Tamaños de contexto del modelo de GitHub Copilot noviembre de 2025. Este artículo explica de forma clara y práctica los límites de memoria temporal de los modelos de lenguaje más relevantes hoy en día y por qué, a veces, un asistente IA parece olvidar información a mitad de un proyecto.
Principales modelos y tamaños de ventana de contexto
GPT-4.1 — 128000 tokens
GPT-5 mini — 128000 tokens
GPT-5 — 128000 tokens
GPT-4o — 128000 tokens
o3-mini — 200000 tokens
Claude Sonnet 3.5 — 90000 tokens
Claude Sonnet 3.7 — 200000 tokens
Claude Sonnet 4 — 128000 tokens
Claude Sonnet 4.5 — 200000 tokens estandar / 1000000 tokens beta
Gemini 2.0 Flash — 1000000 tokens
Gemini 2.5 Pro — 128000 tokens
o4-mini — 128000 tokens picker / 200000 tokens version completa
Grok Code Fast 1 — 128000 tokens
Modelos mas pequeños
GPT-3.5 Turbo — 16384 tokens
GPT-4 — 32768 tokens
GPT-4 Turbo — 128000 tokens
GPT-4o mini — 128000 tokens
Que significa eso en la practica
Tomemos como ejemplo Claude Sonnet 4.5 con una ventana de contexto de 200000 tokens. Un archivo de codigo C++ o JavaScript de 2000 lineas puede promediar unas 15 tokens por linea si contamos codigo, espacios y comentarios. Eso son aproximadamente 30000 tokens por archivo. Con 200000 tokens se pueden procesar de forma simultanea alrededor de 6 archivos completos de 2000 lineas cada uno. Si se utiliza la version extendida de 1000000 tokens, esa capacidad sube hasta unas 33 archivos equivalentes.
Por que ocurre el problema perdido en la mitad
Cuando la ventana de contexto se llena, el modelo necesita hacer espacio para nuevo contenido y la informacion antigua comienza a deslizarse fuera del contexto util. Por eso a veces el asistente IA parece olvidar o mezclar detalles de conversaciones o del codigo: no esta confundido, esta simplemente perdido en la mitad porque la memoria temporal se ha agotado.
Consejos para trabajar con limites de contexto
1 Priorizar y resumir informacion critica para mantener lo esencial dentro de la ventana de contexto.
2 Dividir proyectos grandes en unidades mas pequeñas y autocontenidas que el modelo pueda procesar sin perder contexto.
3 Usar herramientas de gestion de contexto, agentes IA y pipelines que indexen y recuperen fragmentos relevantes cuando el modelo los necesite.
Como puede ayudar Q2BSTUDIO
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Conclusión
Ahora que sabe hasta donde puede llegar la memoria temporal de un modelo, podra planificar mejor la arquitectura de sus proyectos y evitar el efecto perdido en la mitad. Si necesita ayuda para diseñar soluciones que superen estas limitaciones, Q2BSTUDIO ofrece la experiencia tecnica y los servicios necesarios para convertir limites en oportunidades.