DeepSeek za prevođenje: gdje radi, a gdje se lomi

DeepSeek je jeftin i sposoban prevoditelj za duge tekstove, osobito putem svog API-ja. Njegove slabe točke nisu one koje većina recenzija testira. Prema našem iskustvu, problem je rijetko nezgrapna rečenica. To je izlaz koji izgleda dovršeno, ali nije: ispuštena podebljana riječ, programski uzorak koji je preveden, znak iz pogrešnog pisma ili rečenica ponovljena kako bi se zadovoljilo ispravak. Ništa od toga ne pokaže se kad zalijepite jedan odlomak u razgovor. Sve se to pokaže kad prevodite cijeli dokument.

To znamo jer DeepSeek prevodi ovu stranicu. U listopadu 2026. prebacili smo proces koji proizvodi naše lokalizirane članke (27 jezika) i tekst sučelja s drugog modela na DeepSeek API i svaki novi ili popravljeni prijevod od tada dolazi od njega. U nastavku je što se pokvarilo u prvim pokretanjima, provjere koje smo dodali, koliko bi koštao posao veličine knjige po trenutačnim cijenama API-ja i gdje DeepSeek prestaje biti pravi alat.

Podaci o DeepSeekovim modelima, cijenama i pravilima dolaze iz DeepSeekove vlastite dokumentacije, provjereni 13. 10. 2026. DeepSeek često mijenja modele i cijene, pa provjerite poveznice prije nego se pouzdate u broj.

Što DeepSeek nudi za prevođenje

Postoje dva načina da ga koristite i oni odgovaraju različitim poslovima.

Nijedno sučelje ne vraća prevedeni EPUB, DOCX ili PDF. Dobivate tekst, a ponovno sastavljanje datoteke je vaš posao.

Pet pogrešaka na koje smo naišli u prvim pokretanjima DeepSeeka

Naš proces šalje svaki odlomak, naslov ili ćeliju tablice kao jednu jedinicu, u serijama, i traži JSON kao odgovor. Svaki se odgovor provjerava, a lokalizirana datoteka zapisuje se samo ako sve provjere prođu. U DeepSeekovom prvom punom pokretanju na našem blogu, većina je zadataka prošla, a većina odbijenica bila je mehanička, a ne loš prijevod. Ovo su one koje su nas nečemu naučile.

1. Oblikovanje je nestalo, a riječi su ostale točne

U arapskom članku prijevod je bio u redu, ali je podebljanje na not nestalo, pa je rečenica izgubila naglasak. U nizozemskom članku jedna se podebljana fraza vratila razdvojena na dva dijela. Ništa od ovoga ne izgleda pogrešno ako ne usporedite oznake s izvornikom.

Rješenje: nakon prijevoda, svaki se odlomak ponovno raščlanjuje i mora sadržavati iste poveznice, podebljane fraze, umetnuti kod i slike kao engleski, u bilo kojem redoslijedu, jer drugi jezici preuređuju riječi.

Što to znači za vas: ako oblikovanje nosi značenje u vašem dokumentu, poput podebljanih upozorenja, poveznica ili oznaka fusnota, prebrojite ih u izvorniku i u prijevodu.

2. Stvari koje se nikada ne bi smjele prevoditi bile su prevedene

U malajskom članku nalazio se primjer umetnutog koda, [door slams], iz primjera titla. DeepSeek ga je preveo. U burmanskom članku, citirana japanska točka 。 u rasponu koda postala je burmanska točka ။. Oba su razumna za prozni tekst, a pogrešna za doslovan primjer.

Rješenje: umetnuti kod mora se vratiti točno onako kako je poslan.

Što to znači za vas: recite modelu koji su nizovi doslovni, poput koda, naziva datoteka, naziva proizvoda i citiranih primjera, i provjerite ih nakon toga.

3. Riječi su se vratile na pogrešnom pismu

DeepSeek je stavio bengalsku riječ unutar hinduske rečenice, a sinhala znakove unutar burmanske. Hindski i bengalski bliski su susjedi. Sinhala i burmanski nisu, što je podsjetnik da ne možete predvidjeti gdje će se to dogoditi. Nasumična provjera to propušta ako ne čitate ciljni jezik.

