Claude vs GPT-6 vs Gemini vs DeepL pentru traducerea în Django (2026)

Claude, GPT-6, Gemini și DeepL pot traduce toate bine fișierele .po din proiectul tău Django. Diferențele care contează în septembrie 2026 sunt prețul, nivelul de model pe care îl alegi și dacă poți transmite contextul proiectului. Această comparație acoperă modelele actuale ale fiecărui furnizor, ce au constatat de fapt benchmark-urile de traducere WMT și cât costă traducerea unui proiect Django tipic cu fiecare dintre ele.

Fiecare model de aici funcționează cu TranslateBot, fie prin LiteLLM, fie prin furnizorul DeepL integrat. Dacă îți configurezi traducerile Django pentru prima dată, ghidul complet de localizare Django acoperă configurarea înainte să alegi un furnizor.

O notă despre surse: nu am rulat propriul nostru benchmark pe aceste versiuni de modele. Afirmațiile despre calitate de mai jos provin din shared tasks WMT și dintr-un set mare de date din industrie, toate cu link. Prețurile provin de pe pagina de prețuri a fiecărui furnizor, la data de 26 septembrie 2026.

Răspunsul scurt

Modelul implicit al TranslateBot este gpt-6-luna, așa că un proiect care nu setează un model folosește deja cea mai ieftină opțiune bună.

Ce spun benchmark-urile

Cea mai riguroasă evaluare a traducerii automate este shared task-ul anual WMT. Adnotatori profesioniști evaluează rezultatul fiecărui sistem înscris, iar rezultatele sunt publicate sub formă de clustere de calitate, nu ca un clasament unic.

WMT24: a câștigat Claude 3.5 Sonnet

În task-ul WMT24 General MT, Claude 3.5 Sonnet a fost cel mai bun sistem în general și a câștigat 9 din cele 11 perechi de limbi. A fost prima dată când un LLM de uz general a învins toate sistemele de traducere dedicate din competiție.

WMT25: a câștigat Gemini 2.5 Pro

La WMT25, Gemini 2.5 Pro s-a clasat în clusterul de top pentru 14 din 16 perechi de limbi. Traducerile umane de referință au ajuns în clusterul de top doar în 6 din cele 15 perechi care le aveau. Organizatorii notează că acest lucru ar putea reflecta „the stylistic or lexical preferences of the annotators” (preferințele stilistice sau lexicale ale adnotatorilor), dar direcția este clară: LLM-urile de vârf egalează sau depășesc acum referințele umane profesioniste la aceste teste.

WMT26: încă nepublicat

WMT26 are loc pe 28–29 octombrie 2026 la Budapesta. Lucrarea cu rezultatele nu a apărut încă, iar organizatorii nu publică clasamente preliminare. Vom actualiza acest articol când va apărea.

Ce spun datele din producție

În mai 2026, Alconost a publicat 5.632 de evaluări de calitate din proiecte reale ale clienților pentru 85 de perechi de limbi. Indicele lor de calitate a plasat Gemini la 77,7, Claude la 75,6, GPT la 73,1 și DeepL la 70,8. Raportează doar furnizorii, nu versiunile modelelor, și spun că datele descriu eșantionul lor, nu că reprezintă un benchmark al industriei. Consideră diferențele ca fiind mici.

Unde LLM-urile încă nu se descurcă

Limbile cu resurse reduse sunt punctul slab. Într-un studiu, traducerea din engleză în khmeră realizată de un LLM a obținut 39,10 la XCOMET, față de 65,88 pentru Google Translate. Dacă țintești khmera, laoțiana sau birmana, testează cu atenție și cere unui vorbitor nativ să verifice.

Scorurile automate pot și ele să inducă în eroare. Un segment cu un scor COMET de 0,86 s-a dovedit a conține o neînțelegere critică atunci când a fost verificat de profesioniști. Benchmark-urile sunt un punct de plecare, nu un înlocuitor pentru un cititor nativ.

Modelele actuale

Anthropic Claude

Sursă: Claude models overview.

Punctul forte al lui Claude au fost mereu traducerile care se citesc ca și cum ar fi fost scrise direct în limba țintă, iar modelul urmează îndeaproape regulile de ton și terminologie dintr-un fișier TRANSLATING.md. Sonnet 5 costă mai puțin per token decât Sonnet 4.5, pe care l-a înlocuit, ceea ce îl face modelul cu care să începi.

OpenAI

Sursă: OpenAI API pricing.

Pentru gpt-4o-mini și gpt-4o nu este programată o oprire, dar OpenAI retrage unele snapshot-uri datate ale GPT-4o (gpt-4o-2024-05-13 dispare pe 23 octombrie 2026, conform paginii de deprecations). Dacă ai fixat un snapshot datat, verifică acea listă.

Google Gemini

Surse: Gemini models, Gemini pricing.

Gemini a câștigat WMT25 și conduce în datele Alconost, așa că merită un loc pe lista ta scurtă. Este și singurul furnizor de aici cu un nivel gratuit permanent: ambele modele Flash de mai sus pot fi folosite gratuit, cu limite de rată, iar Google poate folosi datele din nivelul gratuit pentru a-și îmbunătăți produsele. Modelele Gemini 2.5 sunt acum disponibile doar pentru proiectele care le foloseau deja, așa că proiectele noi ar trebui să înceapă cu 3.5 Flash-Lite sau 3.8 Flash.

