Una pestaña de Resumen, generada una vez y conservada

Un documento guardado ahora tiene una tercera pestaña junto a Vista previa y Markdown: de tres a cinco frases que dicen qué dice el documento, para poder saber qué es algo sin abrirlo. La primera vez que se abre, se genera; después, volver a leerla es gratis. Regenerar es un clic, para un documento que desde entonces ha cambiado.

Un historial con cuarenta documentos es, al principio, cuarenta nombres, y un nombre casi no dice nada sobre un informe que otra persona convirtió hace tres semanas. La pregunta que hay delante de esa lista es siempre la misma — qué es esto, y es el que busco — y abrir cada candidato para averiguarlo es la manera lenta de responderla.

Qué contiene la pestaña

Un documento guardado tiene una tercera pestaña junto a Vista previa y Markdown, llamada Resumen de IA: de tres a cinco frases en prosa llana que dicen qué dice el documento. Sin encabezados, sin viñetas, sin repetir el título — la idea es algo que se pueda leer en diez segundos y, con eso, decidir.

Necesita un documento guardado, y lo dice en lugar de dejar la pestaña vacía sin explicación: el texto se guarda sobre el documento, así que tiene que existir un documento donde guardarlo.

Generado una vez

La primera vez que se abre, se le pregunta al modelo. Lo que responde se escribe sobre el documento junto con el momento en que se generó, y cada apertura posterior lee esa misma copia — sin segunda llamada, sin espera y sin que nada cuente contra nada. Regenerar está ahí para un documento que desde entonces ha cambiado, y es lo único que vuelve a preguntar.

El modelo es Gemini Flash, llamado directamente y no a través de una pasarela, con el razonamiento desactivado: tres frases son una tarea pequeña, y no tiene sentido pagar la latencia de un modelo mayor por ella. Lo que lee son los primeros 60.000 caracteres de la fuente, que es un presupuesto de tokens y no un juicio sobre los documentos largos — un resumen solo necesita haber leído la cosa una vez.

El límite

Veinte resúmenes al día por cuenta. Superado ese número, la petición vuelve diciéndolo y pidiendo que se intente de nuevo al día siguiente; leer los resúmenes que ya se tienen no se ve afectado, porque esos nunca llegan al modelo. El recuento es por cuenta y por día, y vive en su propio contador, de modo que una ráfaga de peticiones normales a la API no puede consumirlo.

Desde un programa

POST /api/v1/documents/:id/summary devuelve el mismo texto con la misma caché detrás — ?force para regenerarlo — y tp summary <id> es lo mismo desde la CLI. Un asistente con el conector conectado llama a tp_summarize_document, que es cómo un chat puede clasificar una carpeta de documentos sin pegar ninguno de ellos en la conversación.

Es un resumen, no un extracto: un documento cuyo valor está en sus cifras exactas o en su tabla es un documento para abrir. Esto sirve para decidir si hacerlo.

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