翻訳メソッド
Rosettaは10種類の翻訳メソッドをサポートしています。言語ペアごとに異なるメソッドを使用できるため、プロジェクト全体で1つのアプローチに縛られることはありません。
メソッドの比較
LLMプロバイダー
品質重視、Markdown対応、コーチング対応。コンテンツの多いプロジェクトに最適です。
| メソッド | キー | 概要 |
|---|---|---|
llm (デフォルト) | OPENROUTER_API_KEY | OpenRouter経由のLLM — 200以上のモデル、自動ルーティング |
llm-coached | OPENROUTER_API_KEY | LLM + 文法ルール、辞書、スタイルノート |
openai | OPENAI_API_KEY | 直接のOpenAI API (gpt-4o, gpt-4o-mini) |
anthropic | ANTHROPIC_API_KEY | 直接のAnthropic API (Claude Sonnet, Haiku, Opus) |
gemini | GEMINI_API_KEY | 直接のGoogle Gemini API (Flash, Pro) — 無料枠あり |
従来の機械翻訳 (MT)
スピードとコスト重視。大量のキーバリューペアに最適です。
| メソッド | キー | 概要 |
|---|---|---|
google-translate | GOOGLE_TRANSLATE_API_KEY | Google Cloud Translation API v2 (130言語以上) |
deepl | DEEPL_API_KEY | 用語集対応のDeepL API (30言語以上) |
microsoft-translator | MICROSOFT_TRANSLATOR_API_KEY | Azure Cognitive Services Translator (100言語以上) |
libretranslate | (セルフホスト) | セルフホストのLibreTranslate (AGPL、無料) |
インフラストラクチャ
| メソッド | キー | 概要 |
|---|---|---|
api | (プロバイダー別) | 任意のREST翻訳エンドポイント用のシンHTTPクライアント |
決定木
llm — LLM翻訳 (デフォルト)
OpenRouter上の任意のLLMを介して翻訳します。これはデフォルトのメソッドであり、最も汎用性が高いです。
仕組み:
- キーをバッチ処理し (デフォルトは80キー/バッチ)、レジスター (文体) とコンテキストの指示を付与します
- 構造化されたプロンプトとしてOpenRouterに送信します
- JSONレスポンスを解析します
- 品質ゲートを通じて各翻訳を検証します
- 合格した翻訳を書き込み、失敗したものは再試行または拒否します
使用する場面: ほとんどのプロジェクト。特にMarkdownを使用するコンテンツの多いサイトで、コードブロックやショートコードを保護する必要がある場合に適しています。
設定:
{
"defaultMethod": "llm",
"model": "google/gemini-3.5-flash"
}
llm-coached — コーチング付きLLM翻訳
llmと同じですが、文法ルール、用語辞書、スタイルノートがすべてのプロンプトに注入されます。
仕組み:
.rosetta/coaching/<locale>.jsonまたはプラグインのcoaching/ディレクトリからコーチングデータを読み込みます- 文法ルール、辞書の用語、スタイルノートをシステムプロンプトに注入します
- ソースキーに一致する辞書の用語は、必須の用語として含められます
- 翻訳は
llmと同様に進行しますが、コーチングデータによって精度が向上します
使用する場面: リソースの少ない言語、ドメイン固有の用語 (法律、医療)、フォーマルな文体、または一般的なLLMの出力では精度が不十分な場合。
コーチングデータのフォーマット:
{
"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."
