Google Cloud Translation
Google Cloud Translation — это облачный сервис машинного перевода, который работает через API. Он подходит компаниям и разработчикам, которым нужно встроить перевод текста или документов в свои приложения, сайты или рабочие процессы. Сервис доступен только как облачное решение, поэтому для его использования требуется подключение к интернету и аккаунт Google Cloud.
| Как доступен | облачный сервис | источник выведено из данных карточки |
|---|---|---|
| Что делает с вашими текстами | Google не использует содержимое запросов для обучения и не хранит его после выполнения перевода. Google does not use the content you send to train and improve our Google Translation features | источник со страницы разработчика |
| Цена | Стандартный перевод текста через NMT стоит $20 за миллион символов после первых 500 000 символов в месяц, которые бесплатны. Over 500,000 characters per month | $20.00 | источник со страницы разработчика |
| Бесплатный объём | Первые 500 000 символов в месяц бесплатны для текстовых переводов NMT. First 500,000 characters per month | Free (applied as $10 credit every month | источник со страницы разработчика |
| Форматы документов | DOCX, PPT, PDF, XLSX Document translation (DOCX, PPT, and PDF formats only | источник со страницы разработчика |
| Страница | https://cloud.google.com/translate | источник со страницы разработчика |
Что это и кому подойдёт
Сервис поддерживает перевод документов в форматах DOCX, PPT, PDF и XLSX. Важно, что Google не использует содержимое запросов для обучения моделей и не хранит его после выполнения перевода — это может быть критично для работы с конфиденциальными данными.
При выборе стоит учитывать условия тарификации: первые 500 000 символов в месяц для текстовых переводов через NMT предоставляются бесплатно. Далее стандартный перевод текста стоит $20 за миллион символов. Это позволяет оценить расходы при планировании объёмов перевода.
Текст написан по паспорту выше и переписывается, когда паспорт меняется. Снимок от 2026-08-29.
Оценки качества перевода здесь нет намеренно: сравнивать модели «кто лучше» честно можно только замером на общем наборе текстов, а своих замеров мы не делаем и чужие без ссылки на публикацию не приводим — разбор, почему так.