Lass deine Entwickler an deinem Produkt arbeiten, nicht an deinem Übersetzungsstack.
Versende in jeder Sprache genauso schnell wie in einer. Phrase bietet Teams die Plattform, um globalen Content in großem Maßstab zu generieren, zu verwalten und zu veröffentlichen, sodass die besten Entwickler am Produkt bleiben, das nur das eigene Team bauen kann.
Übersetzung ist jetzt der einfache Teil
Moderne Modelle sind gut. Du kannst Content an ein LLM schicken und bekommst in Minuten flüssige Übersetzungen zurück, und ein fähiges Team kann das schnell aufsetzen. Das ist echter Fortschritt, und es lohnt sich, ihn zu nutzen.
Die interessante Arbeit beginnt bei hohem Volumen. Markenkonform, regelkonform und einheitlich über jede Sprache und jeden Release zu bleiben, stellt eine ganz andere Herausforderung dar – und sie war schon immer schwierig. KI hat den Schritt der Übersetzung skaliert. Das System darum muss immer noch gebaut und betrieben werden.
Die Plattform, auf der dein Produkt aufbaut.
Alles, was globalen Content in großem Maßstab korrekt hält, ist echte Ingenieursarbeit. Routing über Modelle und Engines pro Sprache. Qualität automatisch messen, während sich Modelle ändern. Terminologie und Markenstimme einheitlich halten. Jedes System verbinden, in dem Content erstellt und ausgeliefert wird. Durchgehend konform und prüfbar bleiben.
Das ist eine Plattform. Du kannst sie selbst bauen und betreiben oder auf einer aufbauen, die schon existiert. Phrase ist das Fundament, sodass die Schicht unter deinem Produkt etwas ist, das du konfigurierst und steuerst – statt etwas, das du dauerhaft pflegen musst.
Für Business-Führungskräfte:
Was der interne Aufbau wirklich beinhaltet und was der Kauf stattdessen freisetzt.
Für Engineering-Führungskräfte:
Was die Produktion von einem globalen Content-System verlangt und welche grundlegenden Plattform-Primitives dies ermöglichen.
Für Business-Führungskräfte
Der Aufbau eines globalen Content-Stacks im eigenen Haus ist weniger ein Projekt als ein Produkt – und Produkte benötigen dauerhafte Teams. Die Linie, die du zu Beginn genehmigst, ist oft kleiner als die, mit der du später lebst – schau dir also das volle Commitment an, bevor du zustimmst.
Ein dauerhaftes Team.
Der Stack benötigt ML-Ops, Data Engineering, QA, Compliance, Konnektor-Wartung, DevOps und Linguisten. Es ist ein Team, das du jedes Jahr finanzierst.
Konnektor-Wartung
Jedes CMS, DAM, Helpdesk, Design-Tool oder jede Auftragnehmer-API, die sich ändert, muss von deinem Team behoben, getestet und überwacht werden.
Zeit bis zur sicheren Skalierung
Governance- und Qualitätsebenen sind unerlässlich und erfordern Monate, um sie richtig aufzubauen. Das ist die Zeit, die vergeht, bevor du in jedem Markt mit voller Zuversicht ausliefern kannst.
Wohin deine Ingenieure gehen
Deine knappste Ressource ist die Zeit deiner Ingenieure. Wenn Zeit in die grundlegende Infrastruktur investiert wird, fließt sie in etwas, das auch dein Wettbewerber erwerben könnte.
Behandle globalen Content als ein Enterprise-Asset.
Ein skalierbares Modell basiert auf zentraler Governance und verteilter Ausführung: Lokale Teams arbeiten schnell, während globale Leitplanken Sicherheit bieten. Produkt, UX, Engineering und Content befassen sich alle mit mehrsprachigem Content – eine zentral gesteuerte Plattform sorgt dafür, dass die Inhalte in allen Bereichen verlässlich bleiben.
