DeepL o ChatGPT per tradurre: traduttore o assistente

Andrea gestisce l'e-commerce di una piccola azienda di cosmetici naturali e vende in cinque paesi. Ogni settimana deve tradurre descrizioni di prodotto, mail ai distributori e qualche risposta a un cliente. Ha provato DeepL e ChatGPT e i risultati lo hanno confuso: a volte vince uno, a volte l'altro. Il motivo è che i due strumenti nascono per scopi diversi. Uno è un traduttore, l'altro è un assistente che, tra le tante cose, traduce. Capire questa differenza ti dice quando usare ciascuno e quando una prova in ufficio vale più di qualsiasi confronto.

Per chi è ciascuno

• DeepL: per file interi, volumi regolari e testi in cui conta che la struttura resti com'era.
• ChatGPT: per testi brevi da adattare a un pubblico, con istruzioni sul tono e sul contesto.
• Entrambi: per chi prima traduce e poi fa rivedere il risultato con le istruzioni dell'azienda.

Due strumenti pensati per cose diverse

DeepL è un servizio di traduzione: la sua pagina dedicata alle API parla di traduzione che conserva formattazione e impaginazione originali su più tipi di file, e di strumenti di personalizzazione per mantenere coerenza fra un testo e l'altro ². Il lavoro è uno solo, e tutto il prodotto è organizzato attorno a quello.

ChatGPT è un assistente generico. Traduce, ma può anche riscrivere nel tono del tuo marchio, accorciare, spiegare perché ha scelto una parola o proporre due versioni. Questa flessibilità è utile quando il testo non va tradotto alla lettera ma adattato: uno slogan, una descrizione di prodotto, una risposta a un cliente scontento. È anche il motivo per cui il risultato dipende da come scrivi la richiesta.

Per Andrea la distinzione pratica è questa: le descrizioni di prodotto vanno adattate al mercato, quindi un assistente guidato da istruzioni può servire. Le schede tecniche vanno rese con fedeltà, quindi un traduttore con terminologia coerente è più adatto.

Dati e riservatezza

DeepL dichiara che i testi non sono mai conservati né usati per l'addestramento senza il tuo consenso ³, e l'elenco dei piani riporta l'assenza di addestramento sui dati per tutti i piani a pagamento ¹. Per le API di OpenAI la regola ufficiale è analoga nella sostanza: i dati inviati non servono ad addestrare né a migliorare i modelli, salvo tua scelta, e i registri per il controllo degli abusi sono conservati fino a 30 giorni ⁴.

Attenzione al punto che molti saltano: la regola di OpenAI che abbiamo letto riguarda le API. Per ChatGPT usato con un account personale le impostazioni sui dati si controllano nel profilo, e le pagine di aiuto di OpenAI non si sono lasciate aprire nella lettura di questa pagina. Per questo non riportiamo regole che non abbiamo verificato: se vuoi usare ChatGPT per testi con dati dei clienti, controlla il piano e le impostazioni prima di incollare, o usa un account aziendale.

Quanto costano, e in che unità

DeepL si compra a quota mensile. Nella lettura del 9 ottobre 2026 il piano Individual costa 7,49 euro al mese con fatturazione annuale e offre 300.000 caratteri al mese ¹. Il piano Team costa 24,99 euro al mese per utente con 1.000.000 di caratteri ¹. La pagina indica l'IVA inclusa ¹.

Per un'automazione che usa un modello di OpenAI tramite API si paga a token. Nel listino letto il 9 ottobre 2026 GPT-6.1 Sol costa 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 in uscita, mentre GPT-6 Luna costa 0,10 dollari in ingresso e 0,50 in uscita ⁵. Sono dollari, e sono unità diverse dai caratteri di DeepL: il modo onesto di confrontarli è tradurre un campione dei tuoi testi con entrambi e guardare quanto hai speso davvero.

Chi usa ChatGPT dall'app paga invece una quota del suo piano, che non abbiamo potuto verificare su una pagina ufficiale aperta. Guarda il piano giusto sul sito di OpenAI il giorno in cui decidi.

Cosa provare prima di scegliere

Scegli dieci frasi vere, dieci tipi diversi: una descrizione, una mail seria, una risposta scherzosa, una frase con un termine tecnico, una con un numero e una data. Traducile con entrambi. Poi, per ChatGPT, ripeti la prova aggiungendo un contesto di due righe: chi legge, che tono vuoi, quali parole non vanno tradotte. Se la seconda versione migliora molto, vuol dire che per i tuoi testi il valore sta nell'istruzione e non nel motore.

Fai valutare le versioni a una persona che conosce la lingua di arrivo, senza dirle quale strumento ha prodotto cosa. Segna anche i casi in cui il testo tradotto sembra giusto ma ha cambiato un numero o una data: è il tipo di errore che un controllo a occhio nudo lascia passare.

Il verdetto

Per tradurre file e documenti con regolarità, con una terminologia da tenere coerente, parti da un traduttore dedicato come DeepL. Per testi brevi che vanno adattati al pubblico e al tono dell'azienda, un assistente come ChatGPT guidato da istruzioni chiare è spesso più comodo. Molte PMI usano entrambi: il traduttore per la parte meccanica, l'assistente per la rifinitura. Conta soprattutto che ogni testo riservato passi da un account aziendale.

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