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Pague apenas pelo que usa.

Custos de LLM sem qualquer margem. Desde $2/MTok para infraestrutura. Plataforma completa em todos os planos.

Mistral AIFreenetEdyoucatedSolanaLaurelCal.comTruelyMistral AIFreenetEdyoucatedSolanaLaurelCal.comTruely
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Produção
Base + consumo
Para produção e utilização multi-tenant
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Enterprise
Personalizado
Revisão humana, conformidade e suporte dedicado
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Consumo
Preço base$0$99/mêsPersonalizado
Motores$0.50/motor/mês$0.50/motor/mêsPersonalizado
Custo de LLMAo preço de custo, sem margemAo preço de custo, sem margemAo preço de custo, sem margem
Infraestrutura da Lingo.dev$2/MTok$2/MTokPersonalizado
Débito100 mil tok/dia5 M tok/diaIlimitado
Execuções de avaliação por IA de qualidade$0.01/execução$0.01/execuçãoPersonalizado
FaturaçãoCréditos, recarga automáticaCréditos, recarga automáticaContrato anual
Plataforma
MotoresIlimitadoIlimitadoIlimitado
API de aprovisionamento de motoresSimSimSim
Acompanhamento do consumo por motorSimSimSim
LugaresIlimitadoIlimitadoIlimitado
GlossárioIlimitadoIlimitadoIlimitado
voz da marcaIlimitadoIlimitadoIlimitado
InstruçõesIlimitadoIlimitadoIlimitado
IntegraçõesGitHub, GitLab, BitbucketGitHub, GitLab, BitbucketTudo + Jira
Retenção de dados7 dias30 diasPersonalizado
APIs
API síncrona + assíncronaSimSimSim
API de gestão / MCPSimSimSim
WebhooksSimSimSim
Governação e qualidade
Pipeline assíncrono configurávelSim
Edição por IA antes da localizaçãoSim
Revisão human-in-the-loopSim
Revisão humana após a localizaçãoPor palavra, sem margem
Avaliação por IA após a localizaçãoSim
Verificação de retrotraduçãoSim
Relatórios
Registos de tradução e pontuações de qualidadeSimSimSim
Relatórios completos de governaçãoSim
Relatórios de custos de LLM por modeloSim
Cobertura do glossário e taxas de alteraçãoSim
Suporte
ComunidadeSimSimSim
E-mailSimSim
Slack dedicadoSim
Gestor de conta dedicadoSim
Segurança e conformidade
SOC 2 Type IISimSimSim
SSOSim
Perfis e permissões (RBAC)Sim
Chaves de API pessoais e de serviçoSim
BYOK (traga as suas próprias chaves)Sim
Residência de dados (UE / EUA)Sim
SLA de disponibilidade99.99%
Registos de auditoriaSim
Começar a criarMudar para ProduçãoMarcar uma demonstração
“Agora, com a Lingo.dev, os nossos engenheiros já nem pensam em localização. Limitam-se a criar funcionalidades, e as traduções acontecem automaticamente em 36 idiomas.”
Keith Williams

Keith Williams

Diretor de Engenharia na Cal.com

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.

Plataforma

API de LocalizaçãoAPI de Tarefas AssíncronasMotores de LocalizaçãoDeteção de IdiomaLingo.dev Platform MCPPreços

Ferramentas para Programadores

Lingo React MCPLingo CLILingo GitHub ActionLingo React Compiler
Alpha

Recursos

DocumentaçãoLabsGuiasChangelogIdiomasModelos LLM

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