En mis conversaciones recientes con usuarios de Claude Code, un tema surge constantemente: la ventana de contexto de 1 millón de tokens es un arma de doble filo.
Permite que Claude Code opere de forma autónoma por más tiempo y maneje tareas de manera más confiable, pero también abre la puerta a la contaminación del contexto si no eres cuidadoso al gestionar tus sesiones.
La gestión de sesiones es más importante que nunca y parece haber muchas preguntas al respecto. ¿Mantienes una sesión abierta en una terminal, o dos? ¿Empiezas de nuevo con cada prompt? ¿Cuándo deberías usar compact, rewind o subagentes? ¿Qué causa un mal compact?
Hay una cantidad sorprendente de detalles aquí que realmente pueden moldear tu experiencia con Claude Code, y casi todo proviene de gestionar tu ventana de contexto.
Una guía rápida sobre contexto, compactación y deterioro del contexto
La ventana de contexto es todo lo que el modelo puede "ver" de una vez al generar su próxima respuesta. Incluye tu prompt de sistema, la conversación hasta ahora, cada llamada a herramienta y su resultado, y cada archivo que se ha leído. Claude Code tiene una ventana de contexto de un millón de tokens.
Desafortunadamente, usar contexto tiene un costo leve, que a menudo se llama deterioro del contexto. El deterioro del contexto es la observación de que el rendimiento del modelo se degrada a medida que el contexto crece porque la atención se distribuye entre más tokens, y el contenido antiguo e irrelevante comienza a distraer de la tarea actual. Para nuestro modelo de contexto de 1MM, vemos cierto nivel de deterioro del contexto alrededor de ~300-400k tokens, pero depende mucho de la tarea, no es una regla fija.
Las ventanas de contexto tienen un límite estricto, por lo que cuando te acercas al final de la ventana de contexto, necesitarás resumir la tarea en la que has estado trabajando en una descripción más pequeña y continuar el trabajo en una nueva ventana de contexto; a esto lo llamamos compactación. También puedes activar la compactación tú mismo.
Cada turno es un punto de ramificación
Digamos que acabas de pedirle a Claude que haga algo y ha terminado; ahora tienes cierta información en tu contexto (llamadas a herramientas, resultados de herramientas, tus instrucciones) y tienes una cantidad sorprendente de opciones sobre qué hacer a continuación:
- Continuar — enviar otro mensaje en la misma sesión
- /rewind (esc esc) — volver a un mensaje anterior e intentar de nuevo desde allí
- /clear — iniciar una nueva sesión, generalmente con un resumen que has destilado de lo que acabas de aprender
- Compact — resumir la sesión hasta ahora y continuar sobre el resumen
- Subagentes — delegar el siguiente bloque de trabajo a un agente con su propio contexto limpio, y solo traer su resultado de vuelta
Aunque lo más natural es simplemente continuar, las otras cuatro opciones existen para ayudarte a gestionar tu contexto.
Cuándo iniciar una nueva sesión
La nueva ventana de contexto de 1M significa que ahora puedes realizar tareas más largas de manera más confiable, por ejemplo, hacer que construya una aplicación full-stack desde cero. Pero el hecho de que tu modelo no se haya quedado sin contexto no significa que no debas iniciar una nueva sesión.
Nuestra regla general es que cuando inicies una nueva tarea, también deberías iniciar una nueva sesión.
Un área gris es cuando quieres hacer tareas relacionadas donde parte del contexto sigue siendo necesario, pero no todo.
Por ejemplo, escribir la documentación de una funcionalidad que acabas de implementar. Si bien podrías iniciar una nueva sesión, Claude tendría que volver a leer los archivos que acabas de implementar, lo que sería más lento y costoso. Dado que la documentación puede no ser una tarea que requiera mucha inteligencia, el contexto adicional probablemente vale la ganancia de eficiencia de no tener que volver a leer los archivos relevantes.
Rebobinar en lugar de corregir
Si tuviera que elegir un hábito que indique una buena gestión del contexto, sería rebobinar.
