Comparación de APIs de Traducción IA 2025: GPT-4 vs Claude vs DeepL vs Google

Lo que aprendí tras seis meses probando APIs de traducción

El año pasado pasé demasiadas horas integrando cinco APIs de traducción diferentes en nuestro pipeline de localización. Lo que empezó como una simple tarea de "elige una y envíala" se convirtió en una madriguera de compromisos, casos límite y algunos resultados realmente sorprendentes.

Esto es lo que me hubiera gustado que me dijeran antes de empezar.

La respuesta rápida (si tienes prisa)

Pero honestamente, la verdadera respuesta es "depende", y voy a explicar por qué.

Lo que realmente encontré usando cada una

OpenAI GPT-4 / GPT-4 Turbo

Esto es lo que más usamos. No porque sea perfecto, sino porque maneja los casos límite raros que seguían rompiendo otras soluciones.

Precios actuales:

El truco está en conseguir el prompt del sistema correcto. Necesitas decirle que preserve los placeholders como {name} y {{count}}, o los "traducirá" amablemente. Aprendí esto por las malas cuando nuestra build en español empezó a mostrar "nombre" en lugar del nombre real del usuario.

Lo que realmente funciona bien:

• Entiende que "Save" en un contexto de botón significa algo diferente a "Save" como en "ahorrar dinero"
• Maneja las reglas de pluralización sin que yo tenga que explicarlas
• El modo JSON es genuinamente útil para operaciones por lotes

Lo que me pilló desprevenido:

• No tiene detección de idioma incorporada, necesitas manejarlo por separado
• Los tiempos de respuesta son inconsistentes. A veces 500ms, a veces 3 segundos
• GPT-3.5 es tentador por el precio, pero la calidad baja notablemente para oraciones complejas

Mi opinión: Vale la pena si estás traduciendo texto de UI o cualquier cosa donde el contexto importa. Excesivo para strings simples como "OK" o "Cancelar".

Anthropic Claude

Al principio era escéptico porque Claude no se comercializa realmente como una herramienta de traducción. Pero después de probarlo junto a GPT-4, me sorprendió lo bien que manejaba la terminología específica de la marca.

Precios actuales:

Dónde me impresionó:

• Tenemos un glosario de términos que nunca traducimos (nombres de productos, términos técnicos). Claude sigue estas instrucciones más consistentemente que GPT-4
• La ventana de contexto de 100K significaba que podíamos enviar nuestro glosario completo con cada petición
• El tono se mantiene notablemente consistente a través de documentos largos

Lo que es menos genial:

• Ligeramente más lento que GPT-4 Turbo en promedio
• Menos opciones de modelo significa menos flexibilidad en compromisos precio/calidad

Mi opinión: Si estás traduciendo copy de marketing o cualquier cosa donde la voz de marca importa, Claude vale la pena probarlo. Para strings de UI en bruto, es comparable a GPT-4.

API de DeepL

DeepL tiene reputación de calidad, y para idiomas europeos, está merecida. Pero he visto demasiados equipos usarlo por defecto sin entender dónde se queda corto.

Precios actuales:

Lo que es genuinamente bueno:

• Las traducciones al alemán y francés son notablemente más naturales que los LLMs
• Rápido. Consistentemente rápido. Sin retrasos aleatorios de 2 segundos
• La función de glosario realmente funciona (define "enterprise" como "entreprise" y se mantiene)

Lo que nadie menciona:

• Las traducciones al japonés y coreano se sienten robóticas comparadas con GPT-4
• Sin soporte para árabe en absoluto
• No puedes darle contexto. Si "reservation" puede significar una reserva de hotel o una duda, DeepL simplemente elige una

Mi opinión: Si tu app es principalmente para mercados europeos, DeepL es probablemente tu mejor opción. Para idiomas asiáticos o contexto complejo, busca en otro lugar.

Google Cloud Translation

Google Translate tiene mala reputación de gente que recuerda la era "All your base". La API actual es bastante buena para lo que es.

Precios actuales:

Dónde tiene sentido:

• 100+ idiomas. Si necesitas uzbeko o swahili, esta es probablemente tu única opción
• Increíblemente rápido. Tiempos de respuesta de 50ms son comunes
• La detección de idioma está incorporada y es realmente fiable

Las desventajas honestas:

• Las traducciones se sienten "correctas pero genéricas". Un humano nunca lo expresaría así
• Tiene problemas con texto informal, jerga o cualquier cosa que requiera adaptación cultural
• La función AutoML suena genial pero requiere datos de entrenamiento significativos para ser útil

Mi opinión: Genial para contenido generado por usuarios donde la velocidad importa más que el pulido. Menos adecuado para tu copy de marketing cuidadosamente elaborado.

Azure y Amazon (Opiniones rápidas)

Seré honesto: si ya estás metido de lleno en Azure o AWS, la conveniencia de integración podría superar las diferencias de calidad. Ambos están bien, ninguno es excepcional.

Azure Translator:

• $10/1M chars es la opción de pago más barata
• El tier gratuito (2M chars/mes) es generoso
• La calidad es... correcta. Comparable con Google

Amazon Translate:

• $15/1M chars
• El procesamiento por lotes está bien diseñado
• La configuración de IAM es su propia aventura

Números de calidad (con advertencias)

Pasamos 1,000 strings de UI por cada API para cinco pares de idiomas. Traductores humanos los puntuaron a ciegas.

