翻訳に最適なLLM: 6つをテスト、2つは10倍高額

Claude Sonnet 5はトーン向け、DeepSeek V4 Flashは大量処理向けで、1,000タスクあたり約$0.10、GPT-5.6 Terraは最速のオールラウンダーです。これは、2026年7月17日に6つのモデルをテストした後の私たちの結論です。

同じ3つの翻訳プロンプトを各モデルのAPIに送信し、生の出力を比較しました。驚きは品質ではありませんでした。6つのモデルすべてが技術的なドイツ語を正しく翻訳し、6つ中5つは主語が省略された日本語の対話も一度のミスもなく処理しました。驚きだったのはコストでした。2つの「安価」なモデルは、1リクエストあたりの推論トークン消費があまりにも多く、結果として翻訳1件あたりの費用がClaudeの8〜10倍になり、DeepLの文字単価にかなり近い水準まで来ていました。

2026年に翻訳に最適なLLMを選ぶなら、判断基準は「どのモデルが翻訳できるか」ではなく、どのモデルがあなたのコンテンツの種類と量に合っていて、しかも気づかないうちに過剰請求しないか、という点になります。

どの翻訳作業にどのモデルを使うか

コストは、3つのテストタスク全体の平均（出力トークン × 公式の2026年7月時点の料金）を、1,000件の短い翻訳に外挿したものです。完全な測定表は以下にあります。1つのカテゴリはテストの対象外です。ライブ音声会話向けには、Google は専用に設計された Gemini 3.5 Live Translate バリアントを、100万トークンあたり $3.50/$21 で提供しており、これを参照していますが、テストは行っていません。

どのようにテストしたか

3つのプロンプト、6つのモデル、同じ文面、2026年7月17日に各1回ずつ実行：英語→日本語のマーケティングコピー（トーンをテスト）、英語→ドイツ語のAPIドキュメント（用語をテスト）、そして日本語→英語のカジュアルな対話（省略された主語と文脈をテスト。これはCJK系のペアで典型的な失敗モードです）。CJKはChinese、Japanese、Koreanの略で、機械翻訳の品質に関する不満が集中しやすい3言語を指します。

モデル: GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2、およびKimi K2.6。すべての呼び出しは同じゲートウェイアカウントを通じてデフォルト設定で行われたため、レイテンシーの数値は互いに比較可能ですが、地域やプロバイダーの負荷によって変動します。

3つのソーステキストを、そのまま再掲します。必要に応じて再実行できます：

> EN→JA (marketing): 「あなたのアイデアをもっと素早く形に。私たちのプラットフォームが面倒な作業を引き受けるので、チームは本当に重要なことに集中できます。」 > > EN→DE (technical): "If a request exceeds the rate limit, the API returns a 429 status code. Retry with exponential backoff and honor the Retry-After header. Idempotency keys prevent duplicate charges when a retry succeeds." > > JA→EN (dialogue): 「昨日の件、もう部長に話した？」「いや、まだ。タイミング見て言うつもりだけど、たぶん怒られるだろうな。」「先に根回ししといたほうがいいって。うちの部長、後から聞かされるの一番嫌がるから。」

各モデルおよびタスクごとの各測定値（実時間の秒単位のレイテンシ / usage オブジェクトの出力トークン）:

タスクあたりのコスト = 出力トークン × プロバイダーの公式出力価格。入力は1タスクあたり60〜110トークンで、GPT-5.6 Terra の料金でも $0.0003 未満しか加算されません。下の1百万文字あたりのチャートにはそれも含まれています。すべての価格は2026年7月17日時点の公式リスト料金であり、当社アカウントに請求された割引料金ではありません。

3つのタスクによるスポットチェックでは、100の言語ペアにわたってモデルを順位付けすることはできませんし、私たちもそうは主張していません。少数のサンプルでも残る違いを明らかにすることはできます。そして、その違いは大きいことがわかりました。

テスト 1: 英語→日本語のマーケティングコピー

このプロンプトでは、SaaSのランディングページの一文「Ship your ideas faster. Our platform handles the busywork so your team can focus on what matters.」を、自然で丁寧な日本語に訳すよう求めています。

Claude Sonnet 5がコピーを書きました:

> アイデアを、もっとスピーディーにカタチへ。面倒な作業はプラットフォームにお任せください。

それが、日本人のコピーライターなら使う文体です。スタイライズされたカタチ（「shape」のカタカナ表記）と、読点で区切るリズムは、教科書的な文法ではなくランディングページの慣用表現です。GPT-5.6 Terra と DeepSeek V4 Pro は、そのすぐ後ろに続き、すっきりとしたビジネスライクな表現（「アイデアを、より迅速に形に。」）で着地しました。

