Todos los motores de localización de Lingo.dev utilizan modelos LLM para generar traducciones. Tú eliges qué modelo se encarga de cada par de idiomas, configuras fallbacks para ganar fiabilidad y usas idiomas comodín para definir valores predeterminados, todo ello sin tener que gestionar claves API ni cuentas de proveedores.
Modelos disponibles#
Lingo.dev te da acceso a más de 400 modelos de todos los principales proveedores desde una única plataforma:
| Proveedor | Modelos destacados |
|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4 Turbo, o3, o4-mini |
| Anthropic | Claude Opus, Claude Sonnet, Claude Haiku |
| Gemini 2.0 Flash, Gemini Pro (hasta 1 M de tokens de contexto) | |
| Meta | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B |
| Mistral | Mistral Large, Mixtral |
| DeepSeek | DeepSeek V3 |
El catálogo completo de modelos, con el tamaño de sus ventanas de contexto, está disponible en la página Modelos LLM.
No necesitas cuentas de proveedores
No necesitas claves API de proveedores individuales. Lingo.dev se encarga de la autenticación, la facturación y el enrutamiento hacia todos los modelos mediante una infraestructura unificada.
Configuraciones de modelos#
Una configuración de modelo asigna un modelo concreto a un par de idiomas de origen y destino dentro de un motor de localización.
| Campo | Descripción |
|---|---|
| Proveedor | El proveedor del modelo (p. ej., openai, anthropic, google) |
| Modelo | El modelo concreto (p. ej., gpt-4o, claude-sonnet-4-5-20250514) |
| Idioma de origen | El idioma de origen, o * para cualquier origen |
| Idioma de destino | El idioma de destino, o * para cualquier destino |
Cuando el motor recibe una solicitud de traducción, selecciona la configuración coincidente más específica en función de los idiomas de origen y destino.
Valores predeterminados y personalización#
Desde 2023, el equipo de Lingo.dev investiga qué modelos ofrecen las mejores traducciones para cada par de idiomas. Cuando se crea un nuevo motor de localización, viene preconfigurado con valores predeterminados de modelo bien ajustados: modelos principales y fallbacks seleccionados a partir de esa investigación, optimizados para ofrecer calidad tanto en idiomas comunes como en idiomas con pocos 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, añadir fallbacks o sobrescribir pares de idiomas concretos con los modelos que prefieras, pero los valores predeterminados ya reflejan lo que hemos comprobado que funciona mejor en cientos de pares de idiomas. La configuración de modelos del motor está totalmente bajo tu control.
Modelos de fallback#
Los LLM evolucionan rápido: cada semana llegan nuevos modelos, sus capacidades mejoran con cada generación y los precios bajan a medida que se intensifica la competencia. Pero esa velocidad tiene un coste: las caídas de los proveedores, los límites de uso, los cambios en los filtros de contenido y la retirada de modelos son algo habitual. Una canalización de localización en producción que depende de un único modelo es una canalización que, tarde o temprano, acabará fallando.
El motor de localización de Lingo.dev está diseñado específicamente para flujos de trabajo de traducción listos para producción. Cada par de idiomas admite un modelo de fallback: si el modelo principal falla, el motor prueba automáticamente y de forma transparente el siguiente modelo de fallback, sin intervención manual y sin que las solicitudes fallidas lleguen a tus usuarios.
Cómo funciona el orden de fallback#
El motor ordena las configuraciones disponibles por especificidad y, después, por prioridad:
- Especificidad del idioma de destino - un idioma de destino exacto tiene prioridad sobre el comodín
* - Especificidad del idioma de origen - un idioma de origen exacto tiene prioridad sobre el comodín
* - Prioridad - predeterminado y después fallback
Ejemplo#
Dadas estas configuraciones de un motor:
| Origen | Destino | Modelo | Prioridad |
|---|---|---|---|
en | de | GPT-4o | Predeterminado |
en | de | Claude Sonnet | Fallback |
* | de | Gemini Flash | Predeterminado |
* | * | GPT-4o-mini | Predeterminado |
Una solicitud para traducir en → de prueba los modelos en este orden:
- GPT-4o - coincidencia exacta, predeterminado
- Claude Sonnet - coincidencia exacta, fallback
- Gemini Flash - origen comodín, destino exacto, predeterminado
- GPT-4o-mini - comodín en ambos, predeterminado
Una solicitud para traducir fr → de omite los dos primeros (el origen no coincide) y empieza por Gemini Flash.
Seguimiento de fallback
Cuando un modelo de fallback gestiona una solicitud, el motor lo registra en el log de solicitudes. Supervisa el uso de fallbacks en Reports para identificar modelos principales poco fiables.
Idiomas comodín#
Define el idioma de origen o de destino como * para crear configuraciones predeterminadas que se apliquen cuando no exista una configuración específica para ese idioma.
Patrones habituales:
| Origen | Destino | Modelo | Propósito |
|---|---|---|---|
* | * | GPT-4o | Valor predeterminado general para cualquier par de idiomas |
en | * | Claude Sonnet | Predeterminado para todas las traducciones con origen en inglés |
* | ja | GPT-4o | Usar un modelo concreto para destinos en japonés |
en | de | Mistral Large | Sobrescribir el valor predeterminado para este par concreto |
Las configuraciones específicas siempre tienen prioridad sobre las configuraciones con comodines. Usa comodines para definir valores predeterminados razonables y luego sobrescríbelos en los pares de idiomas que necesiten un tratamiento especial.
Gestionar configuraciones de modelos mediante MCP#
Si usas el servidor MCP de Lingo.dev, tu asistente de programación con IA puede configurar los modelos directamente:
"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."