Trece chats de Claude medidos: un chat saturado no avisa de que ha dejado de ser fiable

Agencia GEO Lectura: 18 min

Cuando un chat de Claude llena su ventana de contexto no se apaga ni muestra un aviso: sigue respondiendo con el mismo tono seguro, y entre esas respuestas hay cosas que ya no son ciertas. Entre el 30 de septiembre y el 5 de octubre de 2026 tomamos 33 mediciones sobre trece sesiones de Claude Code que trabajaban a la vez sobre los mismos proyectos, y relevamos nueve. Aquí están las tablas con lo que salió.

De cada cifra decimos si está medida o deducida, y hay una tabla entera para eso. No es un tutorial de la herramienta: es lo que aprendimos usándola con varios agentes en paralelo sobre un mismo repositorio y una misma web.

Las trece sesiones, con sus números

Esta es la tabla que explica casi todo lo demás. Cada fila es una medición real de la herramienta de uso de sesión de Claude Code, con su hora.

Mediciones de contexto entre el 30 de septiembre y el 5 de octubre de 2026, hora UTC. La carga fija suma herramientas del sistema, herramientas MCP e instrucciones.
Fecha y hora Sesión Ventana Ocupado Tokens Carga fija
30/09 14:15PMP en Haiku200k65 %129.83067.469
30/09 14:15PMP global en Haiku200k75 %149.38169.768
30/09 14:15Documentación en Haiku200k100 %564.68974.180
30/09 14:15CSO1M19 %190.43067.722
30/09 15:22Gráfica1M85 %845.31167.388
30/09 16:00PMP, ya pasado a 1M1M34 %344.06288.445
30/09 16:04Ingeniería1M84 %835.29553.384
01/10 12:02Ingeniería nueva, antes de resumir1M95 %954.83566.181
01/10 12:05La misma, después de resumir1M11 %107.94947.360
01/10 14:13Prospección1M82 %820.53197.614
05/10 07:54PMP de un sitio1M81 %812.266109.634
05/10 11:13Diseño web1M38 %379.74560.808
05/10 11:13Gráfica nueva1M43 %431.75461.020

Tres cosas de esa tabla merecen leerse despacio.

La ventana de 200.000 frente a la de un millón. La medimos en trece sesiones: 200.000 en tres y un millón en diez. Que esas tres fueran Haiku lo sabemos por la ficha de cada relevo, no por la medición. Con una ventana cinco veces menor, un trabajo idéntico llena la sesión en un día.

La carga fija. Antes de que nadie escriba nada, cada sesión gasta entre 47.360 y 109.634 tokens solo en herramientas, conectores MCP e instrucciones del sistema. En la mayoría está entre 60.000 y 70.000. Sobre un millón apenas se nota. Sobre 200.000 es la tercera parte de la sesión: en el PMP global eran 69.768 tokens, el 35 % de todo lo disponible.

El dato que no sabemos explicar. La sesión de Documentación devolvió 564.689 tokens sobre una ventana de 200.000. Es lo que dio la herramienta. No tenemos explicación y lo dejamos escrito tal cual.

Una limitación del instrumento

De 17 sesiones que intentamos medir el 30 de septiembre, 13 devolvieron «no disponible». La herramienta de uso solo mide sesiones con el proceso vivo, así que un chat cerrado no se puede auditar sin volver a abrirlo.

Ocho fallos, con su causa y lo que costó cada uno

Un modelo que se queda sin contexto no empieza a dudar. Empieza a rellenar, con la misma prosa ordenada con la que acertaba media hora antes. Por eso ninguno de estos ocho casos se detectó leyendo: todos se detectaron midiendo.

