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title: Compactación que conserva los turnos recientes
url: https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-keep-recent-turns
description: Resume los turnos más antiguos de una conversación con la compactación bajo demanda y envía los turnos más recientes después del resumen, palabra por palabra.
featureMetadata:
  status: beta
  betaHeader: compact-2026-09-04
  supportedModels:
    - claude-fable-5-1
    - claude-mythos-5-1
    - claude-fable-5
    - claude-mythos-5
    - claude-mythos-preview
    - claude-opus-5-5
    - claude-opus-5
    - claude-opus-4-8
    - claude-opus-4-7
    - claude-opus-4-6
    - claude-sonnet-5-5
    - claude-sonnet-5
    - claude-sonnet-4-6
    - claude-haiku-5-5
  supportedPlatforms:
    Claude API: beta
    Claude Platform on AWS: beta
    Google Cloud: beta
    Microsoft Foundry: beta
---

La "keep-tail compaction" (compactación que conserva la cola) mantiene los últimos turnos de una conversación palabra por palabra después del resumen. Cambia dos cosas en el [bucle de compactación](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-on-demand#compact-in-a-loop): qué mensajes van en la solicitud de compactación y qué envías después del bloque. Todo lo que se indica en [Continuar a partir del resumen](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-on-demand#continue-from-the-summary) se aplica sin cambios.

## Elige qué turnos conservar

Ningún parámetro define qué turnos se conservan. Tú eliges un "cut point" (punto de corte) en tu historial: los mensajes anteriores a él van en la solicitud de compactación, y los mensajes a partir de él se conservan.

Los turnos conservados vuelven a Claude con su longitud completa, así que cuanto más conserves, menos espacio libera la compactación.

Coloca el corte donde no quede ninguna llamada a herramienta abierta, con cada llamada a herramienta y su resultado del mismo lado. Si los mensajes que envías terminan en un turno `assistant` cuya llamada a herramienta aún no tiene resultado, la API rechaza la solicitud de compactación.

## Compacta los turnos más antiguos y envía el resto después del bloque

Para conservar una cola de turnos recientes palabra por palabra, deja esos turnos fuera de la solicitud de compactación. La API resume todos los mensajes que recibe, así que envía solo los turnos más antiguos y luego coloca el bloque delante de los turnos que conservaste.

Envía los turnos conservados exactamente como están en tu historial, incluidos los bloques de pensamiento. Ambas solicitudes llevan el encabezado beta, como en [Solicitar un resumen](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-on-demand#request-a-summary).

En el siguiente ejemplo, el historial contiene dos turnos y el corte conserva el segundo. La solicitud de compactación lleva el primer turno:

```json
{
  "model": "claude-opus-5-5",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "I am building a recipe app. Help me name the main entities in the data model."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Start with Recipe, Ingredient, and Step. Add a RecipeIngredient entry that holds the quantity and unit for each ingredient in a recipe."
    }
  ],
  "compaction": { "type": "summarize" }
}
```

La siguiente solicitud envía primero el bloque devuelto, luego el turno conservado exactamente como estaba y después el nuevo mensaje `user`. [Continuar a partir del resumen](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-on-demand#continue-from-the-summary) muestra una solicitud que comienza con un bloque.

El siguiente programa es el bucle de [Compactar en un bucle](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-on-demand#compact-in-a-loop), modificado para conservar los dos últimos turnos. Las líneas resaltadas muestran en qué se diferencia del bucle.