En Claude Code, presionar Esc dos veces (o ejecutar /rewind) te permite saltar a cualquier mensaje anterior y volver a preguntar desde allí. Los mensajes posteriores a ese punto se eliminan del contexto.
Rebobinar suele ser el mejor enfoque para corregir. Por ejemplo, Claude lee cinco archivos, prueba un enfoque y no funciona. Tu instinto puede ser escribir "eso no funcionó, prueba X en su lugar", pero la mejor jugada es rebobinar justo después de las lecturas de archivos y volver a preguntar con lo que aprendiste. "No uses el enfoque A, el módulo foo no expone eso — ve directo a B."
También puedes usar “resumir desde aquí” para que Claude resuma lo aprendido y cree un mensaje de traspaso, algo así como un mensaje a la iteración anterior de Claude desde su yo futuro que intentó algo y no funcionó.
Compactación vs. Sesiones nuevas
Una vez que una sesión se vuelve larga, tienes dos formas de reducir peso: /compact o /clear (y empezar de nuevo). Se sienten similares pero se comportan de manera muy diferente.
Compact le pide al modelo que resuma la conversación hasta ahora, luego reemplaza el historial con ese resumen. Tiene pérdida, confías en que Claude decida qué fue importante, pero no tuviste que escribir nada tú mismo y Claude podría ser más minucioso al incluir aprendizajes o archivos importantes. También puedes dirigirlo pasando instrucciones (/compact focus on the auth refactor, drop the test debugging).
Con /clear * tú escribes lo que importa ("estamos refactorizando el middleware de autenticación, la restricción es X, los archivos que importan son A y B, hemos descartado el enfoque Y") y empiezas limpio. Es más trabajo, pero el contexto resultante es lo que tú decidiste que era relevante.
¿Qué causa un mal compact?
Si ejecutas muchas sesiones de larga duración, es posible que hayas notado momentos en los que compactar puede ser particularmente malo. En este caso, a menudo hemos encontrado que los malos compacts pueden ocurrir cuando el modelo no puede predecir la dirección en la que va tu trabajo.
Por ejemplo, autocompact se activa después de una larga sesión de depuración y resume la investigación, y tu próximo mensaje es "ahora arregla esa otra advertencia que vimos en bar.ts."
Pero debido a que la sesión se centró en la depuración, la otra advertencia podría haberse omitido del resumen.
Esto es particularmente difícil, porque debido al deterioro del contexto, el modelo está en su punto menos inteligente al compactar. Con un millón de contexto, tienes más tiempo para /compact de forma proactiva con una descripción de lo que quieres hacer.
Subagentes y ventanas de contexto nuevas
Los subagentes son una forma de gestión del contexto, útil para cuando sabes de antemano que un bloque de trabajo producirá muchos resultados intermedios que no necesitarás de nuevo.
Cuando Claude genera un subagente a través de la herramienta Agent, ese subagente obtiene su propia ventana de contexto nueva. Puede hacer todo el trabajo que necesite y luego sintetizar sus resultados para que solo el informe final regrese al padre.
La prueba mental que usamos: ¿necesitaré este resultado de la herramienta de nuevo, o solo la conclusión?
Si bien Claude Code llamará automáticamente a subagentes, es posible que quieras indicarle que lo haga explícitamente. Por ejemplo, puedes decirle que:
- “Inicia un subagente para verificar el resultado de este trabajo basado en el siguiente archivo de especificaciones”
- “Desvía un subagente para que lea este otro código base y resuma cómo implementó el flujo de autenticación, luego impleméntalo tú mismo de la misma manera”
- “Desvía un subagente para que escriba la documentación sobre esta funcionalidad basada en mis cambios de git”
Resumen
En resumen, cuando Claude ha terminado un turno y estás a punto de enviar un nuevo mensaje, tienes un punto de decisión.
Con el tiempo, esperamos que Claude te ayude a manejar esto por sí mismo, pero por ahora esta es una de las formas en que puedes guiar la salida de Claude.
