqueda y de archivos de Claude Code son suficientes para muchas tareas. Cuando la navegación del código necesita otra vista, los comandos de búsqueda y de firmas de Octocode pueden encontrar código por consulta en lenguaje natural y mostrar firmas de archivos. Para trabajo estrecho con archivos, Octofs admite vistas por rangos y ediciones agrupadas; esas funcionalidades describen cómo funciona, no una tasa medida de ahorro de tokens. Prueba primero las herramientas integradas y añade una herramienta solo cuando su salida sea más precisa para el trabajo.

¿Qué dice la investigación sobre el deterioro del contexto acerca de las sesiones largas?

El contexto largo es útil, pero una ventana más grande no es prueba de que un modelo use cada parte igual de bien. El informe Context Rot de Chroma de 2025 evaluó 18 modelos en tareas controladas y encontró que el rendimiento a menudo disminuía a medida que crecía la longitud de la entrada; los distractores también dificultaban la recuperación. El informe es investigación sobre los modelos y tareas probados, no un benchmark del flujo de trabajo de Claude Code de hoy.

El paper Lost in the Middle de 2023, publicado después en TACL, encontró que el rendimiento solía ser más fuerte cuando la información relevante aparecía cerca del principio o del final, y más débil cuando estaba en el medio. Su conjunto de modelos es más antiguo. Juntos, los papers respaldan una regla práctica, no un umbral universal: mantén los datos clave de la tarea fáciles de encontrar, elimina el historial irrelevante y verifica las decisiones importantes en lugar de asumir que más contexto significa un recuerdo más fiable.

Cuando no sepas qué hacer a continuación, ejecuta /context, mira las categorías más grandes y recorre esta lista: estrecha la siguiente lectura, delega la investigación voluminosa, compacta con instrucciones de conservación si la misma tarea continúa, o escribe un traspaso y limpia si la siguiente tarea es distinta. Antes de editar en la sesión nueva, compruébala contra el repositorio y el traspaso guardado.

— Don

Construimos herramientas de código abierto para flujos de trabajo de programación enfocados. Si pruebas una lectura más estrecha o una sesión que empieza por el traspaso, cuéntanos qué funcionó o dónde están los bordes afilados; puedes abrir un issue.