<CodeGroup exclude="shell">
  ```python Python
  from anthropic.types.beta import BetaMessageParam

  client = anthropic.Anthropic()

  # Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  COMPACT_AT_TOKENS = 2500
  SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."
  KEEP_TURNS = 2

  QUESTIONS = [
      "What are the main entities in the data model?",
      "Which fields should Recipe have?",
      "Which fields should Ingredient have?",
      "Which fields should RecipeIngredient have?",
      "Which fields should Step have?",
      "Which indexes should these tables have?",
      "Which fields should be required?",
      "Which fields should have default values?",
  ]

  history: list[BetaMessageParam] = []
  for turn, question in enumerate(QUESTIONS, start=1):
      history.append({"role": "user", "content": question})
      response = client.beta.messages.create(
          model="claude-opus-5-5",
          max_tokens=8192,
          system=SYSTEM,
          betas=["compact-2026-09-04"],
          messages=history,
      )
      history.append({"role": "assistant", "content": response.content})

      # La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
      conversation_tokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens
      if conversation_tokens > COMPACT_AT_TOKENS and KEEP_TURNS < turn < len(QUESTIONS):
          # Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente,
          # así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
          split = -2 * KEEP_TURNS
          older, recent = history[:split], history[split:]
          summary = client.beta.messages.create(
              model="claude-opus-5-5",
              max_tokens=4096,
              system=SYSTEM,
              betas=["compact-2026-09-04"],
              messages=older,
              compaction={"type": "summarize"},
          )
          if summary.stop_reason == "compaction":
              history = [{"role": "assistant", "content": summary.content}, *recent]
              print(f"Kept {len(recent) // 2} turns after the block")
  ```

  ```typescript TypeScript
  const client = new Anthropic();

  // Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  const compactAtTokens = 2500;
  const systemPrompt = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const keepTurns = 2;

  const questions = [
    "What are the main entities in the data model?",
    "Which fields should Recipe have?",
    "Which fields should Ingredient have?",
    "Which fields should RecipeIngredient have?",
    "Which fields should Step have?",
    "Which indexes should these tables have?",
    "Which fields should be required?",
    "Which fields should have default values?"
  ];

  let history: Anthropic.Beta.Messages.BetaMessageParam[] = [];
  for (const [index, question] of questions.entries()) {
    const turn = index + 1;
    history.push({ role: "user", content: question });
    const response = await client.beta.messages.create({
      model: "claude-opus-5-5",
      max_tokens: 8192,
      system: systemPrompt,
      betas: ["compact-2026-09-04"],
      messages: history
    });
    history.push({ role: "assistant", content: response.content });

    // La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
    const conversationTokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens;
    if (conversationTokens > compactAtTokens && turn > keepTurns && turn < questions.length) {
      // Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
      const older = history.slice(0, -2 * keepTurns);
      const recent = history.slice(-2 * keepTurns);
      const summary = await client.beta.messages.create({
        model: "claude-opus-5-5",
        max_tokens: 4096,
        system: systemPrompt,
        betas: ["compact-2026-09-04"],
        messages: older,
        compaction: { type: "summarize" }
      });
      if (summary.stop_reason === "compaction") {
        history = [{ role: "assistant", content: summary.content }, ...recent];
        console.log(`Kept ${recent.length / 2} turns after the block`);
      }
    }
  }
  ```

  ```csharp C#
  using Anthropic.Models.Beta;
  using Anthropic.Models.Beta.Messages;
  using Model = Anthropic.Models.Messages.Model;

  AnthropicClient client = new();

  // Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  const int CompactAtTokens = 2500;
  const string SystemPrompt = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const int KeepTurns = 2;

  string[] questions =
  [
      "What are the main entities in the data model?",
      "Which fields should Recipe have?",
      "Which fields should Ingredient have?",
      "Which fields should RecipeIngredient have?",
      "Which fields should Step have?",
      "Which indexes should these tables have?",
      "Which fields should be required?",
      "Which fields should have default values?",
  ];

  List<BetaMessageParam> history = [];
  foreach (var (index, question) in questions.Index())
  {
      var turn = index + 1;
      history.Add(new() { Role = Role.User, Content = question });
      var response = await client.Beta.Messages.Create(new MessageCreateParams
      {
          Model = Model.ClaudeOpus5_5,
          MaxTokens = 8192,
          System = SystemPrompt,
          Betas = [AnthropicBeta.Compact2026_09_04],
          Messages = history,
      });
      history.Add(new()
      {
          Role = Role.Assistant,
          Content = response.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
      });

      // La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
      var conversationTokens = response.Usage.InputTokens + response.Usage.OutputTokens;
      if (conversationTokens > CompactAtTokens && turn > KeepTurns && turn < questions.Length)
      {
          // Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
          var older = history[..^(2 * KeepTurns)];
          var recent = history[^(2 * KeepTurns)..];
          var summary = await client.Beta.Messages.Create(new MessageCreateParams
          {
              Model = Model.ClaudeOpus5_5,
              MaxTokens = 4096,
              System = SystemPrompt,
              Betas = [AnthropicBeta.Compact2026_09_04],
              Messages = older,
              Compaction = new BetaCompactionConfig(), // type defaults to "summarize"
          });
          if (summary.StopReason == BetaStopReason.Compaction)
          {
              history =
              [
                  new()
                  {
                      Role = Role.Assistant,
                      Content = summary.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
                  },
                  .. recent,
              ];
              Console.WriteLine($"Kept {recent.Count / 2} turns after the block");
          }
      }
  }
  ```

  ```go Go
  ctx := context.Background()
  client := anthropic.NewClient()

  // Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  const compactAtTokens = 2500
  system := []anthropic.BetaTextBlockParam{{Text: "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."}}
  const keepTurns = 2

  questions := []string{
  	"What are the main entities in the data model?",
  	"Which fields should Recipe have?",
  	"Which fields should Ingredient have?",
  	"Which fields should RecipeIngredient have?",
  	"Which fields should Step have?",
  	"Which indexes should these tables have?",
  	"Which fields should be required?",
  	"Which fields should have default values?",
  }

  var history []anthropic.BetaMessageParam
  for i, question := range questions {
  	turn := i + 1
  	history = append(history, anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock(question)))
  	response, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  		Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  		MaxTokens: 8192,
  		System:    system,
  		Betas:     []anthropic.AnthropicBeta{anthropic.AnthropicBetaCompact2026_09_04},
  		Messages:  history,
  	})
  	if err != nil {
  		log.Fatal(err)
  	}
  	history = append(history, response.ToParam())

  	// La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
  	conversationTokens := response.Usage.InputTokens + response.Usage.OutputTokens
  	if conversationTokens > compactAtTokens && turn > keepTurns && turn < len(questions) {
  		// Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
  		split := len(history) - 2*keepTurns
  		older, recent := history[:split], history[split:]
