Méthodes de traduction

Champollion prend en charge dix méthodes de traduction. Chaque paire de langues peut utiliser une méthode différente — vous n'êtes pas limité à une seule approche pour l'ensemble de votre projet.

Comparaison des méthodes

Fournisseurs LLM

Axés sur la qualité, conscients du Markdown, compatibles avec le coaching. Idéal pour les projets riches en contenu.

Méthode	Clé	Ce qu'elle fait
`llm` (par défaut)	`OPENROUTER_API_KEY`	LLM via OpenRouter — 200+ modèles, routage automatique
`llm-coached`	`OPENROUTER_API_KEY`	LLM + règles grammaticales, dictionnaires, notes de style
`openai`	`OPENAI_API_KEY`	API OpenAI directe (gpt-4o, gpt-4o-mini)
`anthropic`	`ANTHROPIC_API_KEY`	API Anthropic directe (Claude Sonnet, Haiku, Opus)
`gemini`	`GEMINI_API_KEY`	API Google Gemini directe (Flash, Pro) — niveau gratuit

Traduction automatique traditionnelle

Axée sur la vitesse et le coût. Idéal pour les paires clé-valeur en grand volume.

Méthode	Clé	Ce qu'elle fait
`google-translate`	`GOOGLE_TRANSLATE_API_KEY`	API Google Cloud Translation v2 (130+ langues)
`deepl`	`DEEPL_API_KEY`	API DeepL avec support des glossaires (30+ langues)
`microsoft-translator`	`MICROSOFT_TRANSLATOR_API_KEY`	Azure Cognitive Services Translator (100+ langues)
`libretranslate`	(auto-hébergé)	LibreTranslate auto-hébergé (AGPL, gratuit)

Infrastructure

Méthode	Clé	Ce qu'elle fait
`api`	(par fournisseur)	Client HTTP léger pour tout point de terminaison de traduction REST

Arbre de décision

`llm` — Traduction LLM (Par défaut)

Traduit via n'importe quel LLM sur OpenRouter. C'est la méthode par défaut et la plus polyvalente.

Fonctionnement :

Regroupe les clés (80 par défaut/lot) avec les instructions de registre et de contexte
Envoie à OpenRouter sous forme de prompt structuré
Analyse la réponse JSON
Valide chaque traduction via la porte de qualité
Écrit les traductions réussies, réessaie ou rejette les échecs

Quand l'utiliser : La plupart des projets. Particulièrement les sites riches en contenu avec Markdown, où les blocs de code et les shortcodes doivent être protégés.

Configuration :

{
  "defaultMethod": "llm",
  "model": "google/gemini-3.5-flash"
}

`llm-coached` — Traduction LLM avec coaching

Identique à llm, mais avec des règles grammaticales, des dictionnaires de termes et des notes de style injectés dans chaque prompt.

Fonctionnement :

Charge les données de coaching depuis .champollion/coaching/<locale>.json ou le répertoire coaching/ d'un plugin
Injecte les règles grammaticales, les termes du dictionnaire et les notes de style dans le prompt système
Les termes du dictionnaire correspondant aux clés source sont inclus comme terminologie requise
La traduction se poursuit comme avec llm, les données de coaching ajoutant de la précision

Quand l'utiliser : Langues peu dotées en ressources, terminologie spécialisée (juridique, médicale), registres formels, ou tout cas où la sortie LLM générique n'est pas assez précise.

Format des données de coaching :

.champollion/coaching/fr.json
{
  "grammar_rules": [
    "French adjectives agree in gender and number with the noun they modify",
    "Use 'vous' for formal contexts, 'tu' for informal"
  ],
  "dictionary": {
    "dashboard": "tableau de bord",
    "deployment": "déploiement",
    "settings": "paramètres"
  },
  "style_notes": "Prefer active voice. Avoid anglicisms where a native French term exists."
}

Voir aussi : Guide des langues peu dotées en ressources

`openai` — API OpenAI directe

Traduit directement via l'API OpenAI Chat Completions. Pas d'intermédiaire OpenRouter — votre clé, votre compte, votre tableau de bord d'utilisation.

Modèles : gpt-4o (par défaut), gpt-4o-mini

Fonctionnalités :

✅ Conscient du Markdown (traduction de contenu)
✅ Support du coaching (règles grammaticales, remplacements de dictionnaire, notes de style)
✅ Mode JSON pour la sortie structurée clé-valeur
✅ Backoff exponentiel avec retry

Configuration :

{
  "pairs": {
    "en:fr": { "method": "openai", "model": "gpt-4o-mini" }
  }
}

export OPENAI_API_KEY=sk-proj-...

Obtenez votre clé sur platform.openai.com/api-keys.

`anthropic` — API Anthropic directe

Traduit directement via l'API Anthropic Messages. Utilise le paramètre system pour les données de coaching, permettant la mise en cache des prompts d'Anthropic.

