Claude, GPT-6, Gemini और DeepL, चारों आपकी Django .po फ़ाइलों का अच्छा अनुवाद कर सकते हैं। सितंबर 2026 में जो अंतर मायने रखते हैं, वे हैं कीमत, आप कौन-सा मॉडल टियर चुनते हैं, और क्या आप प्रोजेक्ट का संदर्भ (context) साथ भेज सकते हैं। यह तुलना हर प्रदाता के मौजूदा मॉडल, WMT अनुवाद benchmark के असली नतीजे, और हर विकल्प से एक सामान्य Django प्रोजेक्ट का अनुवाद करने की लागत को कवर करती है।
यहाँ बताया गया हर मॉडल TranslateBot के साथ काम करता है, चाहे LiteLLM के ज़रिए हो या बिल्ट-इन DeepL प्रदाता के ज़रिए। अगर आप पहली बार Django अनुवाद सेट अप कर रहे हैं, तो प्रदाता चुनने से पहले Django localization की पूरी गाइड में सेटअप देख लें।
स्रोतों के बारे में एक नोट: हमने इन मॉडल संस्करणों पर अपना खुद का benchmark नहीं चलाया है। नीचे दिए गए गुणवत्ता संबंधी दावे WMT shared tasks और एक बड़े इंडस्ट्री डेटासेट से लिए गए हैं, और सबके लिंक दिए गए हैं। कीमतें 26 सितंबर 2026 तक हर वेंडर के pricing पेज से ली गई हैं।
संक्षिप्त जवाब
| अगर आप चाहते हैं... | इस्तेमाल करें |
|---|---|
| सबसे सस्ता अच्छा विकल्प | gpt-6-luna |
| प्रति डॉलर सबसे अच्छी गुणवत्ता | claude-sonnet-5 या gpt-6-sol |
| लॉन्च या मार्केटिंग कॉपी के लिए सर्वोच्च गुणवत्ता | claude-opus-5-5 |
| शून्य बजट | Gemini के free tier पर gemini/gemini-3.5-flash-lite |
| LLM बिल्कुल नहीं, या आप पहले से DeepL का भुगतान करते हैं | DeepL |
TranslateBot का डिफ़ॉल्ट gpt-6-luna है, इसलिए जो प्रोजेक्ट कोई मॉडल सेट नहीं करता, वह पहले से ही सबसे सस्ता अच्छा विकल्प इस्तेमाल करता है।
Benchmark क्या कहते हैं
मशीन अनुवाद का सबसे सख़्त मूल्यांकन सालाना WMT shared task है। पेशेवर annotators हर सबमिट किए गए सिस्टम के आउटपुट को रेट करते हैं, और नतीजे एक अकेली रैंकिंग के बजाय गुणवत्ता clusters के रूप में आते हैं।
WMT24: Claude 3.5 Sonnet जीता
WMT24 General MT task में Claude 3.5 Sonnet कुल मिलाकर सबसे अच्छा सिस्टम रहा और 11 में से 9 भाषा जोड़ियों में जीता। यह पहली बार था जब किसी सामान्य-उद्देश्य LLM ने प्रतियोगिता के हर समर्पित अनुवाद सिस्टम को हराया।
WMT25: Gemini 2.5 Pro जीता
WMT25 में Gemini 2.5 Pro 16 में से 14 भाषा जोड़ियों में शीर्ष cluster में रहा। मानव संदर्भ अनुवाद (human reference translations) उन 15 जोड़ियों में से केवल 6 में शीर्ष cluster में पहुँचे जिनमें वे मौजूद थे। आयोजकों के अनुसार यह "the stylistic or lexical preferences of the annotators" (annotators की शैलीगत या शाब्दिक पसंद) को दर्शा सकता है, लेकिन दिशा साफ़ है: frontier LLM अब इन परीक्षणों में पेशेवर मानव संदर्भों की बराबरी करते हैं या उनसे आगे निकलते हैं।
WMT26: अभी प्रकाशित नहीं
WMT26 का आयोजन 28–29 अक्टूबर 2026 को बुडापेस्ट में होगा। findings paper अभी जारी नहीं हुआ है, और आयोजक प्रारंभिक रैंकिंग प्रकाशित नहीं कर रहे हैं। जब यह आएगा, हम यह लेख अपडेट करेंगे।
प्रोडक्शन डेटा क्या कहता है
Alconost ने मई 2026 में 85 भाषा जोड़ियों में असली क्लाइंट प्रोजेक्ट्स से 5,632 गुणवत्ता मूल्यांकन प्रकाशित किए। उनके quality index में Gemini को 77.7, Claude को 75.6, GPT को 73.1 और DeepL को 70.8 मिले। वे केवल वेंडर बताते हैं, मॉडल संस्करण नहीं, और इसे इंडस्ट्री benchmark के बजाय अपने सैंपल का विवरण कहते हैं। इन अंतरों को छोटा मानें।
