Modèles d'IA

Un modèle est un système nommé sur votre fournisseur, tel que google/gemini-2.5-flash ou gpt-5-mini. init écrit une liste translationModels de démarrage pour le fournisseur que vous avez choisi. Considérez cette liste comme un point de départ.

Choisissez la liste pour ce projet avec suggest-models, ou avec le même classement dans le tableau de bord de traduction sous Modèles. Les deux classent les modèles de chat du fournisseur actif à partir de benchmarks publiés et peuvent écrire le résultat dans translationModels. Configurez d'abord le fournisseur et sa clé d'API : Fournisseurs de LLM.

Commencer par une liste restreinte classée

Depuis la ligne de commande

suggest-models classe les modèles de chat que le fournisseur actif propose actuellement et affiche un tableau succinct. La qualité est la valeur par défaut : les mesures de traduction et un score de préférence général comptent plus que le prix.

ai-i18n-tools suggest-models

Les colonnes sont le rang, l'ID du modèle, l'indice, le ChrF mesuré, le score Arena mesuré, et le prix d'entrée et de sortie en USD par million de jetons. Une mesure manquante est —. L'indice est le score pondéré multiplié par 100. Dans le classement par qualité, un indice plus élevé correspond à une meilleure adéquation pour ce projet.

Écrivez cette liste restreinte dans la configuration lorsque le tableau vous semble correct :

ai-i18n-tools suggest-models --apply

--apply remplace providers.<active>.translationModels. Il copie d'abord la configuration actuelle dans un fichier ai-i18n-tools.config.{timestamp}.backup.json au même niveau. uiModels et localeModels restent inchangés. --top (8 par défaut) correspond au nombre d'ID que le tableau et --apply incluent. Le premier ID est celui que la traduction essaie en premier.

--price privilégie un tarif plus bas tout en maintenant un plancher de qualité, de sorte qu'un modèle bon marché sans mesure reste en dessous des modèles qui ont des scores. --quality est la valeur par défaut. Passer les deux indicateurs est une erreur.

Depuis le tableau de bord

L'onglet Modèles affiche le même classement, avec une case à cocher sur chaque ligne.

ai-i18n-tools dashboard

Ouvrez Modèles. Choisissez Qualité ou Prix. Cochez les lignes que vous souhaitez. Les lignes cochées, de haut en bas, définissent l'ordre que la traduction essaiera. Mettre à jour la configuration demande une confirmation, écrit le même type de sauvegarde et enregistre cet ordre dans translationModels. Copier le JSON place le fragment { "translationModels": [...] } dans le presse-papiers si vous préférez le coller vous-même.

Prix de sortie max. et Delta d'indice min. correspondent à suggest-models --max-output-price et --min-delta. Contrôles et colonnes : Onglet Modèles.

Fonctionnement du classement

La liste restreinte est un classement de benchmark du catalogue de chat en direct du fournisseur. La première exécution télécharge trois jeux de données publics et peut prendre un certain temps. Les exécutions ultérieures réutilisent le cache de 7 jours à l'emplacement <cacheDir>/benchmark-scores.json (généralement .translation-cache/benchmark-scores.json).

Signal	Ce qu'il apporte	Source
ChrF	Qualité de la traduction pour les langues de votre projet	languagebench (CC BY-SA 4.0)
Score Arena	Préférence globale issue de comparaisons directes	LMArena Arena Score (CC BY 4.0)
USD par million de jetons	Prix d'entrée et de sortie	Le catalogue du fournisseur lorsqu'il publie les tarifs, sinon models.dev (MIT)

ChrF utilise les scores de traduction de languagebench pour vos sourceLocale et targetLocales. Les paramètres régionaux correspondent à un code de langue languagebench : la sous-étiquette principale, avec des alias tels que pt-BR pour pt et zh-Hant pour zh. Un modèle qui traduit bien ces langues surclasse celui qui n'obtient de bons scores qu'en général. Les modèles d'embeddings, d'image, de parole et autres modèles non-chat sont ignorés, tout comme les ID ayant dépassé leur date d'expiration.

Qualité, le profil par défaut, accorde plus d'importance au score ChrF et à l'Arena Score qu'au prix. Prix inverse cette priorité et conserve le seuil de qualité décrit ci-dessus. Les pondérations facultatives sont modelSuggestion.

suggest-models --refresh retélécharge les jeux de données. Rechargez ensuite l'onglet Modèles.

Tous les indicateurs, y compris --json, --list et la formule de score : suggest-models.

Pourquoi la liste contient plusieurs modèles

Chaîne de secours du modèle

translationModels est une liste ordonnée. L'interface en ligne de commande essaie le premier modèle. En cas d'échec d'une requête, d'une réponse qu'elle ne peut pas analyser ou d'un texte dans le mauvais système d'écriture, elle essaie l'ID suivant pour ce lot.