}
関連情報: リソースの少ない言語向けガイド
openai — 直接のOpenAI API
OpenAI Chat Completions APIを介して直接翻訳します。OpenRouterを仲介せず、ご自身のキー、アカウント、使用量ダッシュボードを利用します。
モデル: gpt-4o (デフォルト)、gpt-4o-mini
機能:
- ✅ Markdown対応 (コンテンツ翻訳)
- ✅ コーチング対応 (文法ルール、辞書の上書き、スタイルノート)
- ✅ 構造化されたキーバリュー出力用のJSONモード
- ✅ 指数バックオフによる再試行
設定:
{
"pairs": {
"en:fr": { "method": "openai", "model": "gpt-4o-mini" }
}
}
export OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
APIキーは platform.openai.com/api-keys で取得できます。
anthropic — 直接のAnthropic API
Anthropic Messages APIを介して直接翻訳します。コーチングデータに system パラメーターを使用し、Anthropicのプロンプトキャッシングを有効にします。
モデル: claude-sonnet-4-6 (デフォルト)、claude-haiku-4-5、claude-opus-4-7
機能:
- ✅ Markdown対応 (コンテンツ翻訳)
- ✅ コーチング対応 (文法ルール、辞書の上書き、スタイルノート)
- ✅ システムプロンプトのキャッシング (バッチ間でコーチングコストを分散)
- ✅ 指数バックオフによる再試行
設定:
{
"pairs": {
"en:ja": { "method": "anthropic", "model": "claude-haiku-4-5" }
}
}
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
APIキーは console.anthropic.com で取得できます。
gemini — 直接のGoogle Gemini API
Google Gemini generateContent APIを介して直接翻訳します。無料枠あり — コストゼロで始めるのに最適です。
モデル: gemini-2.5-flash (デフォルト)、gemini-2.5-pro
機能:
- ✅ Markdown対応 (コンテンツ翻訳)
- ✅ コーチング対応 (文法ルール、辞書の上書き、スタイルノート)
- ✅
responseMimeTypeを介したJSONレスポンスモード - ✅ 無料枠 (十分な1日あたりのクォータ)
- ✅ 指数バックオフによる再試行
設定:
{
"pairs": {
"en:ko": { "method": "gemini", "model": "gemini-2.5-pro" }
}
}
export GEMINI_API_KEY=AI...
APIキーは aistudio.google.com/apikey で取得できます。
モデルの検証
直接のLLMプロバイダー (openai、anthropic、gemini) は、初回使用時にモデル文字列を検証します。これにより、以下の3種類のミスを検出します:
誤ったメソッドフォーマット — 直接のプロバイダーでOpenRouterスタイルのモデルパスを使用した場合:
[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.
誤ったプロバイダー — まったく別のプロバイダーのモデルを使用した場合:
[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.
非推奨またはスペルミスのモデル — 初回のAPI呼び出し時に、rosettaはプロバイダーの最新のモデルリストを取得し、指定されたモデルと照合します:
[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 これらは警告であり、エラーではありません モデルの検証では警告がログに記録されますが、API呼び出しはブロックされません。最終的な判断はプロバイダーのAPIに委ねられます。将来のモデル名が異なるパターンに一致する可能性があり、ヒューリスティックによる制限を避けるためです。 :::
google-translate — Google Cloud Translation API
Google Cloud Translation API v2との直接統合。REST APIを使用します — SDKやサービスアカウントは不要で、APIキーのみを使用します。
使用する場面: ニュアンスよりもスピードとコストが重視される、大量のキーバリュー文字列ペア。標準で130以上の言語をサポートしています。
制限事項:
- ⚠️ Markdown非対応。 コードブロック、ショートコード、補間変数が破損する可能性があります。
- レジスター (文体) / トーンの制御なし
- コーチングや用語の強制なし
npx i18n-rosetta sync --method google-translate
:::tip 自動検出