Rješenje: svaki zahtjev navodi ciljni jezik i njegovo pismo, ne samo kod (naš zvuči kao "Twi (oznaka jezika tw, pisano latiničnim pismom)"). Provjera pisma zatim odbija svaki izlaz koji sadrži znakove iz pisma koje taj jezik ne koristi.

Što to znači za vas: napišite "Prevedi na brazilski portugalski", a ne "prevedi na pt". Ako ne možete čitati ciljni jezik, barem provjerite je li pismo ispravno.

4. Ponovni pokušaji ponovili su pogrešku ili su je loše "ispravili"

Kada je provjera odbila odgovor, ponovni pokušaj pri temperaturi 0 vratio je isti pogrešan odgovor od riječi do riječi, uključujući bengalsku riječ u hindskom. Niska temperatura čini izlaz ponovljivim, a to uključuje i pogrešku. Nejasna poruka o odbijanju nije bila ništa bolja. A jednom, kada je zatraženo da se vrati nedostajuća podebljana fraza, DeepSeek je dodao podebljanu kopiju cijele rečenice nakon izvorne. Podebljanje se vratilo, a rečenica se sada pojavila dvaput.

Rješenje: upit za ponovni pokušaj točno navodi što nedostaje ili je neočekivano, poput "nedostaje umetnuti kod 。", kasniji pokušaji koriste temperaturu 0,4, a završna provjera odbija rečenice koje engleski ne ponavlja.

Povezana zamka: DeepSeekov način razmišljanja uključen je prema zadanim postavkama, a u načinu razmišljanja temperature nema učinka (način razmišljanja). Isključujemo razmišljanje za prijevod s "thinking": {"type": "disabled"}, što također smanjuje latenciju.

5. JSON je bio valjan, ali ključevi nisu

Šaljemo numerirane jedinice poput body:0059 i tražimo iste ključeve natrag. Ponekad je DeepSeek vratio svaku prevedenu vrijednost u ispravnom redoslijedu, ali je preimenovao ključ u obični body ili dodao ključ koji nikada nismo poslali. JSON se raščlanio. Naivna skripta ispustila bi ili pogrešno smjestila odlomak.

Rješenje: preimenovani ključevi uspoređuju se natrag po položaju samo kada je svaki drugi ključ na očekivanom mjestu, a dodatni ključevi zanemaruju se.

Što to znači za vas: ako skriptirate prijevode, provjerite je li svaka jedinica koju ste poslali vraćena pod svojim ID-om prije nego što sastavite dokument.

Jedna lekcija prethodi DeepSeeku. Naš proces prije je dijelio rečenice na svakoj poveznici i podebljanoj frazi, a model koji smo koristili prije DeepSeeka stalno je vraćao prazne ulomke poput " za čitanje", jer se u ciljnom jeziku njihovo značenje premjestilo u susjedni dio. Svaki model će to učiniti. Nikada ne šaljite pola rečenice. Ako dijelite knjigu na dijelove, režite na granicama odlomaka.

Kontrolni popis za prevođenje dugog dokumenta s DeepSeekom

Koristite ovo bez obzira radite li u chat aplikaciji ili pišete skriptu za API:

1. Dijelite na granicama odlomaka ili odjeljaka. Nikada ne prekidajte rečenicu. Neka svaki zahtjev bude dovoljno malen da se prevedeni izlaz dobro uklopi u ograničenje izlaza.
2. Stavite pojmovnik u svaki zahtjev. Imena, izmišljeni pojmovi i fiksni prijevodi idu na vrh svakog dijela. Model vidi samo zahtjev koji je pred njim.
3. Navedite jezik i pismo riječima, plus registar koji želite (formalan, ležeran, književni).
4. Zatražite strukturirani izlaz ako to skriptirate. S API-jem postavite response_format na {"type": "json_object"}, uključite riječ "json" u upit i pokažite točan oblik koji očekujete (JSON izlaz).
5. Tretirajte prazne, skraćene ili neparsirajuće odgovore kao neuspjehe. Odgovor koji dosegne max_tokens jednostavno stane, pa provjerite finish_reason, a DeepSeek napominje da JSON način rada "može povremeno vratiti prazan sadržaj" (JSON izlaz). Ponovno pokušajte umjesto da spremite bilo što od toga.
6. Kada ponovni pokušaj ne uspije na isti način, promijenite nešto: recite što je bilo pogrešno i povećajte temperaturu u načinu bez razmišljanja.
7. Mehanički provjerite svaki dio prije nego što ga pročitate: ništa prazno, nema znakova pogrešnog pisma, isti broj poveznica, brojeva i naslova kao u izvoru.
8. Zatim pregledajte značenje. Mehaničke provjere hvataju neispravan izlaz, a ne pogrešan prijevod. Za sve što će biti objavljeno, tečan čitatelj još uvijek treba provjeriti imena, brojeve i ton. Naš vodič za dosljednost terminologije pokriva kako održati pojmove stabilnima kroz poglavlja.

Koliko knjiga košta na DeepSeek API-ju

API je dovoljno jeftin da trošak rijetko odlučuje o pitanju. Evo grube procjene za englesku knjigu od 100.000 riječi prevedenu s deepseek-flash po vršnim cijenama: 0,30 USD po milijunu ulaznih tokena (promašaj predmemorije) i 1,20 USD po milijunu izlaznih tokena (cjenik).

Izvanvršne cijene su upola toga. Omjeri tokena jako variraju ovisno o jeziku, pa ovo uzmite kao red veličine, a ne kao ponudu. Stvarni trošak API prijevoda je vaše vrijeme: pisanje dijeljenja, provjera i koda koji ponovno sastavlja upotrebljivu datoteku.

Provjerite privatnost prije učitavanja

DeepSeekova politika privatnosti (posljednje ažuriranje 10. veljače 2026.) navodi da tvrtka prikuplja, obrađuje i pohranjuje osobne podatke "u Narodnoj Republici Kini" te navodi treniranje i poboljšavanje svojih modela kao korištenje onoga što pošaljete. Također navodi pravo na odustajanje od treniranja, koje ostvarujete slanjem e-pošte DeepSeeku, a ne putem postavke u aplikaciji (DeepSeek politika privatnosti).

Za ugovore, neobjavljene rukopise ili klijentske datoteke odlučite o tome prije nego što bilo što prenesete. DeepSeekove težine modela mogu pokretati i drugi pružatelji usluga ili na vlastitom hardveru, gdje se ovi uvjeti ne primjenjuju, ali tada morate provjeriti uvjete tog pružatelja. Popis za provjeru privatnosti pri prevođenju dokumenata navodi pitanja koja treba postaviti svakom alatu, uključujući i naš.

Kada je DeepSeek pravi alat, a kada nije

Koji model najbolje prevodi vaš jezični par zasebno je pitanje. Naš vodič o najboljem LLM-u za prevođenje objašnjava kako to sami testirati. Ako birate između alata za razgovor, vodiči za ChatGPT, Claude i Gemini pokrivaju ista pitanja za svaki od njih.

DeepSeek je pravi alat kada možete vidjeti i ispraviti svaku pogrešku: odlomak koji ćete pažljivo čitati ili proces u kojem kontrolirate provjere. Pogrešan je glavni alat kada želite potpuno prevedenu datoteku bez izrade tog procesa. To je posao koji obavlja BookTranslator. Prenesete PDF, EPUB, DOCX ili drugu podržanu datoteku, on prevede cijeli dokument s kontekstom i dosljednim pojmovnikom, a vi dobivate prevedenu datoteku natrag, plus dvojezičnu verziju gdje format to podržava. Za skenirane PDF-ove, OCR način ponovno izrađuje čisti prevedeni PDF iz prepoznatog sadržaja umjesto da točno kopira izvorni izgled stranice. Cijenu vidite prije plaćanja, pa možete prenijeti datoteku i odlučiti na temelju toga. Koji god alat koristili, zadržite ljudski pregled za sve važno.