DeepL

DeepL rulează acum un model LLM de nouă generație pentru toate limbile sale (model_type=quality_optimized în API) și suportă peste 100 de limbi.

Planurile s-au schimbat în 2026. Înscrierile noi primesc planul Developer: un credit unic de 1 milion de caractere, nu vechile 500.000 de caractere pe lună. După aceea, Growth costă €23.80 pe lună cu facturare anuală, include 12 milioane de caractere pe an și taxează €22 pentru fiecare milion de caractere în plus (prețuri UE cu TVA inclus; vezi DeepL API plans).

DeepL a adăugat și reguli de stil, instrucțiuni personalizate și până la 5 glosare per cerere. Acestea ajută, dar sunt în continuare mai limitate decât un fișier TRANSLATING.md, care poate descrie în limbaj simplu produsul tău, publicul tău și terminologia preferată.

Comparație directă

Cât costă un proiect Django

Să luăm un proiect Django mediu: 500 de șiruri, aproximativ 10.000 de cuvinte, traduse în 5 limbi. Presupunem în jur de 15.000 de tokeni de input (șirurile plus promptul TranslateBot) și 20.000 de tokeni de output per limbă, pentru că majoritatea limbilor folosesc mai mulți tokeni decât engleza.

Aceste cifre sunt estimări. Modelele care raționează înainte să răspundă, cum ar fi Claude Opus 5.5, facturează acel raționament ca tokeni de output, deci pot costa mai mult decât arată tabelul. După prima rulare, TranslateBot traduce doar șirurile noi sau modificate, așa că rulările ulterioare costă de obicei cel mult câțiva cenți.

Pe care să-l alegi

Începe cu claude-sonnet-5 sau gpt-6-sol dacă calitatea contează și nu te deranjează să plătești aproximativ un dolar pentru o rulare completă a proiectului. Claude are rezultate mai bune în benchmark-uri (Claude 3.5 Sonnet a câștigat WMT24), deși nu există încă rezultate WMT pentru exact aceste versiuni. Cele două costă la fel.

Folosește gpt-6-luna pentru proiecte secundare, unelte interne sau o primă variantă pe care o vei revizui oricum. La aproximativ șase cenți pentru proiectul din exemplu, costul este practic zero.

Încearcă Gemini dacă traduci în multe limbi sau nu ai buget. A câștigat WMT25, a obținut cel mai bun scor în datele Alconost, iar 3.5 Flash-Lite este ieftin pe nivelul plătit și gratuit pe nivelul gratuit.

Folosește DeepL dacă firma ta are deja un contract DeepL sau dacă vrei traducere automată dedicată, cu glosare native. Fără vechiul nivel gratuit lunar, nu mai este alegerea automată pentru proiectele fără buget.

Combină furnizorii în funcție de limbă. Poți folosi un model pentru limbile europene și altul pentru japoneză sau coreeană. Rulează comanda translate o dată pentru fiecare furnizor, de fiecare dată pentru alte limbi țintă, și schimbă TRANSLATEBOT_MODEL și TRANSLATEBOT_API_KEY între rulări.

Cum schimbi furnizorul în TranslateBot

Schimbarea furnizorului înseamnă modificarea a două setări în 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")

Pentru DeepL ai nevoie și de extra-ul DeepL:

uv add --dev translatebot-django[deepl]

Ca să încerci alt model de la același furnizor pentru o singură rulare fără să-ți schimbi setările, folosește --llm-model. TRANSLATEBOT_API_KEY este folosit în continuare, așa că modelul trebuie să corespundă furnizorului cheii tale:

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

Sfaturi practice

Compară pe un branch. --dry-run nu apelează modelul, așa că, pentru a compara rezultatul real, tradu din nou pe un branch temporar și citește diff-ul:

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

Scrie un TRANSLATING.md înainte să plătești pentru un model mai mare. Instrucțiunile de terminologie și ton („tradu 'cart' ca 'Warenkorb'”, „folosește forma informală 'du' în germană”) rezolvă adesea ceea ce părea o problemă de calitate a modelului.

Cere unui vorbitor nativ să verifice un eșantion. Benchmark-urile măsoară medii. Pagina ta de checkout este un set anume de șiruri.

Urmărește schimbarea de preț a Gemini. Prețul Gemini 3.8 Flash se dublează pe 1 ianuarie 2027. Va rămâne ieftin pentru traducere, dar actualizează-ți estimările.

Concluzie

Claude a câștigat WMT24, Gemini a câștigat WMT25, iar în 2026 diferența dintre furnizorii de top este mică. Pentru majoritatea proiectelor Django, alegerea practică este între claude-sonnet-5 sau gpt-6-sol pentru calitate și gpt-6-luna pentru cost, cu Gemini ca alternativă solidă și cea mai bună opțiune gratuită. DeepL este în continuare bun, dar conturile noi nu mai primesc un nivel gratuit lunar. Cu TranslateBot, trecerea de la unul la altul înseamnă doar o modificare de setări.

După ce ți-ai ales furnizorul, automatizează-ți fluxul de traducere Django, ca șirurile noi să nu se mai adune niciodată.