Ich habe sechs Monate Übersetzungs-Pipelines mit GPT-4 gebaut. Das habe ich gelernt.
Letztes Jahr musste unser Team bei einem Fintech-Startup unsere React Native App in 12 Sprachen lokalisieren. Wir hatten etwa 3.000 Übersetzungsschlüssel, ein Budget das keine professionellen Übersetzer einschloss, und eine Deadline die... optimistisch war.
Also taten wir was jedes selbstachtende Engineering-Team tun würde: wir warfen KI auf das Problem.
Nachdem wir jede Kombination von ChatGPT, Claude, DeepL und Google Translate ausprobiert hatten, habe ich starke Meinungen darüber was funktioniert, was nicht, und wo die echten Stolperfallen lauern.
Die ehrliche Wahrheit über GPT-4 Übersetzungsqualität
Lassen Sie mich durch das Marketing-Blabla schneiden. GPT-4 ist wirklich beeindruckend für Übersetzungen, aber es ist keine Magie. Das habe ich tatsächlich über verschiedene Sprachpaare beobachtet:
Die Sprachen wo GPT-4 glänzt:
- Englisch nach Spanisch, Französisch, Deutsch: Fast makellos. Ich würde es auf 95%+ Genauigkeit für UI-Strings setzen.
- Englisch nach Portugiesisch: Solide, obwohl es gelegentlich brasilianisches und europäisches Portugiesisch vermischt wenn Sie nicht explizit sind.
- Englisch nach Italienisch, Niederländisch: Sehr zuverlässig.
Wo es knifflig wird:
- Englisch nach Chinesisch: Gut für Simplified, aber es produziert manchmal übermäßig formelle Formulierungen die in lockeren UI-Kontexten steif klingen. Wir mussten etwa 15% unserer Strings manuell anpassen.
- Englisch nach Japanisch: Die Höflichkeitsformen sind meist korrekt, aber Keigo (formelle Sprache) kann inkonsistent sein. Unsere japanischen Benutzer haben mehrere unbeholfene Formulierungen gefunden.
- Englisch nach Arabisch, Hebräisch: RTL-Handling ist in Ordnung, aber grammatikalische Genus-Übereinstimmung versagt öfter als erwartet.
Wo ich vorsichtig wäre:
- Jede Sprache mit komplexer Morphologie (Finnisch, Ungarisch, Türkisch) erfordert mehr menschliche Review.
- Regionale Dialekte sind Glückssache. Mexikanisches Spanisch vs. Kastilisch, zum Beispiel.
Die versteckten Kosten von denen niemand spricht
Jeder vergleicht API-Preise, aber das sind vielleicht 30% Ihrer tatsächlichen Kosten. So sah die echte Aufschlüsselung bei uns aus:
Direkte API-Kosten für 3.000 Strings in 12 Sprachen:
- GPT-4 Turbo: Etwa $180
- GPT-4o Mini: Etwa $4
Das sieht großartig aus, richtig? Aber hier ist wofür wir noch Zeit aufgewendet haben:
- Schreiben und Iterieren an System-Prompts: 2 Tage
- Retry-Logik für Rate Limits und Timeouts bauen: 1 Tag
- Debuggen warum bestimmte Strings immer wieder Platzhalter zerbrechen: 3 Tage (dazu komme ich noch)
- Menschliche Review kritischer Strings: Laufend
- Fixen der 8% der Übersetzungen die einfach falsch waren: 2 Tage
Der API-Call ist der einfache Teil. Das Pipeline-Engineering und die Qualitätskontrolle ist wo die eigentliche Arbeit steckt.
Das Platzhalter-Problem das uns fast gebrochen hat
Hier ist etwas das Sie beißen wird wenn Sie nicht aufpassen. Wir hatten Übersetzungs-Strings wie:
"Welcome back, {{userName}}! You have {{count}} notifications."
Einfach genug. Aber GPT-4 würde manchmal zurückgeben:
"Bienvenue, {{nom d'utilisateur}}! Vous avez {{nombre}} notifications."
Es hat die Platzhalternamen übersetzt. Bei etwa 6% unserer Strings. Nicht oft genug um es bei Stichproben zu fangen, aber genug um unsere App in Produktion für französische Benutzer zum Absturz zu bringen.
Der Fix der tatsächlich funktioniert hat war das zum System-Prompt hinzuzufügen:
"KRITISCH: Übersetze niemals Inhalt in doppelten geschweiften Klammern wie {{name}} oder {count}. Das sind Code-Variablen. Gib sie exakt so zurück wie angegeben, Zeichen für Zeichen."
Selbst dann haben wir einen Post-Processing-Schritt hinzugefügt um zu validieren dass alle Platzhalter aus der Quelle in der Übersetzung erscheinen. Vertrauen aber verifizieren.
Was ich für verschiedene Szenarien tatsächlich empfehlen würde
Wenn Sie eine kleine App übersetzen (unter 500 Strings): Ehrlich? Verwenden Sie GPT-4o Mini und reviewen Sie alles manuell. Die Kosten sind vernachlässigbar, und Sie fangen Probleme bevor sie live gehen. Überengineeren Sie es nicht.
Wenn Sie eine größere Codebasis lokalisieren: Sie brauchen Infrastruktur. Nicht weil die Übersetzung schwer ist, sondern weil das Verwalten von Übersetzungen über Branches hinweg, Updates handhaben und Konsistenz wahren ein Albtraum ohne Tooling wird. Das haben wir auf die harte Tour gelernt als wir drei verschiedene Übersetzungen für "Cancel" auf Deutsch hatten.