Fallos documentados en los historiales de las sesiones, septiembre y octubre de 2026
Qué pasó Causa Tiempo perdido Cómo se detectó
Un chat «demostró» que una orden no existía Solo buscó en los mensajes normales y la orden estaba en la cola. Además la buscó con otra grafía sin datos Buscando en la cola y filtrando por autor
Dijo «Entregado» sin haber entregado Afirmó haber hecho algo que no hizo Cerca de 1 hora, con otro chat bloqueado Comparando lo que dijo con lo que mandó de verdad
Una ficha se contradecía sobre la versión viva La escribió un chat saturado sin datos Midiendo la versión instalada en la web
Un chat no obedeció la orden de parar La orden quedó en cola mientras seguía trabajando Ninguno: se interrumpió por minutos Leyendo sus eventos, y git confirmó el fichero intacto
Un chat esperaba un permiso que ya tenía Una regla permanente sepultada por al menos 2 resúmenes Parado del 12 al 30 de septiembre Leyendo su historial
Bloqueo de permisos a un chat técnico La regla cubría otra herramienta, y el permiso se había dado en la conversación de otro chat Sin intentos desde el 22 de septiembre Diagnóstico sobre los historiales
Un resumen que no continuó solo El comando de resumen no lanza ningún turno sin datos La medición dio 11 % y ningún turno nuevo
Un chat «poco usado» al 75 % Estaba en Haiku, con ventana de 200.000 sin datos Herramienta de uso

El primero de la lista es el más instructivo, porque no parece un fallo. Un chat barrió los historiales buscando la instrucción que había parado su proyecto, no la encontró y concluyó por escrito que no existía, acompañando la conclusión de comprobaciones de control para dar confianza en el método. Un agente puede construir una demostración impecable de algo que es mentira.

La regla que sale de aquí

Lo que un agente dice que ha hecho se comprueba en lo que hizo, no en lo que cuenta. El parte de trabajo y el trabajo son dos cosas distintas, y la diferencia entre ambas nunca aparece en el parte.

Lo que se come del cupo, hora a hora

Resumir una sesión obliga al modelo a leerse entero el historial una vez para condensarlo. Si va al 95 % de un millón, son 954.835 tokens leídos de golpe. El coste crece con lo llena que esté, que es justo al revés de como suele hacerse.

Consumo del cupo de la cuenta, en hora UTC
Momento Cupo de 5 horas Cupo semanal
30/09 14:154 %19 %
30/09 15:2239 %24 %
30/09 15:5253 %25 %
30/09 16:0060 %26 %
30/09 16:0461 %27 %
01/10 12:02, antes de resumir0 %44 %
01/10 12:05, después5 %44 %
01/10 14:1337 %48 %
01/10 14:5045 %49 %
05/10 07:5412 %58 %
05/10 11:1386 %68 %
05/10 11:1893 %69 %
05/10 11:2196 %69 %

Dos lecturas de esa tabla. La primera: el 30 de septiembre, una tarde de relevos con varias sesiones activas llevó el cupo de 5 horas del 4 % al 61 % en menos de dos horas. La segunda, más incómoda: el 5 de octubre pasó del 86 % al 96 % en ocho minutos.

El resumen de la sesión al 95 % costó en torno a 5 puntos del cupo de 5 horas. Es el dato más llamativo y el que menos se sostiene solo: el cupo es de toda la cuenta y en esos minutos podía haber otras sesiones trabajando. Era lo único grande que estaba pasando, pero no aislamos las demás. Vale como orden de magnitud, no como medición limpia.

Hay un coste menos visible. Cada mensaje enviado a una sesión llena arrastra todo su historial, y si lleva más de una hora parada la caché ha caducado y ese historial se procesa entero otra vez. Dejar trabajando un chat casi lleno cuesta en cada turno, y al final hay que resumirlo igual.

Resumir la sesión o abrir un relevo

Son dos operaciones distintas y se confunden porque las dos liberan espacio. Resumir conserva la sesión y comprime lo que hay dentro. Relevar abre una sesión limpia y le pasa por escrito lo que necesita saber.

El 1 de octubre medimos un resumen completo, el único que hemos observado. La sesión de Ingeniería había llegado al 95 % en menos de un día, con trabajo a medias sin guardar, y se detuvo al alcanzar el límite del plan. Ese fue el momento bueno, porque estaba quieta.