Modèles : claude-sonnet-4-6 (par défaut), claude-haiku-4-5, claude-opus-4-7

Fonctionnalités :

✅ Conscient du Markdown (traduction de contenu)
✅ Support du coaching (règles grammaticales, remplacements de dictionnaire, notes de style)
✅ Mise en cache du prompt système (amortit le coût du coaching sur les lots)
✅ Backoff exponentiel avec retry

Configuration :

{
  "pairs": {
    "en:ja": { "method": "anthropic", "model": "claude-haiku-4-5" }
  }
}

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

Obtenez votre clé sur console.anthropic.com.

`gemini` — API Google Gemini directe

Traduit directement via l'API Google Gemini generateContent. Niveau gratuit disponible — meilleur point de départ sans frais.

Modèles : gemini-2.5-flash (par défaut), gemini-2.5-pro

Fonctionnalités :

✅ Conscient du Markdown (traduction de contenu)
✅ Support du coaching (règles grammaticales, remplacements de dictionnaire, notes de style)
✅ Mode réponse JSON via responseMimeType
✅ Niveau gratuit (quota quotidien généreux)
✅ Backoff exponentiel avec retry

Configuration :

{
  "pairs": {
    "en:ko": { "method": "gemini", "model": "gemini-2.5-pro" }
  }
}

export GEMINI_API_KEY=AI...

Obtenez votre clé sur aistudio.google.com/apikey.

Validation du modèle

Les fournisseurs LLM directs (openai, anthropic, gemini) valident votre chaîne de modèle à la première utilisation. Cela détecte trois catégories d'erreurs :

Format de méthode incorrect — Utilisation d'un chemin de modèle de style OpenRouter avec un fournisseur direct :

[WARN] OpenAI: model "google/gemini-3.5-flash" looks like an OpenRouter path.
       Direct providers use bare model names (e.g., "gpt-4o").
       To use OpenRouter models, set method to 'llm' instead.

Fournisseur incorrect — Utilisation d'un modèle d'un fournisseur complètement différent :

[WARN] Gemini: model "claude-sonnet-4-6" is an Anthropic model.
       This provider (gemini) cannot serve Anthropic models.
       Use --method anthropic or set "method": "anthropic" in config.

Modèle obsolète ou mal orthographié — Au premier appel API, champollion récupère la liste des modèles en direct du fournisseur et vérifie votre modèle par rapport à celle-ci :

[WARN] Gemini: model "gemini-1.5-flash" not found in available models.
       Similar models: gemini-2.0-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro
       The API call will proceed — the provider will give the final verdict.

:::note Ce sont des avertissements, pas des erreurs La validation du modèle enregistre des avertissements mais ne bloque pas l'appel API. L'API du fournisseur donne le verdict final — un nom de modèle futur pourrait correspondre à un motif différent, et nous ne voulons pas bloquer sur des heuristiques. :::

`google-translate` — API Google Cloud Translation

Intégration directe avec l'API Google Cloud Translation v2. Utilise l'API REST — pas de SDK, pas de compte de service. Juste la clé API.

Quand l'utiliser : Paires de chaînes clé-valeur en grand volume où la vitesse et le coût importent plus que la nuance. Prend en charge 130+ langues prêtes à l'emploi.

Limitations :

⚠️ Pas de conscience du Markdown. Corrompra les blocs de code, les shortcodes et les variables d'interpolation.
Pas de contrôle de registre/ton
Pas de coaching ou d'application de terminologie

npx champollion sync --method google-translate

:::tip Détection automatique Si seul GOOGLE_TRANSLATE_API_KEY est défini (pas de clé OpenRouter), champollion bascule automatiquement vers Google Translate. Aucun changement de configuration nécessaire. :::

`deepl` — API DeepL

Intégration directe avec l'API de traduction DeepL. Prend en charge les glossaires pour une terminologie cohérente.

Quand l'utiliser : Langues européennes où DeepL excelle (allemand, français, espagnol, néerlandais, polonais, etc.). Le support des glossaires applique une terminologie cohérente sans données de coaching.

Fonctionnalités :

✅ Détection automatique du point de terminaison gratuit/pro (suffixe :fx sur les clés gratuites)
✅ Création et gestion des glossaires
✅ Contrôle du niveau de formalité
⚠️ Pas de conscience du Markdown — paires clé-valeur uniquement

Configuration :

{
  "pairs": {
    "en:de": { "method": "deepl" }
  }
}

export DEEPL_API_KEY=your-key-here

Obtenez votre clé sur deepl.com/pro-api.

`microsoft-translator` — Azure Cognitive Services

Intégration directe avec l'API Microsoft Translator Text v3.