Phrase wurde als Leader in der Forrester Wave™ im Q3 2025 ausgezeichnet.
Wir haben bei 21 von 26 Kriterien Bestnoten erzielt und den Maßstab für Sprachtechnologie in Unternehmen gesetzt.
Für Engineering-Führungskräfte
Die meisten Engineering-Teams können in einem Sprint einen Prototyp für LLM-basierte Lokalisierung erstellen – und die Prototypen überzeugen. In der Produktion findet das spannende Engineering statt – und es hat wenig mit dem Modell zu tun. Es ist Systemdesign: versionierter Content, Translation Memory-Hygiene, Prompt-Management, Qualitätsbewertung, Compliance und Orchestrierung. Der Inferenz-Durchsatz lässt sich leicht skalieren. Die Nuance benötigt Infrastruktur.
Was die Produktion von dir verlangt:
Einheitliche Qualität
Automatisierte Erkennung und Regressionstracking halten die Qualität stabil, wenn sich Modelle ändern, anstatt dass sie bei hohem Volumen unbemerkt abdriftet.
Terminologie und Tonalität
Flüssig ist nicht gleich präzise. Durchgesetzte Termdatenbanken und Markenstimme halten den Output über Sprachen hinweg einheitlich.
Echter Kontext
Kontext umfasst UI-Status, Historie, Zielgruppe, Marke und Regulierung, modelliert als typisierte Metadaten, gelöst als Retrieval.
Reproduzierbarkeit
Modellaktualisierungen verändern den Output. Versionierte Prompts und Rollbacks halten das Verhalten steuerbar.
Daten-Governance
Benutzerdefinierte Modelle benötigen Herkunftsnachweise und Compliance-Überwachung, um rechtliche Risiken im Zaum zu halten.
Der tatsächliche Umfang, der für den Aufbau erforderlich ist.
Zusammengenommen ergibt das eine interne Plattform, die du selbst betreiben kannst – und genau das ist der Grund, warum es eine spezialisierte Plattform gibt.
Technisch
Prompt-Ops, Kontext-Engineering, TM-Synchronisierung, multimodale Wiedergabetreue, Observability, Import großer Dateien und CI/CD-Koordination.
Operativ
Workflow-Orchestrierung, Qualitätsbewertung, Multi-Engine-Routing, technische Schulden und Integrationspflege.
Daten und Compliance
Residency, Verschlüsselung, Zertifizierung (DSGVO und branchenspezifisch), Modell-Governance und Nachverfolgbarkeit.
Organisatorisch
Langfristige Personalplanung, funktionsübergreifende Abstimmung und der Engineering-Fokus, der dadurch von deinem Kernprodukt abgezogen wird.
So sieht Erfolg aus.
Die Teams, die am meisten profitieren, sehen Lokalisierung als langfristige Infrastruktur und nicht als Experiment. Sie konzentrieren ihren Engineering-Aufwand darauf, wie es in ihre CI/CD-, Release- und Qualitäts-Workflows passt – und lassen die Plattform die wiederkehrenden Aufgaben übernehmen. Engineering-Zeit entfaltet ihren Wert, wenn sie in das investiert wird, was dein Produkt ausmacht.
Baue mit der Phrase Platform.
Entwicklerorientierte Integration
Robuste APIs, SDKs und über 200 vorgefertigte Konnektoren zu CMS-, Design- und Codesystemen.
Modular und erweiterbar
Plug-in-Konnektoren, konfigurierbare Workflows und Governance-Vorlagen ermöglichen es jedem Team, das Verhalten anzupassen, während die zentrale Kontrolle erhalten bleibt.
Workflow-Orchestrierung
Eine visuelle Orchestrierungs-Engine modelliert Trigger, bedingte Logik, Qualitätsgates und Human-in-the-Loop-Überprüfungen – sie ermöglicht den Aufbau auf einer Workflow-Ebene anstelle der Pflege von Glue-Code.