DeepSeek V4 Flashは6つの中で最も直訳調でした: 「アイデアをより速く実現しましょう。当社のプラットフォームが雑務を代行するため…」は文法的には問題ありませんが、翻訳文らしく読めます。製品ページなら、人の手による仕上げを加えたいところです。サポート記事や社内ドキュメントであれば、十分実用的です。

ここでの差は実在するものの小さいです。6つのモデルすべてが実用的な日本語を生成しました。Claudeに追加で1,000タスクあたり約$1支払う価値があるのは、ブランドボイスに沿った文章作成の場面です。今回のテストでは、それ以外のどこでもここまでの差は出ませんでした。

テスト2: 英語→ドイツ語の技術ドキュメント

私たちはAPIドキュメントの2つの文を翻訳しました。レート制限、HTTP 429、指数バックオフ、冪等性キーです。6つのモデルはいずれも技術用語を正しく扱い、また6つすべてが慣用的なドイツ語のドキュメント慣行（Ratenlimit、Statuscode 429、exponentielles Backoff、Idempotenzschlüssel）を使用していました。

唯一の目に見える違いは、GPT-5.6 Terra が Retry-After をコード形式で囲み、実際のドイツ語の API ドキュメントでヘッダー名をどのように組版しているかに合わせていることです。これはちょっとした気の利いた配慮であって、品質の差ではありません。

十分に整備された欧州言語間の標準的なドキュメント文体では、サンプル中のどのモデルも誤りを出しませんでした。この生成では品質差が小さすぎて観測できませんでした。もしこれがあなたの全ワークロードなら、品質ではなく価格と速度で選んでください。その場合、DeepSeek V4 Flash がデフォルトの答えとなり、100万トークンあたり入力 $0.14 / 出力 $0.28 です。

テスト 3: 主語が省略された日本語→英語の対話

日本語では文の主語がしばしば省略されるため、翻訳者は誰が何をするのかを推測しなければなりません。私たちのテスト対話には、根回し（nemawashi: 公式な決定の前に水面下で合意形成を進めること）も含まれていました。これは、英語に直接対応する表現のない文化依存の用語です。

6つのモデルのうち5つはすべてをうまく処理しました。主語も正しく割り当てられており、nemawashi は「lay the groundwork」「sound him out beforehand」「give him a heads-up」と訳されていて、いずれも十分に妥当な選択でした。Claude の訳が最も自然な会話らしく読めました（"he's probably gonna chew me out"）。

18件すべての出力の中で、実際の誤りはDeepSeek V4 Proによるものだけでした。これは「先に根回ししといたほうがいい」、つまり次に何をすべきかという助言を、「You should've laid the groundwork first」と訳し、すでに逃したことに対する過去形の後悔にしてしまっていました。たった少しの言葉で、意味は正反対です。もし同僚が前者を言っているのに、あなたが後者だと聞き取ったら、対応はまったく違ってきます。

1回の実行での1つの時制エラーはデータポイントであって、モデルに対する最終判断ではありません（2つのDeepSeekティアの比較の詳細は、DeepSeek V4 Flash vs Pro comparisonでより詳しく比較しています）。しかし、これは、流暢さと忠実さが別の特性であることを思い出させてくれる有用な例です。文は完璧に読めますが、意味していることは間違っています。契約書、医療コンテンツ、あるいは時制の読み違いが損失につながるあらゆるものでは、どのモデルを選ぶにしても、人によるレビューの予算を確保してください。

トークンバーンの罠：価格表が嘘をつく理由

購入判断を変えるのがこの発見です。出力トークン100万件あたり、GLM-5.2 は $4.40、Kimi K2.6 は $4.00 で、Claude Sonnet 5 の $10 の半分以下です。実際に実行された翻訳1件あたりでは、8〜10倍高価でした。

その仕組みは次のとおりです。両モデルは回答前に可視化された推論チェーンを実行し、推論トークンは出力として課金されます。1つのマーケティング文を翻訳する際、Kimi K2.6は2,849の出力トークンを、GLM-5.2は1,906の出力トークンを生成し、翻訳結果は40～60トークンでした。Claude Sonnet 5は同じタスクに60トークンを費やし、GPT-5.6 Terraは46トークンでした。

