W25 – Sugestões do engine de localização: avaliações por IA com pontuação baixa propõem edições no glossário, na instrução ou na voz da marca

Sugestões do engine de localização são edições concretas em um engine de localização — uma entrada de glossário, uma instrução ou uma mudança na voz da marca — propostas pela plataforma com base nos próprios pareceres do avaliador de IA. Quando a revisão de uma tradução volta com pontuação baixa, a plataforma sugere uma edição específica no glossário, nas instruções ou na voz da marca do engine de localização, com a justificativa anexada. Aplicar grava a edição no engine de localização, e a próxima tradução já é executada com a correção em vigor. Dispensar descarta a sugestão.

Um botão de sugestões automáticas na aba de Revisões do engine de localização executa a análise em segundo plano — uma sequência de pontuações baixas gera sugestões silenciosamente na aba Sugestões, além de uma notificação.

As sugestões também podem ser acessadas via código pela API de Sugestões do engine de localização. Feedback em texto livre — "o texto em alemão soa rígido demais", "pare de traduzir o nome do produto" — entra pelo mesmo caminho e retorna o mesmo tipo de sugestão estruturada, com endpoints para listar, aplicar e dispensar.

Cache de prompts: traduções repetidas ficam mais rápidas e mais baratas#

As partes estáveis de cada prompt de tradução — o prompt do sistema, as instruções do engine de localização e a voz da marca — não mudam entre solicitações para o mesmo engine de localização e idioma. Agora, elas reaproveitam o cache de prompts do provedor de LLM como tokens de cache, cobrados por uma fração da taxa normal de tokens de entrada — e esse desconto é repassado para o custo por solicitação em cada chamada. O glossário por solicitação e o texto de entrada continuam sendo enviados do zero. Leituras e gravações de cache aparecem como campos próprios no detalhamento de consumo de cada tradução e como séries separadas no gráfico de consumo de tokens.

Também disponível#

• Controle de comprimento do conteúdo — uma nova etapa opcional de pipeline que reescreve traduções para caber em um limite de coluna — um teto fixo, a largura do texto de origem ou uma faixa de tolerância em torno disso — para evitar que o texto traduzido estoure notificações, botões ou layouts compactos.
• Campo context em solicitações de localização — uma dica opcional no nível do payload (superfície do produto, público, objetivo) que o LLM lê junto com a entrada. Complementa o campo hints por chave para orientações pontuais que não fazem parte da configuração do engine de localização.
• Preferências de notificação agora separadas em controles independentes no app e por e-mail para cada tipo de notificação.