Modelos LLM
Todos os motores de localização da Lingo.dev usam modelos LLM para gerar traduções. Escolhe que modelo gere cada par de idiomas, configura fallbacks para garantir fiabilidade e usa idiomas wildcard para definir predefinições — tudo isto sem ter de gerir chaves de API nem contas de fornecedores.
Modelos disponíveis#
A Lingo.dev dá-lhe acesso a mais de 400 modelos dos principais fornecedores, numa única plataforma:
| Fornecedor | Modelos em destaque |
|---|---|
| OpenAI | GPT-5, GPT-4o, o1 |
| Anthropic | Claude Opus, Claude Sonnet, Claude Haiku |
| Gemini 3, Gemini 2 | |
| Meta | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B |
| Mistral | Mistral Large, Mixtral |
| DeepSeek | DeepSeek V3 |
O catálogo completo de modelos — incluindo os tamanhos das janelas de contexto — está disponível na página Modelos LLM.
Sem necessidade de contas de fornecedor
Não precisa de chaves de API de fornecedores individuais. A Lingo.dev trata da autenticação, da faturação e do encaminhamento para todos os modelos através de 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 motor de localização.
| Campo | Descrição |
|---|---|
| Fornecedor | O fornecedor do modelo (por exemplo, openai, anthropic, google) |
| Modelo | O modelo específico (por exemplo, gpt-5, 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 motor recebe um pedido de tradução, seleciona a configuração correspondente mais específica com base nos idiomas de origem e de destino.
Predefinições e personalização#
Desde 2023, a equipa da Lingo.dev tem investigado que modelos produzem as melhores traduções para cada par de idiomas. Quando é criado um novo motor de localização, este já vem pré-configurado com predefinições de modelo sensatas — modelos principais e fallbacks selecionados com base nessa investigação, otimizados para garantir qualidade tanto em idiomas mais comuns como em idiomas com menos recursos. A maioria das equipas não precisará de alterar nada.
Estas predefinições foram concebidas para funcionar bem desde o primeiro momento. Pode editar qualquer configuração de modelo, trocar de fornecedor, adicionar fallbacks ou substituir pares de idiomas específicos pelos modelos que preferir — mas as predefinições já refletem o que verificámos funcionar melhor em centenas de pares de idiomas. A configuração de modelos do motor está totalmente sob o seu controlo.
Modelos de fallback#
Os LLM evoluem depressa — surgem novos modelos todas as semanas, as capacidades melhoram a cada geração e os preços descem à medida que a concorrência se intensifica. Mas essa rapidez tem um custo: indisponibilidades dos fornecedores, limites de taxa, alterações nos filtros de conteúdo e descontinuação de modelos são ocorrências normais. Um pipeline de localização em produção que dependa de um único modelo é um pipeline que, mais cedo ou mais tarde, vai falhar.
O motor de localização da Lingo.dev foi criado de raiz para workflows de tradução de nível empresarial. Cada par de idiomas suporta um modelo de fallback — se o modelo principal falhar, o motor tenta automática e transparentemente o modelo de fallback seguinte, sem qualquer intervenção e sem que pedidos falhados cheguem aos seus utilizadores.
Como funciona a ordem dos fallbacks#
O motor ordena as configurações disponíveis por especificidade e, depois, por prioridade:
- Especificidade do idioma de destino — um idioma de destino exato tem prioridade sobre o wildcard
* - Especificidade do idioma de origem — um idioma de origem exato tem prioridade sobre o wildcard
* - Prioridade — predefinição, depois fallback
Exemplo#
Considere estas configurações para um motor:
| Origem | Destino | Modelo | Prioridade |
|---|---|---|---|
en | de | GPT-5 | Predefinição |
en | de | Claude Sonnet | Fallback |
* | de | Gemini 3 | Predefinição |
* | * | GPT-4o | Predefinição |
Um pedido para traduzir en → de tenta os modelos por esta ordem:
- GPT-5 - correspondência exata, predefinido
- Claude Sonnet — correspondência exata, fallback
- Gemini 3 - origem com wildcard, destino exato, predefinido
- GPT-4o - wildcard em ambos, predefinido
Um pedido de tradução de fr → de ignora os dois primeiros (a origem não corresponde) e começa no Gemini 3.
Rastreio de fallbacks
Quando um modelo de fallback trata um pedido, o motor regista-o no histórico de pedidos. Monitorize o consumo de fallbacks em Reports para identificar modelos principais pouco fiáveis.
Idiomas wildcard#
Defina o idioma de origem ou de destino como * para criar configurações predefinidas que se aplicam quando não existe nenhuma configuração específica para esse idioma.
Padrões comuns:
| Origem | Destino | Modelo | Objetivo |
|---|---|---|---|
* | * | GPT-5 | Predefinição global para qualquer par de idiomas |
en | * | Claude Sonnet | Predefinição para todas as traduções com origem em inglês |
* | ja | GPT-4o | Usar um modelo específico para destinos em japonês |
en | de | Mistral Large | Substituir a predefinição para este par específico |
As configurações específicas têm sempre prioridade sobre as configurações wildcard. Use wildcards para definir predefinições sensatas e, depois, substitua-as nos pares de idiomas que exijam tratamento especial.
Gerir configurações de modelo via MCP#
Se utilizar o servidor MCP da Lingo.dev, o seu assistente de programação com IA pode configurar modelos diretamente:
"Set GPT-5 as the primary model for English to German,
with Claude Sonnet as fallback.""Add a catch-all model config using GPT-4o for
all locale pairs."