Calculadora de ventana de contexto
Un texto de 100 000 tokens ocupa el 10 % de una ventana de contexto de 1 000 000 de tokens y deja 900.000 tokens libres.
Cómo se usa
- Pega tu texto o carga un archivo de texto. También puedes dejar el cuadro vacío y escribir un número de tokens.
- Si quieres, reserva tokens para la respuesta en el campo de reserva.
- Lee la tabla: porcentaje usado, tokens restantes y palabras y páginas aproximadas que quedan en cada modelo. La fila se pone roja si el texto no cabe.
Cómo se calcula
Porcentaje usado = tokens ÷ ventana de contexto × 100. Tokens restantes = ventana − tokens reservados − tokens usados. El texto cabe si lo que queda es cero o más.
Los tokens salen de tu texto. GPT-4o y GPT-4.1 usan el recuento exacto con o200k_base (js-tiktoken). Los modelos GPT-6 no tienen nombre de tokenizador en la documentación de OpenAI, así que sus filas usan o200k_base como referencia (marcadas con †). Las filas de Claude y Gemini son estimaciones (marcadas con ‡) con las proporciones de la documentación de Anthropic y Google: Claude, 2,5 caracteres o 0,555 palabras por token; Gemini, 4 caracteres o 60 a 80 palabras por 100 tokens, con el valor mayor. Si escribes un número de tokens, se usa el mismo para todos los modelos.
Palabras restantes = tokens restantes × palabras por token. Con texto pegado, las palabras por token se miden en tu texto para cada modelo; con un número de tokens escrito se usa la proporción documentada (Claude 0,555; Gemini 0,7, el punto medio de 60 a 80 por 100) o 0,75 para OpenAI, una regla práctica habitual. Páginas restantes = palabras restantes ÷ palabras por página, 500 por defecto y editable.
Modelos, límites y fuentes
La ventana de contexto y la salida máxima son las cifras que figuran en la página de documentación de cada proveedor, comprobadas el 2026-10-15.
Las ventanas pueden cambiar o variar según el plan y la plataforma. Consulta la página de la fuente antes de fiarte de una cifra.
| Modelo | Ventana de contexto (tokens) | Salida máxima (tokens) | Fuente (comprobada) |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| GPT-6 Astra (gpt-6-astra) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra (2026-10-15) |
| GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol (2026-10-15) |
| GPT-6 Luna (gpt-6-luna) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna (2026-10-15) |
| GPT-4.1 (gpt-4.1) | 1.047.576 | 32.768 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4.1 (2026-10-15) |
| GPT-4o (gpt-4o) | 128.000 | 16.384 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4o (2026-10-15) |
| Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash (2026-10-15) |
| Gemini 3.1 Pro (preview) (gemini-3.1-pro-preview) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-pro (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (2026-10-15) |
Preguntas frecuentes
¿Cuántas palabras caben en una ventana de 1 M de tokens?
Anthropic dice que 1 M de tokens son unas 555 000 palabras con su tokenizador actual. Google dice que 100 tokens son entre 60 y 80 palabras en inglés, así que 1 M de tokens son de 600 000 a 800 000 palabras. Varía con el idioma y el contenido.
¿La ventana de contexto incluye la respuesta?
La documentación de cada proveedor define cómo comparten la ventana los tokens de entrada, salida y razonamiento. Usa el campo de reserva para apartar los tokens que esperas en la respuesta. La tabla de la guía muestra la salida máxima de cada modelo.
¿Qué tan exacto es el porcentaje?
Para GPT-4o y GPT-4.1 de OpenAI es exacto con solo el texto. GPT-6 es una referencia y Claude y Gemini son estimaciones, así que deja margen cerca del límite y confirma con la API de recuento de tokens del proveedor.
¿Por qué falta mi modelo favorito?
Solo se listan modelos cuya ventana de contexto se confirmó en una página de documentación oficial, con la fuente y la fecha de comprobación en la guía. Los límites cambian y algunos planes o plataformas ofrecen ventanas menores, así que verifica en la página enlazada antes de fiarte de una cifra.
¿Se envía mi texto a algún sitio?
No. Todo se ejecuta en tu navegador. Los archivos que cargas se leen en local y no se suben.