El panorama de los LLM a finales de 2025 es un ecosistema dinámico, muy alejado de los primeros días de la IA generativa. Estamos viendo un impulso implacable hacia una mayor autonomía, una comprensión contextual más profunda y capacidades multimodales cada vez más sofisticadas. Como desarrolladores, ya no solo encadenamos llamadas a la API; estamos diseñando sistemas intrincados que aprovechan el uso avanzado de herramientas, gestionan ventanas de contexto gigantescas y orquestan flujos de trabajo agentivos complejos. Habiendo puesto a prueba las últimas iteraciones de la serie GPT de OpenAI y de Claude de Anthropic, permítanme explicarles las particularidades, los nuevos primitivos y los problemas persistentes.
La Evolución del Paisaje de la Gestión del Contexto: Más Allá de los Tokens Simples
La capacidad de un LLM para mantener un contexto coherente y relevante a lo largo de interacciones extendidas ha sido un desafío perpetuo. A finales de 2025, tanto OpenAI como Anthropic han logrado avances significativos, pasando de simplemente aumentar los límites de tokens a implementar estrategias de gestión del contexto más inteligentes.
Para OpenAI, el cambio de la API original de Asistentes a la nueva API de Respuestas (lanzada el 11 de marzo de 2025) marca un movimiento estratégico hacia una plataforma de agentes más robusta. Si bien la API de Asistentes v1 quedó obsoleta a finales de 2024 y v2 está actualmente soportada, la API de Respuestas es el futuro, diseñada desde cero para manejar el historial de conversación y el contexto de manera más eficiente. Promete abstraer gran parte de la gestión manual del estado que los desarrolladores previamente tenían que implementar. En el fondo, esto a menudo implica técnicas como la atención de ventana deslizante, donde el modelo se enfoca en un segmento reciente de la conversación mientras resume o descarta de manera inteligente información más antigua que es menos relevante. Esto es crucial porque, a pesar de los aumentos masivos, las ventanas de contexto no son infinitas y los costos computacionales cuadráticos aún se aplican a los mecanismos de atención tradicionales. Modelos como GPT-4.1, que sobresale en tareas de codificación, demuestran una mejor retención del contexto en bases de código extensas.
Claude de Anthropic, particularmente la serie Opus, ha impulsado constantemente los límites del tamaño bruto de la ventana de contexto. El Claude Opus 4.1, lanzado en agosto de 2025, cuenta con una ventana de contexto de 200,000 tokens, lo que lo hace apto para digerir libros enteros o bases de código extensas. Además, la beta pública de Claude Sonnet 4 ahora soporta un contexto de un millón de tokens, lo que permite una profundidad analítica sin precedentes para el análisis de documentos a gran escala o sesiones de refactorización de varias horas. Esto es un cambio de juego para las tareas que requieren una comprensión profunda a través de grandes cantidades de datos no estructurados. Para ayudar aún más a los desarrolladores, el SDK de Anthropic incluye un helper compaction_control. Esta función gestiona automáticamente las conversaciones intensivas en tokens resumiendo y borrando el contexto cuando se alcanzan umbrales predefinidos, eliminando la necesidad de una lógica de compactación personalizada.
Aquí te mostramos exactamente cómo aprovechar compaction_control de Claude en Python, una herramienta práctica para gestionar los costos de tokens en diálogos de larga duración:
import anthropic
import os
# Asegúrate de que tu ANTHROPIC_API_KEY esté configurada como una variable de entorno
# os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY"
client = anthropic.Anthropic()
# Configura compaction_control
# Esto resumirá el historial de la conversación cuando exceda los 5000 tokens,
# usando Claude Sonnet 4.5 (u otro modelo de resumen adecuado)
# y un prompt personalizado para el resumen.
compaction_settings = {
"token_threshold": 5000,
"summarization_model": "claude-sonnet-4.5-20251130", #
"summarization_prompt": "Resume la conversación anterior para Claude, enfocándote en los hechos clave y el objetivo final del usuario para ayudarlo a continuar con precisión."
}
def chat_with_claude_with_compaction(user_message: str, history: list):
# Agrega el nuevo mensaje del usuario al historial
history.append({"role": "user", "content": user_message})
try:
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805", #
max_tokens=1024,
messages=history,
compaction_control=compaction_settings #
)
assistant_response = response.content[0].text
history.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
return assistant_response
except Exception as e:
print(f"Ocurrió un error: {e}")
return "Lo siento, encontré un error."