Un seul ID constitue un point de défaillance unique. Un modèle peut expirer, renvoyer un texte que cet outil rejette, ou bien traduire une langue et en traduire mal une autre. Un cas courant est l'hindi romanisé, alors que hi attend l'écriture devanagari. Le résultat romanisé est rejeté pour les paramètres régionaux à script natif. Un paramètre régional qui doit rester romanisé nécessite une sous-étiquette -Latn explicite, telle que hi-Latn.

C'est pourquoi la liste restreinte contient plusieurs ID, les plus performants en premier. L'ordre de la liste correspond à l'ordre dans lequel la traduction est tentée.

Niveaux de résolution (dédupliqués, ordre préservé) :

Pipeline	Ordre
UI (translate-ui, pluriels, proofread-ui)	localeModels(locale) → uiModels → translationModels
Documents, JSON, SVG	localeModels(locale) → translationModels

La plupart des projets ne définissent que translationModels. Les deux autres listes sont utilisées lorsqu'un type de texte ou une langue doit essayer d'autres modèles en premier.

Chaînes de l'interface utilisateur. Le paramètre facultatif uiModels est essayé après toute substitution correspondante par paramètre régional et avant translationModels. Le texte de l'interface utilisateur est court et visible, l'utilisation d'un modèle plus performant dans cette chaîne est donc une division courante. suggest-models --apply n'écrit que translationModels.

Un seul paramètre régional. Le paramètre facultatif localeModels mappe une étiquette BCP-47 sur des modèles essayés en premier pour ce paramètre régional dans chaque pipeline (pt-br correspond à pt-BR). Le japonais, le coréen et le chinois donnent souvent de meilleurs résultats avec des modèles adaptés à ces écritures, tels que z-ai/glm-5.3 et minimax/minimax-m2.7, qu'avec un modèle de secours générique. Lorsqu'aucune entrée ne correspond, seuls les niveaux de pipeline supérieurs s'appliquent.

Exemple (OpenRouter). Les ID montrent la forme des trois listes. Prenez translationModels dans suggest-models ou dans l'onglet Modèles. Ajoutez uiModels ou localeModels lorsque le texte de l'interface utilisateur ou un paramètre régional a besoin de sa propre chaîne.

{
  "provider": "openrouter",
  "providers": {
    "openrouter": {
      "translationModels": [
        "google/gemini-2.5-flash",
        "deepseek/deepseek-v4-flash",
        "openai/gpt-5-mini"
      ],
      "uiModels": [
        "anthropic/claude-sonnet-latest",
        "openai/gpt-5.4"
      ],
      "localeModels": [
        { "locale": "ja", "models": ["z-ai/glm-5.3", "minimax/minimax-m2.7"] },
        { "locale": "ko", "models": ["z-ai/glm-5.3", "minimax/minimax-m2.7"] },
        { "locale": "zh-Hans", "models": ["z-ai/glm-5.3", "minimax/minimax-m2.7"] },
        { "locale": "zh-Hant", "models": ["z-ai/glm-5.3", "minimax/minimax-m2.7"] }
      ]
    }
  }
}

Listes prédéfinies de init et référence des champs : Configuration — provider and providers.

Vérifier, lister et benchmarker

Une fois la liste restreinte configurée, ces commandes permettent de l'inspecter. La traduction peut s'exécuter avant que vous ne les utilisiez.

check-models

Confirme que chaque ID configuré est toujours proposé par le fournisseur actif.

ai-i18n-tools check-models

Elle appelle le point de terminaison GET /models du fournisseur, vérifie chaque ID dans translationModels, uiModels et localeModels, signale les ID manquants ou ayant dépassé expiration_date, et se termine avec un code de sortie non nul si un ID configuré est non valide. Lorsque le fournisseur publie les prix (ce que font OpenRouter et Cheaper Inference), elle affiche également le prix en USD par million de jetons.

list-models

Affiche le catalogue complet annoncé par le fournisseur, trié par ID. Utilisez cette commande pour rechercher un ID que le classement a omis.

ai-i18n-tools list-models

bench-models

Traduit un échantillon via chaque modèle configuré individuellement, et affiche les jetons d'entrée et de sortie, le temps d'horloge et le coût en USD. suggest-models utilise les scores publiés ci-dessus. bench-models appelle les modèles, elle consomme donc du crédit d'API et affiche la latence et le prix sur votre compte.

ai-i18n-tools bench-models

Chaque ID unique de translationModels, uiModels et localeModels s'exécute sans solution de secours. Remplacez l'échantillon ou les ID pour une comparaison spécifique :

ai-i18n-tools bench-models --text "Hello world" --source en --target de --model openai/gpt-5-mini,google/gemini-2.5-flash

Lorsque la conservation nulle des données est activée pour Cheaper Inference, check-models, list-models et suggest-models lisent GET /models?zdr=true.

Détails de la commande : CLI — Modèles et langues.

Références supplémentaires

• Fournisseurs de LLM — préréglages, clés d'API et changement de fournisseur avec -P.
• Onglet Modèles — le même classement dans le tableau de bord.
• Configuration — provider et providers — translationModels, uiModels, localeModels, délais d'expiration et tarifs.
• suggest-models — indicateurs, filtres et formule de score.