LLM अब भी कहाँ पीछे रह जाते हैं
कम संसाधन वाली भाषाएँ कमज़ोर कड़ी हैं। एक अध्ययन में, LLM द्वारा English-से-Khmer अनुवाद ने XCOMET पर 39.10 स्कोर किया, जबकि Google Translate ने 65.88। अगर आप Khmer, Lao या Burmese को लक्ष्य बना रहे हैं, तो ध्यान से परीक्षण करें और किसी मूल भाषी से समीक्षा करवाएँ।
स्वचालित स्कोर भी भ्रामक हो सकते हैं। 0.86 COMET स्कोर वाले एक segment में एक गंभीर ग़लतफ़हमी निकली जब पेशेवरों ने उसकी समीक्षा की। Benchmark शुरुआती बिंदु हैं, किसी मूल भाषी पाठक का विकल्प नहीं।
मौजूदा मॉडल
Anthropic Claude
| मॉडल | इनपुट / आउटपुट प्रति 1M tokens | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
claude-haiku-4-5 |
$1 / $5 | सबसे तेज़, सबसे सस्ता Claude |
claude-sonnet-5 |
$2 / $10 | अनुवाद के लिए सबसे अच्छा संतुलन |
claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | Anthropic का सुझाया गया डिफ़ॉल्ट मॉडल |
claude-fable-5-1 |
$10 / $50 | लंबे reasoning कार्यों के लिए बना, UI strings के लिए ज़रूरत से ज़्यादा |
स्रोत: Claude models overview।
Claude की ताक़त हमेशा ऐसे अनुवाद रहे हैं जो ऐसे पढ़े जाते हैं मानो लक्ष्य भाषा में ही लिखे गए हों, और यह TRANSLATING.md फ़ाइल में दिए गए tone और शब्दावली के नियमों का बारीकी से पालन करता है। Sonnet 5 की कीमत प्रति token उस Sonnet 4.5 से कम है जिसकी जगह इसने ली, इसलिए शुरुआत इसी से करें।
OpenAI
| मॉडल | इनपुट / आउटपुट प्रति 1M tokens | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
gpt-6-luna |
$0.10 / $0.50 | सबसे सस्ता मौजूदा मॉडल |
gpt-6-sol |
$2 / $10 | मध्यम टियर, Sonnet 5 जितनी ही कीमत |
gpt-6-astra |
$10 / $50 | फ़्लैगशिप, अनुवाद के लिए शायद ही कभी ज़रूरी |
gpt-4o-mini |
$0.15 / $0.60 | TranslateBot का पिछला डिफ़ॉल्ट, अब भी उपलब्ध |
स्रोत: OpenAI API pricing।
gpt-4o-mini और gpt-4o को बंद करने की कोई योजना नहीं है, लेकिन OpenAI कुछ तारीख़ वाले GPT-4o snapshots हटा रहा है (deprecations page के अनुसार gpt-4o-2024-05-13 23 अक्टूबर 2026 को हटेगा)। अगर आपने कोई तारीख़ वाला snapshot पिन किया है, तो वह सूची जाँच लें।
Google Gemini
| मॉडल | इनपुट / आउटपुट प्रति 1M tokens | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
gemini/gemini-3.5-flash-lite |
$0.30 / $2.50 | Google इसके इच्छित उपयोगों में अनुवाद को शामिल करता है |
gemini/gemini-3.8-flash |
$0.75 / $3.75 | Google का सुझाया गया मॉडल; 1 जनवरी 2027 को कीमत दोगुनी होगी |
gemini/gemini-3.1-pro-preview |
$2 / $12 | केवल preview, अभी कोई स्थिर 3.x Pro नहीं |
स्रोत: Gemini models, Gemini pricing।
Gemini ने WMT25 जीता और Alconost डेटा में सबसे ऊपर है, इसलिए यह आपकी shortlist में जगह पाने का हक़दार है। यहाँ यह एकमात्र प्रदाता भी है जिसका free tier लगातार उपलब्ध है: ऊपर के दोनों Flash मॉडल rate limits के साथ मुफ़्त इस्तेमाल किए जा सकते हैं, और Google free-tier डेटा का उपयोग अपने उत्पादों को बेहतर बनाने के लिए कर सकता है। Gemini 2.5 मॉडल अब केवल उन्हीं प्रोजेक्ट्स के लिए खुले हैं जो पहले से उनका इस्तेमाल कर रहे थे, इसलिए नए प्रोजेक्ट्स को 3.5 Flash-Lite या 3.8 Flash से शुरू करना चाहिए।
DeepL
