多語言支援

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概述

Claude 展現出強大的多語言能力，在跨語言的「zero-shot」（零樣本）任務中表現尤為突出。該模型在廣泛使用的語言和資源較少的語言中都能保持一致的相對效能，使其成為多語言應用程式的可靠選擇。

Claude 能夠處理的語言遠不止下表中所評測的語言。請針對與您特定使用案例相關的任何語言進行測試。

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效能數據

下表顯示 Claude 模型在各語言中的零樣本「chain-of-thought」（思維鏈）評估分數，以相對於英語效能（100%）的百分比表示：

¹ 使用擴展思考。

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設定回應語言

Claude 會從對話中推斷回應語言，但對於正式環境的應用程式，您應明確指定目標語言。最可靠的做法是在系統提示中指定，這樣可以在對話的每一輪中保持指令的穩定性。

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)

如果您的應用程式允許使用者在執行時選擇語言，請將該選擇插入系統提示中，而不是依賴 Claude 從使用者的訊息中推斷。若要在兩種特定語言之間進行翻譯，請同時指明兩種語言：Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.

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最佳實務

處理多語言內容時：

1. 提供清楚的語言上下文： 雖然 Claude 可以自動偵測目標語言，但明確指定所需的輸入和輸出語言可提高可靠性。為了增強流暢度，您可以提示 Claude 使用「如同母語人士般的慣用表達方式」。
2. 使用原生文字： 以原生文字而非音譯方式提交文本，以獲得最佳結果。
3. 考量文化背景： 有效的溝通通常需要超越純粹翻譯的文化和地區意識。

同時請遵循提示工程概述中的一般指引，以進一步提升輸出品質。

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語言支援考量事項

• Claude 可處理大多數使用標準 Unicode 字元的世界語言的輸入並生成輸出。
• 效能因語言而異，在廣泛使用的語言中能力尤為強大。
• 即使在數位資源較少的語言中，Claude 仍能保持有意義的能力。

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後續步驟