Wenn Sie rechtliche, medizinische oder finanzielle Inhalte haben: KI-Übersetzung ist Ihr erster Entwurf, nicht Ihre finale Antwort. Wir haben GPT-4 verwendet um die initialen Übersetzungen für unsere AGB zu generieren, dann echte Übersetzer bezahlt um zu reviewen. Die KI hat uns 80% des Weges gebracht, was unsere Kosten signifikant gesenkt hat, aber diese verbleibenden 20% waren wirklich wichtig.
Der Prompt der tatsächlich funktioniert
Nach viel Iteration, hier ist die System-Prompt-Struktur die uns konsistente Ergebnisse geliefert hat:
Du übersetzt UI-Strings für eine [beschreiben Sie Ihre App] von Englisch nach [Zielsprache].
Regeln:
1. Passe den Ton an: [lässig/formell/technisch]
2. Behalte diese Begriffe auf Englisch: [Markennamen, technische Begriffe]
3. NIEMALS Text in {{}} oder {} übersetzen - das sind Code-Variablen
4. Wenn eine Übersetzung signifikant länger als die Quelle wäre, priorisiere Klarheit über Kürze
5. Verwende [regionale Variante] für diese Sprache
Übersetze jedes Key-Value-Paar, gib valides JSON mit denselben Keys zurück.
Die Spezifität ist wichtig. "Behalte Markennamen auf Englisch" ist zu vage. "Behalte diese Begriffe auf Englisch: IntlPull, API, SDK, JSON" ist handlungsfähig.
GPT-4 vs Claude für Übersetzung: meine echte Einschätzung
Ich habe beide ausgiebig genutzt, und hier ist mein ehrlicher Vergleich:
GPT-4 ist besser wenn:
- Sie Geschwindigkeit brauchen. Es ist merklich schneller.
- Sie hochvolumige Batch-Übersetzungen machen.
- Sie günstigere Kosten mit GPT-4o Mini wollen.
- Sie JSON-Modus brauchen der tatsächlich zuverlässig funktioniert.
Claude ist besser wenn:
- Sie längere Inhalte übersetzen (Dokumentation, Hilfe-Artikel).
- Sie nuanciertere kulturelle Anpassung brauchen, nicht nur Wortübersetzung.
- Der Kontext aus umgebendem Inhalt stark wichtig ist.
- Sie MCP für Workflow-Integration nutzen.
Für UI-Strings speziell würde ich zu GPT-4 tendieren. Für Marketing-Copy oder Dokumentation produziert Claude oft natürlicher klingende Ergebnisse. Keines ist universell besser.
Stolperfallen von denen ich wünschte jemand hätte mich gewarnt
1. Temperature ist wichtiger als Sie denken würden
Wir starteten mit Temperature 0.7 (der Standard für "kreative" Aufgaben). Schlechte Idee. Wir bekamen verschiedene Übersetzungen für denselben String beim Retry. Temperature 0.1-0.2 gibt Ihnen Konsistenz, was Sie tatsächlich für UI-Strings wollen.
2. Batch-Größe hat abnehmende Erträge
Wir versuchten 500 Strings auf einmal zu senden um API-Calls zu reduzieren. Die Übersetzungen wurden merklich schlechter. Um die 50-100 Strings pro Call scheint der Sweet Spot zu sein. Mehr als das und das Modell verliert den Kontext.
3. Manche Strings lassen sich einfach nicht gut übersetzen
Englische Wortspiele, Redewendungen und kulturelle Referenzen sind ein Minenfeld. Wir hatten einen Button der "Got it!" sagte, den GPT-4 in einigen Sprachen wörtlich übersetzt hat. Die Bedeutung war da, aber der lockere Ton war verloren. Diese brauchen menschliche Kreativität, nicht KI.
4. Pluralformen sind eine besondere Art von Schmerz
Englisch hat einfache Pluralisierung. Arabisch hat Singular, Dual und Plural. Polnisch hat komplexe Plural-Regeln basierend auf den letzten Ziffern der Zahl. GPT-4 strukturiert Output nicht automatisch für ICU Plural-Syntax es sei denn Sie fragen explizit danach, und selbst dann ist es inkonsistent.
Wohin KI-Übersetzung tatsächlich geht
Nachdem ich diesen Bereich im letzten Jahr rasant entwickeln sah, hier meine Vorhersage: innerhalb von 18 Monaten wird die Qualitätslücke zwischen KI und professioneller menschlicher Übersetzung sich signifikant für die meisten gängigen Sprachpaare schließen.
Aber hier ist was sich nicht ändern wird: Sie werden trotzdem Infrastruktur drumherum brauchen. Versionskontrolle, Review-Workflows, Translation Memory, Konsistenz-Checks. Die KI ist eine Komponente einer Lokalisierungs-Pipeline, kein Ersatz dafür.
Zusammenfassung
GPT-4 und Claude haben wirklich verändert wie wir Lokalisierung angehen. Was früher Wochen und tausende Dollar gekostet hat, dauert jetzt Stunden und kostet viel weniger. Aber es ist ein Werkzeug, keine Magie.
Wenn Sie gerade anfangen, mein Rat ist: starten Sie einfach, validieren Sie alles, und bauen Sie Review-Prozesse vom ersten Tag an ein. Die KI wird den Großteil der schweren Arbeit erledigen, aber Sie brauchen Leitplanken.
Und was auch immer Sie tun, fügen Sie Platzhalter-Validierung zu Ihrer Pipeline hinzu. Sie werden mir später danken.
