Presentamos Lingo.dev v1.0

Todos los equipos de localización conocen el patrón. Los traductores que no conocen el producto fallan con los términos de marca. Los wrappers de LLM no tienen memoria entre solicitudes. Después de unas cuantas versiones, la terminología empieza a desviarse, y nadie se da cuenta, porque las puntuaciones holísticas de calidad marcan 0,95 y pasan a otra cosa.

Medimos esa brecha. Inyectar contexto del glosario en tiempo de inferencia reduce entre un 17 % y un 45 % los errores terminológicos en cinco proveedores de LLM y cinco idiomas europeos. A esto lo llamamos localización aumentada por recuperación (RAL). Los LLM han alcanzado el nivel de calidad necesario para la traducción en producción, pero solo con el pipeline de contexto adecuado. Sin él, cada solicitud aislada es una nueva oportunidad para que la terminología se desvíe. En Lingo.dev, después de ofrecer infraestructura de localización para traducir más de 200 millones de palabras para clientes como Mistral, Solana, SoSafe y Cal.com, construimos v1.0 en torno a ello.

Motor de localización#

Un motor de localización es una API de traducción con estado en Lingo.dev: una implementación de RAL que mantiene el contexto del dominio en todas las solicitudes. Configúralo una vez y úsalo en cualquier parte:

• Modelos: elige cualquier modelo del catálogo de OpenRouter. Ordena los modelos por idioma con cadenas de respaldo: cuando el modelo principal no esté disponible, el motor pasa al siguiente sin perder la solicitud.
• Glosario: asigna términos de origen a traducciones de destino para cada par de idiomas. El motor inyecta los términos coincidentes en cada solicitud. Cuando el motor de Cal.com se encuentra con "Workspace", el glosario lo resuelve antes de que el LLM genere un solo token, sin necesidad de formar a los traductores en el producto.
• Voz de marca: define el tono y el registro por idioma. Formal para contenido legal en alemán, conversacional para marketing en japonés, técnico para documentación en inglés.
• Instrucciones: define reglas por idioma para patrones concretos: reglas de elisión en francés, convenciones ortográficas en portugués, comillas alemanas, preferencias sobre anglicismos en italiano.

El motor tiene estado. Cada término del glosario, cada regla de voz de marca y cada instrucción se mantienen entre solicitudes. La primera traducción con un motor nuevo parte de cero contexto. La número mil se beneficia de todo lo que el equipo ha configurado desde el primer día. En flujos de trabajo de CI/CD basados en diffs, cada build vuelve a traducir solo lo que ha cambiado. Esa persistencia del motor es lo que evita la deriva terminológica, la misma que afecta tanto a traductores humanos como a wrappers de LLM sin estado.

Prueba las configuraciones en el playground antes de ponerlas en marcha. Prueba una cadena, compárala entre idiomas y pásala a producción cuando esté lista.

Cómo se integra#

Tres vías de integración. El mismo motor, el mismo contexto, la misma calidad:

CLI: apunta a tu repositorio y traduce todos los idiomas configurados con un solo comando:

npx lingo.dev@latest run

CI/CD: la integración con GitHub abre una pull request con las cadenas traducidas en cada push. Revisa las traducciones en el diff y haz merge cuando esté todo listo. Sin traspasos. Sin esperar a un equipo externo.

API: llama al motor directamente desde el código del backend:

curl -X POST https://api.lingo.dev/process/localize \
  -H "X-API-Key: $LINGO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "engineId": "eng_abc123",
    "sourceLocale": "en",
    "targetLocale": "es",
    "data": {
      "welcome": "Welcome to the future of payments",
      "cta": "Get started"
    }
  }'

Cada solicitud queda registrada: modelo utilizado, tokens consumidos, estado del respaldo, términos del glosario aplicados e instrucciones coincidentes. El panel de informes muestra el volumen de palabras, el consumo de tokens, los principales idiomas, la cobertura del glosario y las tasas de cambio, para que veas exactamente qué términos se están aplicando y dónde siguen existiendo lagunas de cobertura.

