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title: Suporte multilíngue
url: https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/multilingual-support
description: Claude se destaca em tarefas em vários idiomas, mantendo um forte desempenho interlinguístico em relação ao inglês.
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## Visão geral
Claude demonstra capacidades multilíngues robustas, com desempenho particularmente forte em tarefas zero-shot em diversos idiomas. O modelo mantém um desempenho relativo consistente tanto em idiomas amplamente falados quanto em idiomas com menos recursos, tornando-o uma escolha confiável para aplicações multilíngues.
Claude é capaz em muitos idiomas além daqueles avaliados na tabela a seguir. Teste com quaisquer idiomas relevantes para seus casos de uso específicos.
## Dados de desempenho
A tabela a seguir mostra as pontuações de avaliação zero-shot com "chain-of-thought" (cadeia de pensamento) para os modelos Claude em diversos idiomas, expressas como uma porcentagem em relação ao desempenho em inglês (100%):
| Idioma | Claude Sonnet 4.5 (descontinuado)1 | Claude Haiku 4.51 |
| -------------------------------------- | ---------------------------------- | ----------------- |
| Inglês (linha de base, fixado em 100%) | 100% | 100% |
| Espanhol | 98,2% | 96,4% |
| Português (Brasil) | 97,8% | 96,1% |
| Italiano | 97,9% | 96,0% |
| Francês | 97,5% | 95,7% |
| Indonésio | 97,3% | 94,2% |
| Alemão | 97,0% | 94,3% |
| Árabe | 97,2% | 92,5% |
| Chinês (Simplificado) | 96,9% | 94,2% |
| Coreano | 96,7% | 93,3% |
| Japonês | 96,8% | 93,5% |
| Hindi | 96,7% | 92,4% |
| Bengali | 95,4% | 90,4% |
| Suaíli | 91,1% | 78,3% |
| Iorubá | 79,7% | 52,7% |
1 Com [pensamento estendido](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/extended-thinking).
Essas métricas são baseadas nos conjuntos de teste em inglês do [MMLU (Massive Multitask Language Understanding)](https://en.wikipedia.org/wiki/MMLU) que foram traduzidos para 14 idiomas adicionais por tradutores humanos profissionais, conforme documentado no [repositório simple-evals da OpenAI](https://github.com/openai/simple-evals/blob/main/multilingual_mmlu_benchmark_results.md). O uso de tradutores humanos para esta avaliação garante traduções de alta qualidade, o que é particularmente importante para idiomas com menos recursos digitais.
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## Defina o idioma da resposta
Claude infere o idioma da resposta a partir da conversa, mas para aplicações em produção você deve declarar o idioma de destino explicitamente. O lugar mais confiável para fazer isso é o "system prompt" (prompt do sistema), que mantém a instrução estável em todos os turnos de uma conversa.
```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
```
Se sua aplicação permite que os usuários escolham um idioma em tempo de execução, interpole essa escolha no prompt do sistema em vez de depender de Claude para inferi-la a partir da mensagem do usuário. Para traduzir entre dois idiomas específicos, nomeie ambos: `Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.`
***
## Melhores práticas
Ao trabalhar com conteúdo multilíngue:
1. **Forneça um contexto de idioma claro:** Embora Claude possa detectar o idioma de destino automaticamente, declarar explicitamente os idiomas de entrada e saída desejados melhora a confiabilidade. Para maior fluência, você pode instruir Claude a usar "fala idiomática como se fosse um falante nativo".
2. **Use escritas nativas:** Envie o texto em sua escrita nativa em vez de transliteração para obter resultados ideais.
3. **Considere o contexto cultural:** Uma comunicação eficaz frequentemente requer consciência cultural e regional além da pura tradução.
Siga também as orientações gerais em [Visão geral da engenharia de prompts](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/prompt-engineering/overview) para melhorar ainda mais a qualidade da saída.
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## Considerações sobre suporte a idiomas
* Claude processa entradas e gera saídas na maioria dos idiomas do mundo que usam caracteres Unicode padrão.
* O desempenho varia de acordo com o idioma, com capacidades particularmente fortes em idiomas amplamente falados.
* Mesmo em idiomas com menos recursos digitais, Claude mantém capacidades significativas.
## Próximos passos
Aplique técnicas gerais de prompting para melhorar a qualidade da saída multilíngue.
Crie um chatbot de suporte localizado usando um prompt do sistema restrito a um idioma.
Compare os níveis de modelos para equilibrar a qualidade multilíngue com custo e latência.
Avalie a qualidade da tradução e da localização antes de lançar.