Resumir chats largos de WhatsApp con IA | ThreadRecap
Tu chat del grupo de trabajo tiene 8.000 mensajes en cuatro meses. Lo pegas en ChatGPT y se bloquea. Intentas dividirlo en cuatro fragmentos y el resumen pierde el hilo. Intentas resumir solo la última semana y pierdes el contexto que explica qué está pasando ahora.
Los chats largos son un problema real para las herramientas de IA que no fueron diseñadas para ellos. No son un problema para las herramientas que sí lo fueron.
Esta página es el manual de trabajo para recapitular hilos de WhatsApp a escala de 5k, 10k y 50k mensajes, con los compromisos que cada tamaño de exportación fuerza.
Por qué los chats largos rompen las herramientas de IA generales
Cada modelo de lenguaje grande de nivel consumidor tiene una ventana de contexto fija medida en tokens. Un token es aproximadamente tres cuartos de una palabra en inglés, así que un chat de WhatsApp de 5.000 mensajes (con un promedio de unos 12 palabras por mensaje) son alrededor de 75.000 tokens de texto, y eso es antes de contar notas de voz, mensajes del sistema o formato. La mayoría de los niveles de consumidor de ChatGPT alcanzan el límite en esta escala o por debajo.
Cuando excedes el límite, tienes dos opciones:
Truncar. Corta el chat para que quepa. Pierdes los mensajes antiguos, lo que generalmente significa perder el contexto que explica por qué se tomaron las decisiones recientes.
Dividir en fragmentos. Divide el chat en piezas y resume cada una. Pierdes coherencia entre secciones, porque el modelo no puede hacer referencia a una decisión del fragmento uno mientras procesa el fragmento tres.
Ninguna de las dos produce un recap útil. El modelo devuelve algo que parece un resumen y se lee como un resumen, pero omite silenciosamente o tergiversa lo que estaba en el lado equivocado del corte.
Cómo ThreadRecap maneja chats largos
El resumidor de chat de WhatsApp se construye sobre el supuesto de que las conversaciones reales son largas. El pipeline ingiere la exportación completa, hasta 60.000+ mensajes y archivos ZIP de 2 GB, sin truncamiento, y mantiene contexto de conversación en todo el hilo.
Esto significa que un chat de 10.000 mensajes recibe la misma calidad analítica que uno de 200 mensajes. Lo mismo aplica para chats de 30.000 mensajes y 60.000 mensajes; el límite superior se establece por el tamaño de ZIP y tiempo de procesamiento, no por un acantilado arbitrario de ventana de contexto.
Para comparar: un chat de 5.000 mensajes excede la mayoría de ventanas de contexto de ChatGPT de consumidor. ThreadRecap procesa eso como un trabajo de tamaño normal. Un chat de 50.000 mensajes es el extremo superior de lo que WhatsApp incluso exportará sin truncamiento, y ThreadRecap lo acepta.
Estrategias para chats muy largos
Incluso con una herramienta que maneja la longitud, puedes mejorar el resultado siendo deliberado sobre qué pides.
1. Usa rangos de fechas
Si solo te importa la discusión de planificación de la última semana, establece el rango de fechas en consecuencia. No se trata de límites técnicos, se trata de enfoque. Un resumen de "todo desde enero" raramente es tan útil como un resumen de "coordinación de lanzamiento de esta semana". El filtrado por fecha también reduce el costo de crédito por ejecución, porque el análisis se ejecuta sobre menos mensajes.
Patrón práctico para un chat de proyecto activo:
Esta semana: objetivo de Elementos de acción, compromisos actuales.
Este mes: objetivo de Recap de reunión, decisiones y progreso.
Este trimestre: objetivo de Resumen, cambios de fase principales.
Historial completo: Información de relaciones o solo Resumen de fase principal.
2. Filtra participantes
En chats grupales, no todos los participantes son relevantes para cada análisis. Si quieres saber qué discutieron los líderes del proyecto, filtra solo a esas personas. Las reacciones, bromas, conversaciones laterales y reconocimientos del resto del grupo se excluyen automáticamente del análisis.
Un chat del grupo de trabajo de 12 personas generalmente tiene tres a cinco personas haciendo el 80% del habla sustantiva. Ejecuta análisis solo en esos participantes y el recap es más agudo, el costo de crédito baja, y no pierdes detalle en un mar de "¡ok!" y "👍".
3. Ejecuta múltiples pasadas
Para un chat spanning meses, el análisis en capas supera a un mega-resumen único:
Primera pasada: descripción general. Ejecuta un objetivo de Resumen en el período completo para identificar las fases principales. El resultado es una cronología de alto nivel: fase uno (lanzamiento, semanas 1–3), fase dos (construcción, semanas 4–10), fase tres (preparación de lanzamiento, semanas 11–14).
Segunda pasada: detalle de fase. Para cada fase identificada en la pasada uno, ejecuta Meeting Recap en el rango de fechas relevante. Decisiones, elementos de acción, propietarios, preguntas abiertas solo para esa fase.
Tercera pasada: estado actual. Objetivo de Elementos de acción, restringido a las dos semanas más recientes. Qué está pendiente en este momento.
