Truncado inteligente

## Qué es esta tarea

Si la evidencia ensamblada supera el presupuesto de ~10k tokens, cortar contenido de forma inteligente: primero los logs más antiguos de la ventana, manteniendo siempre la sección que contiene el error y los metadatos.

## Qué se debe hacer

- Estimar el tamaño en tokens del bloque de evidencia (1 token ≈ 4 caracteres como heurística)
- Si supera ~10k tokens, aplicar truncado en este orden de prioridad:
1. Recortar logs más antiguos de la ventana (los de t-5min), manteniendo los cercanos al error
2. Reducir el snapshot a las métricas anómalas solamente
3. Nunca recortar metadatos ni la sección de error
- Añadir una nota `[TRUNCADO: se recortaron N líneas de logs antiguos]` donde se hizo el corte

## Por qué importa

Los modelos tienen límite de contexto y el costo de inferencia escala con tokens. gpt-oss-120b vía Cloudflare tiene un límite práctico. Además, evidencia demasiado larga diluye la señal — el modelo puede confundirse con información irrelevante. El truncado mantiene la calidad del diagnóstico dentro del presupuesto de tokens (sección 5.2 del documento de proyecto).

## Criterio de avance

Una evidencia de 15k tokens se trunca a ~10k tokens sin perder la sección de error ni los metadatos. La nota de truncado indica cuánto se recortó.