# Ejemplo de uso
conversation_history = []
print("Usuario: Hola, necesito ayuda para planificar un proyecto complejo.")
response = chat_with_claude_with_compaction("Hola, necesito ayuda para planificar un proyecto complejo. Involucra a múltiples partes interesadas y plazos estrictos.", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
print("\nUsuario: El alcance del proyecto se ha ampliado significativamente. Ahora necesitamos integrar tres nuevos módulos.")
response = chat_with_claude_with_compaction("El alcance del proyecto se ha ampliado significativamente. Ahora necesitamos integrar tres nuevos módulos. ¿Cómo afecta esto a nuestro cronograma?", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
Si bien es impresionante, es importante tener en cuenta que incluso con ventanas de contexto masivas, la indicación efectiva para una recuperación y síntesis óptimas dentro de esa ventana sigue siendo una habilidad. Los desarrolladores aún necesitan emplear una ingeniería de prompts cuidadosa para guiar la atención del modelo, especialmente en escenarios donde la recuperación de "una aguja en un pajar" es crítica.
Uso Preciso de Herramientas y Llamadas a Funciones: Orquestando Flujos de Trabajo Complejos
La capacidad de los LLM para interactuar con sistemas externos – bases de datos, APIs, intérpretes de código – los ha transformado en agentes poderosos. Tanto OpenAI como Anthropic han refinado sus capacidades de uso de herramientas, moviéndose hacia una orquestación más autónoma y eficiente.
Las recientes mejoras de Anthropic a su Plataforma para Desarrolladores de Claude, introducidas en noviembre de 2025, son particularmente notables por su enfoque en la eficiencia agentiva. Introdujeron tres características clave:
Características Agentivas Avanzadas
- Llamada de Herramientas Programática: Claude ahora puede generar y ejecutar código que invoca múltiples herramientas directamente dentro de un entorno de ejecución gestionado. Esto reduce drásticamente la latencia y el consumo de tokens al eliminar los viajes de ida y vuelta a través del modelo para cada llamada a la herramienta y el procesamiento posterior del resultado.
- Herramienta de Búsqueda de Herramientas: Esto aborda el desafío de gestionar un gran número de herramientas. En lugar de cargar todas las definiciones de herramientas por adelantado, Claude puede descubrir y cargar dinámicamente solo las herramientas que necesita a través de una nueva capacidad de búsqueda.
- Ejemplos de Uso de Herramientas: Los desarrolladores ahora pueden agregar patrones de uso concretos directamente en las definiciones de herramientas. Estos ejemplos, formateados exactamente como la salida real del LLM, mejoran el rendimiento del uso de herramientas de Claude al demostrar cuándo y cómo usar una herramienta.
El enfoque de OpenAI, particularmente con la nueva API de Respuestas, también enfatiza una integración de herramientas robusta. Si bien la API de Asistentes v2 ya proporcionó una mejor llamada a funciones y acceso a herramientas alojadas por OpenAI como Code Interpreter y File Search, la API de Respuestas está diseñada para integrar estas aún más a la perfección. Continúa permitiendo a los desarrolladores definir herramientas personalizadas utilizando esquemas JSON, que el modelo puede llamar.
Veamos un ejemplo conceptual en Python que demuestra la llamada de herramientas programática de Claude, mostrando cómo puede orquestar múltiples operaciones a través de un solo bloque de código:
import anthropic
import json
import os
client = anthropic.Anthropic()
def get_user_profile(user_id: str):
if user_id == "user123":
return {"id": "user123", "name": "Alice Smith", "email": "alice@example.com", "plan": "premium"}
return {"error": "Usuario no encontrado"}
def update_user_subscription(user_id: str, new_plan: str):
if user_id == "user123":
return {"status": "success", "user_id": user_id, "old_plan": "premium", "new_plan": new_plan}
return {"error": "Usuario no encontrado"}
tools = [
{
"name": "get_user_profile",
"description": "Recupera la información del perfil para un ID de usuario dado.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "El ID del usuario."}
},
"required": ["user_id"]
}
},
{
"name": "update_user_subscription",
"description": "Actualiza el plan de suscripción para un usuario.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "El ID del usuario."},
"new_plan": {"type": "string", "description": "El nuevo plan de suscripción."}
},
"required": ["user_id", "new_plan"]
}
}
]
def chat_with_claude_tools(user_message: str, history: list):
history.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805",
max_tokens=2048,
messages=history,
tools=tools
)
# Lógica para manejar las razones de detención tool_code o tool_use seguiría aquí
return response.content[0].text
Este enfoque programático señala un movimiento hacia un comportamiento agentivo más robusto y menos propenso a errores, donde el razonamiento del LLM se expresa en código en lugar de solo prompts de lenguaje natural para la invocación de herramientas.
