--- title: Mehrsprachige Unterstützung url: https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/multilingual-support description: Claude überzeugt bei Aufgaben in zahlreichen Sprachen und behält im Vergleich zum Englischen eine starke sprachübergreifende Leistung bei. --- ## Überblick Claude zeigt robuste mehrsprachige Fähigkeiten mit besonders starker Leistung bei Zero-Shot-Aufgaben über verschiedene Sprachen hinweg. Das Modell behält eine konsistente relative Leistung sowohl bei weit verbreiteten als auch bei ressourcenärmeren Sprachen bei, was es zu einer zuverlässigen Wahl für mehrsprachige Anwendungen macht. Claude beherrscht viele weitere Sprachen über die in der folgenden Tabelle bewerteten hinaus. Teste mit allen Sprachen, die für deine spezifischen Anwendungsfälle relevant sind. ## Leistungsdaten Die folgende Tabelle zeigt Zero-Shot-Chain-of-Thought-Evaluierungsergebnisse für Claude-Modelle in verschiedenen Sprachen, ausgedrückt als Prozentsatz relativ zur Leistung im Englischen (100 %): | Sprache | Claude Sonnet 4.5 (abgekündigt)1 | Claude Haiku 4.51 | | ------------------------------------------ | -------------------------------- | ----------------- | | Englisch (Basiswert, auf 100 % festgelegt) | 100% | 100% | | Spanisch | 98,2% | 96,4% | | Portugiesisch (Brasilien) | 97,8% | 96,1% | | Italienisch | 97,9% | 96,0% | | Französisch | 97,5% | 95,7% | | Indonesisch | 97,3% | 94,2% | | Deutsch | 97,0% | 94,3% | | Arabisch | 97,2% | 92,5% | | Chinesisch (vereinfacht) | 96,9% | 94,2% | | Koreanisch | 96,7% | 93,3% | | Japanisch | 96,8% | 93,5% | | Hindi | 96,7% | 92,4% | | Bengalisch | 95,4% | 90,4% | | Swahili | 91,1% | 78,3% | | Yoruba | 79,7% | 52,7% | 1 Mit [erweitertem Nachdenken](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/extended-thinking) („extended thinking“). Diese Metriken basieren auf englischen Testsets von [MMLU (Massive Multitask Language Understanding)](https://en.wikipedia.org/wiki/MMLU), die von professionellen menschlichen Übersetzern in 14 weitere Sprachen übersetzt wurden, wie im [simple-evals-Repository von OpenAI](https://github.com/openai/simple-evals/blob/main/multilingual_mmlu_benchmark_results.md) dokumentiert. Der Einsatz menschlicher Übersetzer für diese Evaluierung gewährleistet qualitativ hochwertige Übersetzungen, was besonders für Sprachen mit weniger digitalen Ressourcen wichtig ist. *** ## Die Antwortsprache festlegen Claude leitet die Antwortsprache aus der Konversation ab, aber für Produktionsanwendungen solltest du die Zielsprache explizit angeben. Der zuverlässigste Ort dafür ist der „system prompt“ (System-Prompt), der die Anweisung über jeden Gesprächszug einer Konversation hinweg stabil hält. ```bash cURL curl https://api.anthropic.com/v1/messages \ -H "content-type: application/json" \ -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-opus-5-5", "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?"} ] }' ``` ```bash CLI ant messages create \ --model claude-opus-5-5 \ --max-tokens 1024 \ --system "Always respond in French, regardless of the language the user writes in." \ --message '{role: user, content: "How do I reset my password?"}' ``` ```python Python client = anthropic.Anthropic() message = client.messages.create( model="claude-opus-5-5", 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) ``` ```typescript TypeScript const client = new Anthropic(); const message = await client.messages.create({ model: "claude-opus-5-5", 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?" }] }); console.log(message.content); ``` ```csharp C# AnthropicClient client = new(); var parameters = new MessageCreateParams { Model = Model.ClaudeOpus5_5, MaxTokens = 1024, System = "Always respond in French, regardless of the language the user writes in.", Messages = [ new() { Role = Role.User, Content = "How do I reset my password?" } ] }; var message = await client.Messages.Create(parameters); Console.WriteLine(message); ``` ```go Go client := anthropic.NewClient() message, err := client.Messages.New(context.TODO(), anthropic.MessageNewParams{ Model: anthropic.ModelClaudeOpus5_5, MaxTokens: 1024, System: []anthropic.TextBlockParam{ {Text: "Always respond in French, regardless of the language the user writes in."