Todo engine de localização da Lingo.dev usa modelos de LLM para gerar traduções. Você escolhe qual modelo cuida de cada par de idioma, configura fallbacks para mais confiabilidade e usa idiomas curinga para definir padrões — tudo isso sem precisar gerenciar chaves de API nem contas de provedores.
Modelos disponíveis#
A Lingo.dev oferece acesso a mais de 400 modelos dos principais provedores em uma única plataforma:
| Provedor | Modelos em destaque |
|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4 Turbo, o3, o4-mini |
| Anthropic | Claude Opus, Claude Sonnet, Claude Haiku |
| Gemini 2.0 Flash, Gemini Pro (com contexto de até 1M tokens) | |
| Meta | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B |
| Mistral | Mistral Large, Mixtral |
| DeepSeek | DeepSeek V3 |
O catálogo completo de modelos — com os tamanhos das janelas de contexto — está disponível na página Modelos de LLM.
Sem necessidade de contas em provedores
Você não precisa de chaves de API de provedores individuais. A Lingo.dev cuida da autenticação, da cobrança e do roteamento para todos os modelos em uma infraestrutura unificada.
Configurações de modelo#
Uma configuração de modelo atribui um modelo específico a um par de idioma de origem e destino dentro de um engine de localização.
| Campo | Descrição |
|---|---|
| Provedor | O provedor do modelo (por exemplo, openai, anthropic, google) |
| Modelo | O modelo específico (por exemplo, gpt-4o, claude-sonnet-4-5-20250514) |
| Idioma de origem | O idioma de origem, ou * para qualquer origem |
| Idioma de destino | O idioma de destino, ou * para qualquer destino |
Quando o engine recebe uma solicitação de tradução, ele seleciona a configuração correspondente mais específica com base nos idiomas de origem e destino.
Padrões e personalização#
Desde 2023, a equipe da Lingo.dev pesquisa quais modelos geram as melhores traduções para cada par de idiomas. Quando um novo engine de localização é criado, ele já vem pré-configurado com padrões de modelo bem definidos — modelos principais e fallbacks escolhidos com base nessa pesquisa, otimizados para qualidade tanto em idiomas comuns quanto em idiomas com poucos recursos. A maioria das equipes não vai precisar mudar nada.
Esses padrões foram pensados para funcionar bem desde o primeiro uso. Você pode editar qualquer configuração de modelo, trocar de provedor, adicionar fallbacks ou substituir pares de idiomas específicos pelos modelos que preferir — mas os padrões já refletem o que descobrimos funcionar melhor em centenas de pares de idiomas. A configuração de modelos do engine fica totalmente sob seu controle.
Modelos de fallback#
Os LLMs evoluem rápido — novos modelos são lançados toda semana, as capacidades melhoram a cada geração e os preços caem à medida que a concorrência aumenta. Mas essa velocidade tem um custo: indisponibilidades de provedores, limites de taxa, mudanças nos filtros de conteúdo e descontinuação de modelos fazem parte da rotina. Um pipeline de localização em produção que depende de um único modelo é um pipeline que, cedo ou tarde, vai falhar.
O engine de localização da Lingo.dev foi criado especificamente para workflows de tradução em nível de produção. Cada par de idiomas oferece suporte a um modelo de fallback — se o modelo principal falhar, o engine tenta automaticamente e de forma transparente o próximo modelo de fallback, sem exigir qualquer intervenção e sem deixar que solicitações com falha cheguem aos seus usuários.
Como funciona a ordem dos fallbacks#
O engine ordena as configurações disponíveis por especificidade e, depois, por prioridade:
- Especificidade do idioma de destino — um idioma de destino exato tem prioridade sobre o curinga
* - Especificidade do idioma de origem — um idioma de origem exato tem prioridade sobre o curinga
* - Prioridade — padrão, depois fallback
Exemplo#
Considere estas configurações de um engine:
| Origem | Destino | Modelo | Prioridade |
|---|---|---|---|
en | de | GPT-4o | Padrão |
en | de | Claude Sonnet | Fallback |
* | de | Gemini Flash | Padrão |
* | * | GPT-4o-mini | Padrão |
Uma solicitação para traduzir en → de tenta os modelos nesta ordem:
- GPT-4o — correspondência exata, padrão
- Claude Sonnet — correspondência exata, fallback
- Gemini Flash — origem curinga, destino exato, padrão
- GPT-4o-mini — origem e destino curinga, padrão
Uma solicitação para traduzir fr → de ignora os dois primeiros (a origem não corresponde) e começa com Gemini Flash.
Rastreamento de fallback
Quando um modelo de fallback atende uma solicitação, o engine registra isso no log da solicitação. Monitore o consumo de fallbacks em Reports para identificar modelos principais pouco confiáveis.
Idiomas curinga#
Defina o idioma de origem ou de destino como * para criar configurações padrão que se aplicam quando não houver uma configuração específica para aquele idioma.
Padrões comuns:
| Origem | Destino | Modelo | Finalidade |
|---|---|---|---|
* | * | GPT-4o | Padrão geral para qualquer par de idiomas |
en | * | Claude Sonnet | Padrão para todas as traduções com origem em inglês |
* | ja | GPT-4o | Usar um modelo específico para destinos em japonês |
en | de | Mistral Large | Substituir o padrão para este par específico |
Configurações específicas sempre têm prioridade sobre configurações com curinga. Use curingas para definir padrões bem ajustados e depois sobrescreva os pares de idiomas que exigem tratamento especial.
Gerenciando configurações de modelo via MCP#
Se você usa o servidor MCP da Lingo.dev, seu assistente de programação com IA pode configurar os modelos diretamente:
"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."