El refinador de traducción con IA — una segunda pasada de revisión que corrige la traducción automática en su contexto

La traducción automática trabaja de lote en lote, rápida, y se queda con la primera lectura plausible de cada línea. En una línea fácil, eso está bien. En una difícil —un sujeto omitido, una frase hecha, un juego de palabras, una línea cuyo significado depende de la anterior— esa primera suposición sale rígida, literal o simplemente equivocada. Y normalmente solo te das cuenta cuando lees el resultado dentro del juego, horas después.

El refinador con IA es una segunda pasada que atrapa esos casos antes de que lleguen al juego. Después de traducir una línea, un modelo de IA la vuelve a leer junto al japonés original y las líneas que la rodean, y luego la reescribe: corrige errores de traducción, suaviza el fraseo literal, ajusta el tono y mantiene la terminología coherente dentro de una escena. Y se ejecuta mientras el resto de la traducción sigue en marcha, así que no tienes que aguantar dos pasadas completas seguidas.

Qué hace realmente el refinador

No es una retraducción desde cero. Para cada línea, al refinador se le entregan tres cosas:

• La fuente — el japonés original, como referencia de lo que se supone que significa la línea.
• La traducción actual — lo que produjo el proveedor de la primera pasada. Esto es lo que el refinador mejora.
• Las líneas que la rodean — el resto del lote. Como las líneas se procesan en orden de extracción, un lote es un tramo continuo de texto —normalmente la misma escena o el mismo archivo—, así que el modelo recibe gratis unas dos docenas de líneas vecinas de contexto.

Ese contexto es lo que lo cambia todo. Con él, el refinador puede resolver cosas que un proveedor línea por línea sencillamente no puede:

• Sujetos omitidos. El japonés omite habitualmente quién realiza la acción. Las líneas vecinas suelen dejarlo claro; el refinador puede devolver el pronombre correcto.
• Referencias ambiguas. A qué apunta それ («eso»), si una línea es una pregunta o una exclamación, quién le habla a quién.
• Tono y registro. Una línea informal y desenfadada traducida como un inglés formal y rígido, o la amenaza de un villano traducida como un correo de atención al cliente.
• Modismos y onomatopeyas literales que la primera pasada tradujo palabra por palabra en lugar de por su significado.
• Deriva terminológica dentro de una escena: el mismo término traducido de dos formas distintas con tres líneas de diferencia.

Se ejecuta de forma concurrente: no traduces dos veces

Cuando inicias una traducción, una ventana emergente te pregunta si quieres ejecutar también el refinador. Di que sí y trabaja por lotes: en cuanto se traduce un lote, se le pasa al refinador mientras el siguiente lote todavía se está traduciendo. Con varios procesos en marcha a la vez, refinado y traducción se solapan, así que activar el refinador añade mucho menos tiempo real que ejecutar una segunda pasada completa después.

También funciona con el mejor esfuerzo. La línea ya estaba traducida antes de que el refinador la tocara, así que si una llamada de refinado falla o cancelas la ejecución, simplemente se conserva la traducción de la primera pasada. Nunca se pierde una línea porque el refinado tuviera un contratiempo.

Puedes verlo en directo: una barra de progreso dedicada al refinador sigue las líneas refinadas junto a la barra de traducción principal, y el resumen al final de la ejecución te dice exactamente cuántas líneas mejoró el refinador.

Elige cualquier LLM y escribe el modelo

El refinado necesita un modelo que acepte instrucciones, así que el refinador se ejecuta sobre un proveedor de LLM: OpenAI, Anthropic, un endpoint compatible con OpenAI (OpenRouter, NanoGPT y compañía) o un modelo local mediante Ollama / LM Studio. Eliges el proveedor en la ventana emergente y escribes el nombre exacto del modelo que quieres — gpt-4o, un modelo claude-, el id de un modelo local, lo que sea para lo que tengas clave. Los proveedores estadísticos rápidos (Google, DeepL) son estupendos para la primera pasada, pero no pueden ser el refinador: no aceptan instrucciones.

Tu elección se recuerda como valor predeterminado para la próxima vez, y un interruptor de refinar siempre se salta la ventana emergente por completo si quieres tenerlo activado en todas las ejecuciones.

