Contexto largo significa que un modelo puede procesar mucho texto a la vez, como libros enteros o grandes bases de código.
Ejemplo
Subes un contrato de 300 páginas y preguntas por todos los plazos de preaviso.
Para profesionales
Algunos modelos procesan hoy cientos de miles o millones de tokens. Pero los estudios muestran que la información en medio de textos largos se encuentra peor («lost in the middle»). El contexto largo es caro; para grandes colecciones de conocimiento, RAG suele ser más barato y preciso.
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