GOOGLE_TRANSLATE_API_KEY のみが設定されている場合 (OpenRouterキーがない場合)、rosettaは自動的にGoogle翻訳に切り替わります。設定の変更は必要ありません。
:::
deepl — DeepL API
DeepL翻訳APIとの直接統合。一貫した用語を使用するための用語集をサポートしています。
使用する場面: DeepLが得意とするヨーロッパ言語 (ドイツ語、フランス語、スペイン語、オランダ語、ポーランド語など)。用語集のサポートにより、コーチングデータなしで一貫した用語を強制できます。
機能:
- ✅ 無料/Proエンドポイントの自動検出 (無料キーの
:fxサフィックス) - ✅ 用語集の作成と管理
- ✅ フォーマル度の制御
- ⚠️ Markdown非対応 — キーバリューペアのみ
設定:
{
"pairs": {
"en:de": { "method": "deepl" }
}
}
export DEEPL_API_KEY=your-key-here
APIキーは deepl.com/pro-api で取得できます。
microsoft-translator — Azure Cognitive Services
Microsoft Translator Text API v3との直接統合。
使用する場面: 既存のAzureインフラストラクチャを持つエンタープライズ環境。Google翻訳がカバーしていない多くの言語を含む、100以上の言語をサポートしています。
機能:
- ✅ リクエストあたり最大100セグメント (高スループット)
- ✅ レイテンシ最適化のためのオプションのリージョンパラメーター
- ⚠️ Markdown非対応 — キーバリューペアのみ
- ⚠️ コンテンツ翻訳非対応 — キーバリューペアのみ
設定:
{
"pairs": {
"en:ar": { "method": "microsoft-translator" }
}
}
export MICROSOFT_TRANSLATOR_API_KEY=your-key
export MICROSOFT_TRANSLATOR_REGION=global # optional
APIキーは Azureポータル → Cognitive Services → Translator から取得できます。
libretranslate — セルフホスト翻訳
LibreTranslateを使用したセルフホストのオープンソース翻訳。ローカルまたは独自のインフラストラクチャで実行され、APIコストはゼロで、完全なデータ主権を確保できます。
使用する場面: オフライン翻訳、データプライバシーコンプライアンス (GDPR)、またはゼロコストでの運用が必要なプロジェクト。外部APIに依存すべきでないCIパイプラインに特に有用です。
機能:
- ✅ セルフホスト — 外部API呼び出しなし
- ✅ 無料かつオープンソース (AGPL-3.0)
- ✅ Dockerデプロイメントが利用可能
- ⚠️ Markdown非対応 — キーバリューペアのみ
- ⚠️ コンテンツ翻訳非対応 — キーバリューペアのみ
- ⚠️ 言語ペアによって品質が異なる
セットアップ:
# 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 — リモート翻訳API
コミュニティがホストする、またはIP保護された翻訳エンドポイント用のシンHTTPクライアント。Rosettaはキーを送信し、翻訳を受け取ります — 翻訳ロジックは一切含まれていません。
使用する場面: 翻訳メソッドがサーバー側でホストされている場合 (例: 独自のコーチングデータ、ファインチューニングされたモデル、配布できないFSTパイプラインなど)。
{
"pairs": {
"en:crk": {
"method": "api",
"endpoint": "https://api.example.com/v1/translate",
"apiKey": "your-key"
}
}
}
:::note OCAP互換のコミュニティ翻訳
api メソッドは、OCAP互換のコミュニティホスト型翻訳への架け橋となります。先住民や少数言語のコミュニティは、独自の翻訳エンドポイントをホストし、コーチングデータ、ファインチューニングされたモデル、言語的IPをコミュニティの管理下に置きながら、Rosettaをシンクライアントとして接続させることができます。
コミュニティホスティングの完全な手順については リソースの少ない言語のサポート を、エンドポイントの要件については API経由でのメソッドの提供 を参照してください。 :::
ペアごとの設定
真の強みは、言語ペアごとにメソッドを組み合わせられることです:
{
"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" }
}
}
これにより、フランス語はDeepL (用語集対応)、日本語はOpenAI (品質)、韓国語はGemini (無料枠)、アラビア語はMicrosoft Translator (カバレッジ)、平原クリー語はコーチング付きプラグイン (特化型) を介して翻訳されます。
プラグイン
プラグインは、特定の言語ペア向けに事前にパッケージ化された翻訳レシピです。これらはコードではなくJSONマニフェストであり、どのメソッドをどの設定で使用するか、そしてベンチマークされた品質はどの程度かをrosettaに伝えます。
