En pocas palabras
La context window (ventana de contexto) es la cantidad máxima de texto que un modelo de IA puede leer y usar de golpe. Incluye tanto lo que tú le mandas como lo que él responde. Si te pasas de ese límite, el modelo ya no puede ver todo a la vez.
Explicado fácil
Imagina que tu mesa de estudio tiene un tamaño fijo. Encima caben unos cuantos libros y apuntes a la vez. Si la mesa es pequeña, solo te caben dos libros y, para mirar uno nuevo, tienes que quitar otro. Si la mesa es enorme, te caben muchos libros abiertos al mismo tiempo y puedes consultarlos todos.
La context window es el tamaño de esa mesa para la IA. Todo lo que quieras que tenga en cuenta (tus instrucciones, la conversación, los documentos) tiene que caber encima de la mesa. Lo que no cabe, el modelo no lo ve. Por eso una ventana grande es como tener una mesa gigante: cabe mucho más.
¿Por qué importa para crear agentes de IA?
Un agente acumula mucha información mientras trabaja: instrucciones, historial, resultados de herramientas, documentos. Todo eso compite por el sitio en la mesa. Si la ventana es pequeña, hay que ser muy listo eligiendo qué entra (eso es la ingeniería de contexto) o guardar cosas fuera y traerlas solo cuando hacen falta (eso es RAG). En 2026 las ventanas van de unos 32 K hasta 1 millón de tokens: por ejemplo, Claude Opus 4.7 y Sonnet 4.6 llegan a 1 M, una mesa enorme.
Un ejemplo
Le das a un agente un libro entero para que te lo resuma. Si el libro cabe dentro de su ventana de contexto, lo lee todo de una vez y hace un buen resumen. Si el libro es más grande que la ventana, no cabe en la mesa: hay que partirlo en trozos, resumir cada trozo y luego juntar los resúmenes. Saber el tamaño de la ventana te dice cómo tienes que darle el trabajo.