Claude vs GPT-6 vs Gemini vs DeepL voor Django-vertalingen (2026)

Claude, GPT-6, Gemini en DeepL kunnen je Django-.po-bestanden allemaal goed vertalen. De verschillen die er in september 2026 toe doen, zijn de prijs, welk modelniveau je kiest en of je projectcontext kunt meegeven. Deze vergelijking behandelt de huidige modellen van elke provider, wat de WMT-vertaalbenchmarks echt hebben gevonden en wat het kost om een typisch Django-project met elk ervan te vertalen.

Elk model hier werkt met TranslateBot, via LiteLLM of via de ingebouwde DeepL-provider. Zet je Django-vertalingen voor het eerst op? Dan legt de complete Django-lokalisatiegids de setup uit voordat je een provider kiest.

Een opmerking over bronnen: we hebben geen eigen benchmark gedraaid op deze modelversies. De uitspraken over kwaliteit hieronder komen uit de WMT shared tasks en één grote dataset uit de industrie, allemaal gelinkt. De prijzen komen van de prijspagina van elke leverancier, zoals ze er op 26 september 2026 bij stonden.

Kort antwoord

De standaard van TranslateBot is gpt-6-luna, dus een project dat geen model instelt gebruikt al de goedkoopste goede optie.

Wat de benchmarks zeggen

De grondigste evaluatie van machinevertaling is de jaarlijkse WMT shared task. Professionele annotators beoordelen de output van elk ingediend systeem, en de resultaten verschijnen als kwaliteitsclusters in plaats van één enkele ranglijst.

WMT24: Claude 3.5 Sonnet won

In de WMT24 General MT-taak was Claude 3.5 Sonnet het beste systeem overall en won het 9 van de 11 taalparen. Dat was de eerste keer dat een LLM voor algemeen gebruik elk gespecialiseerd vertaalsysteem in de competitie versloeg.

WMT25: Gemini 2.5 Pro won

Bij WMT25 belandde Gemini 2.5 Pro in het topcluster voor 14 van de 16 taalparen. Menselijke referentievertalingen haalden het topcluster maar in 6 van de 15 paren waarvoor ze beschikbaar waren. De organisatoren merken op dat dit "the stylistic or lexical preferences of the annotators" (de stilistische of lexicale voorkeuren van de annotators) kan weerspiegelen, maar de richting is duidelijk: frontier-LLM's evenaren of verslaan professionele menselijke referenties nu op deze tests.

WMT26: nog niet gepubliceerd

WMT26 vindt plaats op 28 en 29 oktober 2026 in Boedapest. Het paper met de bevindingen is nog niet uit, en de organisatoren publiceren geen voorlopige ranglijsten. We werken dit artikel bij zodra het er is.

Wat productiedata zegt

Alconost publiceerde in mei 2026 5.632 kwaliteitsevaluaties uit echte klantprojecten over 85 taalparen. Hun kwaliteitsindex gaf Gemini 77,7, Claude 75,6, GPT 73,1 en DeepL 70,8. Ze rapporteren alleen leveranciers, geen modelversies, en noemen het een beschrijving van hun steekproef in plaats van een benchmark voor de hele industrie. Beschouw de verschillen als klein.

Waar LLM's nog tekortschieten

Talen met weinig bronnen zijn het zwakke punt. In één onderzoek scoorde een Engels-naar-Khmer-vertaling door een LLM 39,10 op XCOMET tegenover 65,88 voor Google Translate. Richt je je op Khmer, Lao of Birmaans, test dan zorgvuldig en laat een moedertaalspreker meekijken.

Automatische scores kunnen ook misleiden. Een segment met een COMET-score van 0,86 bleek een kritiek misverstand te bevatten toen professionals het beoordeelden. Benchmarks zijn een startpunt, geen vervanging voor een lezer die de taal als moedertaal spreekt.

De huidige modellen

Anthropic Claude

Bron: Claude models overview.

De kracht van Claude zijn altijd vertalingen geweest die lezen alsof ze in de doeltaal zijn geschreven, en het volgt de regels voor toon en terminologie in een TRANSLATING.md-bestand nauwgezet. Sonnet 5 kost per token minder dan de Sonnet 4.5 die het verving, en is daarmee het model om mee te beginnen.

OpenAI

Bron: OpenAI API pricing.

Voor gpt-4o-mini en gpt-4o staat geen uitfasering gepland, maar OpenAI trekt wel enkele gedateerde GPT-4o-snapshots in (gpt-4o-2024-05-13 verdwijnt op 23 oktober 2026, volgens de deprecations-pagina). Heb je een gedateerde snapshot vastgepind, controleer dan die lijst.

Google Gemini

Bronnen: Gemini models, Gemini pricing.

Gemini won WMT25 en staat bovenaan in de data van Alconost, dus het verdient een plek op je shortlist. Het is ook de enige provider hier met een doorlopende gratis laag: beide Flash-modellen hierboven kun je kosteloos gebruiken, met rate limits, en Google mag data uit de gratis laag gebruiken om zijn producten te verbeteren. Gemini 2.5-modellen zijn nu alleen nog open voor projecten die ze al gebruikten, dus nieuwe projecten beginnen het best met 3.5 Flash-Lite of 3.8 Flash.

