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LLMコストはマークアップなし。インフラは $2/MTok から。どのプランでもプラットフォームの全機能をご利用いただけます。

Mistral AIFreenetEdyoucatedSolanaLaurelCal.comTruelyMistral AIFreenetEdyoucatedSolanaLaurelCal.comTruely
サンドボックス
従量課金
検証・評価向け
今すぐ構築を始める
Production
基本料金 + 従量課金
本番運用やマルチテナント利用向け
Productionにアップグレード
エンタープライズ
カスタム
人によるレビュー、コンプライアンス、専用サポート
デモを予約
利用量
基本料金$0$99/moカスタム
エンジン$0.50/engine/mo$0.50/engine/moカスタム
LLMコスト実費、マークアップなし実費、マークアップなし実費、マークアップなし
Lingo.devインフラ$2/MTok$2/MTokカスタム
スループット100K tok/day5M tok/day無制限
品質AI評価実行数$0.01/run$0.01/runカスタム
請求方式クレジット、自動リロードクレジット、自動リロード年次契約
プラットフォーム
エンジン無制限無制限無制限
エンジンプロビジョニングAPIはいはいはい
エンジン単位の利用量トラッキングはいはいはい
シート無制限無制限無制限
用語集無制限無制限無制限
ブランドボイス無制限無制限無制限
指示無制限無制限無制限
連携GitHub、GitLab、BitbucketGitHub、GitLab、Bitbucket上記すべて + Jira
データ保持7日間30日間カスタム
API
同期 + 非同期APIはいはいはい
管理API / MCPはいはいはい
Webhooksはいはいはい
ガバナンスと品質
設定可能な非同期パイプラインはい
ローカライズ前のAI編集はい
Human-in-the-loop レビューはい
ローカライズ後の人によるレビュー単語単位、マークアップなし
ローカライズ後のAI評価はい
逆翻訳チェックはい
レポート
翻訳ログと品質スコアはいはいはい
包括的なガバナンスレポートはい
モデル別LLMコストレポートはい
用語集カバレッジと変更率はい
サポート
コミュニティはいはいはい
メールはいはい
専用Slackはい
専任アカウントマネージャーはい
セキュリティとコンプライアンス
SOC 2 Type IIはいはいはい
SSOはい
役割と権限（RBAC）はい
個人用・サービス用APIキーはい
BYOK（bring your own keys）はい
データレジデンシー（EU / US）はい
稼働率SLA99.99%
監査ログはい
今すぐ構築を始めるProductionにアップグレードデモを予約
“Lingo.dev を導入してから、エンジニアはローカライゼーションを意識する必要すらありません。機能開発に集中するだけで、36言語への翻訳が自動で進みます。”
Keith Williams

Keith Williams

Cal.com エンジニアリング責任者

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.

プラットフォーム

ローカライゼーション API非同期ジョブ APIローカライゼーションエンジン言語検出Lingo.dev Platform MCP料金

開発者ツール

Lingo React MCPLingo CLILingo GitHub ActionLingo React Compiler
Alpha

リソース

ドキュメントLabsガイド変更履歴言語LLMモデル

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