Cada pasada es independientemente barata y útil. El resultado en capas es dramáticamente más útil que un único recap de 30.000 palabras que nadie lee.
4. Incluye notas de voz
En chats largos, las notas de voz a menudo llevan el contenido más sustantivo. Una nota de voz de 3 minutos típicamente cubre más terreno que 50 mensajes de texto, especialmente en flujos de trabajo donde las personas senior prefieren dictar contexto en lugar de escribirlo.
Si exportas sin multimedia, esas notas de voz desaparecen del análisis. El recap se verá completo porque el registro de chat muestra líneas de "audio omitido", pero esos son exactamente los momentos donde decisiones, justificación y elementos de acción más a menudo viven.
¿Qué hay sobre los límites de exportación propios de WhatsApp?
WhatsApp mismo limita las exportaciones:
Sin multimedia: hasta 40.000 mensajes.
Con multimedia: hasta 10.000 mensajes.
Si tu chat excede estos límites, WhatsApp trunca desde el extremo más antiguo. Recibes los mensajes más recientes, que es generalmente lo que quieres.
Para conversaciones muy antiguas, el patrón práctico es ejecutar dos exportaciones:
Exportar sin multimedia para cobertura histórica completa (hasta 40.000 mensajes).
Exportar con multimedia para el período reciente (hasta 10.000 mensajes, incluyendo notas de voz).
Ambos archivos `.zip` pueden subirse a ThreadRecap y analizarse independientemente. La exportación histórica te da contexto de arco largo; la exportación con multimedia te da contenido de voz actual.
Escenarios concretos
Chat del grupo de trabajo, activo durante 4 meses, 8.000 mensajes
Exporta con multimedia (últimos 10.000 mensajes, cubre el chat completo).
Notas de voz incluidas para que las decisiones de audio se capturen.
Multi-pasada: Resumen en período completo para identificación de fase, luego Meeting Recap en el rango de fecha del sprint actual, luego Elementos de acción en esta semana.
Filtra participantes a líderes de proyecto (3–4 personas) para las pasadas de Meeting Recap y Elementos de acción.
Chat del grupo familiar spanning 3 años, 50.000 mensajes
WhatsApp truncará a aproximadamente los últimos 40.000 mensajes en una exportación sin multimedia, soltando los 10.000 más antiguos.
Para preguntas tipo "qué planeamos para el viaje del verano pasado", ejecuta un filtro de rango de fechas en los meses relevantes.
Para preguntas tipo "eventos principales del año pasado", ejecuta un objetivo de Resumen en un rango de 12 meses.
Notas de voz opcionales. Los chats familiares a menudo tienen mucho audio que es más emocional que transaccional, así que el valor depende de qué estés recapitulando.
Comunicación continua con cliente, 12.000 mensajes durante 18 meses
Exporta sin multimedia para el registro histórico, con multimedia para el mes actual.
Ejecuta Meeting Recap o Decisions en cada rango de mes largo para construir una cronología de proyecto.
Ejecuta Elementos de acción en las dos semanas recientes para compromisos actuales.
Filtra al contacto principal del cliente y contacto principal de tu equipo para eliminar ruido ambiental.
Desacuerdo o conflicto spanning semanas, 3.000 mensajes
Exporta con multimedia (bien por debajo del límite de 10.000).
Ejecuta objetivo de Resolución de conflicto en el rango de fechas relevante.
Resultado: causa raíz, perspectiva de cada lado, malentendidos, estado de resolución, próximos pasos.
Notas de voz críticas aquí, porque el contenido emocional tiende a aterrizar en audio.
Cómo escalan los costos
ThreadRecap cobra por uso, así que el costo escala linealmente con el tamaño del chat:
1 crédito por 1.000 mensajes (redondeado hacia arriba).
1 crédito por 10 minutos de audio (redondeado hacia arriba).
Modificadores para análisis grupal (+2), prompts personalizados (+3), traducción (+1).
Formas de costo práctico:
Tamaño del chat
Notas de voz
Créditos aproximados
5.000 mensajes, sin audio
Ninguno
5
5.000 mensajes, 30 min audio
30 min
8
10.000 mensajes, 60 min audio
60 min
16
30.000 mensajes, 90 min audio
90 min
39
El análisis grupal añade 2 créditos por ejecución independientemente del tamaño del chat. Ejecutar múltiples objetivos en la misma carga reutiliza el análisis y trabajo de transcripción, así que objetivos adicionales cuestan solo el crédito por mensaje nuevamente, no el crédito de transcripción de audio.
La idea clave
Los chats largos no son un problema a resolver, son un activo. Un hilo de WhatsApp de 6 meses contiene un registro completo de un proyecto, relación, conflicto o proceso de decisión. La mayoría de ese contenido no se almacena en ningún otro lugar.
La herramienta correcta convierte ese registro en conocimiento estructurado y buscable: decisiones con propietarios y fechas, elementos de acción con plazos, preguntas abiertas con contexto, conflictos con resoluciones, y una cronología que te permite encontrar el momento en que un compromiso específico se hizo.
La herramienta equivocada te da un muro de texto que pierde la mitad de la conversación por diseño.