DeepL

DeepL draait nu een LLM-model van de nieuwe generatie voor al zijn talen (model_type=quality_optimized in de API) en ondersteunt meer dan 100 talen.

De abonnementen zijn in 2026 veranderd. Nieuwe aanmeldingen krijgen het Developer-abonnement: een eenmalig tegoed van 1 miljoen tekens, in plaats van de oude 500.000 tekens per maand. Daarna kost Growth €23.80 per maand bij jaarlijkse facturering, met 12 miljoen tekens per jaar inbegrepen, en €22 per extra miljoen tekens (EU-prijzen inclusief btw; zie DeepL API plans).

DeepL heeft ook stijlregels, aangepaste instructies en tot 5 glossaria per verzoek toegevoegd. Die helpen, maar ze zijn nog steeds beperkter dan een TRANSLATING.md-bestand, waarin je je product, je doelgroep en je voorkeursterminologie in gewone taal kunt beschrijven.

Vergelijking naast elkaar

Wat een Django-project kost

Neem een middelgroot Django-project: 500 strings, ongeveer 10.000 woorden, vertaald naar 5 talen. We gaan uit van ongeveer 15.000 inputtokens (strings plus de prompt van TranslateBot) en 20.000 outputtokens per taal, omdat de meeste talen meer tokens nodig hebben dan Engels.

Deze bedragen zijn schattingen. Modellen die redeneren voordat ze antwoorden, zoals Claude Opus 5.5, rekenen dat redeneren af als outputtokens, dus ze kunnen meer kosten dan de tabel laat zien. Na de eerste run vertaalt TranslateBot alleen nieuwe of gewijzigde strings, dus latere runs kosten meestal hooguit een paar cent.

Welke je kiest

Begin met claude-sonnet-5 of gpt-6-sol als kwaliteit belangrijk is en je het niet erg vindt om ongeveer een dollar per volledige projectrun te betalen. Claude heeft de sterkere benchmarkresultaten (Claude 3.5 Sonnet won WMT24), al zijn er nog geen WMT-resultaten voor precies deze versies. De twee kosten hetzelfde.

Gebruik gpt-6-luna voor zijprojecten, interne tools of een eerste versie die je toch nog nakijkt. Met ongeveer zes cent voor het voorbeeldproject zijn de kosten praktisch nul.

Probeer Gemini als je naar veel talen vertaalt of geen budget hebt. Het won WMT25, scoorde het best in de Alconost-data, en 3.5 Flash-Lite is goedkoop op de betaalde laag en gratis op de gratis laag.

Gebruik DeepL als je bedrijf al een DeepL-contract heeft, of als je gespecialiseerde MT met ingebouwde glossaria wilt. Zonder de oude maandelijkse gratis laag is het niet meer de vanzelfsprekende keuze voor projecten zonder budget.

Combineer providers per taal. Je kunt het ene model gebruiken voor Europese talen en een ander voor Japans of Koreaans. Draai het translate-commando één keer per provider, telkens voor andere doeltalen, en wissel tussen de runs TRANSLATEBOT_MODEL en TRANSLATEBOT_API_KEY.

Van provider wisselen in TranslateBot

Van provider wisselen betekent twee instellingen aanpassen in je settings.py:

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")

Voor DeepL heb je ook de DeepL-extra nodig:

uv add --dev translatebot-django[deepl]

Wil je voor één run een ander model van dezelfde provider proberen zonder je instellingen te wijzigen, gebruik dan --llm-model. TRANSLATEBOT_API_KEY wordt nog steeds gebruikt, dus het model moet bij de provider van je key passen:

python manage.py translate --target-lang ja --llm-model gpt-6-sol

Praktische tips

Vergelijk op een branch. --dry-run roept het model niet aan, dus om echte output te vergelijken vertaal je opnieuw op een wegwerpbranch en lees je de diff:

git switch -c try-gpt-6-sol
python manage.py translate --target-lang nl --overwrite --llm-model gpt-6-sol
git diff -- '*.po'

Schrijf een TRANSLATING.md voordat je voor een groter model betaalt. Instructies voor terminologie en toon ("vertaal 'cart' als 'Warenkorb'", "gebruik informeel 'du' in het Duits") lossen vaak op wat eruitzag als een kwaliteitsprobleem van het model.

Laat een moedertaalspreker een steekproef controleren. Benchmarks meten gemiddelden. Je afrekenpagina is één specifieke set strings.

Let op de prijswijziging van Gemini. Gemini 3.8 Flash verdubbelt in prijs op 1 januari 2027. Voor vertalen blijft het goedkoop, maar werk je schattingen bij.

Conclusie

Claude won WMT24, Gemini won WMT25, en in 2026 is het verschil tussen de topproviders klein. Voor de meeste Django-projecten is de praktische keuze claude-sonnet-5 of gpt-6-sol voor kwaliteit en gpt-6-luna voor de kosten, met Gemini als sterk alternatief en de beste gratis optie. DeepL is nog steeds goed, maar nieuwe accounts krijgen geen maandelijkse gratis laag meer. Met TranslateBot is wisselen tussen deze providers een kwestie van een instelling aanpassen.

Heb je een provider gekozen, automatiseer dan je Django-vertaalworkflow zodat nieuwe strings zich nooit meer opstapelen.