Libertad de modelo#

La coherencia terminológica no debería depender del proveedor de LLM que uses en cada momento. RAL separa la capa de consistencia —glosario, voz de marca, instrucciones— del modelo que ejecuta la traducción. El contexto enriquecido orienta a cualquier modelo hacia un resultado preciso para el dominio. Cambia GPT-5.4 por Claude Opus entre versiones sin reconfigurar ni un solo término del glosario.

Esta separación también elimina el bloqueo con un proveedor. Las API de traducción de modelos cerrados atan el glosario, las reglas de estilo y la terminología a un único proveedor. Una regresión del modelo implica abrir un ticket de soporte. Y si aparece un modelo mejor de otro proveedor, no puedes aprovecharlo. En Lingo.dev, el modelo es un parámetro de configuración: la capa de consistencia se mantiene independientemente del modelo que haya por debajo.

Cuando probamos cinco proveedores con la Ley de IA de la UE, Mistral con un glosario de 72 términos (MQM 0,940, donde 1,0 significa ausencia de errores) se acercó a la calidad en bruto de Google (0,938). La diferencia de coste es de un orden de magnitud. Un glosario bien construido reduce cuánta inteligencia necesita el modelo. A medida que los glosarios maduran, la plataforma señala cuándo un modelo más barato puede alcanzar el mismo umbral de calidad.

Evaluación de calidad#

Corregir la deriva terminológica es solo la mitad del problema. La otra mitad es que las métricas de calidad estándar ni siquiera pueden verla. Nuestra investigación descubrió que las puntuaciones holísticas de calidad de traducción —las que usan benchmarks y rankings— daban puntuaciones idénticas a las traducciones en bruto y a las traducciones reforzadas con glosario, mientras que la puntuación por dimensiones detectaba entre un 17 % y un 45 % menos de errores terminológicos. La brecha que cierra RAL es invisible para la métrica que utiliza el sector para medir la calidad de la traducción.

Un problema que no puedes medir es un problema que no puedes corregir. Lingo.dev v1.0 incluye evaluadores de IA: comprobaciones automáticas de calidad que evalúan cada traducción por dimensiones, no con una única cifra holística. Define criterios en lenguaje natural: "¿Se conservan todas las etiquetas HTML?" o "Valora la naturalidad para un hablante nativo". Un LLM independiente evalúa el resultado: si GPT-5.4 traduce, Claude Sonnet puntúa, eliminando el sesgo de la autoevaluación.

La evaluación entre modelos y por dimensiones detecta lo que las puntuaciones holísticas pasan por alto: términos alucinados, cambios de registro, placeholders rotos y la deriva terminológica que se acumula silenciosamente entre versiones.

Qué significa esto#

Si ya usas Lingo.dev: las herramientas CLI, CI/CD y MCP siguen funcionando como hasta ahora. v1.0 añade configuración del motor: selección de modelo, cadenas de respaldo, voz de marca, glosarios y evaluación de calidad. Todo por idioma. Todo desde el panel. Cero migración.

Si acabas de llegar a Lingo.dev: crea una cuenta gratuita de desarrollador y obtén un motor de localización preconfigurado. Tu primera build traducida en 4 minutos con la CLI, o intégralo mediante la API.

Tu próxima versión llegará a todos los idiomas con una terminología coherente. El glosario que construyas en la primera semana aplicará todos los términos de marca en todos los idiomas y en cada build: el coste de configuración se asume al principio, no se multiplica con cada traducción. Cuando un desarrollador cambia un párrafo, el pipeline de CI vuelve a traducir solo ese párrafo: mismo motor, mismo glosario, mismo umbral de calidad. La traducción deja de ser un traspaso. Se convierte en un paso del proceso de build.

Lingo.dev v1.0 está diseñado específicamente para equipos de ingeniería, responsables de localización y líderes de producto que necesitan que la localización funcione como infraestructura. Los equipos que prefieren coordinar traductores humanos mediante rondas manuales de revisión quizá encajen mejor con las plataformas de localización tradicionales.

Crea una cuenta gratuita de desarrollador para empezar o reserva una demo.

RAL es para la localización lo que RAG es para la generación. Lingo.dev v1.0 es donde lo pones en marcha.

Siguientes pasos#