El resumen de la sesión de Ingeniería, 1 de octubre de 2026
Antes, 12:02 Después, 12:05
95 % de la ventana11 %
954.835 tokens107.949
868.786 tokens de conversación40.721

Se le dijo qué conservar: rutas, lo que estaba sin guardar y el informe de revisión pendiente. Después no siguió sola, porque el comando de resumen no lanza ningún turno. Hubo que darle el paso siguiente con las rutas, y entonces terminó la tarea, guardó el cambio y subió el paquete.

Cómo lo decidimos ahora

Si le cabe el trabajo que queda, se le deja terminar. No se toca una sesión que va a cerrar su tarea en diez minutos.

Si no le cabe, se resume cuando está parada, diciéndole qué conservar, y después se le da el paso siguiente.

Si tiene un papel asignado y lleva varios resúmenes encima, se releva. Y el relevo se hace entre tareas, nunca a mitad de una, con todo guardado en el repositorio.

Esa última regla sale de dos casos: una sesión con diez resúmenes acumulados se atascó en un procedimiento que conocía bien, y otra con seis había olvidado un tope de gasto que se le había fijado y volvió a preguntarlo. Las sesiones dedicadas a un solo tema aguantan mejor varios resúmenes seguidos.

Hay una tercera opción que conviene no saltarse, porque la documentación de Claude Code la pone por delante del resumen: limpiar la sesión. No comprime nada, la vacía para empezar otra tarea, y existe la forma de volver después.

Las tres salidas cuando una sesión se llena, y cuándo usa cada una
Qué haces Qué conserva Cuándo Lo que cuesta
Limpiar y seguir Nada de la conversación. La sesión queda guardada y se puede recuperar Cambias a un trabajo que no tiene nada que ver con el anterior Casi nada. Es lo más barato de las tres
Resumir Un resumen de lo anterior, y puedes decirle qué conservar Sigues con la misma tarea y necesitas lo que ya hay dentro Lee el historial entero una vez. Al 95 % de un millón son 954.835 tokens
Relevar Solo lo que escribas en la ficha de traspaso La sesión tiene un papel asignado y lleva varios resúmenes encima El trabajo de escribir la ficha, más el arranque de la sesión nueva

El error que más caro sale no es elegir mal entre las tres. Es no elegir, dejar la sesión trabajando al 90 % y pagar el historial completo en cada turno hasta que no queda más remedio que resumir, ya en el peor momento.

Los nueve relevos y sus preguntas de control

Un relevo no termina cuando se crea la sesión nueva. Termina cuando esa sesión demuestra que ha entendido, respondiendo preguntas cuya respuesta ya conocemos. Si no sabemos la respuesta, no es una pregunta de control: es una consulta.

Relevos del 30 de septiembre al 5 de octubre de 2026. El contexto es el de la sesión que se retira.
Fecha Sesión Contexto Quién escribió la ficha Control
30/09Documentación100 % de 200kOtra sesión, desde el historial5/5
30/09PMP global75 % de 200kOtra sesión, desde el historial7/7
30/09CSO, con 10 resúmenes19 % de 1MOtra sesión, desde el historial7/7
30/09PMP de un pluginsin datosLa propia sesión, corregida después6/6
30/09Gráfica85 % de 1MOtra sesión, desde el historial6/6
30/09Ingeniería84 % de 1MOtra sesión, más añadidos de su responsable6/6
01/10Prospección82 % de 1MOtra sesión, con 56 órdenes recuperadasRevisión real: 4 decisiones y 6 errores encontrados
05/10PMP de un sitio, parado 4 días81 % de 1MOtra sesión, desde el historial6/6
05/10El propio coordinador de relevos74 % de 1MLa propia sesión, que estaba sana5/5

En los seis primeros relevos se respondieron 37 preguntas de control sobre 37. Los tres posteriores suman 11 aciertos más y una revisión sin preguntas, en la que la sesión nueva fue a comprobar el trabajo del anterior y encontró cuatro decisiones y seis errores.