Algunas notas:

• DeepL no soporta árabe
• Estos son strings de UI, no prosa literaria. Los resultados diferirían para otros tipos de contenido
• La diferencia entre 87% y 94% es más notable de lo que los números sugieren

Velocidad en la práctica

Tiempo de respuesta promedio para traducir aproximadamente 100 palabras:

Si estás haciendo traducción en tiempo real (chat, contenido en vivo), Google o Azure son tus únicas opciones realistas. Para procesamiento por lotes, la velocidad importa menos de lo que pensarías.

Lo que realmente cuesta

Digamos que estás traduciendo 100,000 strings (promediando 50 caracteres cada uno) a 10 idiomas. Son 50 millones de caracteres.

El modelo de precios de LLM (tokens vs caracteres) significa que en realidad son más baratos que los servicios de MT tradicionales para la mayoría de longitudes de texto. No me lo esperaba.

Cómo decidir realmente

Después de todas estas pruebas, aquí está mi marco mental:

Elige GPT-4 Turbo si:

• Tus strings tienen placeholders, variables o contenido técnico
• Necesitas salida JSON para automatización
• El contexto importa (la misma palabra significando cosas diferentes en diferentes lugares)

Elige Claude si:

• Tienes una guía de estilo de marca que debe seguirse
• Estás traduciendo contenido de marketing o documentación más largo
• La consistencia a través de miles de strings es crítica

Elige DeepL si:

• La mayoría de tus usuarios están en Europa
• Estás traduciendo contenido empresarial formal
• Quieres la mejor calidad disponible en francés/alemán/holandés

Elige Google si:

• Necesitas idiomas que otros no soportan
• La velocidad en tiempo real es innegociable
• Estás traduciendo contenido generado por usuarios donde "suficientemente bueno" es aceptable

Elige Azure/Amazon si:

• Ya estás atrapado en ese ecosistema
• Los requisitos de cumplimiento te dirigen allí

El enfoque híbrido que realmente funciona

En producción, terminamos usando múltiples APIs. El copy de marketing pasa por Claude. Los strings de UI usan GPT-4 Turbo. Los comentarios de usuarios usan Google. Es más complejo de configurar, pero el balance calidad/coste es mejor que cualquier solución única.

Puedes configurar una función de enrutamiento simple: el contenido crítico obtiene la API cara, el contenido masivo obtiene la barata, el contenido en tiempo real obtiene la rápida. Una vez que está construido, dejas de pensar en ello.

Algunas lecciones aprendidas a las malas

1. Siempre envía contexto. "Book" se traduce diferente para una app de biblioteca vs una app de hotel. Incluye tu categoría de app o dominio en cada petición.

2. Prueba primero con casos límite. Antes de comprometerte con una API, pruébala con tus strings más raros. Placeholders, emoji, fragmentos HTML, texto RTL. Las diferencias aparecen ahí.

3. Construye fallbacks. Las APIs caen. Los límites de rate golpean. Ten un backup, aunque solo sea cachear strings previamente traducidos.

4. La revisión humana todavía vale la pena para cierto contenido. Mensajes de error, texto legal, cualquier cosa que podría avergonzarte si está mal. La traducción IA es buena, pero no perfecta.

5. La memoria de traducción ahorra dinero. Si estás traduciendo "Guardar cambios" cien veces a través de diferentes proyectos, solo deberías estar pagando por ello una vez.

Hacia dónde ir desde aquí

Si estás empezando con APIs de traducción, mi consejo honesto es elegir GPT-3.5 Turbo y ver hasta dónde te lleva. Es barato, la calidad es razonable, y siempre puedes actualizar después.

Si estás en el punto donde necesitas múltiples motores, aplicación de glosario, memoria de traducción y flujos de trabajo de revisión humana, probablemente quieras un TMS adecuado en lugar de construirlo tú mismo. Construimos IntlPull para manejar exactamente ese caso de uso. Puedes usar la CLI para enviar strings y traducir con diferentes motores basados en el tipo de contenido.

Elijas lo que elijas, la buena noticia es que la traducción automática en 2025 es genuinamente suficientemente buena para uso en producción. La pregunta no es si usarla, sino cómo usarla bien.

Preguntas comunes

¿Qué API da las mejores traducciones en 2025?

Para contenido de UI y apps, GPT-4 Turbo y Claude 3 Sonnet están esencialmente empatados. Para idiomas europeos específicamente, DeepL sigue siendo el punto de referencia. No hay un único ganador.

¿Cuál es la opción más rentable?

GPT-3.5 Turbo te da calidad sorprendentemente buena a $0.50 por millón de tokens de entrada. Si necesitas gratis, Azure ofrece 2 millones de caracteres por mes.

¿Puedo saltarme la revisión humana completamente?

Para la mayoría de strings de UI y texto de ayuda, sí. Para cualquier cosa legal, médica, o donde los errores podrían causar daño real, todavía recomendaría revisión humana. La precisión del 90%+ suena genial hasta que recuerdas que 10% significa que uno de cada diez strings podría estar mal.

¿Qué pasa cuando una API está caída?

Esto nos pasó dos veces en seis meses. Construye fallbacks. Cachea traducciones. Ten un idioma por defecto que funcione si todo falla.