Quand l'utiliser : Environnements d'entreprise avec infrastructure Azure existante. Prend en charge 100+ langues, y compris beaucoup que Google Translate ne couvre pas.

Fonctionnalités :

✅ Jusqu'à 100 segments par requête (débit élevé)
✅ Paramètre de région optionnel pour l'optimisation de la latence
⚠️ Pas de conscience du Markdown — paires clé-valeur uniquement
⚠️ Pas de traduction de contenu — paires clé-valeur uniquement

Configuration :

{
  "pairs": {
    "en:ar": { "method": "microsoft-translator" }
  }
}

export MICROSOFT_TRANSLATOR_API_KEY=your-key
export MICROSOFT_TRANSLATOR_REGION=global  # optional

Obtenez votre clé depuis le Portail Azure → Cognitive Services → Translator.

`libretranslate` — Traduction auto-hébergée

Traduction open-source auto-hébergée utilisant LibreTranslate. S'exécute localement ou sur votre propre infrastructure — zéro coût API, souveraineté complète des données.

Quand l'utiliser : Projets nécessitant une traduction hors ligne, conformité à la protection des données (RGPD), ou fonctionnement sans frais. Particulièrement utile pour les pipelines CI qui ne doivent pas dépendre d'API externes.

Fonctionnalités :

✅ Auto-hébergé — pas d'appels API externes
✅ Gratuit et open source (AGPL-3.0)
✅ Déploiement Docker disponible
⚠️ Pas de conscience du Markdown — paires clé-valeur uniquement
⚠️ Pas de traduction de contenu — paires clé-valeur uniquement
⚠️ La qualité varie selon la paire de langues

Configuration :

# Run LibreTranslate locally with Docker
docker run -d -p 5000:5000 libretranslate/libretranslate

# Configure (optional — defaults to localhost:5000)
export LIBRETRANSLATE_API_URL=http://localhost:5000/translate

{
  "pairs": {
    "en:es": { "method": "libretranslate" }
  }
}

`api` — API de traduction distante

Un client HTTP léger pour les points de terminaison de traduction hébergés par la communauté ou protégés par IP. Champollion envoie les clés et reçoit les traductions en retour — il ne contient aucune logique de traduction.

Quand l'utiliser : Quand les méthodes de traduction sont hébergées côté serveur (par exemple, données de coaching propriétaires, modèles affinés, pipelines FST qui ne peuvent pas être distribués).

{
  "pairs": {
    "en:crk": {
      "method": "api",
      "endpoint": "https://api.example.com/v1/translate",
      "apiKey": "your-key"
    }
  }
}

:::note Traduction communautaire compatible OCAP La méthode api est le pont vers la traduction communautaire auto-hébergée compatible OCAP. Les communautés de langues autochtones et minoritaires peuvent héberger leurs propres points de terminaison de traduction — en gardant les données de coaching, les modèles affinés et la propriété intellectuelle linguistique sous contrôle communautaire — tandis que Champollion s'y connecte en tant que client léger.

Voir Soutenir une langue peu dotée en ressources pour la procédure complète d'hébergement communautaire, et Servir une méthode via API pour les exigences du point de terminaison. :::

Configuration par paire

Le vrai pouvoir réside dans le mélange des méthodes par paire de langues :

champollion.config.json
{
  "version": 3,
  "pairs": {
    "en:fr": { "method": "deepl" },
    "en:ja": { "method": "openai", "model": "gpt-4o" },
    "en:ko": { "method": "gemini" },
    "en:ar": { "method": "microsoft-translator" },
    "en:crk": { "methodPlugin": "crk-coached-v1" }
  }
}

Cela traduit le français via DeepL (support des glossaires), le japonais via OpenAI (qualité), le coréen via Gemini (niveau gratuit), l'arabe via Microsoft Translator (couverture), et le cri des Plaines via un plugin avec coaching (spécialisé).

Plugins

Les plugins sont des recettes de traduction pré-packagées pour des paires de langues spécifiques. Ce sont des manifestes JSON — pas du code — qui indiquent à champollion quelle méthode utiliser, avec quels paramètres, et quelle qualité a été évaluée.

:::tip Du harnais d'évaluation à la production en une seule commande Les plugins développés et validés dans le harnais d'évaluation peuvent être installés directement — la méthode que vous validez là se déploie ici avec une seule commande plugin install. Voir Évaluation MT pour le flux de travail d'évaluation complet. :::

champollion plugin install ./french-formal-v1/
champollion plugin list
champollion plugin remove french-formal-v1

Voir la Spécification des plugins pour le format complet du manifeste.

Changer de fournisseur

Vous passez d'une méthode à l'autre ? Le format du modèle et la variable d'environnement changent — voici la correspondance :

OpenRouter → Fournisseur direct

champollion.config.json
 {
   "pairs": {
     "en:fr": {
-      "method": "llm",
-      "model": "openai/gpt-4o"
+      "method": "openai",
+      "model": "gpt-4o"
     }
   }
 }

Environment variables
- export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
+ export OPENAI_API_KEY=sk-proj-...

