Welcher KI-Übersetzer der richtige ist, entscheidet weniger die Qualität als die Frage, was in deinem Text steht. Für unverfängliche Texte liefern der kostenlose DeepL-Übersetzer und der Google Übersetzer brauchbare Ergebnisse. Im Test mit derselben Kundenmail waren sich DeepL, Google und das lokale Sprachmodell Qwen bei Inbetriebnahme, Schaltschrank und Abnahme einig, bei der Abschlagsrechnung nicht; mit einem Glossar übernahm Qwen den vorgegebenen Begriff in beiden Läufen. Sobald Kundendaten oder Vertrauliches drinstehen, fallen die kostenlosen Versionen weg: DeepL verbietet in der Gratisversion Texte mit personenbezogenen Daten, Google wertet die Nutzung des Übersetzers zur Verbesserung aus. Dann brauchst du einen bezahlten Plan mit Auftragsverarbeitungsvertrag (DeepL Pro, Google Cloud Translation, Claude oder ChatGPT im Business-Plan) oder ein lokales Modell, bei dem der Text dein Netz nicht verlässt. Alle Preise und Datenschutzangaben: Stand 30.10.2026.
Damit du meine Sicht einordnen kannst: Ich bezahle Claude und ChatGPT, arbeite aber im Alltag fast nur mit Claude, weil meine Belegschaft in Claude Code läuft. Getestet wurden DeepL und Google am 30.10.2026, das lokale Modell am 01.11.2026. Claude und ChatGPT liefen in diesem Test nicht; was unten zu ihnen steht, stammt aus den Unterlagen der Anbieter. Das ist keine Rechtsberatung, sondern die Betreiber-Perspektive, mit der ich KI-Werkzeuge für mein eigenes Business prüfe. Weitere Grundlagen sammle ich auf der Seite KI-Grundlagen.
KI-Übersetzer im Überblick: vier Wege
Claude und ChatGPT nennen ihre Preise auf den US-Seiten in US-Dollar, Anthropic ohne Steuern; aus Deutschland zeigt claude.com Euro-Preise, zum Beispiel Pro 18 Euro im Monat oder 15 Euro bei jährlicher Zahlung. Alle Claude-Pläne im Überblick stehen in Claude Kosten und Abos im Überblick.
Der Test: dieselbe Kundenmail in drei Werkzeugen
Der Testtext ist eine erfundene Geschäftsmail mit typischen Stolperstellen: Fachbegriffe, eine Redewendung und die förmliche Sie-Anrede.
Sehr geehrter Herr Hughes,
vielen Dank für Ihre Rückmeldung zu unserem Angebot vom 14. Oktober. Die Inbetriebnahme der Verpackungsanlage verschiebt sich leider um eine Woche, weil das Ersatzteil für den Schaltschrank erst am 6. November eintrifft. Das ist ärgerlich, aber kein Beinbruch: Ihr Liefertermin an den Endkunden bleibt davon unberührt. Die Abschlagsrechnung über 30 Prozent stellen wir deshalb erst nach der Abnahme. Ich halte Sie auf dem Laufenden, und bei Fragen rufen Sie mich gern direkt an.
Mit freundlichen Grüßen
Messaufbau DeepL und Google: je Werkzeug ein automatisierter Aufruf per Playwright im Browser, ohne Anmeldung, ohne Glossar, Standardeinstellungen (bei Google Cookie-Abfrage abgelehnt), Ziel Englisch (bei DeepL „Englisch (amerikanisch)“). Den Aufbau für das lokale Modell beschreibt sein Testblock weiter unten. Die Ausgaben stehen hier wörtlich.
DeepL, kostenloser Webübersetzer (30.10.2026):
Dear Mr. Hughes,
Thank you very much for your response to our quote dated October 14. Unfortunately, the commissioning of the packaging system will be delayed by one week because the replacement part for the control cabinet will not arrive until November 6. This is frustrating, but it’s not the end of the world: Your delivery date to the end customer will not be affected. We will therefore issue the 30 percent advance invoice only after acceptance. I will keep you updated, and please feel free to call me directly if you have any questions.
Best regards,
Google Übersetzer, Web (30.10.2026, Auswahl „Erweitert“ voreingestellt):
Dear Mr Hughes,
Thank you for your feedback on our offer from October 14th. Unfortunately, the commissioning of the packaging system has been postponed by a week because the spare part for the control cabinet will not arrive until November 6th. This is annoying, but it's not a problem: your delivery date to the end customer remains unaffected. We therefore only issue the advance invoice for 30 percent after acceptance. I will keep you updated and if you have any questions, please call me directly.
