Cómo nos comunicamos: tokens, prompt, contexto y ventana

Tiempo estimado: 12 minutos (sumando las guías enlazadas)

Qué aprenderás

• Tokens, tokenización, prompt, instrucciones, contexto y ventana de contexto.
• Qué es el historial de conversación para el modelo.
• Por qué más contexto no siempre significa mejor contexto.

Explicación sencilla

Todo lo que enviás y recibís viaja como tokens (fragmentos de palabras). Tu mensaje es el prompt; las instrucciones dentro de él dicen qué hacer ("resumí", "destacá riesgos"). El contexto es todo lo que el modelo puede "ver" en esa consulta: instrucciones + historial + documentos adjuntos. La ventana de contexto es su tamaño máximo (se mide en tokens y la fija cada modelo; el dato exacto vive en el catálogo, no acá).

Ejemplo: "resumí este informe" es la instrucción; el informe pegado es contexto; "destacá riesgos y decisiones pendientes" especifica el objetivo. Mejor objetivo → mejor resumen, con el mismo modelo.

Por qué más contexto no siempre es mejor

• El modelo reparte su "atención": con contexto enorme, diluye lo importante.
• Cada token cuesta (dinero, latencia, energía).
• Contexto irrelevante o contradictorio empeora respuestas.
• El arte está en el contexto relevante, no en el máximo (ver Módulo 4).

Guías de este capítulo (contenido principal, sin duplicar)

1. Tokens y ventana de contexto — qué es un token y cómo no desperdiciar la ventana.
2. ¿Qué es un prompt? — prompt e instrucciones, base del tema.
3. Anatomía de un buen prompt — estructura que funciona.

Autoevaluación

1. ¿Qué diferencia hay entre prompt y contexto?
2. ¿Por qué el historial de conversación "ocupa" ventana de contexto?

Fuentes

Las de cada guía enlazada. Revisión de este capítulo: 2026-10-03.

Seguir aprendiendo

• Unidad 6: por qué la IA se equivoca y cómo verificarla.
• Más adelante: Módulo 3 (prompt engineering) y Módulo 4 (context engineering).