:::tip 評価ハーネスから本番環境へ1つのコマンドで移行
評価ハーネス で開発および実証されたプラグインは、直接インストールできます。そこで検証したメソッドは、1つの plugin install コマンドでここにデプロイされます。評価ワークフローの全体像については、MT評価 を参照してください。
:::
i18n-rosetta plugin install ./french-formal-v1/
i18n-rosetta plugin list
i18n-rosetta plugin remove french-formal-v1
マニフェストの完全なフォーマットについては、プラグイン仕様 を参照してください。
プロバイダーの切り替え
メソッド間を移行しますか？モデルのフォーマットと環境変数が変更されます。対応表は以下の通りです:
OpenRouter → 直接のプロバイダー
{
"pairs": {
"en:fr": {
- "method": "llm",
- "model": "openai/gpt-4o"
+ "method": "openai",
+ "model": "gpt-4o"
}
}
}
- export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
+ export OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
主な違い:
- OpenRouterは
provider/modelフォーマットを使用します (例:openai/gpt-4o)。直接のプロバイダーは単一のモデル名を使用します (例:gpt-4o)。 - 各直接プロバイダーには独自の環境変数があります (
OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY)。 - 誤ったモデルフォーマットを使用した場合、rosettaは警告を出します — モデルの検証 を参照してください。
直接のプロバイダー → OpenRouter
{
"pairs": {
"en:ja": {
- "method": "anthropic",
- "model": "claude-sonnet-4-6"
+ "method": "llm",
+ "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6"
}
}
}
:::tip OpenRouterと直接プロバイダーの使い分け 環境変数を変更せずにモデルを切り替えたい場合、または1つのキーで200以上のモデルにアクセスしたい場合は、OpenRouterを使用します。請求をシンプルにしたい場合、レイテンシを下げたい場合 (仲介なし)、またはAnthropicのプロンプトキャッシングなどプロバイダー固有の機能にアクセスしたい場合は、直接のプロバイダーを使用します。 :::
コスト比較
翻訳された1,000キーあたりの概算コスト (1キーあたり約10トークン、1バッチあたり80キーと想定):
| メソッド | 1,000キーあたりのコスト | スピード | 品質 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
gemini (Flash) | 無料 (枠内) | 高速 | 良い | 導入時、個人プロジェクト |
google-translate | 約$0.02 | 最速 | 適切 | 大量処理、ヨーロッパ言語 |
deepl | 約$0.02 | 高速 | 良い | ヨーロッパ言語、専門用語 |
microsoft-translator | 約$0.01 | 高速 | 適切 | Azure環境、幅広い言語カバレッジ |
libretranslate | 無料 (セルフホスト) | 変動 | 普通 | エアギャップ環境、GDPR、CIパイプライン |
gemini (Pro) | 約$0.07 | 中速 | 非常に良い | 品質重視、無料クォータ |
openai (GPT-4o-mini) | 約$0.01 | 高速 | 良い | 予算重視のLLM |
openai (GPT-4o) | 約$0.10 | 中速 | 非常に良い | 品質重視 |
anthropic (Haiku) | 約$0.01 | 高速 | 良い | 予算重視のLLM |
anthropic (Sonnet) | 約$0.10 | 中速 | 非常に良い | 品質重視 |
anthropic (Opus) | 約$0.50 | 低速 | 優秀 | 最高品質 |
llm (OpenRouter) | モデルにより変動 | 変動 | 変動 | モデル比較、実験 |
:::note これらは見積もりです 実際のコストは、ソーステキストの長さ、バッチサイズ、およびプロバイダーの価格変更によって異なります。正確な料金については、各プロバイダーの最新の価格ページを確認してください。 :::
関連情報
- サポートされている言語
- コーチングデータ
- リソースの少ない言語のサポート
- プラグイン仕様
- API経由でのメソッドの提供
- 品質ゲート
- アーキテクチャ
- トラブルシューティング — モデルエラー、APIの問題