Každý lokalizační engine v Lingo.dev používá LLM modely k vytváření překladů. Sami si určíte, který model bude obsluhovat každý pár jazyků, nastavíte fallbacky pro vyšší spolehlivost a pomocí wildcard jazyků definujete výchozí pravidla – to vše bez správy API klíčů nebo účtů u jednotlivých poskytovatelů.
Dostupné modely#
Lingo.dev nabízí přístup k více než 400 modelům od všech hlavních poskytovatelů v rámci jedné platformy:
| Poskytovatel | Významné modely |
|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4 Turbo, o3, o4-mini |
| Anthropic | Claude Opus, Claude Sonnet, Claude Haiku |
| Gemini 2.0 Flash, Gemini Pro (až 1M tokenů kontextu) | |
| Meta | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B |
| Mistral | Mistral Large, Mixtral |
| DeepSeek | DeepSeek V3 |
Kompletní katalog modelů včetně velikosti kontextového okna najdete na stránce LLM Models.
Bez účtů u poskytovatelů
API klíče od jednotlivých poskytovatelů nepotřebujete. Lingo.dev zajišťuje ověřování, fakturaci i směrování ke všem modelům přes jednotnou infrastrukturu.
Konfigurace modelů#
Konfigurace modelu přiřazuje konkrétní model ke konkrétní dvojici zdrojového a cílového jazyka v lokalizačním engine.
| Pole | Popis |
|---|---|
| Poskytovatel | Poskytovatel modelu (např. openai, anthropic, google) |
| Model | Konkrétní model (např. gpt-4o, claude-sonnet-4-5-20250514) |
| Zdrojový jazyk | Zdrojový jazyk nebo * pro libovolný zdrojový jazyk |
| Cílový jazyk | Cílový jazyk nebo * pro libovolný cílový jazyk |
Když engine obdrží požadavek na překlad, vybere podle zdrojového a cílového jazyka nejkonkrétnější odpovídající konfiguraci.
Výchozí nastavení a přizpůsobení#
Tým Lingo.dev od roku 2023 zkoumá, které modely přinášejí nejlepší překlady pro jednotlivé jazykové páry. Když vytvoříte nový lokalizační engine, dostanete ho předkonfigurovaný s rozumně zvolenými výchozími modely – primárními modely i fallbacky vybranými na základě tohoto výzkumu a optimalizovanými pro kvalitu napříč běžnými i méně zastoupenými jazyky. Většina týmů je nebude muset měnit.
Tato výchozí nastavení jsou navržená tak, aby dobře fungovala hned od začátku. Můžete upravit libovolnou konfiguraci modelu, změnit poskytovatele, přidat fallbacky nebo přepsat konkrétní páry jazyků modely, kterým dáváte přednost – ale výchozí nastavení už vycházejí z toho, co se nám osvědčilo napříč stovkami jazykových párů. Konfiguraci modelů v enginu máte plně pod kontrolou.
Fallback modely#
LLM se vyvíjejí rychle – nové modely přicházejí každý týden, schopnosti se s každou generací zlepšují a ceny s rostoucí konkurencí klesají. Tahle rychlost má ale svou cenu: výpadky poskytovatelů, rate limity, změny obsahových filtrů i vyřazování modelů jsou běžnou součástí provozu. Produkční lokalizační pipeline závislá na jediném modelu je pipeline, která se dříve nebo později rozbije.
Lokalizační engine od Lingo.dev je navržený přímo pro překladové workflow na produkční úrovni. Každý jazykový pár podporuje fallback model – pokud primární model selže, engine automaticky a transparentně vyzkouší další fallback model, bez jakéhokoli zásahu a bez toho, aby se k vašim uživatelům dostaly neúspěšné požadavky.
Jak funguje pořadí fallbacků#
Engine řadí dostupné konfigurace nejprve podle specifičnosti a potom podle priority:
- Specifičnost cílového jazyka - přesný cílový jazyk má přednost před wildcard
* - Specifičnost zdrojového jazyka - přesný zdrojový jazyk má přednost před wildcard
* - Priorita - nejdřív výchozí, potom fallback
Příklad#
Pro následující konfigurace enginu:
| Zdroj | Cíl | Model | Priorita |
|---|---|---|---|
en | de | GPT-4o | Výchozí |
en | de | Claude Sonnet | Fallback |
* | de | Gemini Flash | Výchozí |
* | * | GPT-4o-mini | Výchozí |
Požadavek na překlad en → de bude modely zkoušet v tomto pořadí:
- GPT-4o - přesná shoda, výchozí
- Claude Sonnet - přesná shoda, fallback
- Gemini Flash - wildcard zdroj, přesný cíl, výchozí
- GPT-4o-mini - wildcard na obou stranách, výchozí
Požadavek na překlad fr → de přeskočí první dva modely (zdroj neodpovídá) a začne u Gemini Flash.
Sledování fallbacků
Když požadavek obslouží fallback model, engine to zaznamená do logu požadavků. V Reports můžete sledovat spotřeba fallbacků a odhalit tak nespolehlivé primární modely.
Wildcard jazyky#
Nastavte zdrojový nebo cílový jazyk na * a vytvořte výchozí konfigurace, které se použijí v případě, že neexistuje konfigurace pro konkrétní jazyk.
Běžné vzory:
| Zdroj | Cíl | Model | Účel |
|---|---|---|---|
* | * | GPT-4o | Univerzální výchozí nastavení pro libovolný pár jazyků |
en | * | Claude Sonnet | Výchozí nastavení pro všechny překlady ze zdrojové angličtiny |
* | ja | GPT-4o | Použít konkrétní model pro japonštinu jako cílový jazyk |
en | de | Mistral Large | Přepsat výchozí nastavení pro tuto konkrétní dvojici |
Konkrétní konfigurace mají vždy přednost před wildcard konfiguracemi. Pomocí wildcard nastavte rozumné výchozí hodnoty a pak je přepište u jazykových párů, které vyžadují speciální zacházení.
Správa konfigurací modelů přes MCP#
Pokud používáte Lingo.dev MCP server, váš AI asistent pro psaní kódu může modely konfigurovat přímo:
"Set GPT-4o as the primary model for English to German,
with Claude Sonnet as fallback.""Add a catch-all model config using GPT-4o-mini for
all locale pairs."