Différences clés :

OpenRouter utilise le format provider/model (par exemple, openai/gpt-4o). Les fournisseurs directs utilisent des noms de modèles simples (par exemple, gpt-4o).
Chaque fournisseur direct a sa propre variable d'environnement (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GEMINI_API_KEY).
Si vous utilisez le mauvais format de modèle, champollion vous avertira — voir Validation du modèle.

Fournisseur direct → OpenRouter

champollion.config.json
 {
   "pairs": {
     "en:ja": {
-      "method": "anthropic",
-      "model": "claude-sonnet-4-6"
+      "method": "llm",
+      "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6"
     }
   }
 }

:::tip Quand utiliser OpenRouter vs Direct Utilisez OpenRouter quand vous voulez basculer entre les modèles sans changer les variables d'environnement, ou quand vous voulez accès à 200+ modèles à partir d'une seule clé. Utilisez les fournisseurs directs quand vous voulez une facturation plus simple, une latence plus faible (pas d'intermédiaire), ou accès à des fonctionnalités spécifiques au fournisseur comme la mise en cache des prompts d'Anthropic. :::

Comparaison des coûts

Coût approximatif par 1 000 clés traduites (suppose ~10 jetons par clé, 80 clés par lot) :

Méthode	Coût / 1K clés	Vitesse	Qualité	Idéal pour
`gemini` (Flash)	Gratuit (dans le niveau)	Rapide	Bon	Démarrage, projets personnels
`google-translate`	~0,02 $	Le plus rapide	Adéquat	Grand volume, langues européennes
`deepl`	~0,02 $	Rapide	Bon	Langues européennes, terminologie
`microsoft-translator`	~0,01 $	Rapide	Adéquat	Boutiques Azure, couverture linguistique large
`libretranslate`	Gratuit (auto-hébergé)	Variable	Correct	Air-gappé, RGPD, pipelines CI
`gemini` (Pro)	~0,07 $	Moyen	Très bon	Sensible à la qualité, quota gratuit
`openai` (GPT-4o-mini)	~0,01 $	Rapide	Bon	LLM économique
`openai` (GPT-4o)	~0,10 $	Moyen	Très bon	Sensible à la qualité
`anthropic` (Haiku)	~0,01 $	Rapide	Bon	LLM économique
`anthropic` (Sonnet)	~0,10 $	Moyen	Très bon	Sensible à la qualité
`anthropic` (Opus)	~0,50 $	Lent	Excellent	Qualité maximale
`llm` (OpenRouter)	Variable selon le modèle	Variable	Variable	Comparaison de modèles, expérimentation

:::note Ce sont des estimations Les coûts réels dépendent de la longueur de votre texte source, de la taille du lot et des changements de tarification des fournisseurs. Consultez la page de tarification actuelle de chaque fournisseur pour les tarifs exacts. :::

Voir aussi

Langues prises en charge
Données de coaching
Soutenir une langue peu dotée en ressources
Spécification des plugins
Servir une méthode via API
Porte de qualité
Architecture
Dépannage — erreurs de modèle, problèmes API

Comparaison des méthodes​

Fournisseurs LLM​

Traduction automatique traditionnelle​

Infrastructure​

Arbre de décision​

llm — Traduction LLM (Par défaut)​

llm-coached — Traduction LLM avec coaching​

openai — API OpenAI directe​

anthropic — API Anthropic directe​

gemini — API Google Gemini directe​

Validation du modèle​

google-translate — API Google Cloud Translation​

deepl — API DeepL​

microsoft-translator — Azure Cognitive Services​

libretranslate — Traduction auto-hébergée​

api — API de traduction distante​

Configuration par paire​

Plugins​

Changer de fournisseur​

OpenRouter → Fournisseur direct​

Fournisseur direct → OpenRouter​

Comparaison des coûts​

Voir aussi​

Comparaison des méthodes

Fournisseurs LLM

Traduction automatique traditionnelle

Infrastructure

Arbre de décision

`llm` — Traduction LLM (Par défaut)

`llm-coached` — Traduction LLM avec coaching

`openai` — API OpenAI directe

`anthropic` — API Anthropic directe

`gemini` — API Google Gemini directe

Validation du modèle

`google-translate` — API Google Cloud Translation

`deepl` — API DeepL

`microsoft-translator` — Azure Cognitive Services

`libretranslate` — Traduction auto-hébergée

`api` — API de traduction distante

Configuration par paire

Plugins

Changer de fournisseur

OpenRouter → Fournisseur direct

Fournisseur direct → OpenRouter

Comparaison des coûts

Voir aussi