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Se volvió a medir el impuesto por tokens MCP: dos descripciones de herramientas causaron el aumento.
Nueve servidores MCP se midieron de nuevo 13 días después: las definiciones de las herramientas aumentaron de 36,320 a 38,738 tokens, casi todos debido a que un servidor reescribió sus descripciones.
9 min de lecturaReducir un CLAUDE.md gigante en un 91 % y medir qué se rompió
Un CLAUDE.md de 194K caracteres dividido en habilidades, referencias y reglas específicas por ruta para Claude Code, verificado en busca de reglas perdidas y luego analizado para determinar con qué frecuencia se activan las habilidades.
8 min de lecturaRAG sin framework: fragmentar, puntuar, presupuestar, preguntar
RAG explicado como simple selección de tokens: un breve esbozo en Python con puntuación por solapamiento de palabras, un límite de presupuesto de tokens y lo que de verdad aportan los embeddings y los almacenes vectoriales.
5 min de lecturaCómo funciona un LLM: tokens, atención y predicción del siguiente token
Cómo funciona un LLM en términos sencillos: tokens, embeddings, atención automática, enmascaramiento causal y generación del siguiente token, y por qué el entrenamiento y la inferencia son realmente diferentes.
8 min de lecturaDonde las herramientas de codificación basadas en agentes gastan tokens en la práctica
Las ventanas de contexto, los bucles de herramientas y las reintentos aumentan el gasto; los presupuestos y la caché son lo que mantienen las demostraciones a un precio accesible.
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