レイテンシも同じ傾向でした。GPT-5.6 Terra と Claude Sonnet 5 は、3つのタスクすべてで3～4秒でした。DeepSeek V4 Flash は4～5秒、DeepSeek V4 Pro は16～20秒、GLM-5.2 と Kimi K2.6 は1リクエストあたり20～48秒の範囲でした。

ここから実践的なルールが2つ導けます。第一に、翻訳のような短く大量に処理するタスクでは、モデルの比較は定価ではなく、タスクごとに測定したコストで行ってください。20件のリクエストを実行し、usageフィールドを確認します。第二に、翻訳ではreasoningをオフ（または低く）にしてください。DeepSeekはthinkingエンドポイントとnon-thinkingエンドポイントを分けており、GLMとKimiはリクエスト本文でthinkingパラメータを公開しています。今回の3つのタスク全体で、reasoning chainが出力品質に検出できるほどの差を加えることはありませんでした。

大量翻訳のコスト

測定されたトークン消費を100万文字の英語ソーステキスト（およそ250,000トークン）までスケールすると、その差は劇的になります:

DeepSeek V4 Flash は、1冊の長編小説分のテキストを約 $0.28 で翻訳します。同じ分量を DeepL の API で Growthプランの従量課金レートで使うと $27.50 かかり、その差は 98 倍です。これは、"LLMs are 800x cheaper for translation than DeepL" というタイトルで広く共有された r/LocalLLaMA の分析の方向性とも一致しており、そちらのより大きな倍率は、より小規模な自己ホスト型モデルに由来していました。

グラフの上部に注目してください。測定されたトークン消費量では、推論負荷の高いオープンウェイトモデルはDeepLとの差をほぼ埋めています。トークン測定なしの単価は、コスト見積もりではありません。

契約する前に知っておくべき3つの価格に関する事実。すべて2026年7月17日に確認済みです:

• DeepLの無料プランが変更されました。 API Developerプランでは、以前のドキュメントやフォーラムの回答で今でも見かける月間500,000文字の利用枠ではなく、1,000,000文字の一度限りのクレジットが付与されます。Growthは月額$26（年払い）で年間12M文字が含まれ、それを超える場合は100万文字ごとに$27.50です。

• DeepSeekは他社のごく一部の料金しか請求しません。 V4 Flashでは100万トークンあたり入力$0.14 / 出力$0.28で、キャッシュヒット時の入力は$0.0028まで下がります。旧deepseek-chatモデル名は2026年7月24日に廃止されます。

• Claude Sonnet 5 は導入価格です。 2026年8月31日まで 100万トークンあたり $2/$10、その後は $3/$15 です。新しい tokenizer は同じテキストに対しておよそ 30% 多くのトークンも生成するため、当社のコスト計算にはそれも含まれています。9月以降を見据えているなら、両方の点を予算に入れてください。
• Batch API は請求額を半分にします。 OpenAI、Anthropic、Google はいずれも、非同期の batch 処理に対して約 50% の割引を提供しています。翻訳ワークロードは通常 latency に敏感ではないため、これは実質的に無料のお金です。batch pricing により、GPT-5.6 Terra は 100万文字あたり約 $2.19、Claude Sonnet 5 は約 $1.95 になります。

DeepLやGoogle翻訳が依然として優位な場合

1文字あたりの経済性はLLMに有利ですが、依然として次の3つの要件は逆方向を示しています:

• 用語の一貫性が強制されること。 DeepL は、用語が毎回同じ訳語になることを保証する用語集とタームベースを提供します。LLM ではそれをプロンプトで指示して検証する必要があり、それは強制ではなく確率的です。
• CATツールとパイプラインの統合。 翻訳メモリが CAT（computer-assisted translation）ツールにある場合、DeepL のコネクタは直接接続できます。
• 大規模でもサブ秒のレイテンシ。 従来のニューラル MT エンジンは通常、汎用 LLM よりも高速に応答します。インライン UI 翻訳では、それが重要です。

ライブ音声においては、従来型のNMTもチャットLLMも適した形ではありません。Googleは専用のGemini 3.5 Live Translateバリアントを100万トークンあたり$3.50/$21、さらに音声の分単位料金で提供しており、これは当社のGemini 3.5 Live Translateの解説で取り上げました。

稀少言語やリソースの少ない言語では、品質ランキングよりも対応範囲が重要です。他の点を比較する前に、まずその言語ペアがそもそもサポートされているか確認してください。DeepL は約 30 言語に対応していますが、大規模 LLM は 100 以上の言語を扱える一方で、末端に向かうほど品質は低下します。

