> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Compaction Cada modelo tiene una ventana de contexto: la cantidad máxima de tokens que puede procesar. Cuando una conversación se acerca a ese límite, OpenClaw **compacta** los mensajes anteriores en un resumen para que el chat pueda continuar. ## Cómo funciona 1. Los turnos anteriores de la conversación se resumen en una entrada compacta. 2. El resumen se guarda en la transcripción de la sesión. 3. Los mensajes recientes se conservan intactos. OpenClaw mantiene las llamadas a herramientas del asistente emparejadas con sus entradas `toolResult` correspondientes cuando elige un punto de división para la Compaction. Si el punto cae dentro de un bloque de herramienta, OpenClaw mueve el límite para que el par permanezca junto y se preserve la cola actual sin resumir. El historial completo de la conversación permanece en el disco. La Compaction solo cambia lo que ve el modelo en el siguiente turno. Las configuraciones nuevas establecen `agents.defaults.compaction.mode` en `"safeguard"` de forma predeterminada (controles más estrictos, auditorías de calidad del resumen). Establece `mode: "default"` explícitamente para excluirte. ## Compaction automática La Compaction automática está activada de forma predeterminada. Se ejecuta cuando la sesión se acerca al límite de contexto o cuando el modelo devuelve un error de desbordamiento de contexto (en cuyo caso OpenClaw compacta y reintenta). Verás: * `embedded run auto-compaction start` / `complete` en los registros normales de Gateway. * `🧹 Auto-compaction complete` en modo detallado. * `/status` mostrando `🧹 Compactions: `. Antes de compactar, OpenClaw recuerda automáticamente al agente que guarde notas importantes en archivos de [memoria](/es/concepts/memory). Esto evita la pérdida de contexto. OpenClaw coincide con decenas de cadenas de error de desbordamiento específicas de proveedores (Anthropic, OpenAI, Bedrock, Gemini, Ollama, OpenRouter y más). Ejemplos comunes: * `request_too_large` * `context length exceeded` * `input exceeds the maximum number of tokens` * `input token count exceeds the maximum number of input tokens` (Bedrock) * `input is too long for the model` * `ollama error: context length exceeded` ## Compaction manual Escribe `/compact` en cualquier chat para forzar una Compaction. Añade instrucciones para orientar el resumen: ```text theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} /compact Focus on the API design decisions ``` Cuando `agents.defaults.compaction.keepRecentTokens` está configurado (predeterminado: 20,000), la Compaction manual respeta ese punto de corte y conserva la cola reciente en el contexto reconstruido. Sin un presupuesto explícito de conservación, la Compaction manual se comporta como un punto de control estricto y continúa solo desde el nuevo resumen. ## Configuración Configura la Compaction en `agents.defaults.compaction` dentro de tu `openclaw.json`. Las opciones más comunes se enumeran a continuación; para la referencia completa, consulta [Profundización en la gestión de sesiones](/es/reference/session-management-compaction). ### Usar un modelo diferente De forma predeterminada, la Compaction usa el modelo principal del agente. Establece `agents.defaults.compaction.model` para delegar la generación de resúmenes en un modelo más capaz o especializado. La anulación acepta una cadena `provider/model-id` o un alias simple configurado en `agents.defaults.models`: ```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6" } } } } ``` Los alias simples configurados se resuelven a su proveedor y modelo canónicos antes de que comience la Compaction. Si un valor simple coincide tanto con un alias como con un ID literal de modelo configurado, gana el ID literal del modelo. Un valor simple sin coincidencia permanece como ID de modelo en el proveedor activo. Esto también funciona con modelos locales, por ejemplo un segundo modelo de Ollama dedicado a la generación de resúmenes: ```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "ollama/llama3.1:8b" } } } } ``` Cuando no está configurado, la Compaction comienza con el modelo de la sesión activa. Si la generación del resumen falla con un error de proveedor apto para reserva de modelo, OpenClaw reintenta ese intento de Compaction mediante la cadena de reserva de modelos existente de la sesión. La elección de reserva es temporal y no se vuelve a escribir en el estado de la sesión. Una anulación explícita de `agents.defaults.compaction.model` permanece exacta y no hereda la cadena de reserva de la sesión. ### Preservación de identificadores La generación de resúmenes de Compaction preserva identificadores opacos de forma predeterminada (`identifierPolicy: "strict"`). Anúlala con `identifierPolicy: "off"` para desactivarla, o con `identifierPolicy: "custom"` más `identifierInstructions` para una guía personalizada. ### Protección de bytes de transcripción activa Cuando `agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes` está configurado, OpenClaw activa la Compaction local normal antes de una ejecución si el JSONL