ローカライゼーションエンジンの提案とは、プラットフォームが独自のAI評価者の判定結果をもとに提示する、ローカライゼーションエンジンへの具体的な改善案です。たとえば、用語集の項目、指示、またはブランドボイスの変更などが含まれます。翻訳のレビュー結果が低い場合、プラットフォームはその理由とあわせて、ローカライゼーションエンジンの用語集、ルール、またはブランドボイスに対する具体的な修正案を提示します。適用を選ぶと、その内容がローカライゼーションエンジンに反映され、次回の翻訳から修正が反映された状態で実行されます。却下を選ぶと、その提案は取り下げられます。
ローカライゼーションエンジンの［レビュー］タブにある auto-suggestions トグルをオンにすると、分析がバックグラウンドで実行されます。低スコアの結果が出ると、提案が通知とともに［Suggestions］タブに自動で待機します。
提案は、Localization Engine Suggestions API を通じてコードから扱うこともできます。自由記述のフィードバック――「ドイツ語の文面が硬すぎる」「製品名を翻訳しないでください」――も同じ方法で送信でき、同じ種類の構造化された提案が返されます。あわせて、一覧取得、適用、破棄の各エンドポイントも利用できます。
プロンプトキャッシュ: 繰り返しの翻訳をより速く、より低コストに#
各翻訳プロンプトのうち固定的な部分――システムプロンプト、ローカライゼーションエンジンの指示、ブランドボイス――は、同じローカライゼーションエンジンとロケールに対するリクエスト間では変わりません。これらは現在、LLMプロバイダーのプロンプトキャッシュを cache tokens として再利用でき、通常の入力トークン単価の一部の料金で課金されます。その割引は、各呼び出しのリクエスト単位コストにも反映されます。リクエストごとの用語集と入力テキストは、引き続き毎回新しく送信されます。キャッシュの読み取りと書き込みは、各翻訳の使用量内訳にそれぞれ独立した項目として表示され、トークン消費チャートにも個別の系列として表示されます。
その他のリリース#
- コンテンツ長の制御 – 新しい任意のpipelineステップで、翻訳文を列幅の制約内に収まるよう書き換えます。固定上限、原文の幅、またはその前後の許容帯を基準にし、通知、ボタン、余白の少ないレイアウトでも翻訳文がはみ出さないようにします。
- ローカライズリクエストの
contextfield – 入力とあわせてLLMが参照する、ペイロードレベルの任意のヒント（プロダクトの画面、対象読者、目的）。ローカライゼーションエンジンの設定に含まれない単発のガイダンスとして、キーごとのhintsフィールドを補完します。 - 通知設定 が、通知タイプごとにアプリ内通知とメール通知を個別に切り替えられるトグルへと分かれました。