La combinación inteligente en coste: primera pasada barata, refinado inteligente

El refinador da lo mejor de sí como segunda mitad de una estrategia de dos proveedores. Haz la primera pasada con Google o DeepL gratis y luego refina con Claude o GPT-4o. Terminas con una calidad de salida de LLM pero pagas solo una pasada de LLM: la pasada gratuita hizo el grueso del trabajo y el LLM solo revisa y pule por encima. Para la mayoría de los proyectos, ese es el punto óptimo entre coste y calidad.

Refinar con el mismo LLM con el que tradujiste también ayuda —la pasada de refinado ve el contexto de todo el lote y una instrucción explícita de «mejora esto» que la primera pasada no tenía—, pero prácticamente duplica tu gasto de tokens en ese proveedor. Reserva el refinado con el mismo proveedor para proyectos en los que cada línea importa.

En cualquier caso, cuenta con ello en tu presupuesto: cada línea refinada es una llamada extra (por lotes) al modelo. La buena noticia es que los aciertos de la caché de memoria de traducción se omiten (más sobre esto abajo), así que volver a ejecutar sigue siendo barato.

Es gratis para todos

La memoria de traducción, el enrutamiento de proveedores y el glosario son funciones de Supporter. El refinador no lo es. Se ejecuta enteramente con tu propia clave de API —o tu propio modelo local—, así que ofrecerlo no nos cuesta nada y todos los niveles lo tienen, gratis incluido. Lo único que pagas son los tokens de tu proveedor.

Personaliza el prompt del refinador

El refinador tiene su propio prompt, separado del prompt de traducción, en Ajustes → Traducción. El predeterminado ya le indica al modelo que mejore la naturalidad y la precisión, conserve cada marcador de posición y etiqueta, mantenga la terminología establecida y nunca genere japonés. Reescríbelo para imponer un estilo propio: un registro, cómo tratar los honoríficos, una clasificación de contenido, un público objetivo:

Solo se enmascara y restaura la traducción actual, así que tus etiquetas de motor (códigos de control de RPG Maker, etiquetas KAG, interpolaciones de Ren'Py) y cualquier término del glosario sobreviven intactos al ciclo de refinado. El modelo solo ve los mismos marcadores de posición opacos del estilo [[T0]] que vio la primera pasada.

Qué no tocará

• Aciertos de la memoria de traducción. Las líneas servidas desde tu TM son traducciones que ya elegiste o editaste a mano; el refinador las deja en paz y solo trabaja sobre líneas recién traducidas por máquina.
• Marcadores de posición y etiquetas de motor. Se enmascaran durante la pasada de refinado exactamente igual que en la traducción normal, así que los códigos de control, el texto ruby y las interpolaciones vuelven intactos.
• Líneas fallidas. El refinador mejora una traducción existente; no es un traductor autónomo. Una línea que falló en la primera pasada (p. ej. un proveedor que devolvió el japonés sin cambios) no se arregla por arte de magia: cambia de proveedor y vuelve a ejecutar esas.

Cómo usarlo

1. Inicia una traducción como siempre y elige tu proveedor de primera pasada (Google / DeepL gratis es una gran opción aquí).
2. En la ventana emergente, elige Refinar también, selecciona un proveedor de LLM y escribe el modelo. Activa refinar siempre si quieres saltarte esto la próxima vez.
3. Observa las dos barras de progreso: la de traducción y la barra dedicada del refinador.
4. Revisa el resultado; el resumen de la ejecución muestra cuántas líneas mejoró el refinador.
5. ¿Quieres un estilo concreto? Edita el prompt del refinador en Ajustes → Traducción y vuelve a ejecutar: solo se reprocesan las líneas pendientes y las que hayan cambiado.

En resumen

Una traducción automática de primera pasada te lleva hasta «legible». El refinador es la forma más barata de ir más allá: un segundo modelo que lee cada línea en su contexto y frente al original, corrigiendo lo que una primera pasada miope hace mal. Combínalo con un proveedor de primera pasada barato y un modelo de refinado potente y un glosario para los nombres, y tu salida aterriza de lleno en el territorio de «publicar como traducción de fans con una ligera edición manual».

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