Dos columnas de esa tabla concentran el método. La de quién escribió la ficha: si la sesión que se va está llena, su resumen es un borrador, no una fuente. De tres fichas escritas por sesiones saturadas, las tres tenían errores y una era grave. Y la del contexto: una sesión al 100 % se releva, no se le pide que se explique.

Hay un caso que resume por qué esto importa. Una sesión de desarrollo estuvo parada del 12 al 30 de septiembre esperando que le confirmaran un encargo. La confirmación existía desde antes, escrita como regla permanente, pero había quedado sepultada por al menos dos resúmenes. Lo que no está en la ficha de traspaso, la sesión nueva no lo sabe, y lo que no sabe no lo pregunta: lo espera.

Qué es del modelo y qué de Claude Code

Casi todo lo anterior no es una propiedad de la inteligencia artificial en abstracto. Es de Claude Code, la aplicación de escritorio, y de cómo gestiona sesiones, herramientas y cupo. Separarlo importa porque cambia a quién se le pide el arreglo.

Qué depende del modelo, qué de la aplicación y qué no hemos podido separar
De qué depende Qué entra ahí
Del modelo El tamaño de la ventana de contexto: 200.000 tokens en Haiku y un millón en la familia Opus y Fable, según lo que devolvió la herramienta en nuestras sesiones
De Claude Code El umbral de resumen automático, el comando de resumen y que no lance un turno después, la carga fija de herramientas y conectores, el historial y su cola de mensajes, que la herramienta de uso solo mida procesos vivos, que las sesiones nuevas nazcan de una sugerencia con un clic, la barra lateral, el archivado, el control de permisos por conversación y los mensajes entre sesiones
Del plan de la cuenta El cupo de 5 horas y el semanal
Sin separar Que una sesión saturada afirme cosas falsas con seguridad. Lo vimos en Claude dentro de Claude Code y no lo hemos aislado como propio del modelo o de la aplicación

Ese último renglón es el que más nos interesa y el único que no podemos atribuir. Para separarlo haría falta reproducir el mismo trabajo contra la API, sin la aplicación de por medio, y no lo hemos hecho.

Qué dice la documentación oficial y dónde se queda corta

Empezamos este repaso esperando encontrar contradicciones entre la documentación de Claude Code y lo que medimos. Casi no las hay. Lo que hay es otra cosa, y para quien tiene que decidir resulta más útil: la documentación dice qué hacer y no dice cuánto cuesta no hacerlo.

Documentación oficial de Claude Code consultada el 5 de octubre de 2026, frente a lo que medimos
Lo que dice la documentación Lo que medimos
Limpiar la sesión al cambiar de tarea, porque el contexto viejo gasta en cada mensaje Confirmado, y cuantificado. Una sesión al 95 % arrastraba 954.835 tokens en cada turno
Al resumir se le puede decir qué conservar Confirmado. Es lo que hicimos: rutas, trabajo sin guardar e informe pendiente. Bajó del 95 % al 11 %
El gasto alto suele venir de sesiones largas que nunca se limpiaron, o de dejar el modelo más caro por defecto Confirmado por el lado contrario. Nuestro problema fue el modelo más barato: con 200.000 de ventana, la misma carga llenaba la sesión en un día
Cada instancia tiene su propia ventana, y el gasto crece con el número de sesiones activas Confirmado. Una tarde con varias sesiones a la vez llevó el cupo de 5 horas del 4 % al 61 %
Conviene mantener acotado el arranque, porque cada sesión carga instrucciones, conectores y skills Confirmado, y medido: entre 47.360 y 109.634 tokens antes de escribir nada
La memoria automática se carga por repositorio y se comparte entre copias de trabajo, con las primeras 200 líneas o 25 KB Confirmado. Nuestro índice llegó a 20,3 KB con varias sesiones sobre la misma carpeta y hubo que partirlo antes de tocar el techo

Seis de seis confirmadas. Si alguien esperaba el titular de que la documentación engaña, no está aquí.