  		summary, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  			Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  			MaxTokens: 4096,
  			System:    system,
  			Betas:     []anthropic.AnthropicBeta{anthropic.AnthropicBetaCompact2026_09_04},
  			Messages:  older,
  			Compaction: anthropic.BetaCompactionConfigUnionParam{
  				OfSummarize: &anthropic.BetaSummarizeCompactionParam{},
  			},
  		})
  		if err != nil {
  			log.Fatal(err)
  		}
  		if summary.StopReason == anthropic.BetaStopReasonCompaction {
  			history = slices.Replace(history, 0, split, summary.ToParam())
  			fmt.Printf("Kept %d turns after the block\n", len(recent)/2)
  		}
  	}
  }
  ```

  ```java Java
  import com.anthropic.models.beta.AnthropicBeta;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaCompactionConfig;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaMessageParam;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaStopReason;
  import com.anthropic.models.beta.messages.MessageCreateParams;

  // Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  static final long COMPACT_AT_TOKENS = 2500;
  static final String SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  static final int KEEP_TURNS = 2;

  void main() {
      var client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

      var questions = List.of(
          "What are the main entities in the data model?",
          "Which fields should Recipe have?",
          "Which fields should Ingredient have?",
          "Which fields should RecipeIngredient have?",
          "Which fields should Step have?",
          "Which indexes should these tables have?",
          "Which fields should be required?",
          "Which fields should have default values?"
      );

      var history = new ArrayList<BetaMessageParam>();
      for (int turn = 1; turn <= questions.size(); turn++) {
          history.add(BetaMessageParam.builder()
              .role(BetaMessageParam.Role.USER)
              .content(questions.get(turn - 1))
              .build());
          var params = MessageCreateParams.builder()
              .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
              .maxTokens(8192)
              .system(SYSTEM)
              .addBeta(AnthropicBeta.COMPACT_2026_09_04)
              .messages(history)
              .build();
          var response = client.beta().messages().create(params);
          history.add(response.toParam());

          // La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
          long conversationTokens = response.usage().inputTokens() + response.usage().outputTokens();
          if (conversationTokens > COMPACT_AT_TOKENS && turn > KEEP_TURNS && turn < questions.size()) {
              // Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
              var older = history.subList(0, history.size() - 2 * KEEP_TURNS);
              var summaryParams = MessageCreateParams.builder()
                  .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
                  .maxTokens(4096)
                  .system(SYSTEM)
                  .addBeta(AnthropicBeta.COMPACT_2026_09_04)
                  .messages(older)
                  .compaction(BetaCompactionConfig.builder().build()) // type defaults to "summarize"
                  .build();
              var summary = client.beta().messages().create(summaryParams);
              if (summary.stopReason().map(BetaStopReason.COMPACTION::equals).orElse(false)) {
                  older.clear();
                  history.addFirst(summary.toParam());
                  IO.println("Kept " + (history.size() - 1) / 2 + " turns after the block");
              }
          }
      }
  }
  ```

  ```php PHP
  use Anthropic\Beta\AnthropicBeta;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaCompactionConfig;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaMessageParam;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaMessageParam\Role;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaStopReason;

  $client = new Client();

  // Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  const COMPACT_AT_TOKENS = 2500;
  const SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const KEEP_TURNS = 2;

  $questions = [
      'What are the main entities in the data model?',
      'Which fields should Recipe have?',
      'Which fields should Ingredient have?',
      'Which fields should RecipeIngredient have?',
      'Which fields should Step have?',
      'Which indexes should these tables have?',
      'Which fields should be required?',
      'Which fields should have default values?',
  ];

  $history = [];
  foreach ($questions as $index => $question) {
      $turn = $index + 1;
      $history[] = BetaMessageParam::with(role: Role::USER, content: $question);
      $response = $client->beta->messages->create(
          model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
          maxTokens: 8192,
          system: SYSTEM,
          betas: [AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
          messages: $history,
      );
      $history[] = BetaMessageParam::with(role: Role::ASSISTANT, content: $response->content);

      // La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
      $conversationTokens = $response->usage->inputTokens + $response->usage->outputTokens;
      if ($conversationTokens > COMPACT_AT_TOKENS && $turn > KEEP_TURNS && $turn < count($questions)) {
          // Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
          $older = array_slice($history, 0, -2 * KEEP_TURNS);
          $recent = array_slice($history, -2 * KEEP_TURNS);
          $summary = $client->beta->messages->create(
              model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
              maxTokens: 4096,
              system: SYSTEM,
              betas: [AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
              messages: $older,
              compaction: new BetaCompactionConfig(), // type defaults to 'summarize'
          );
          if ($summary->stopReason === BetaStopReason::COMPACTION->value) {
              $history = [BetaMessageParam::with(role: Role::ASSISTANT, content: $summary->content), ...$recent];
              printf("Kept %d turns after the block\n", intdiv(count($recent), 2));
          }
      }
  }
  ```

  ```ruby Ruby
  client = Anthropic::Client.new

  # Ajusta esto cerca de tu presupuesto real de entrada. Aquí es bajo para que una conversación corta se compacte.
  COMPACT_AT_TOKENS = 2500
  SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."
  KEEP_TURNS = 2

  questions = [
    "What are the main entities in the data model?",
    "Which fields should Recipe have?",
    "Which fields should Ingredient have?",
    "Which fields should RecipeIngredient have?",
    "Which fields should Step have?",
    "Which indexes should these tables have?",
    "Which fields should be required?",
    "Which fields should have default values?"
  ]

  history = []
  questions.each.with_index(1) do |question, turn|
    history << { role: "user", content: question }
    response = client.beta.messages.create(
      model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
      max_tokens: 8192,
      system_: SYSTEM,
      betas: [Anthropic::AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
      messages: history
    )
    history << { role: "assistant", content: response.content }

    # La siguiente solicitud también envía esta respuesta, así que cuéntala.
    conversation_tokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens
    if conversation_tokens > COMPACT_AT_TOKENS && turn > KEEP_TURNS && turn < questions.length
      # Un turno es un mensaje del usuario y una respuesta del asistente, así que los turnos conservados empiezan con un mensaje del usuario.
      older, recent = history[...-2 * KEEP_TURNS], history.last(2 * KEEP_TURNS)
      summary = client.beta.messages.create(
        model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
        max_tokens: 4096,
        system_: SYSTEM,
        betas: [Anthropic::AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
        messages: older,
        compaction: { type: "summarize" }
      )
      if summary.stop_reason == :compaction
        history = [{ role: "assistant", content: summary.content }, *recent]
        puts "Kept #{recent.length / 2} turns after the block"
      end
    end
  end
  ```
</CodeGroup>