オープンソースおよびローカルのオプション

GLM-5.2 と Kimi の K-series はどちらもオープンウェイトを公開しているため、自己ホストすれば上記のトークン消費の問題は解決できます。サンプリング設定を制御でき、推論チェーンを完全に抑制することも可能です。

単一GPUでのローカル翻訳では、Qwen3-30B-A3B が、ヨーロッパ言語から英語へのローカル翻訳モデルについての r/LocalLLaMA のスレッドで繰り返し推奨される定番です。言語ペアがより珍しいものになるほど、より大きなモデルが推奨されます。動機はたいてい、品質よりもプライバシー（契約、未発表製品）や限界費用ゼロにあります。同じスレッドでは、ホストされた最先端モデルのほうが依然として翻訳性能が高いと説明されています。

注目に値するもの：Kimi K3 が今週、hosted の100万トークンあたり $3/$15 の open weights で出荷されました。K3 API access はまだ段階的に展開中だったため、K2.6 をテストしました。もし K3 が K-series の token appetite を引き継ぐなら、同じく実測コストに関する注意点が当てはまります。

この比較を自分で実行する

上記のすべては、約20回のAPI呼び出しで再現できます。自分のコンテンツから2つの文を選び、それぞれの候補モデルに送信し、各レスポンスのusageオブジェクトを読んで実際のトークン数を確認します。私たちの18リクエストのテスト実行にかかった総コストは、$0.15未満でした。

厄介なのは、5つのプロバイダーから6つのAPIキーを管理しなければならないことです。私たちは6つすべてのモデルを1つのAIReiterアカウントで実行しました。これは、単一のAnthropic互換エンドポイントの背後で主要モデルのAPIアクセスを再販するもので、Claudeファミリーのキーはおおむね定価の5分の1です。上記のすべてのモデルで、キーは1つ、ワイヤーフォーマットも同じです。

翻訳量が本当に多いなら、自分のコンテンツと照らし合わせて1時間スポットチェックするほうが、これを含むどのランキングよりも優れています。モデル同士の品質差は十分に小さいため、どのモデルにするかは、言語ペア、トーン要件、トークン計測によって判断すべきです。

よくある質問

翻訳にはChatGPTとGeminiのどちらが優れていますか？

私たちのテストでは、GPT-5.6 Terra は 3 つのタスクすべてにおいて高速で、正確で、形式もきれいでした。Gemini を直接比較するテストは行いませんでしたが（当社のゲートウェイにはなかったため）、公開されている価格設定は競争力があり（3.5 Flash の場合、100 万トークンあたり $1.50/$9）、専用のライブ音声翻訳モデルを提供しているのはこのプロバイダーだけです。

現在最も正確なAI翻訳者は何ですか？

高リソースの言語ペアでは、最先端モデル間の精度差は小さく、私たちがテストした6モデルはいずれも技術的なドイツ語を誤りなく翻訳しました。違いは主にトーンに現れ（Claude は日本語のマーケティングコピーで優位でした）、また、主語の省略や時制のようなエッジケースでは、DeepSeek V4 Pro がサンプル中で唯一の実質的な誤りを犯しました。

翻訳に最適なオープンソースLLMは何ですか？

GLM-5.2とKimi K2.6はどちらもweightsを公開しており、私たちのテストでは正しく翻訳されました。self-hostingにより、ホスト型APIのタスクごとのコストを高くしているreasoning chainsを無効にできます。コンシューマー向けハードウェアでは、Qwen3-30B-A3Bがコミュニティで一般的に推奨されています。

LLMは人間の翻訳者に取って代われますか？

社内ドキュメント、サポートコンテンツ、製品の一括テキストについては、概ねその通りで、モデルによってDeepLの1文字あたりのコストの1～16%程度です（DeepSeek V4 Flashは約1%、Claude Sonnet 5は約14%、GPT-5.6 Terraは約16%）。契約書、医療文書、ブランドキャンペーンでは、Test 3の時制エラーが注意すべき教訓です。流暢な出力でも意味が逆転することがあるため、誤読のコストが高い場合は人によるレビューを維持してください。

DeepLは2026年でもまだ使う価値がありますか?

はい、次の3つのケースではそうです: 用語集の強制適用、CATツールとの連携、そしてサブ秒レイテンシです。それ以外では、文字単価の計算を正当化するのは難しく、なおかつ無料枠は現在、毎月ではなく1回限りの100万文字クレジットになっています。

関連資料

• DeepSeek V4 Flash 対 Pro: 実際に必要なのはどのプランか
• Gemini 3.5 Live Translate: リアルタイム音声翻訳の解説
• Claude API 料金ガイド 2026