Best regards
Lokal: Qwen3.8-27B auf einem Nvidia DGX Spark (01.11.2026)
Messaufbau: Qwen3.8-27B als NVFP4-Checkpoint unter dem Serving-Framework SGLang, Aufruf über die OpenAI-kompatible Schnittstelle direkt auf dem Gerät, Temperatur und übrige Werte in der Standardeinstellung des Servers. Prompt: „Übersetze diese E-Mail ins amerikanische Englisch. Behalte den förmlichen Ton bei.“, darunter die Mail. Zweiter Lauf im selben Chat mit dem Glossar: „Glossar: Abschlagsrechnung = progress invoice. Übersetze die E-Mail noch einmal und halte dich an das Glossar.“ Beide Läufe einmal mit ausgeschaltetem Denkmodus und einmal mit dem Denkmodus in der Standardeinstellung des Servers, je ein Durchgang. Die Zeit ist die Dauer vom Absenden bis zur fertigen Antwort.
Denkmodus aus, ohne Glossar (3,7 Sekunden):
Dear Mr. Hughes,
Thank you for your response to our quotation dated October 14.
Unfortunately, the commissioning of the packaging line will be delayed by one week because the replacement part for the control cabinet will only arrive on November 6. While this is regrettable, it does not affect your delivery deadline to the end customer. Consequently, we will issue the 30% down payment invoice only after final acceptance.
I will keep you informed of any updates, and please feel free to contact me directly with any questions.
Sincerely,
Denkmodus aus, mit Glossar (2,4 Sekunden):
Dear Mr. Hughes,
Thank you for your feedback regarding our offer of October 14. Unfortunately, the commissioning of the packaging line will be delayed by one week, as the replacement part for the control cabinet will only arrive on November 6. While this is regrettable, it is not a major issue: your delivery deadline to the end customer remains unaffected. Therefore, we will issue the progress invoice for 30% only after the final acceptance.
I will keep you informed of any updates, and please feel free to contact me directly with any questions.
Sincerely,
Denkmodus an, ohne Glossar (38,5 Sekunden):
Dear Mr. Hughes,
Thank you for your response regarding our proposal dated October 14. Unfortunately, the commissioning of the packaging line will be delayed by one week, as the replacement part for the control cabinet will not arrive until November 6. Although this is regrettable, your delivery date to the end customer will not be affected. The invoice for the 30% progress payment will therefore be issued only after acceptance. I will keep you informed, and if you have any questions, please feel free to call me directly.
Sincerely,
Denkmodus an, mit Glossar (21,2 Sekunden):
Dear Mr. Hughes,
Thank you for your reply regarding our proposal dated October 14. Unfortunately, the commissioning of the packaging line will be delayed by one week because the replacement part for the control cabinet will not arrive until November 6. While this is regrettable, your delivery date to the end customer will remain unaffected. The progress invoice for 30 percent will therefore be issued only after acceptance. I will keep you informed, and if you have any questions, please feel free to call me directly.
Sincerely,
Was an den Prüfstellen herauskam
Bei den technischen Fachbegriffen Inbetriebnahme, Schaltschrank und Abnahme sind sich alle einig. Unterschiede gibt es bei Alltagswörtern: Aus dem Angebot macht DeepL eine „quote“, Google ein „offer“, Qwen je nach Lauf eine „quotation“, ein „offer“ oder ein „proposal“. Die Redewendung kommt nur bei DeepL bildhaft an. Google macht aus „kein Beinbruch“ ein nüchternes „not a problem“, Qwen lässt sie in drei von vier Läufen ganz weg und schreibt aus „ärgerlich“ ein förmliches „regrettable“. Das passt zur Anweisung „förmlicher Ton“, die nur Qwen bekommen hat.
An der Abschlagsrechnung zeigt sich, wofür das Glossar da ist. DeepL und Google machen daraus eine „advance invoice“, Qwen ohne Denkmodus eine „down payment invoice“, beides klingt nach Vorauszahlung und steht im selben Satz erst nach der Abnahme. Qwen mit Denkmodus trifft es mit „progress payment“ besser. Mit Glossar stand in beiden Läufen genau „progress invoice“. Ohne Denkmodus wurde allerdings aus „rufen Sie mich an“ ein allgemeines „contact me“; mit Denkmodus blieb der Anruf erhalten, dafür dauerte die Antwort neun- bis zehnmal so lange.
