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Costos de LLM sin recargo. Desde $2/MTok por infraestructura. Plataforma completa en todos los planes.

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Para experimentar y evaluar
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Producción
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Para producción y uso multicliente
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Enterprise
Personalizado
Revisión humana, cumplimiento normativo y soporte dedicado
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Uso
Precio base$0$99/mesPersonalizado
Motores$0.50/motor/mes$0.50/motor/mesPersonalizado
Costo del LLMAl costo, sin recargoAl costo, sin recargoAl costo, sin recargo
Infraestructura de Lingo.dev$2/MTok$2/MTokPersonalizado
Capacidad de procesamiento100K tok/día5M tok/díaIlimitado
Ejecuciones de evaluación de calidad con IA$0.01/ejecución$0.01/ejecuciónPersonalizado
FacturaciónCréditos, recarga automáticaCréditos, recarga automáticaContrato anual
Plataforma
MotoresIlimitadoIlimitadoIlimitado
API de aprovisionamiento de motoresSíSíSí
Seguimiento del consumo por motorSíSíSí
AsientosIlimitadoIlimitadoIlimitado
GlosarioIlimitadoIlimitadoIlimitado
Voz de marcaIlimitadoIlimitadoIlimitado
InstruccionesIlimitadoIlimitadoIlimitado
IntegracionesGitHub, GitLab, BitbucketGitHub, GitLab, BitbucketTodo lo anterior + Jira
Retención de datos7 días30 díasPersonalizado
API
API síncrona + asíncronaSíSíSí
API de administración / MCPSíSíSí
WebhooksSíSíSí
Gobernanza y calidad
Flujo asíncrono configurableSí
Edición con IA previa a la localizaciónSí
Revisión con supervisión humanaSí
Revisión humana posterior a la localizaciónPor palabra, sin recargo
Evaluación de IA posterior a la localizaciónSí
Verificación de retrotraducciónSí
Informes
Registros de traducción y puntuaciones de calidadSíSíSí
Informes completos de gobernanzaSí
Informes de costos de LLM por modeloSí
Cobertura de glosario y tasas de cambioSí
Soporte
ComunidadSíSíSí
Correo electrónicoSíSí
Slack dedicadoSí
Gerente de cuenta dedicadoSí
Seguridad y cumplimiento
SOC 2 Tipo IISíSíSí
SSOSí
Roles y permisos (RBAC)Sí
Claves de API personales y de servicioSí
BYOK (trae tus propias claves)Sí
Residencia de datos (UE / EE. UU.)Sí
SLA de disponibilidad99.99%
Registros de auditoríaSí
Empezar a crearPasar a ProducciónSolicitar una demo
“Ahora, con Lingo.dev, nuestros ingenieros ni siquiera piensan en la localización. Simplemente crean funcionalidades, y las traducciones suceden automáticamente en 36 idiomas.”
Keith Williams

Keith Williams

Líder de Ingeniería en Cal.com

Estimate your monthly cost

LLM cost is passed through at zero markup. Reviews trigger on every translation — their cost scales with translation activity and the reviewers you attach.

Step 1

Choose your plan

Production
$99/mobase

For production and multi-tenant use

  • 30-day retention
  • 5M tok/day throughput
  • Email support
Need SSO, audit logs, custom SLA, or pipeline stages at scale? See Enterprise in the plan comparison above.
Step 2

Configure your engines

Add one engine per translation workflow. Each can have its own model, locales, and pipeline.

~$115.55/ mo
~26K output tok/day
≈ ~65K tokens

Source + glossary terms + custom instructions + brand voice. Default.

Translation
Tokens (~2.3M in · ~780K out)~3.1M
input = 50,000 words × 1.3 tok/word × 10 locales × 3.5× config = ~2.3M · output = 50,000 words × 1.3 tok/word × 10 locales × 1.2× expansion = ~780K
LLM cost · OpenAI: GPT-4o pass-through~$13.49
(~2.3M × $2.5 + ~780K × $10) / 1M
Lingo.dev infrastructure~$1.56
~780K output × $2 / 1M
Quality
AI reviews · $0.01 / run~$100.00
ceil(50,000 words × 10 locales / 500 words per request) × 10 reviewers = 10,000 runs × $0.01 per run
Engine subtotal~$115.55/ mo
Monthly estimate
Total
~$214.55
/ month
Account daily output tokens (all engines)~26K / ~5.0M plan cap
Plan subscription~$99.00
Engines (1 × $0.50)~$0.50
Translation across all engines~$15.05
Quality reviews across all engines~$100.00
How we calculate›
Per engine, per month
source_tokens = words × 1.3volume = source_tokens × locales
Words/month is the actual monthly translation volume — already accounts for re-translations and content updates.
1.3 tok/word — average tokens per English word. Non-Latin scripts push this 2–3× higher:
~1.3
English, Spanish, French, German, Italian, Portuguese
~2.0
Russian, Greek, Hebrew, Arabic
~2.5–3.0
Chinese, Japanese, Korean, Thai, Devanagari (Hindi, etc.)
Translation
input_tokens = volume × config_multiplieroutput_tokens = volume × 1.2llm_cost = (input × model.in + output × model.out) / 1Minfra = output × $2 / 1M  (output tokens only)daily_cap_usage = Σ engines.output / 30  (account-wide, output tokens only)
Config multiplier — every request also carries prompt + glossary + instructions + brand voice on top of the source:
1.5×
Minimal — source only
3.5×
Standard — glossary + instructions (default)
6.0×
Premium — full context
1.2× expansion — translated output is typically 10–30% longer than the source. Per target language:
+20–35%
German
+15–20%
French
+15–25%
Spanish, Portuguese, Italian
+10–30%
Russian
−10–20%
Chinese, Japanese, Korean (often shorter)
1.2× is a global average across typical European target locales.
Calibration source: estimated, pending measurement against engine_request_logs (input_tokens / word_count).
Quality AI reviews
requests = ceil(words × locales / 500 words/request)review_runs = requests × reviewers_per_enginereview_cost = review_runs × $0.01
500 words/request — average source chunk size per translation API call. Lingo.dev splits source content into chunks at sentence / element boundaries; 500 words is the typical chunk for documentation and UI content.
reviewers_per_engine — every AI reviewer (scorer) attached to the engine runs on every translation request. 2 reviewers × 500 requests = 1,000 review runs.
Flat per-run fee — the LLM cost behind each review is absorbed by Lingo.dev, not passed through.
Calibration source: estimated, pending measurement against avg(word_count) in engine_request_logs.
Total
total = plan_base + Σ engines × ($0.50 + translation + reviews)

All numbers above are approximate (~). Estimate assumes typical prompt overhead (glossary, instructions, brand voice). Actual bill varies ±30% with content density and pipeline configuration.

Language script matters: token counts shift significantly across writing systems. Non-Latin scripts (Chinese, Japanese, Korean, Arabic, Hebrew, Thai, Devanagari, etc.) can change the words-to-tokens ratio by 2–3×, and target-language expansion (e.g. English → German typically +20–30%) further shifts the output side.

Plataforma

API de localizaciónAPI de trabajos asíncronosMotores de localizaciónDetección de idiomaLingo.dev Platform MCPPrecios

Herramientas para desarrolladores

Lingo React MCPLingo CLILingo GitHub ActionLingo React Compiler
Alpha

Recursos

DocumentaciónLabsGuíasRegistro de cambiosIdiomasModelos LLM

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