TRADUÇÃO EM ESCALA

Traduzir um site de marketing é um projeto de tarde. Traduzir noventa e uma mil páginas é um problema de engenharia de pipeline. Deluxe Astrology roda em trinta idiomas. Este site sai em oito locales além do inglês. A restrição não é qualidade de tradução isoladamente, é qualidade por dólar por hora com integridade hreflang e uma porta de revisão humana que não vira um trabalho em tempo integral.

DeepL vence em pares de idiomas europeus e asiáticos principais em volume. A API é previsível: envie segmentos JSON, receba segmentos traduzidos, seja cobrado por contagem de caracteres. A latência é baixa o suficiente para rodar workers paralelos em centenas de páginas por hora. Para listagens de produto, templates de diretório e strings de UI estruturadas, DeepL é meu primeiro pass padrão.

Onde DeepL se esforça: idiomas de marketing, compressão de headline de SEO, e idiomas fora de seus pares mais fortes. Vai traduzir "best WordPress hosting" literalmente quando a locale espera uma forma de head-term diferente. Isso é corrigível em pós-processamento, mas é trabalho.

Claude Haiku é o modelo econômico para a passagem de humanização. Depois do DeepL (ou direto do inglês em páginas leves), Haiku reescreve lotes de cinquenta a cem segmentos com um brief de estilo: manter o significado, localizar o idioma, preservar entidades nomeadas, nunca inventar fatos, ficar dentro dos limites de caracteres para títulos e metas. Haiku é rápido o bastante e barato o bastante para rodar em toda linha antes da publicação.

Comparado ao GPT-4o-mini na mesma tarefa, Haiku tende a respeitar restrições estruturais (não exceder 60 caracteres neste título) de forma mais confiável quando o prompt inclui exemplos trabalhados. Para páginas de alto risco, guias pilares e páginas de serviço, ainda faço verificação pontual com um leitor fluente ou escalo para Sonnet para uma segunda passagem.

Extraia segmentos traduzíveis do Supabase (ou da exportação do CMS) com chaves estáveis. Traduza automaticamente via DeepL API com termos do glossário fixados (nomes de marca, nomes de produtos, frases legais). Execute humanização com Haiku com briefs específicos de localidade armazenados no repo, não embutidos em um mega-prompt. Lint: frases proibidas, densidade de travessão, comprimento de meta, completude de pares hreflang. Escreva em uma tabela de cache de tradução. Construa páginas estáticas a partir do cache para que o runtime nunca acesse a API de tradução.

Lint de SEO em tempo de construção falha na implantação se uma página de localidade está faltando hreflang recíproco ou se descrições meta excedem 155 caracteres. Portais de qualidade de tradução pertencem em CI, não em uma revisão de planilha três semanas depois.

Abaixo de aproximadamente quinhentas URLs e sem um stack customizado, Weglot ou Lokalise é frequentemente mais barato do que engenheirar um pipeline. O ponto de crossover é quando você já executa Astro ou Next.js com uma camada de conteúdo Supabase ou Postgres e precisa de controle programático sobre o que é traduzido por localidade. É aí que DeepL + Haiku + uma tabela de cache vence em custo e controle de SEO.

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