activo alcanza ese tamaño. Esto es útil para sesiones de larga duración en las que la gestión de contexto del lado del proveedor puede mantener sano el contexto del modelo mientras la transcripción local sigue creciendo. No divide bytes JSONL sin procesar; solicita a la canalización normal de Compaction que cree un resumen semántico. La protección de bytes requiere `truncateAfterCompaction: true`. Sin rotación de transcripción, el archivo activo no se reduciría y la protección permanecería inactiva. ### Transcripciones sucesoras Cuando `agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction` está habilitado, OpenClaw no reescribe la transcripción existente in situ. Crea una nueva transcripción sucesora activa a partir del resumen de Compaction, el estado preservado y la cola sin resumir, y luego registra metadatos de punto de control que dirigen los flujos de rama/restauración a esa sucesora compactada. Las transcripciones sucesoras también descartan turnos largos de usuario exactamente duplicados que llegan dentro de una ventana corta de reintento, para que las tormentas de reintentos del canal no se arrastren a la siguiente transcripción activa después de la Compaction. OpenClaw ya no escribe copias `.checkpoint.*.jsonl` separadas para nuevas Compactions. Los archivos de punto de control heredados existentes aún pueden usarse mientras estén referenciados y se purgan mediante la limpieza normal de sesiones. ### Avisos de Compaction De forma predeterminada, la Compaction se ejecuta silenciosamente. Establece `notifyUser` para mostrar mensajes breves de estado cuando la Compaction comienza y finaliza, y para mostrar un aviso degradado cuando se agota un vaciado de memoria previo a la Compaction pero la respuesta aun así continúa: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { compaction: { notifyUser: true, }, }, }, } ``` ### Vaciado de memoria Antes de la Compaction, OpenClaw puede ejecutar un turno de **vaciado de memoria silencioso** para almacenar notas duraderas en el disco. Establece `agents.defaults.compaction.memoryFlush.model` cuando este turno de mantenimiento deba usar un modelo local en lugar del modelo de conversación activo: ```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } } } ``` La anulación del modelo de vaciado de memoria es exacta y no hereda la cadena de reserva de la sesión activa. Consulta [Memoria](/es/concepts/memory) para ver detalles y configuración. ## Proveedores de Compaction conectables Los Plugins pueden registrar un proveedor de Compaction personalizado mediante `registerCompactionProvider()` en la API del Plugin. Cuando un proveedor está registrado y configurado, OpenClaw le delega la generación de resúmenes en lugar de usar la canalización LLM integrada. Para usar un proveedor registrado, establece su id en tu configuración: ```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { "agents": { "defaults": { "compaction": { "provider": "my-provider" } } } } ``` Establecer un `provider` fuerza automáticamente `mode: "safeguard"`. Los proveedores reciben las mismas instrucciones de Compaction y la misma política de preservación de identificadores que la ruta integrada, y OpenClaw sigue preservando el contexto de sufijo de turnos recientes y turnos divididos después de la salida del proveedor. Si el proveedor falla o devuelve un resultado vacío, OpenClaw recurre a la generación de resúmenes LLM integrada. ## Compaction frente a poda | | Compaction | Poda | | -------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------- | | **Qué hace** | Resume la conversación anterior | Recorta resultados antiguos de herramientas | | **¿Guardado?** | Sí (en la transcripción de sesión) | No (solo en memoria, por solicitud) | | **Alcance** | Conversación completa | Solo resultados de herramientas | La [poda de sesión](/es/concepts/session-pruning) es un complemento más ligero que recorta la salida de herramientas sin resumirla. ## Solución de problemas **¿Se compacta demasiado a menudo?** La ventana de contexto del modelo puede ser pequeña, o las salidas de herramientas pueden ser grandes. Prueba a habilitar la [poda de sesión](/es/concepts/session-pruning). **¿El contexto se siente obsoleto después de la Compaction?** Usa `/compact Focus on ` para orientar el resumen, o habilita el [vaciado de memoria](/es/concepts/memory) para que las notas sobrevivan. **¿Necesitas empezar desde cero?** `/new` inicia una sesión nueva sin compactar. Para configuración avanzada (tokens reservados, preservación de identificadores, motores de contexto personalizados, Compaction del lado del servidor de OpenAI), consulta la [Profundización en la gestión de sesiones](/es/reference/session-management-compaction). ## Relacionado * [Sesión](/es/concepts/session): gestión y ciclo de vida de la sesión. * [Poda de sesión](/es/concepts/session-pruning): recorte de resultados de herramientas. * [Contexto](/es/concepts/context): cómo se construye el contexto para los turnos de agente. * [Hooks](/es/automation/hooks): Hooks de ciclo de vida de Compaction (`before_compaction`, `after_compaction`).