--- title: Soporte multilingüe url: https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/multilingual-support description: Claude se destaca en tareas en múltiples idiomas, manteniendo un sólido rendimiento interlingüístico en relación con el inglés. --- ## Descripción general Claude demuestra capacidades multilingües robustas, con un rendimiento particularmente sólido en tareas zero-shot en distintos idiomas. El modelo mantiene un rendimiento relativo consistente tanto en idiomas ampliamente hablados como en idiomas con menos recursos, lo que lo convierte en una opción confiable para aplicaciones multilingües. Claude es competente en muchos idiomas más allá de los evaluados en la siguiente tabla. Prueba con cualquier idioma relevante para tus casos de uso específicos. ## Datos de rendimiento La siguiente tabla muestra las puntuaciones de evaluación zero-shot con "chain-of-thought" (cadena de pensamiento) para los modelos Claude en distintos idiomas, expresadas como un porcentaje relativo al rendimiento en inglés (100%): | Idioma | Claude Sonnet 4.5 (obsoleto)1 | Claude Haiku 4.51 | | ----------------------------------- | ----------------------------- | ----------------- | | Inglés (línea base, fijada en 100%) | 100% | 100% | | Español | 98.2% | 96.4% | | Portugués (Brasil) | 97.8% | 96.1% | | Italiano | 97.9% | 96.0% | | Francés | 97.5% | 95.7% | | Indonesio | 97.3% | 94.2% | | Alemán | 97.0% | 94.3% | | Árabe | 97.2% | 92.5% | | Chino (simplificado) | 96.9% | 94.2% | | Coreano | 96.7% | 93.3% | | Japonés | 96.8% | 93.5% | | Hindi | 96.7% | 92.4% | | Bengalí | 95.4% | 90.4% | | Suajili | 91.1% | 78.3% | | Yoruba | 79.7% | 52.7% | 1 Con [pensamiento extendido](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/extended-thinking). Estas métricas se basan en los conjuntos de prueba en inglés de [MMLU (Massive Multitask Language Understanding)](https://en.wikipedia.org/wiki/MMLU) que fueron traducidos a 14 idiomas adicionales por traductores humanos profesionales, como se documenta en el [repositorio simple-evals de OpenAI](https://github.com/openai/simple-evals/blob/main/multilingual_mmlu_benchmark_results.md). El uso de traductores humanos para esta evaluación garantiza traducciones de alta calidad, lo cual es particularmente importante para idiomas con menos recursos digitales. *** ## Establece el idioma de respuesta Claude infiere el idioma de respuesta a partir de la conversación, pero para aplicaciones en producción debes indicar el idioma de destino explícitamente. El lugar más confiable para hacerlo es el "system prompt" (indicación del sistema), que mantiene la instrucción estable en cada turno de una conversación. ```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 ``` Si tu aplicación permite a los usuarios elegir un idioma en tiempo de ejecución, interpola esa elección en la indicación del sistema en lugar de depender de que Claude la infiera a partir del mensaje del usuario. Para traducir entre dos idiomas específicos, nombra ambos: `Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.` *** ## Mejores prácticas Al trabajar con contenido multilingüe: 1. **Proporciona un contexto de idioma claro:** Aunque Claude puede detectar el idioma de destino automáticamente, indicar explícitamente los idiomas de entrada y salida deseados mejora la confiabilidad. Para una mayor fluidez, puedes indicarle a Claude que use "un habla idiomática como si fuera un hablante nativo". 2. **Usa escrituras nativas:** Envía el texto en su escritura nativa en lugar de una transliteración para obtener resultados óptimos. 3. **Considera el contexto cultural:** Una comunicación efectiva a menudo requiere conciencia cultural y regional más allá de la pura traducción. Sigue también la orientación general de la [Descripción general de la ingeniería de prompts](https://platform.claude.com/docs/es/build-with-claude/prompt-engineering/overview) para mejorar aún más la calidad de los resultados. *** ## Consideraciones sobre el soporte de idiomas * Claude procesa entradas y genera salidas en la mayoría de los idiomas del mundo que usan caracteres Unicode estándar. * El rendimiento varía según el idioma, con capacidades particularmente sólidas en idiomas ampliamente hablados. * Incluso en idiomas con menos recursos digitales, Claude mantiene capacidades significativas. ## Próximos pasos Aplica técnicas generales de prompting para mejorar la calidad de los resultados multilingües. Crea un chatbot de soporte localizado usando una indicación del sistema restringida a un idioma. Compara los niveles de modelos para equilibrar la calidad multilingüe frente al costo y la latencia. Evalúa la calidad de la traducción y la localización antes de lanzar.