Bewertet nach Glossartreue, Fehlern und Ton:
Je Einstellung lief ein Durchgang. Ein zweiter Durchgang kann andere Wörter liefern, gerade bei Alltagsbegriffen wie dem Angebot. Was du festlegen willst, gehört deshalb ins Glossar und nicht in die Hoffnung, dass das Werkzeug es beim nächsten Mal wieder so übersetzt.
DeepL Free oder Pro: der Unterschied beim Datenschutz
Die DeepL-Datenschutzerklärung (Stand Oktober 2026) trennt beide Versionen klar. Für den kostenlosen Übersetzer schreibt DeepL, dass hochgeladene Inhalte und ihre Übersetzungen „für einen begrenzten Zeitraum“ verarbeitet werden, „um unsere neuronalen Netze und Algorithmen zu trainieren und zu verbessern“. Laut Nutzungsbedingungen darf sie nicht für Texte verwendet werden, „die personenbezogene Daten jeglicher Art enthalten“. Eine Kundenmail mit Namen ist damit schon raus.
Bei DeepL Pro werden die Texte laut DeepL „nicht dauerhaft gespeichert“, nach der Leistung gelöscht und „nicht zur Qualitätsverbesserung unserer Dienste verwendet“; für personenbezogene Daten sehen die Pro-AGB einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung vor. Wenn du eine DeepL-Alternative suchst, weil dir die Gratisversion zu unsicher ist, ist die erste Alternative oft DeepL Pro selbst.
Google Übersetzer: Weboberfläche gegen Cloud-API
Für den kostenlosen Google Übersetzer gilt Googles allgemeine Datenschutzerklärung (wirksam ab 16.10.2026), mit diesem Beispiel: „Wir analysieren die Nutzung von Google Übersetzer, um die Übersetzungsqualität zu verbessern und Google Übersetzer in weiteren Sprachen verfügbar zu machen.“ Für Kundendaten ist das nicht der richtige Weg.
Anders die bezahlte Cloud Translation API: Laut Google wird der Text nur kurz im Arbeitsspeicher gehalten und nicht zum Training genutzt, und die API fällt unter das Cloud Data Processing Addendum. Das ist ein Baustein für Entwickler, aber der datenschutzfreundlichere Google-Weg für Übersetzungen in eigener Software.
Claude und ChatGPT als Übersetzer
Der Unterschied zu DeepL und Google liegt in der Anweisung. Einem Sprachmodell kannst du sagen, für wen der Text ist, welche Begriffe festliegen und welcher Ton gewünscht ist. Wie das wirkt, zeigt oben der Glossar-Lauf mit dem lokalen Qwen; Claude und ChatGPT liefen in diesem Test nicht. Den allgemeinen Vergleich beider Werkzeuge ziehe ich in Claude vs ChatGPT 2026: der Vergleich. Gegenlesen bleibt Pflicht, warum, steht in KI-Halluzinationen erkennen und reduzieren.
Beim Datenschutz entscheidet der Plan. Bei Claude Free, Pro, Max und Ultra legst du per Schalter fest, ob Anthropic mit deinen Chats trainiert; Anthropic führt das als Opt-out, und mit Erlaubnis bleiben die Daten bis zu fünf Jahre in der Trainingspipeline. Bei ChatGPT ist das Teilen in den privaten Plänen laut OpenAI standardmäßig an und abschaltbar. Die Business-Pläne und APIs beider Anbieter nutzen deine Eingaben laut Hersteller standardmäßig nicht zum Training, und beide bieten dort einen Auftragsverarbeitungsvertrag, bei Anthropic automatisch Teil der Geschäftsbedingungen. Kundenmails gehören also in den Business-Plan, nicht ins private Abo. Die Einstellungen je Claude-Plan im Detail stehen in Claude Datenschutz und DSGVO: was gilt.
