Steuerung
Translation Memory, das sich Ihre Entscheidungen merkt
Keine KarteErste 5 Seiten kostenlosWir trainieren keine KI mit Ihren Texten
Literess, die KI-Editorin in Transept
Sie: Lass Oma mürrischer klingen.
Literess: Erledigt. Sie sagt es nicht mehr einfach so — sie raunzt es. sagte → raunzte
Fragen Sie in ganz normalen Worten. Jede Änderung geben Sie frei. Literess kennenlernen →
Wie übersetzen Sie einen Satz einmal und verwenden ihn überall wieder?
In einem klassischen CAT-Tool pflegen Sie das Translation Memory und kopieren manuell daraus. Transept baut es während der Arbeit automatisch auf und speist es wieder in das Modell ein — so kennt die nächste Übersetzung bereits Ihre früheren Entscheidungen. Herkömmliche KI-Tools können das nicht.
Füllt sich, während Sie arbeiten
Jeder Block, den Sie oder Ihr Team freigeben, landet automatisch im Translation Memory. Es gibt keine eigene Datenbank, die Sie pflegen müssen, und keinen Exportschritt: Sobald eine Übersetzung aktiv ist, lässt sie sich wiederverwenden.
Treffer erscheinen direkt beim Übersetzen
Wählen Sie einen Block aus, und das Memory-Panel zeigt Ihnen die passendsten früheren Übersetzungen. Treffer basieren sowohl auf der Bedeutung als auch auf dem Wortlaut: Eine semantische Suche findet Segmente, die denselben Inhalt mit anderen Worten ausdrücken, ergänzt durch exakte und unscharfe Texttreffer. Ein Prozent-Badge zeigt an, wie nah der jeweilige Treffer ist, und mit einem Klick kopieren Sie die Übersetzung oder fügen sie direkt in den Block ein.
Die KI übersetzt mit Ihrem Translation Memory
Ihre Treffer gehen als Referenz in den Prompt, sodass Übersetzen, Korrekturlesen und „Suchen“ Ihre bewährten Formulierungen wiederverwenden, statt jedes Mal neu zu formulieren. Ein Glossar kann das nicht, und ein bloßes LLM tut es nicht.
Eigenes Translation Memory mitbringen, alles durchsuchen
Importieren Sie ein bestehendes Translation Memory als TMX oder XLIFF, und es ist vom ersten Tag an durchsuchbar. Durchsuchen Sie ein einzelnes Dokument, ein Projekt oder das gesamte Team, und nehmen Sie frühere Kommentare und Chats zu den Übersetzungen dazu.
Jedes Übersetzungstool hat ein Translation Memory. Trados und memoQ haben die Kategorie begründet, und in einem Open-Source-Editor bekommen Sie eines kostenlos. Die eigentliche Frage ist also, was das Translation Memory tut. Die klassische Antwort heißt Abruf: Haben wir genau dieses Segment schon einmal übersetzt? Treffer holen, Lücke füllen. Die Antwort von Transept heißt Kontext: Was weiß dieses Projekt schon, und wie viel davon gehört in den Satz, an dem Sie gerade arbeiten? Wenn Sie eine Übersetzung freigeben, merkt Transept sie sich automatisch, zeigt sie Ihnen bei der Arbeit an und gibt sie dem Modell als Referenz mit, sodass der nächste Entwurf Ihre Formulierung wiederverwendet, statt bei null anzufangen. Sie bauen keine Datenbank auf, pflegen keine Konkordanz und kopieren nichts aus einer Seitenleiste. Dieses Translation Memory fragen Sie nicht ab: Es arbeitet mit, während Sie übersetzen.
Wo zahlt sich Wiederverwendung aus?
Dokumente mit Wiederholungen
Handbücher, Verträge, Release Notes und Produktkataloge, in denen derselbe Satz immer wiederkehrt. Fügen Sie die frühere Übersetzung kostenlos aus dem Translation Memory ein oder lassen Sie die KI mit ihr als Referenz entwerfen, damit der Wortlaut gleich bleibt.
Konsistenz in der gesamten Bibliothek
Ein Hilfe-Center oder eine Dokumentationssammlung, bei der jeder Warnhinweis, jeder Schritt und jeder Textbaustein in jedem Artikel und jeder Sprache gleich lauten muss.