Gesteuerte KI
ML-gesteuertes Routing (MT Autoselect), benutzerdefiniertes KI-Training, automatisierte LQA und Qualitätsstatistiken verbessern Qualität und Durchsatz, ohne Transparenz, Eigentum oder Compliance zu opfern.
Orchestrator
Ein konfigurierbarer Hub für Modellkonfiguration, Routing, Vorlagen und Integrationen, der von Teams an UI-, Marketing-, Support- und Release-Workflows angepasst werden kann.
Sicherheit und Compliance
Verschlüsselung auf Enterprise-Niveau, rollenbasierter Zugriff, Audit-Logging und regionales Hosting, die gängige Zertifizierungsanforderungen erfüllen.
Mit Phrase loslegen
Frag dich, ob du mit Eigenbau wirklich wettbewerbsfähiger bist als mit einer fertigen Lösung. Wenn du nicht klar mit Ja antwortest, bau auf der Plattform auf und lass deine Entwickler dort wirken, wo sie wirklich etwas bewegen.
Prototyp-Erfolg ist nicht dasselbe wie Produktionsreife. Der schwierige Teil bei globalem Content in großem Maßstab war nie die Übersetzung. Es ist das System-Engineering, das Kontext, Qualität und Governance über Content-Typen, Sprachen und Märkte hinweg intakt hält.
Bau das, was dich einzigartig macht, und erstelle den Rest mit Phrase.
FAQs
Reicht eine LLM-API nicht aus, jetzt wo die Modelle so gut sind?
Das Modell ist der einfache Teil. Um den Output über Sprachen und Releases hinweg präzise, einheitlich, konform und reproduzierbar zu halten, sind Routing, Qualitätsbewertung, Terminologie, Kontext und Rollback erforderlich. Die erforderliche Arbeit besteht – unabhängig davon, ob sie intern entwickelt oder zugekauft wird – und bei Phrase ist sie bereits integriert.
Wie schneiden die Kosten von Phrase im Vergleich zum Eigenbau ab?
Der interne Aufbau verursacht laufende Kosten – ein festes Team, regelmäßige Wartung und zusätzlicher Engineering-Aufwand, die jährlich anfallen, während gleichzeitig Produktressourcen beansprucht werden. Die Gesamtbetriebskosten übersteigen in der Regel ein Plattform-Abonnement und wachsen zudem, wenn weitere Märkte und Sprachen erschlossen werden.
Worin liegt der Unterschied zwischen Phrase und dem direkten Aufrufen eines LLM?
Phrase steuert das Modell, anstatt es nur aufzurufen: versionierte Prompts, automatisierte Qualitätsprüfungen, Modell-Routing, Translation Memory, Audit-Trails und Rollback. Die Lösung kombiniert die Geschwindigkeit der KI mit den Kontrollen, die ein Produktionssystem benötigt.
Behält die Plattform Kontrolle und Datenhoheit?
Ja. Benutzerdefinierte KI-Trainingspipelines, Optionen zur Datenresidenz, rollenbasierter Zugriff und Audit-Logging sorgen dafür, dass Datenhoheit und Governance erhalten bleiben.
Können unsere Ingenieure es immer noch anpassen?
Ja. APIs, SDKs, 200+ Konnektoren, konfigurierbare Workflows und der Orchestrator ermöglichen es Teams, Phrase in ihre eigenen Systeme und Abläufe zu integrieren, während die zentrale Governance erhalten bleibt.
Womit lässt es sich integrieren?
CMS, DAM, Code-Repositories, Design-Tools, Helpdesks und Release-Pipelines – über 200 vorgefertigte Konnektoren und zusätzlich die API für individuelle Lösungen.
Wie schnell können wir in die Produktion gehen?
Vorgefertigte Konnektoren und Workflows reduzieren monatelangen Infrastrukturaufwand auf wenige Wochen. Dein Team nutzt diese Zeit, um den globalen Content optimal in dein Produkt einzubinden.