Lokal übersetzen mit Ollama und Qwen
Darf ein Text dein Netz nicht verlassen, läuft das Modell auf eigener Hardware. Ich betreibe Qwen3.8-27B unter SGLang auf einem Nvidia DGX Spark, das Modell aus dem Test oben; Setup und Messwerte stehen in Qwen 3.8 lokal: Erfahrung mit DGX Spark, den Überblick gibt Lokale KI: was 2026 wirklich geht. Das Modell steht unter Apache-2.0-Lizenz; in der Ollama-Bibliothek ist die 27B-Fassung 18 GB groß. Wie du Qwen 3.8 mit Ollama startest, steht in Qwen 3.8 mit Ollama installieren. Laut Ollama sieht der Anbieter bei lokalem Betrieb weder deine Prompts noch deine Daten.
Im Test kam die Übersetzung ohne Denkmodus nach 2,4 bis 3,7 Sekunden, und das Glossar wurde eingehalten. Mit Denkmodus blieb der Anruf erhalten und die Abschlagsrechnung traf auch ohne Glossar besser, die Antwort brauchte aber 21 bis 38 Sekunden. Die Zeiten gelten für diese Hardware und je einen Durchgang.
Der Preis ist Aufwand für Hardware, Einrichtung und Pflege. Wie du vom Mac bis zum eigenen Server kommst, steht in Lokale KI einrichten: Ollama bis SGLang. Lokal heißt auch nicht automatisch datenschutzkonform; die Pflichten, die bleiben, beschreibe ich in Lokale KI und Datenschutz: Cloud oder Server?.
Welcher KI-Übersetzer für welchen Text
- Speisekarte, Produktbeschreibung, öffentliche Webseite: Kostenloses DeepL oder Google reicht, gegenlesen trotzdem.
- Kundenmail, Angebot, Bewerbung: Nur mit Plan, der nicht trainiert und einen Auftragsverarbeitungsvertrag hat, also DeepL Pro, Claude Team oder ChatGPT Business, oder ein lokales Modell.
- Verträge, Personalakten, Gesundheitsdaten: Lokales Modell oder ein menschlicher Fachübersetzer.
- Untertitel für Videos: eigenes Thema mit eigenen Werkzeugen, siehe Untertitel automatisch erstellen: Anleitung.
Die Regel gehört in eine KI-Richtlinie für dein Team, sonst landet die Kundenmail doch im Gratisübersetzer, und das ist Schatten-KI im Kleinen.
Häufige Fragen
Welcher KI-Übersetzer ist der beste?
Pauschal keiner. Im Test vom 30.10. und 01.11.2026 waren sich DeepL, Google und das lokale Qwen bei Inbetriebnahme, Schaltschrank und Abnahme einig. DeepL blieb bei der Redewendung am nächsten am Original, Qwen hielt sich als Sprachmodell an das vorgegebene Glossar, schrieb aber förmlicher. Bei vertraulichen Texten zählt vor allem, ob der Anbieter sie speichert oder zum Training nutzt.
Was ist eine gute DeepL-Alternative?
Beim Datenschutz oft DeepL Pro selbst, weil dort laut DeepL weder trainiert noch dauerhaft gespeichert wird. Daneben Claude oder ChatGPT im Business-Plan für Übersetzungen mit Anweisungen und ein lokales Modell wie Qwen, wenn nichts dein Netz verlassen darf.
Darf ich Kundenmails in den kostenlosen DeepL-Übersetzer kopieren?
Nach DeepLs eigenen Bedingungen nicht, sobald personenbezogene Daten drinstehen, und ein Name in der Anrede reicht dafür. DeepL verweist für solche Texte auf ein Pro-Abonnement mit Vertrag zur Auftragsverarbeitung. Keine Rechtsberatung.
Übersetzen Claude und ChatGPT besser als DeepL?
Das ist hier nicht gemessen, Claude und ChatGPT liefen im Test nicht. Gemessen ist ein anderes Sprachmodell, das lokale Qwen3.8: Es übernahm den Glossarbegriff in beiden Läufen, wählte ohne Glossar aber eigene Begriffe und ließ die Redewendung meist weg. Ob Claude und ChatGPT sich ähnlich verhalten, zeigt dir am schnellsten ein eigener Lauf mit deinem Text und deinem Glossar.
Wie du weitermachst
Schick eine unverfängliche Mail aus deinem Alltag durch zwei Werkzeuge, bevor du ein Abo abschließt, und lege für eure wichtigsten Fachbegriffe ein Glossar an. Bei vertraulichen Texten prüfst du zuerst den Plan, dann die Qualität. Wie andere Betriebe ihre KI-Werkzeuge datenschutzfreundlich aufsetzen, besprechen wir in meiner deutschsprachigen Community Claude Practitioners.
