- El problema. Una carpeta de Codex ocupaba 22 GB. Siete de cada diez bytes eran capturas de pantalla, la mayoría la misma imagen guardada una y otra vez.
- Lo que descubrimos. El 92 % de las repeticiones estaba en conversaciones de esta semana. Limpiar las conversaciones antiguas recuperó 151 MB y dejó 5,7 GB donde estaban.
- Lo que construimos. La acción Optimize de Mint quita las repeticiones que Codex no va a volver a leer, y Undo las restaura. También puedes quitar las imágenes para siempre y conservar todas las palabras.
Datos y método
El mes pasado abrimos el almacenamiento de agentes de un desarrollador y tomamos una muestra de los cincuenta archivos de conversación más grandes. El 77 % de los bytes eran imágenes, y el 39 % de esos bytes eran copias. Pero una muestra solo da una idea aproximada de lo que hay dentro.
Así que esta vez lo leímos todo: cada archivo de conversación de un almacén de Codex, 1.231 archivos, 22,83 GB. Calculamos la huella de cada imagen incrustada, comparamos cada huella dentro de su propia conversación y con todas las demás, y fechamos cada conversación según su último uso. Ese censo completo cambió lo que acabamos lanzando.
Medimos los días 2 y 3 de septiembre de 2026 en el Mac de un desarrollador, con una pasada byte a byte por todos los archivos rollout del almacén de Codex (1.231 archivos, 22,83 GB, unos noventa segundos), no a partir de los resúmenes del propio Mint. Calculamos la huella de cada imagen incrustada, la comparamos dentro de su conversación y con todas las demás, y fechamos cada conversación por su último uso. El lector del propio Codex (thread/read del app-server) nos dijo si una conversación reescrita seguía abriéndose; así fue también como encontramos las bifurcaciones rotas. Las cifras de Claude Code, Cursor y Claude Desktop salen del mismo tipo de pasada por sus propios directorios. El análisis en el que se basan estas cifras solo lee.
Hallazgo 1: siete de cada diez bytes son imágenes
Las imágenes suman 16,18 GB de los 22,83. El texto (prompts, salida de herramientas, el razonamiento del agente) ocupa 6,65 GB. Nada más tiene un tamaño digno de mención: el audio se redondea a cero, no hay vídeo y no hay productos de compilación, solo registros de compilación dentro de la salida de las herramientas.
Lo interesante está en cómo se reparten las imágenes. Solo 3,81 GB son imágenes que el almacén guarda una única vez. 5,71 GB repiten una captura que ya aparece antes en la misma conversación: es el mecanismo de compactación del artículo anterior, que vuelve a incrustar lo que acaba de resumir. Otros 6,66 GB repiten una captura de otra conversación: la misma ventana de terminal o la misma página en pruebas, pegadas en otro hilo días después.
De cada diez bytes de «historial de conversaciones» de este almacén, siete son píxeles, y menos de dos son píxeles que no existen en ningún otro sitio.
El texto tiene el mismo problema a menor escala. Unos 2,7 GB de los 6,65 son el mismo texto escrito dos veces. El agente registra cada paso completado una vez como paso y otra como el evento que lo completó, y la salida de un comando se guarda como salida y como copia agregada, cada una con un límite de un megabyte. Un registro de compilación largo puede acabar guardado cuatro veces. Lo medimos y lo dejamos como está. Forma parte de lo que espera el lector del propio agente, y no creemos que un limpiador deba reescribir datos de los que depende otro programa.
Hallazgo 2: los duplicados son recientes
La forma obvia de elegir qué limpiar es la antigüedad. Le muestras al usuario un control deslizante («sin tocar desde hace 7 días, 14, 30») y le dejas borrar lo que ya no usa. Todas las herramientas de almacenamiento tienen ese control, Mint incluido.
Luego ordenamos los duplicados internos de cada conversación según la antigüedad de esa conversación.
El 92 % está en conversaciones usadas en los últimos seis días. El archivo más grande de todos (1,76 GB, con 3,9 días de antigüedad) contenía por sí solo 1,57 GB de capturas repetidas. Las conversaciones de más de un mes sumaban 0,02 GB entre todas.
Esto vale más allá de un solo Mac, porque la duplicación viene de sesiones largas y recientes con muchas capturas. La compactación solo se ejecuta cuando una conversación es lo bastante larga para necesitarla, y vuelve a incrustar imágenes de esa misma sesión. Las conversaciones antiguas eran cortas, casi todo texto, o ambas cosas. Una limpieza que parte de «qué no has tocado en una semana» se deja casi todo lo que vale la pena recuperar. Arrastras el control a siete días, pulsas el botón, recuperas 151 MB y la herramienta te ha dicho que no había nada que limpiar, mientras 5,7 GB seguían en el otro extremo del control.
