Un motor de localización es una API de traducción con estado que creas y configuras en Lingo.dev. En vez de enviar strings a un LLM genérico y esperar que el resultado coincida con tus expectativas, creas una API que entrega exactamente las traducciones que esperas, de forma consistente, para cada idioma y en cada solicitud.
Qué hace un motor de localización#
Cada motor combina cinco capas configurables. Cuando llega una solicitud de traducción, el motor las aplica todas automáticamente, sin necesidad de hacer prompt engineering en cada solicitud ni de intervenir manualmente.
| Capa | Qué controla | Docs |
|---|---|---|
| Modelos LLM | Qué modelo se encarga de cada par de idiomas, con cadenas de fallback ordenadas por prioridad | Modelos LLM → |
| Voz de marca | Cómo habla tu producto en cada idioma: tono, nivel de formalidad y estilo | Voces de marca → |
| Instrucciones | Reglas lingüísticas específicas para idiomas concretos, que puedes probar y depurar por separado | Instrucciones → |
| Glosario | Equivalencias exactas de términos por idioma, con coincidencia semántica: la prioridad más alta dentro del motor | Glosarios → |
| Evaluadores de IA | Evaluación automatizada con un LLM independiente después de cada traducción | Evaluadores de IA → |
Cómo interactúan las capas#
El motor aplica las capas en un orden definido, con una jerarquía de prioridad clara:
- Glosario - prioridad más alta. Si una regla del glosario coincide, prevalece sobre el criterio del modelo.
- Instrucciones - prioridad media. Las reglas lingüísticas específicas del idioma guían al modelo.
- Voz de marca - define el contexto general. Tono, formalidad y estilo para el idioma.
La configuración del modelo determina qué LLM procesa la solicitud, con fallback automático si falla el modelo principal. Los evaluadores de IA se ejecutan de forma asíncrona una vez completada la traducción; nunca bloquean la respuesta.
Se complementan, no compiten
Diseña el glosario, las instrucciones y la voz de marca para que se complementen entre sí. El glosario se encarga de los términos exactos, las instrucciones de las reglas específicas del idioma y la voz de marca define la voz general. Si un elemento del glosario entra en conflicto con una instrucción, gana el glosario.
Los trabajos enviados a través de la Async Localization API también pueden pasar por un pipeline opcional: preedición del texto fuente con IA, revisión humana, posedición con IA y una verificación de desvío mediante retraducción.
Valores predeterminados#
Cuando creas un motor nuevo, viene preconfigurado con valores predeterminados de modelo: modelos principales y fallbacks seleccionados a partir de tres años de investigación semanal en localización, optimizados para ofrecer calidad tanto en idiomas comunes como en idiomas de bajos recursos. La mayoría de los equipos no tendrá que cambiarlos.
Estos valores predeterminados están diseñados para funcionar bien desde el primer momento. Puedes editar cualquier configuración de modelo, cambiar de proveedor, agregar fallbacks o sobrescribir pares de idiomas específicos, pero los valores predeterminados ya reflejan lo que hemos comprobado que funciona mejor en cientos de pares de idiomas. La voz de marca, las instrucciones y el glosario empiezan vacíos; tú los vas agregando a medida que descubres lo que tu producto necesita en cada idioma.
Uso de los motores#
Puedes acceder a los motores desde todas las integraciones de Lingo.dev:
| Integración | Cómo se conecta |
|---|---|
| CLI | Define engineId en i18n.json - cada lingo.dev run se enruta a través de tu motor |
| API | Llama al endpoint de localización con tu API key: el motor aplica todas las capas automáticamente |
| CI/CD | La misma configuración de CLI: las traducciones pasan por tu motor en cada pull request |
| MCP | Los asistentes de programación con IA pueden configurar y usar motores directamente desde la conversación |
Si omites engineId, se usa el motor predeterminado de tu organización.
Observabilidad#
Cada solicitud de traducción queda registrada: el modelo usado, los tokens consumidos, si la resolvió un fallback y qué elementos del glosario e instrucciones se aplicaron. Monitorea el rendimiento del motor en Reports y la calidad de traducción en AI Reviewers.
Prueba las configuraciones del motor antes de activarlas en el Playground: compara tu motor con un modelo sin configurar o compara dos motores lado a lado.
