Google ofrece distintos planes de suscripción de inteligencia artificial bajo la marca Gemini, que prometen ampliar los límites de uso, ofrecer acceso a modelos más avanzados y almacenamiento en la nube. Uno de los mayores atractivos de los planes Pro y Ultra es la llamada «ventana de contexto», una especie de memoria temporal para las conversaciones, que según la compañía puede abarcar hasta un millón de tokens. Esto equivale, según Google, a procesar hasta 1.500 páginas de texto o 30.000 líneas de código en un solo chat.
Sin embargo, algunos usuarios han expresado públicamente su frustración por la aparente discrepancia entre esta promesa y la experiencia real. Según sus testimonios, Gemini empieza a «olvidar» información mucho antes de alcanzar dicho límite, lo que afecta la fluidez y coherencia en conversaciones prolongadas o complejas.
En la práctica, la ventana de contexto determina la cantidad de información previa que el modelo de inteligencia artificial puede tener en cuenta para responder con precisión. Cuando se alcanza el límite, los primeros datos se regresan o se descartan para dar espacio a nueva información. Este mecanismo es fundamental para que la IA mantenga la coherencia conversacional, especialmente cuando se trata de tareas complejas que requieren referencias a mensajes anteriores. 
Los usuarios han compartido en redes sociales y foros capturas de pantalla y ejemplos donde Gemini desaparece detalles esenciales de conversaciones que, según los términos de Google, deberían estar todavía dentro del rango de memoria del sistema. Algunos indican que la IA empieza a perder contexto mucho antes de los supuestos 1.000.000 de tokens, lo que contradice las especificaciones oficiales de la empresa.
Desde Google, la respuesta ha sido que están investigando estas quejas y que, por el momento, el límite de la ventana de contexto para los planes Pro y Ultra se mantiene oficialmente en un millón de tokens. Sin embargo, también han señalado que el rendimiento real puede variar en función de características técnicas en la ejecución del modelo, la infraestructura utilizada y posibles ajustes internos que optimizan recursos sin comprometer la calidad del servicio.
Además, algunos expertos sugieren que la forma en la que Google comunica la capacidad de Gemini podría no ser lo suficientemente clara para el usuario promedio. Por ello, se ha consultado a la compañía sobre si planean mejorar la transparencia respecto a la capacidad real de la ventana de contexto en sus planes, para evitar malentendidos y expectativas erróneas.
En definitiva, la diferencia entre la teoría y la práctica en la gestión de la memoria de Gemini genera incertidumbre entre los usuarios, quienes demandan mayor precisión en los detalles técnicos y un funcionamiento acorde a las promesas comerciales. El asunto remarca la importancia de que los proveedores de modelos de inteligencia artificial sean claros sobre las limitaciones y capacidades reales, para que los clientes puedan obtener el máximo beneficio y evitar frustraciones asociadas a la pérdida prematura de contexto en sus interacciones.