Hallazgo 3: cuánto liberaría cada limpieza
Cuando cada byte tiene una huella y una antigüedad, puedes calcular cuánto liberaría cada estrategia de limpieza antes de ejecutar ninguna. Para este almacén:
Borrar las conversaciones que llevan cinco días sin tocarse liberaría 16,02 GB. Es la única estrategia que toca el texto, y la única que tira cosas que quizá quieras recuperar: el razonamiento, los diffs, la constancia de por qué se tomó una decisión.
La deduplicación dentro de cada conversación, lo primero que lanzamos, libera 5,71 GB en todo el almacén, y solo 2,73 GB de eso están en conversaciones que el usuario ha archivado y ha dejado de usar. La deduplicación entre conversaciones liberaría 6,66 GB más, pero necesita un almacén compartido del que el agente no sabe nada, además de una forma de deshacer que solo funciona mientras ese almacén siga existiendo. La medimos y no la construimos.
Quitar todas las imágenes y conservar el texto libera hasta unos 10,3 GB solo en las conversaciones archivadas. Las 49.597 capturas de esos archivos suman 10,31 GB, y cada una deja una nota en su lugar. Reducirlas a pequeñas vistas previas, que fue lo que lanzamos primero, habría conservado unos 0,6 GB de imágenes y liberado unos 9,7 GB.
Ese orden nos sorprendió. La estrategia ingeniosa fue la que menos liberaba, y la sencilla, quitar las imágenes, solo quedó por detrás de borrarlo todo.
Hallazgo 4: una conversación puede depender de los bytes de otra
El censo sacó a la luz una cosa más, porque leyó tanto las cabeceras de los archivos como su contenido.
Los agentes te permiten bifurcar una conversación: abres una rama a partir del turno 30 y sigues por otro camino. Una conversación bifurcada no copia los treinta primeros turnos. Depende del archivo de la conversación de la que salió.
Si ese archivo se edita o se acorta, la conversación bifurcada puede quedar ilegible, y entonces el agente se niega a abrirla.
En este almacén, 22 de las 1.231 conversaciones son bifurcaciones, y 16 estaban bien. Tres las había roto nuestra propia deduplicación anterior, que acortó dos conversaciones sin saber que otras dependían de ellas. Otras tres las había roto el propio agente, al acortar sus propias conversaciones base.
Restauramos las dos conversaciones base byte a byte, algo que solo fue posible porque la primera versión era reversible, y las bifurcaciones volvieron a abrirse. Ahora la herramienta se niega a modificar cualquier conversación de la que dependa otra, y lo comprueba antes de cambiar nada.
Esto va más allá de los agentes. Un archivo puede parecer autónomo y aun así tener algo que depende de él, y la comprobación de seguridad más barata es preguntarle al programa dueño del formato si todavía puede leer lo que has escrito. Mientras lo desarrollábamos, comprobamos así nuestras reescrituras con el lector del propio agente. En la app, Mint también comprueba su propia reescritura, y si el resultado no coincide con lo que había al principio, deja el archivo entero como estaba.
Lo que lanzamos
Partimos de lo que quiere el usuario. Nadie guarda una conversación con un agente por sus capturas. Son el agente mirando una ventana de terminal, una prueba que falla o una página que estaba arreglando: forman parte del proceso. El trabajo en sí acaba en el repositorio, en el pull request y en el despliegue. Cuando alguien vuelve a una conversación, busca el texto: qué se probó, qué se decidió y por qué.
Remove media quita las imágenes y deja el texto. Es una acción distinta de Optimize en su versión actual, que conserva las imágenes que Codex lee cuando continúas una conversación compatible y se puede deshacer mientras sigan ahí los originales y el historial que necesita. Las cifras que siguen corresponden a Remove media, no a Optimize. Se quitan todas las capturas y cualquier otro archivo multimedia, y el texto no se toca. La conversación se abre en el agente igual que antes, con una nota donde estaba cada imagen. En este almacén, solo las conversaciones archivadas devuelven unos 10 GB de los 22. También funciona con conversaciones activas, siempre que ningún programa tenga el archivo abierto. Es permanente, y Mint lo dice antes de empezar: el texto se queda y las imágenes no vuelven.
No fue lo primero que lanzamos. Cuando se publicó este artículo, el 3 de septiembre, cada captura se convertía en una pequeña vista previa. La primera vez lo probamos con la conversación de 14,84 GB del artículo anterior, que se quedó en 907 MB, con 15.354 capturas convertidas en vistas previas. Después, el lector del propio agente devolvía los mismos 68 turnos y 3.895 elementos, y el texto no había cambiado ni un byte. Un lote de 275 conversaciones (3 GB de archivos) tardó unos veinte segundos.