DeepL अब अपनी सभी भाषाओं के लिए अगली पीढ़ी का LLM मॉडल चलाता है (API में model_type=quality_optimized), और यह 100+ भाषाओं का समर्थन करता है।
2026 में प्लान बदल गए। नए साइन-अप को Developer प्लान मिलता है: 1 million अक्षरों का एक बार का क्रेडिट, न कि पुराना हर महीने 500,000 अक्षर। उसके बाद, Growth की कीमत सालाना बिलिंग पर €23.80 प्रति माह है, जिसमें प्रति वर्ष 12 million अक्षर शामिल हैं, और हर अतिरिक्त million अक्षरों के लिए €22 लगते हैं (VAT सहित EU कीमतें; देखें DeepL API plans)।
DeepL ने style rules, custom instructions और प्रति request अधिकतम 5 glossaries भी जोड़ी हैं। ये मदद करते हैं, लेकिन ये अब भी TRANSLATING.md फ़ाइल से ज़्यादा सीमित हैं, जो सादी भाषा में आपके उत्पाद, आपके दर्शकों और आपकी पसंदीदा शब्दावली का वर्णन कर सकती है।
आमने-सामने तुलना
| Claude | GPT-6 | Gemini | DeepL | |
|---|---|---|---|---|
| Benchmark रिकॉर्ड | WMT24 जीता | कोई WMT जीत नहीं | WMT25 जीता, Alconost में शीर्ष | Alconost डेटा में सबसे नीचे |
| सबसे सस्ता मौजूदा मॉडल (इनपुट / आउटपुट प्रति 1M) | $1 / $5 | $0.10 / $0.50 | $0.30 / $2.50 | €22 प्रति 1M अक्षर |
TRANSLATING.md संदर्भ |
हाँ | हाँ | हाँ | नहीं |
| Glossaries / style नियम | TRANSLATING.md के ज़रिए |
TRANSLATING.md के ज़रिए |
TRANSLATING.md के ज़रिए |
नेटिव API फ़ीचर |
| मुफ़्त उपयोग | कोई नहीं | कोई नहीं | rate limits के साथ free tier | एक बार 1M अक्षर |
| TranslateBot सेटअप | LiteLLM | LiteLLM | LiteLLM | [deepl] extra |
एक Django प्रोजेक्ट की लागत कितनी है
एक मध्यम आकार का Django प्रोजेक्ट लें: 500 strings, लगभग 10,000 शब्द, 5 भाषाओं में अनुवादित। हम प्रति भाषा लगभग 15,000 इनपुट tokens (strings और TranslateBot का prompt) और 20,000 आउटपुट tokens मानते हैं, क्योंकि ज़्यादातर भाषाओं में English से ज़्यादा tokens लगते हैं।
| मॉडल | अनुमानित लागत |
|---|---|
gpt-6-luna |
~$0.06 |
gpt-4o-mini |
~$0.07 |
gemini/gemini-3.5-flash-lite |
~$0.27 |
gemini/gemini-3.8-flash |
~$0.43 |
claude-haiku-4-5 |
~$0.58 |
claude-sonnet-5 / gpt-6-sol |
~$1.15 |
claude-opus-5-5 |
~$2.30 |
| DeepL (~300,000 अक्षर) | एक बार के क्रेडिट में आ जाता है, या Growth की overage दर पर ~€6.60 |
ये आँकड़े अनुमान हैं। जवाब देने से पहले reasoning करने वाले मॉडल, जैसे Claude Opus 5.5, उस reasoning का बिल आउटपुट tokens के रूप में लेते हैं, इसलिए उनकी लागत तालिका में दिखाई गई राशि से ज़्यादा हो सकती है। पहले रन के बाद, TranslateBot केवल नई या बदली हुई strings का अनुवाद करता है, इसलिए बाद के रन आम तौर पर ज़्यादा से ज़्यादा कुछ सेंट के होते हैं।
कौन-सा चुनें
claude-sonnet-5 या gpt-6-sol से शुरू करें अगर गुणवत्ता मायने रखती है और आपको पूरे प्रोजेक्ट के एक रन के लिए लगभग एक डॉलर देने में कोई आपत्ति नहीं है। Claude का benchmark रिकॉर्ड बेहतर है (Claude 3.5 Sonnet ने WMT24 जीता था), हालाँकि ठीक इन्हीं संस्करणों के लिए अभी कोई WMT नतीजे मौजूद नहीं हैं। दोनों की कीमत एक जैसी है।
gpt-6-luna का इस्तेमाल करें साइड प्रोजेक्ट्स, आंतरिक टूल्स, या ऐसे पहले ड्राफ़्ट के लिए जिसकी आप वैसे भी समीक्षा करेंगे। उदाहरण वाले प्रोजेक्ट के लिए लगभग छह सेंट पर, लागत व्यावहारिक रूप से शून्य है।
