GPT-4o-mini es un modelo de lenguaje potente, rápido y económico que puede emplearse para una amplia variedad de tareas en múltiples idiomas y cuenta con una ventana de contexto de 128k tokens
Entender y gestionar la ventana de contexto es clave para obtener respuestas estables y predecibles y para optimizar costes y rendimiento Cuando se envía todo el texto de una vez la calidad de la salida puede disminuir porque el modelo debe atender a un contexto demasiado amplio Dividir el trabajo en varias solicitudes más pequeñas y bien controladas suele dar mejores resultados y permite aprovechar solicitudes en paralelo respetando los límites de la API
Qué es un token Un token es la unidad mínima de texto utilizada por el modelo Las palabras se dividen en fragmentos mediante un tokenizador y la forma en que se tokeniza depende del modelo y su tokenizer Para contar tokens en JavaScript es habitual usar js-tiktoken cuando se trabaja con modelos compatibles
Qué es la ventana de contexto La ventana de contexto es la cantidad de tokens que el modelo puede manejar a la vez Es como la memoria que tiene disponible para procesar un texto Si analizaras un libro y solo pudieras mantener en la cabeza 50 páginas a la vez las páginas anteriores se olvidarían Este paralelismo ayuda a entender por qué, incluso con 128k tokens, hace falta gestionar cuidadosamente qué enviamos al modelo
Estrategias prácticas para gestionar la ventana de contexto Prompt strategies Incluir instrucciones precisas para que el modelo limite la salida es esencial Por ejemplo pedir solo 5 palabras clave o frases de 2 a 3 palabras y añadir una puntuación de confianza ayuda a obtener salidas predecibles Contar tokens Antes de enviar texto se debe contar su coste en tokens y estimar también la longitud del resultado esperado Para ello hay que elegir y usar un tokenizador compatible Chunking del texto Dividir el texto en fragmentos evita exceder la ventana de contexto y mejora la precisión Al priorizar fragmentos más pequeños pero completos garantizamos que no se corten frases ni palabras Structured output Forzar un formato estructurado y fijar temperature a 0 reduce la creatividad del modelo y facilita estimar la longitud del output
Implementación resumida con Node.js y herramientas recomendadas Para contar tokens y preparar fragmentos usar js-tiktoken y calcular el tamaño disponible restando los tokens empleados por el prompt del sistema el prompt principal y el esquema de salida Convertir el esquema zod a JSON con zod-to-json-schema permite estimar su coste en tokens Emplear RecursiveCharacterTextSplitter de langchain con una función lengthFunction que llame al encoder garantiza que los fragments se ajustan al umbral definido En la práctica un tamaño de chunk por ejemplo de 2000 tokens suele ofrecer un buen equilibrio entre contexto y calidad
Control y ejecución de llamadas Al usar la integración de langchain con OpenAI podemos registrar un esquema zod y solicitar salidas estructuradas Ejecutar las invocaciones en paralelo con Promise.all acelera el proceso pero hay que considerar los rate limits Para salidas deterministas ajustar temperature a 0 y filtrar resultados por puntuación de confianza por ejemplo 0.85 o superior Ayuda también eliminar duplicados con una estructura Set y fusionar resultados de todos los fragmentos
Consideraciones sobre límites reales y buenas prácticas Aunque la ventana de contexto de GPT-4o-mini es amplia existen límites de uso por minuto que impiden llenar la ventana continuamente Por ejemplo en algunas configuraciones de Azure Open AI la cuota inicial puede ser de 30k tokens por minuto solicitar aumentos de cuota si se necesita procesamiento masivo y aplicar backoff y control de concurrencia son prácticas recomendadas Mantener el control de la ventana de contexto evita errores inesperados y mejora la experiencia del usuario en aplicaciones de producción
Resumen de pasos clave preparar prompts claros y limitar número y longitud de keywords elegir y usar un tokenizador compatible para contar tokens convertir esquema zod a JSON y restar su coste calcular chunkSize real y usar RecursiveCharacterTextSplitter procesar chunks en paralelo respetando rate limits y filtrar y desduplicar resultados finales
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