Actualización, 23 de septiembre de 2026. Mint ya no crea vistas previas. La vista previa de una captura es demasiado pequeña para leerla, y conservarla costaba alrededor del 6 % del espacio (0,6 de los 10,31 GB). Una imagen que te importa merece conservarse tal cual, y una que no te importa puede irse del todo, así que la vista previa no servía en ninguno de los dos casos. Ahora una imagen o se deja como está o se quita.
Actualización, octubre de 2026. Remove media ahora se llama Keep text only. Hace lo mismo.
Junto a Remove media está Delete permanently, para las conversaciones que ya no necesitas. La conversación entera se elimina con la función de borrado del propio agente, y se recupera todo su espacio. Después del censo, creemos que elegir entre estas dos opciones, conservar las palabras o dejar ir la conversación entera, es casi todo lo que una herramienta de almacenamiento tiene que explicar.
La deduplicación no desapareció, pero su alcance se redujo mucho. Ahora Optimize solo reduce una conversación allí donde el agente no va a volver a leer lo que cambia. Cuando continúas la conversación, el agente ve las mismas imágenes, y Undo restaura cada copia sustituida. Optimize también guarda las capturas en un formato sin pérdida más pequeño, con los mismos píxeles. Undo mantiene ese formato, así que los archivos restaurados no son idénticos byte a byte a los originales. Libera menos que quitar las imágenes, y se puede deshacer.
Más allá de Codex: los otros agentes
Hicimos el mismo censo con las demás herramientas del equipo.
- Claude Code guarda sus sesiones como archivos normales dentro de su carpeta de proyectos: 610 sesiones, 1,75 GB, de los que 526 MB (30 %) son imágenes incrustadas (175 MB repetidos dentro de una misma sesión y 66 MB entre sesiones). Es el mismo patrón a menor escala, y Mint quita las imágenes de las sesiones de Claude Code de la misma forma, conservando el texto.
- Cursor guarda las imágenes del chat como archivos normales junto a los datos de su espacio de trabajo (284 archivos, 56 MB), y su base de datos de estado, de 2,6 GB, es texto. Así que ahí no hay ningún archivo de conversación que reescribir. En su lugar, Mint muestra esas imágenes como archivos normales.
- Claude Desktop guarda las conversaciones en el servidor. Sus 12,6 GB de datos locales son 10,9 GB de paquetes de máquina virtual para su función computer use y un gigabyte de registros de sesión sin ninguna imagen. Eso es otro problema, para otro artículo.
Alcance de este análisis
- Pensado para un flujo de trabajo con mucha IA. Medimos en un solo Mac en el que los agentes de programación se usan a diario, el entorno para el que se hizo esta investigación. Si tu Mac se usa sobre todo para diseño, vídeo o estudios, guarda otros archivos en otras proporciones, y las cifras cambian con ellos.
- Conservador a propósito. Una imagen solo cuenta como repetida cuando sus bytes coinciden exactamente, así que las cifras de repeticiones son un mínimo. Los casi duplicados solo podrían aumentarlas.
- Una foto de septiembre de 2026. Codex puede cambiar cómo guarda las conversaciones de una versión a otra. Mint no depende de estas cifras: lee los archivos de tu propio Mac tal como están hoy.
- Lo siguiente. Estamos haciendo el mismo censo con otros flujos de trabajo. Si en tu Mac la cosa es distinta, escríbenos: quizá eso oriente el próximo.
Conclusión
La muestra nos dijo que los agentes guardan muchas imágenes duplicadas. El censo nos dijo dónde están (sobre todo en conversaciones que la gente sigue usando) y cuánto liberaría cada solución antes de construir ninguna, y eso cambió nuestra hoja de ruta. La solución obvia era la que menos liberaba, y ordenar por antigüedad apuntaba en la dirección equivocada. Quitar las imágenes, conservar el texto y decir con claridad que es permanente liberó casi cuatro veces más que deduplicar las conversaciones archivadas.
También demostró que un archivo de conversación puede depender de bytes de otro archivo. Un limpiador que no lo comprueba puede romper conversaciones que nunca tocó.
Nada de esto aparece en un listado de carpetas. Mint lo descubrió leyendo cada archivo, calculando la huella de cada imagen y preguntando después al agente si todavía podía leer lo que quedaba.
Todas las cifras proceden de un censo byte a byte del almacenamiento de agentes del Mac de un desarrollador, hecho en septiembre de 2026 con el análisis de solo lectura del propio Mint, íntegramente en el dispositivo. El artículo complementario sobre el mecanismo es Tu agente de programación se está comiendo tu disco.
El siguiente paso según tu herramienta
Si tu carpeta grande es de Codex, la guía sobre el espacio que ocupa Codex explica en qué se diferencia Optimize de quitar los archivos multimedia para siempre. Un claudevm.bundle grande es otro caso: la guía de Claude Desktop trata las tareas locales, las sesiones en la nube y qué conviene conservar. Si todavía no sabes a qué herramienta pertenecen los datos, empieza por la visión general del espacio que ocupan las herramientas de IA.