Gemini आज़माएँ अगर आप कई भाषाओं में अनुवाद करते हैं या आपके पास कोई बजट नहीं है। इसने WMT25 जीता, Alconost डेटा में सबसे अच्छा स्कोर किया, और 3.5 Flash-Lite paid tier पर सस्ता और free tier पर मुफ़्त है।
DeepL का इस्तेमाल करें अगर आपकी कंपनी के पास पहले से DeepL का अनुबंध है, या आप नेटिव glossaries वाला समर्पित MT चाहते हैं। पुराने मासिक free tier के बिना, यह अब शून्य-बजट प्रोजेक्ट्स के लिए अपने-आप चुना जाने वाला विकल्प नहीं रहा।
भाषा के हिसाब से प्रदाता मिलाएँ। आप यूरोपीय भाषाओं के लिए एक मॉडल और Japanese या Korean के लिए दूसरा इस्तेमाल कर सकते हैं। हर प्रदाता के लिए translate कमांड एक बार चलाएँ, हर बार अलग लक्ष्य भाषाओं के लिए, और रनों के बीच TRANSLATEBOT_MODEL और TRANSLATEBOT_API_KEY बदलें।
TranslateBot में प्रदाता कैसे बदलें
प्रदाता बदलने का मतलब है अपनी settings.py में दो सेटिंग्स बदलना:
import os
# Claude Sonnet 5
TRANSLATEBOT_MODEL = "claude-sonnet-5"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
# GPT-6 Luna
TRANSLATEBOT_MODEL = "gpt-6-luna"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Gemini 3.5 Flash-Lite
TRANSLATEBOT_MODEL = "gemini/gemini-3.5-flash-lite"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
# DeepL
TRANSLATEBOT_PROVIDER = "deepl"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("DEEPL_API_KEY")
DeepL के लिए, आपको DeepL extra भी चाहिए:
uv add --dev translatebot-django[deepl]
अपनी सेटिंग्स बदले बिना किसी एक रन के लिए उसी प्रदाता का दूसरा मॉडल आज़माने के लिए, --llm-model का इस्तेमाल करें। TRANSLATEBOT_API_KEY अब भी इस्तेमाल होता है, इसलिए मॉडल आपकी key के प्रदाता से मेल खाना चाहिए:
python manage.py translate --target-lang ja --llm-model gpt-6-sol
व्यावहारिक सुझाव
एक branch पर तुलना करें। --dry-run मॉडल को कॉल नहीं करता, इसलिए असली आउटपुट की तुलना करने के लिए, किसी अस्थायी branch पर दोबारा अनुवाद करें और diff पढ़ें:
git switch -c try-gpt-6-sol
python manage.py translate --target-lang nl --overwrite --llm-model gpt-6-sol
git diff -- '*.po'
बड़े मॉडल पर पैसे खर्च करने से पहले एक TRANSLATING.md लिखें। शब्दावली और tone से जुड़े निर्देश ("translate 'cart' as 'Warenkorb'", "use informal 'du' in German") अक्सर वह समस्या ठीक कर देते हैं जो मॉडल की गुणवत्ता की समस्या जैसी दिखती थी।
किसी मूल भाषी से एक सैंपल जँचवाएँ। Benchmark औसत मापते हैं। आपका checkout पेज strings का एक ख़ास सेट है।
Gemini की कीमत में बदलाव पर नज़र रखें। Gemini 3.8 Flash की कीमत 1 जनवरी 2027 को दोगुनी हो जाएगी। यह अनुवाद के लिए तब भी सस्ता रहेगा, लेकिन अपने अनुमान अपडेट कर लें।
निष्कर्ष
Claude ने WMT24 जीता, Gemini ने WMT25 जीता, और 2026 में शीर्ष प्रदाताओं के बीच का अंतर छोटा है। ज़्यादातर Django प्रोजेक्ट्स के लिए व्यावहारिक चुनाव गुणवत्ता के लिए claude-sonnet-5 या gpt-6-sol और लागत के लिए gpt-6-luna के बीच है, जिसमें Gemini एक मज़बूत विकल्प और सबसे अच्छा मुफ़्त विकल्प है। DeepL अब भी अच्छा है, लेकिन नए खातों को अब मासिक free tier नहीं मिलता। TranslateBot इनके बीच स्विच करने को सिर्फ़ एक सेटिंग बदलने जितना आसान बना देता है।
प्रदाता चुन लेने के बाद, अपना Django अनुवाद workflow ऑटोमेट करें ताकि नई strings फिर कभी जमा न हों।