Multimodalidad Madura: De Píxeles a Practicidad
Las capacidades multimodales, una vez una visión futurista, son ahora un componente sólido de los LLM líderes. En 2025, estamos viendo que estas capacidades se mueven más allá de demostraciones impresionantes a aplicaciones impulsadas por API prácticas.
GPT-4o de OpenAI ("Omni"), lanzado en mayo de 2024, fue un hito en la unificación de texto, audio e imagen en una sola red neuronal. Si bien el acceso a la API de GPT-4o está programado para finalizar en febrero de 2026, dando paso a la serie GPT-5.1 más potente y modelos especializados como o3 y o4-mini (lanzados en abril de 2025), la arquitectura multimodal subyacente persiste y mejora. Estos modelos pueden aceptar entradas de imagen y responder con texto e imágenes. El enfoque de "cadena de pensamiento multimodal" significa que pueden razonar sobre problemas en diferentes modalidades antes de formular una solución.
Claude de Anthropic también ofrece capacidades de visión, lo que permite el análisis y la comprensión de imágenes, particularmente con los modelos Opus y Sonnet. Esto es particularmente útil para tareas como el análisis de documentos, la interpretación de diagramas o la moderación de contenido visual.
import openai
import base64
import requests
import os
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
def analyze_image_with_openai_multimodal(image_path: str, prompt: str):
base64_image = encode_image(image_path)
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('OPENAI_API_KEY')}"
}
payload = {
"model": "gpt-5.1-latest-20251115",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
Si bien es impresionante, los modelos multimodales aún presentan desafíos. El reconocimiento de objetos de grano fino o el razonamiento espacial complejo pueden ser menos robustos que los modelos de visión artificial dedicados. Además, la interpretación de pistas visuales ambiguas o imágenes altamente específicas del dominio aún puede conducir a "alucinaciones".
El Auge de las Arquitecturas Agentivas: Más Allá de las Interacciones de un Solo Turno
El cambio de los ciclos simples de prompt-respuesta a los flujos de trabajo agentivos complejos y autónomos es una tendencia definitoria de finales de 2025. Los desarrolladores ahora están construyendo sistemas de múltiples pasos donde los LLM actúan como orquestadores inteligentes, razonando sobre tareas, seleccionando herramientas, ejecutando acciones y refinando su enfoque en función de la retroalimentación. Si bien los frameworks como AI Agents 2025: Why AutoGPT and CrewAI Still Struggle with Autonomy resaltan las limitaciones actuales de los sistemas autogestionados, las nuevas plataformas nativas de OpenAI y Anthropic tienen como objetivo cerrar esa brecha.
La nueva plataforma de Agentes de OpenAI, construida sobre la API de Respuestas, está a la vanguardia de este movimiento. Introduce conceptos como hilos persistentes para la memoria conversacional y acceso a herramientas alojadas por OpenAI como Web Search, File Search y Computer Use. El SDK de Agentes con Trazado proporciona una observabilidad crucial en estos flujos de trabajo complejos, lo que permite a los desarrolladores depurar y comprender el proceso de toma de decisiones del agente.
Anthropic también está invirtiendo mucho en capacidades agentivas, particularmente para casos de uso empresariales. Su Claude Code y Claude Artifacts son agentes especializados, con Claude Code diseñado específicamente para la asistencia a la programación, ahora incluido en las suscripciones Team y Enterprise. La introducción de una API de Cumplimiento permite a los líderes de TI y seguridad acceder programáticamente a métricas de uso y contenido, crucial para gobernar la codificación asistida por IA en grandes equipos.
Más allá de las ofertas directas de API, un robusto ecosistema de frameworks de IA agentiva ha madurado significativamente. LangChain, CrewAI, AutoGen (Microsoft), Phidata, LlamaIndex y LangGraph (parte de LangChain) son ampliamente adoptados. Estos frameworks proporcionan el andamiaje arquitectónico para construir agentes sofisticados, abstrayendo gran parte de la complejidad de la gestión del estado y la orquestación de herramientas.
Fuentes
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