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Sviluppare con Claude
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Capacità del modello
Pensiero estesoPensiero adattivoEffortBudget delle attività (beta)Modalità veloce (anteprima di ricerca)Output strutturatiCitazioniStreaming dei messaggiElaborazione batchRisultati di ricercaStreaming dei rifiutiSupporto multilingueEmbedding
Strumenti
PanoramicaCome funziona l'uso degli strumentiTutorial: Creare un agente che usa strumentiDefinire gli strumentiGestire le chiamate agli strumentiUso degli strumenti in paralleloTool Runner (SDK)Uso degli strumenti rigorosoStrumenti serverStrumento di ricerca webStrumento di recupero webStrumento di esecuzione codiceStrumento advisorStrumento di ricerca strumentiStrumento di memoriaStrumento BashStrumento editor di testoStrumento di uso del computerRisoluzione dei problemi
Infrastruttura degli strumenti
Riferimento strumentiGestire il contesto degli strumentiCombinazioni di strumentiUso degli strumenti con cache dei promptChiamata programmatica degli strumentiStreaming granulare degli strumenti
Gestione del contesto
Finestre di contestoCompattazioneModifica del contestoCache dei promptMessaggi di sistema a metà conversazioneCreare una modalità di orchestrazioneDiagnostica della cache (beta)Conteggio dei token
Lavorare con i file
API FilesSupporto PDF
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Messaggi/Capacità del modello

Supporto multilingue

Claude eccelle in compiti in più lingue, mantenendo solide prestazioni cross-linguistiche rispetto all'inglese.

Panoramica

Claude dimostra solide capacità multilingue, con prestazioni particolarmente elevate nei compiti "zero-shot" (senza esempi) in diverse lingue. Il modello mantiene prestazioni relative costanti sia nelle lingue ampiamente parlate sia in quelle con meno risorse, rendendolo una scelta affidabile per le applicazioni multilingue.

Claude è competente in molte lingue oltre a quelle valutate nella tabella seguente. Esegui test con tutte le lingue rilevanti per i tuoi casi d'uso specifici.

Dati sulle prestazioni

La tabella seguente mostra i punteggi di valutazione zero-shot con "chain-of-thought" (catena di ragionamento) per i modelli Claude in diverse lingue, espressi come percentuale rispetto alle prestazioni in inglese (100%):

LinguaClaude Opus 4.1 (deprecato)1Claude Sonnet 4.51Claude Haiku 4.51
Inglese (riferimento, fissato al 100%)100%100%100%
Spagnolo98,1%98,2%96,4%
Portoghese (Brasile)97,8%97,8%96,1%
Italiano97,7%97,9%96,0%
Francese97,9%97,5%95,7%
Indonesiano97,3%97,3%94,2%
Tedesco97,7%97,0%94,3%
Arabo97,1%97,2%92,5%
Cinese (semplificato)97,1%96,9%94,2%
Coreano96,6%96,7%93,3%
Giapponese96,9%96,8%93,5%
Hindi96,8%96,7%92,4%
Bengalese95,7%95,4%90,4%
Swahili89,8%91,1%78,3%
Yoruba80,3%79,7%52,7%

1 Con pensiero esteso.

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Queste metriche si basano sui set di test in inglese MMLU (Massive Multitask Language Understanding) che sono stati tradotti in 14 lingue aggiuntive da traduttori umani professionisti, come documentato nel repository simple-evals di OpenAI. L'uso di traduttori umani per questa valutazione garantisce traduzioni di alta qualità, particolarmente importante per le lingue con meno risorse digitali.


Impostare la lingua di risposta

Claude deduce la lingua di risposta dalla conversazione, ma per le applicazioni di produzione dovresti indicare esplicitamente la lingua di destinazione. Il posto più affidabile per farlo è il prompt di sistema, che mantiene l'istruzione stabile in ogni turno della conversazione.

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

Se la tua applicazione consente agli utenti di scegliere una lingua in fase di esecuzione, interpola tale scelta nel prompt di sistema anziché affidarti a Claude per dedurla dal messaggio dell'utente. Per tradurre tra due lingue specifiche, nominale entrambe: Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.


Best practice

Quando lavori con contenuti multilingue:

  1. Fornisci un contesto linguistico chiaro: sebbene Claude possa rilevare automaticamente la lingua di destinazione, indicare esplicitamente le lingue di input e output desiderate migliora l'affidabilità. Per una maggiore fluidità, puoi chiedere a Claude di usare "un linguaggio idiomatico come se fosse un madrelingua".
  2. Usa gli alfabeti nativi: invia il testo nel suo alfabeto nativo anziché in traslitterazione per ottenere risultati ottimali.
  3. Considera il contesto culturale: una comunicazione efficace richiede spesso consapevolezza culturale e regionale che va oltre la pura traduzione.

Segui anche le indicazioni generali in Panoramica del prompt engineering per migliorare ulteriormente la qualità dell'output.


Considerazioni sul supporto linguistico

  • Claude elabora input e genera output nella maggior parte delle lingue del mondo che utilizzano caratteri Unicode standard.
  • Le prestazioni variano in base alla lingua, con capacità particolarmente elevate nelle lingue ampiamente parlate.
  • Anche nelle lingue con meno risorse digitali, Claude mantiene capacità significative.

Passaggi successivi


Panoramica del prompt engineering

Applica tecniche generali di prompting per migliorare la qualità dell'output multilingue.

Agente di assistenza clienti

Crea un chatbot di supporto localizzato utilizzando un prompt di sistema con vincoli linguistici.

Panoramica dei modelli

Confronta i livelli di modello per bilanciare la qualità multilingue con costi e latenza.

Definisci criteri di successo e crea valutazioni

Valuta la qualità di traduzione e localizzazione prima del rilascio.

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