}, }, Messages: []anthropic.MessageParam{ anthropic.NewUserMessage(anthropic.NewTextBlock("How do I reset my password?")), }, }) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(message.Content) ``` ```java Java AnthropicClient client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv(); MessageCreateParams params = MessageCreateParams.builder() .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5) .maxTokens(1024) .system("Always respond in French, regardless of the language the user writes in.") .addUserMessage("How do I reset my password?") .build(); Message message = client.messages().create(params); System.out.println(message.content()); ``` ```php PHP $client = new Client(); $message = $client->messages->create( maxTokens: 1024, messages: [ ['role' => 'user', 'content' => 'How do I reset my password?'] ], model: 'claude-opus-5-5', system: 'Always respond in French, regardless of the language the user writes in.', ); echo json_encode($message->content, JSON_PRETTY_PRINT), PHP_EOL; ``` ```ruby Ruby client = Anthropic::Client.new message = client.messages.create( model: "claude-opus-5-5", 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?" } ] ) puts message.content ``` Wenn deine Anwendung Nutzern erlaubt, zur Laufzeit eine Sprache auszuwählen, füge diese Auswahl in den System-Prompt ein, anstatt dich darauf zu verlassen, dass Claude sie aus der Nachricht des Nutzers ableitet. Um zwischen zwei bestimmten Sprachen zu übersetzen, nenne beide: `Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.` *** ## Best Practices Bei der Arbeit mit mehrsprachigen Inhalten: 1. **Gib einen klaren Sprachkontext an:** Obwohl Claude die Zielsprache automatisch erkennen kann, verbessert die explizite Angabe der gewünschten Eingabe- und Ausgabesprachen die Zuverlässigkeit. Für mehr Sprachgewandtheit kannst du Claude anweisen, „idiomatische Sprache wie ein Muttersprachler“ zu verwenden. 2. **Verwende native Schriftsysteme:** Reiche Text in seiner nativen Schrift statt in Transliteration ein, um optimale Ergebnisse zu erzielen. 3. **Berücksichtige den kulturellen Kontext:** Effektive Kommunikation erfordert oft kulturelles und regionales Bewusstsein, das über die reine Übersetzung hinausgeht. Befolge außerdem die allgemeinen Hinweise im [Überblick zum Prompt Engineering](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/prompt-engineering/overview), um die Ausgabequalität weiter zu verbessern. *** ## Überlegungen zur Sprachunterstützung * Claude verarbeitet Eingaben und generiert Ausgaben in den meisten Weltsprachen, die Standard-Unicode-Zeichen verwenden. * Die Leistung variiert je nach Sprache, mit besonders starken Fähigkeiten in weit verbreiteten Sprachen. * Selbst in Sprachen mit weniger digitalen Ressourcen behält Claude bedeutende Fähigkeiten bei. ## Nächste Schritte Wende allgemeine Prompting-Techniken an, um die Qualität mehrsprachiger Ausgaben zu verbessern. Erstelle einen lokalisierten Support-Chatbot mit einem sprachlich eingeschränkten System-Prompt. Vergleiche Modellstufen, um mehrsprachige Qualität gegen Kosten und Latenz abzuwägen. Bewerte die Übersetzungs- und Lokalisierungsqualität, bevor du auslieferst.