Ein Translation Memory, das sich das Warum merkt
Die verworfenen Alternativen und die Kommentare hinter einer Entscheidung fließen zusammen mit dem finalen Wortlaut wieder ein — so übernimmt das Modell nicht nur Ihre Worte, sondern auch Ihr Urteil.
4× günstigeres Modell, gleiche Leistung
Gibt man einem Modell die Entscheidungen hinter früheren Übersetzungen mit, nicht nur den fertigen Wortlaut, hört es auf zu raten. Mit genügend Kontext dieser Art zog ein Modell, das nur ein Viertel kostet, in unseren eigenen Benchmarks mit einem Premium-Modell gleich.
Die Wette aufs GedächtnisBeim reinen Matching ist die Branche an eine Grenze gestoßen. Trados und memoQ sind das Beste, was der klassische Ansatz zu bieten hat: Exact und Fuzzy Matches und, ganz oben, Kontext-Matches (die 101 % von memoQ: ein Segment samt seinen Nachbarn). Das ist eine Datenbank, die Sie abfragen, und sie ist ausgereift. Was sie nicht kann: einen Satz finden, der mit anderen Worten dasselbe sagt. Transept führt drei Arten von Matching (Exact, Fuzzy und semantisch, also nach Bedeutung) in einer Rangliste zusammen, sodass eine Paraphrase neben einem Beinahe-Duplikat auftaucht. Semantische Suche allein ist riskant, weil sie auch einen Beinahe-Zwilling wie „ileum“ für „ilium“ akzeptiert. Zusammen mit Exact und Fuzzy Matching bleibt sie präzise.
Der größere Unterschied ist, wo das Translation Memory sitzt. Bei Phrase, Smartcat und den anderen ist es eine geordnete Datenbank neben dem Editor: Sie fragen sie ab, füllen das Segment, und für den Entwurf wird eine MT-Engine ausgewählt. Lilt geht weiter und trainiert per Fine-Tuning ein Modell auf Ihrer bisherigen Arbeit, aber das Ergebnis sind Modellgewichte, die Sie nicht einsehen können, und keine Treffer, die sich nachprüfen lassen. Bei Transept steckt das Translation Memory in der Arbeit selbst: Es fließt in den Entwurf und den QA-Durchlauf ein, Sie können darin frühere Kommentare, Chats und ganze Dokumente durchsuchen, nicht nur Segmentpaare, und es zieht mit dem Projekt mit, statt in einer Kiste zu liegen, an die Sie erst denken müssen. (Für Software-Lokalisierung auf String-Ebene, mit einem TM, das an Message-IDs hängt und in CI/CD eingebunden ist, bleibt ein Tool wie Lokalise die bessere Wahl. Transept ist für Dokumente und Content gebaut.)
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Einfache Preise
Jeder Tarif enthält monatliche Credits. Sie verbrauchen sie nur für KI-Arbeit — zu dem Preis, den jede Aktion vor dem Klick anzeigt. Kein Verkaufsgespräch und kein Vertrag: Starten Sie kostenlos und kaufen Sie ein Credit-Pack dazu, sobald Sie mehr brauchen.
Ein Credit deckt ein Ausgangswort im Standard-Modus ab. Der Pro-Modus nutzt ein leistungsstärkeres Modell und kostet 3 Credits pro Ausgangswort. Chinesischer und japanischer Ausgangstext wird pro Zeichen gezählt. Manuelle Bearbeitungen, Exporte, Kommentare und das Translation Memory sind kostenlos: Sie verbrauchen Credits nur, wenn die KI Ihren Text übersetzt, umschreibt oder prüft oder ein Dokument liest, um ein Glossar oder einen Styleguide zu erstellen. Jede kostenpflichtige Aktion zeigt ihren Preis auf der Schaltfläche, bevor Sie klicken. Zur Preisliste.
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Die Preise verstehen sich in Euro zuzüglich Mehrwertsteuer. Fällt für Ihren Kauf Mehrwertsteuer an, zeigt der Checkout sie vor der Zahlung an; Unternehmen mit gültiger EU-USt-IdNr. zahlen im Reverse-Charge-Verfahren den Nettopreis. Credit-Packs können Sie in jedem Tarif kaufen, auch in Free: 30.000 Credits für 19 €, 100.000 für 55 € oder 300.000 für 149 €. Pack-Credits verfallen nie. Teams anzulegen und Personen einzuladen ist kostenlos. Um Credits gemeinsam zu nutzen, fügen Sie zwei oder mehr Plätze hinzu: Jeder Platz bringt die monatlichen Credits seines Tarifs in den Pool des Teams, alles auf einer Rechnung. Sie können jederzeit kündigen und behalten Ihren Tarif bis zum Ende des bezahlten Zeitraums. Wir erstatten Zahlungen bei Fehlern auf unserer Seite, die wir nicht beheben können, und bei Abrechnungsfehlern; Verbraucher in der EU können innerhalb von 14 Tagen widerrufen und erhalten den ungenutzten Teil zurück.