Lo que sí encontramos son comportamientos que la documentación no cubre porque no son el caso para el que está escrita, que es una persona con una sesión. Trabajando con varias a la vez aparecen tres:

Comportamientos observados que la documentación no describe
Qué observamos Por qué importa con varias sesiones
Un resumen no continúa el trabajo La sesión se queda esperando. Si crees que sigue sola, se te queda parada sin que nadie avise
La orden de parar entra en la cola Una sesión ocupada la lee cuando termina lo que estaba haciendo, así que no para a tiempo. Hay que interrumpirla de verdad
Lo que se escribe con la sesión ocupada no se guarda como un mensaje normal Va a otra cola, donde además entran los mensajes de otras sesiones. Una búsqueda que no mire ahí concluye que una instrucción no existe

Ese tercero es el que produjo el fallo más llamativo de todo el repaso, el del chat que demostró por escrito que una orden no existía. No fue un invento del modelo: fue buscar en el sitio equivocado y no saberlo.

Medido, deducido y sin datos

Esta tabla es la que sostiene todas las anteriores. Un documento interno nuestro daba por medidos dos datos que no lo estaban, y al contrastarlos aparecieron.

Estado de cada dato recogido arriba
Dato Estado Respaldo
Ventana de 200.000 tokens Medida, en 3 sesiones La herramienta devolvió 200.000 el 30/09. Que esas tres estuvieran en Haiku sale de la ficha de cada relevo, no de la medición
Ventana de un millón Medida, en 10 sesiones Todas las demás mediciones, del 30/09 al 05/10
69.768 tokens de carga fija, el 35 % Medido en 1 sesión 42.407 de herramientas del sistema, 18.579 de conectores MCP y 8.782 de instrucciones, sobre 200.000
El resumen automático entra al 97 % Lo declara la herramienta. No lo hemos visto saltar El valor aparece en todas las mediciones de sesiones de 1M. El único resumen que hemos observado fue manual, al 95 %
Carga fija de 47.360 a 109.634 tokens Medida, en 12 sesiones ya en marcha La mayoría entre 60.000 y 70.000. No incluye skills ni memoria, así que la carga real es algo mayor
Cuánto arranca una sesión nueva Sin medir No hemos medido ningún arranque. Solo sesiones ya en marcha
Mensajes de la persona por sesión Sin datos, salvo un caso Siete mensajes en el PMP global que estaba al 75 %
Resúmenes acumulados por sesión Sin datos, salvo dos casos Diez en una sesión y al menos dos en otra
564.689 tokens sobre una ventana de 200.000 Medido y sin explicación Es lo que devolvió la herramienta. No sabemos por qué

Quedan además tres preguntas abiertas que no hemos podido cerrar: cuánto se degrada una sesión con cada resumen, cuánto cuesta exactamente resumir al 60 % frente al 95 %, y por qué el archivado de una sesión parada falló alegando que tenía trabajo en marcha.

La conclusión que sí sostenemos es más incómoda que cualquiera de esas cifras. Una sesión que ha perdido contexto no se comporta como un sistema roto, que es lo que esperaríamos y sabríamos detectar. Se comporta como un compañero seguro de sí mismo que recuerda mal. Y eso no se descubre leyendo lo que escribe: se descubre yendo a comprobar lo que dice, cada vez, en la fuente.

Fernando Ferreiro

Consultor SEO & GEO · Fundador de Indexando Marketing

Fernando Ferreiro es consultor SEO y GEO, fundador de Indexando Marketing y responsable de Agencia GEO. Trabaja con eCommerce y empresas B2B en estrategias de marketing, arquitectura de contenidos, optimización técnica e inteligencia artificial aplicada al SEO. Su enfoque combina análisis de datos, automatización y criterios editoriales para mejorar cómo las marcas son encontradas, comprendidas y citadas por buscadores y sistemas de IA.

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