Context Gateway

Aquí el momento lo es todo. En lugar de esperar a que la conversación toque el límite y luego parar a resumir, Context Gateway precalcula el resumen en segundo plano mientras la sesión crece. Cuando cruzas el umbral, la compactación es instantánea porque el trabajo ya está hecho. Para quien ha visto a un agente de programación congelarse a mitad de tarea, ese cambio lo es todo. Se acabó mirar un indicador girando.

El asistente viene con ajustes predefinidos para claude_code y cursor, los dos entornos de programación con IA más comunes, además de openclaw y una opción custom para tu propia configuración. No reescribes tu agente para adoptarlo. La compresión de contexto de IA ocurre como proxy delante de la API del LLM, y tus herramientas actuales siguen en su sitio.

Debajo de la puerta de enlace está la API de compresión de Compresr, que puntúa tu contexto frente a la consulta que realmente haces. Eso es optimización de contexto LLM bien hecha. Conserva los tramos que llevan la respuesta y descarta el resto, en vez de comprimir a ciegas. El propio benchmark de la empresa sobre FinanceBench asegura que la precisión se mantiene con compresión ligera e incluso puede mejorar. Esos números vienen del proveedor, así que conviene tratarlos como marketing hasta que lleguen resultados independientes.

El umbral de compresión es del 75 % de la ventana de contexto por defecto, pero lo defines tú durante la configuración. Bájalo si prefieres comprimir antes y quedarte lejos del límite. Súbelo si quieres conservar más historial sin tocar. Las notificaciones de Slack pueden avisarte cuando se dispara un evento de compresión.

Cada compactación se escribe en logs/history_compaction.jsonl, así que puedes inspeccionar qué se comprimió y cuándo. Esa transparencia importa cuando confías a una herramienta que reescriba tu historial en silencio. Si la salida parece rara, tienes un registro que consultar. No es ideal descubrirlo de otra manera.

Más allá de la puerta de enlace, Compresr ofrece una API de compresión de prompts como SDK alojado, con clientes en TypeScript y Python y un precio por millón de tokens. Una opción local se ejecuta dentro de tu propio VPC cuando tus datos no pueden salir de la red. La vía local incluye SLA personalizados de rendimiento y latencia, y soporte dedicado.