* **Elegir el corte:** El programa conserva los dos últimos turnos, donde un turno es un mensaje `user` y la respuesta a él. Divide el historial a cuatro mensajes del final, de modo que los turnos conservados comienzan con un mensaje `user`.
* **Decidir cuándo compactar:** La comprobación de tamaño también exige que la conversación tenga más turnos de los que conserva el programa, para que la parte más antigua nunca esté vacía.
* **La solicitud de compactación:** Donde el bucle envía todo el historial, esta versión envía solo los mensajes más antiguos.
* **El intercambio:** Donde el bucle reemplaza todo el historial con el mensaje devuelto, el nuevo historial de esta versión es el mensaje devuelto seguido de los turnos conservados.

La comprobación de `stop_reason` y todas las solicitudes posteriores al intercambio no cambian respecto al bucle.

## Mantén válido el pensamiento en los turnos conservados

Si devuelves bloques de pensamiento en un modelo con [pensamiento preservado](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/preserved-thinking), el pensamiento de los turnos conservados sigue siendo válido solo mientras se cumplan las [condiciones para el pensamiento conservado](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/compaction-thinking-blocks#conditions-for-kept-thinking-to-stay-valid), y una de ellas limita dónde puede caer el corte.

El corte del programa, entre una respuesta y el siguiente mensaje `user`, cumple esa condición. También la cumple un corte al final de una solicitud que ya hiciste: compacta exactamente los `messages` de esa solicitud y conserva todo lo que tu historial haya acumulado desde entonces.