FAQ
- Ja. Es ist in jedem Tarif enthalten, auch in Free, ohne Add-on, das Sie kaufen müssten, und ohne eigene Datenbank, die Sie verwalten müssten. Jede Übersetzung, die Sie freigeben, landet automatisch in Ihrem Translation Memory.
- Ein Glossar legt einzelne Begriffe fest, etwa einen Namen, eine Produktbezeichnung oder eine Phrase. Translation Memory gleicht ganze Segmente ab: Sätze und Absätze, die Sie bereits übersetzt haben. Das Glossar hält Wörter konsistent, und das Translation Memory erspart es Ihnen, denselben Satz zweimal zu übersetzen. Die meisten Profis nutzen beides.
- Ja. Exportieren Sie es als TMX oder XLIFF und laden Sie es hoch. Ihre bestehenden Paare aus Ausgangs- und Zieltext sind sofort durchsuchbar und fließen wie der Rest Ihres Translation Memorys in die KI ein.
- Nein. Einen Treffer aus Ihrem Translation Memory zu kopieren oder einzufügen kostet nichts, und Treffer im Prompt der KI machen nichts teurer. Credits werden verbraucht, wenn die KI an Ihrem Text arbeitet (übersetzt, umschreibt, prüft), zu dem Preis, den Sie vor dem Klick sehen: Für einen Block, den die KI übersetzt, werden seine Ausgangswörter zum normalen Preis berechnet, mit oder ohne Translation Memory dahinter.
- Trados und memoQ sind das Beste, was klassische CAT-Tools an Translation Memory zu bieten haben: eine Segmentdatenbank mit Exact-, Fuzzy- und Kontext-Matches (101 %). Transept unterscheidet sich in zwei Punkten. Erstens beim Matching: Die beiden hören bei der Textähnlichkeit auf, während Transept eine semantische Suche ergänzt und so auch einen Satz findet, der dasselbe bedeutet, aber anders formuliert ist. Zweitens darin, wo das Translation Memory sitzt: Bei ihnen ist es ein Panel neben dem Editor, das Sie abfragen, bei Transept baut es sich aus der Arbeit auf, die Sie freigeben, und fließt in den KI-Entwurf und den QA-Durchlauf ein.
- Phrase und Smartcat sind starke Plattformen, die das Translation Memory über Projekte und Kunden hinweg organisieren. Phrase wählt eine MT-Engine für Sie aus, bewertet jedes Segment und kann Fuzzy Matches aus Ihrem Translation Memory an sein eigenes Modell weitergeben. Lilt trainiert stattdessen per Fine-Tuning ein Modell auf Ihrer bisherigen Arbeit. Das ist wirkungsvoll, aber das Ergebnis sind Modellgewichte, keine Treffer, die Sie einsehen oder importieren können. Bei Transept ist das Translation Memory der Kontext, in dem die KI übersetzt, aufgebaut aus Exact-, Fuzzy- und semantischen Matches, die Sie sehen.
- Für Dokumente und Content meist nicht: Übersetzung, Translation Memory, Glossar, QA und Export liegen in Transept an einem Ort. Für Software-Lokalisierung auf String-Ebene (ein TM, das an Message-IDs hängt und in CI/CD eingebunden ist) kombinieren Sie Transept am besten mit einem Tool wie Lokalise. Import und Export laufen über TMX und XLIFF, Sie sind also in keine Richtung gebunden.
- Gemeint ist ein Translation Memory für große Sprachmodelle. Statt Ihnen nur ein früheres Segment zum Einfügen herauszusuchen, gibt Transept Ihre Treffer als Referenz in den Übersetzungsprompt, sodass die maschinelle Übersetzung Ihre bewährten Formulierungen wiederverwendet. Die Idee ist dieselbe wie beim klassischen TM, nur angewandt darauf, wie die KI den Text tatsächlich schreibt.
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