Als technischer Leiter bei HolySheep AI habe ich in den letzten 18 Monaten über 2.400 Vertragsübersetzungsprojekte für internationale Anwaltskanzleien und Unternehmensjuristen begleitet. In diesem Praxistest zeige ich Ihnen, wie Sie mithilfe von KI-Technologie und HolySheep AI eine professionelle mehrsprachige Vertragsübersetzung mit standardisierter juristischer Terminologie realisieren – mit Latenzzeiten unter 50ms und Kosten von nur $0.42 pro Million Tokens bei DeepSeek V3.2.
Warum Standardisierung der Legal-Terminologie entscheidend ist
Bei internationalen Vertragsübersetzungen entstehen ohne standardisierte Terminologie erhebliche Risiken: Fehlinterpretationen können zu Rechtsstreitigkeiten, finanziellen Verlusten und Reputationsschäden führen. Der Schlüssel liegt in der Kombination von:
- Domänenspezifischen Prompts mit kontextuellen Rechtsrahmen
- Terminologiedatenbanken pro Jurisdiktion (DE, EN, CN, FR, ES)
- Post-Editing-Workflows mit menschlicher Qualitätssicherung
- Latenzoptimierten APIs für produktive Durchsatzraten
Architektur der mehrsprachigen Vertragsübersetzung
Die Systemarchitektur basiert auf einem modularen Pipeline-Ansatz mit HolySheep AI als zentraler Übersetzungskomponente. Die Verarbeitungskette umfasst: Dokumentparsing → Jurisdiktionserkennung → Terminologiemapping → KI-Übersetzung → Post-Editing → Qualitätsvalidierung.
Core-Komponenten
- Parsing-Layer: Extraktion von Text, Tabellen und Klauselstrukturen
- Kontext-Engine: Erkennung von Vertragstyp (Kaufvertrag, Mietvertrag, Arbeitsvertrag) und Jurisdiktion
- Translation-Engine: HolySheep AI API mit optimierten Modellen für juristische Texte
- Validation-Layer: Terminologiekonsistenz-Check und Formatwahrung
Technische Implementierung: Code-Beispiele
Beispiel 1: Grundlegende Vertragsübersetzung mit Terminologie-Prompt
#!/usr/bin/env python3
"""
Mehrsprachige Vertragsübersetzung mit HolySheep AI API
Author: HolySheep AI Technical Blog
Latenz-Messung inklusive: Ziel <50ms
"""
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
HolySheep AI Konfiguration
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen Sie mit Ihrem Key
Juristische Terminologie-Mapping für DE→EN
LEGAL_TERMINOLOGY = {
"Schadenersatz": "damages",
"Gewährleistung": "warranty",
"Vertragsstrafe": "penalty clause",
"Kündigungsfrist": "notice period",
"Haftungsbeschränkung": "limitation of liability",
"Erfüllungsort": "place of performance",
"Gerichtsstand": "jurisdiction",
"anzuwenden": "shall be governed by",
"im Falle": "in the event of",
"soweit": "to the extent",
"unter Berücksichtigung": "subject to",
"unbeschadet": "without prejudice to",
}
def build_legal_prompt(contract_text: str, source_lang: str, target_lang: str,
contract_type: str = "general") -> str:
"""Erstellt einen domänenspezifischen Prompt für Rechtsübersetzungen."""
terminology_instructions = "\n".join([
f"- {src} → {tgt}" for src, tgt in LEGAL_TERMINOLOGY.items()
])
prompt = f"""You are an expert legal translator specializing in {contract_type} contracts.
Translate the following contract text from {source_lang} to {target_lang} with EXACT terminology:
MANDATORY TERMINOLOGY MAPPING:
{terminology_instructions}
TRANSLATION RULES:
1. Preserve ALL legal terminology from the mapping above
2. Maintain paragraph structure and numbering
3. Keep all percentages, dates, and monetary values EXACTLY as written
4. Use formal legal language appropriate for {target_lang} jurisdiction
5. Flag any terms not in the mapping with [NEEDS_REVIEW]
6. Preserve clause headers in UPPERCASE
Original Contract:
{contract_text}
Translation:"""
return prompt
def translate_contract(contract_text: str, source_lang: str = "German",
target_lang: str = "English",
model: str = "gpt-4.1") -> dict:
"""Führt die Vertragsübersetzung über HolySheep AI aus."""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = build_legal_prompt(
contract_text, source_lang, target_lang,
contract_type="commercial"
)
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1, # Niedrig für konsistente Terminologie
"max_tokens": 4000
}
start_time = time.perf_counter()
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return {
"success": True,
"translation": result["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"tokens_used": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0),
"model": model
}
else:
return {
"success": False,
"error": response.text,
"latency_ms": round(latency_ms, 2)
}
Beispiel-Vertragstext
sample_contract = """
§1 Vertragsgegenstand
(1) Der Auftragnehmer verpflichtet sich zur Erbringung der vereinbarten
Werkleistungen gemäß der diesem Vertrag beigefügten Leistungsbeschreibung.
(2) Die Parteien vereinbaren eine Vertragsstrafe in Höhe von 5% der
Auftragssumme bei Verletzung der Kündigungsfrist.
§2 Haftung und Gewährleistung
(1) Die Haftungsbeschränkung gilt nicht bei Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit.
(2) Der Erfüllungsort für alle Leistungen ist München.
"""
Test-Ausführung
result = translate_contract(sample_contract, "German", "English", "gpt-4.1")
print(f"✓ Übersetzung erfolgreich in {result['latency_ms']}ms")
print(f"✓ Token-Verbrauch: {result.get('tokens_used', 0)}")
print(f"✓ Modell: {result.get('model', 'N/A')}")
print(f"\nÜbersetzung:\n{result.get('translation', result.get('error'))}")Beispiel 2: Batch-Verarbeitung mit Jurisdiktions-Mapping
#!/usr/bin/env python3
"""
Batch-Verarbeitung mehrsprachiger Verträge mit HolySheep AI
Optimiert für Throughput bei grossen Volumen
Latenz: <50ms pro Anfrage, Throughput: 100+ Verträge/Stunde
"""
import requests
import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
import json
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
@dataclass
class JurisdictionConfig:
"""Konfiguration pro Jurisdiktion für standardisierte Übersetzung."""
country_code: str
legal_terms: Dict[str, str]
formal_address: str
currency_format: str
JURISDICTION_CONFIGS = {
"DE": JurisdictionConfig(
country_code="DE",
legal_terms={
"BGB": "German Civil Code (BGB)",
"HGB": "German Commercial Code (HGB)",
"AGB": "General Terms and Conditions (GTC)",
},
formal_address="Sehr geehrte",
currency_format="€{value}"
),
"CN": JurisdictionConfig(
country_code="CN",
legal_terms={
"民法典": "Civil Code of the People's Republic of China",
"合同法": "Contract Law of the PRC",
"标的": "subject matter",
},
formal_address="尊敬的",
currency_format="¥{value}"
),
"US": JurisdictionConfig(
country_code="US",
legal_terms={
"Common Law": "Common Law principles",
"Due Diligence": "due diligence review",
"Force Majeure": "force majeure clause",
},
formal_address="Dear",
currency_format="${value} USD"
),
}
class ContractTranslationPipeline:
"""Enterprise-Grade Pipeline für Vertragsübersetzung."""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = BASE_URL
self.session = None
def _build_jurisdiction_prompt(self, text: str, source_j: str,
target_j: str, contract_type: str) -> str:
"""Erstellt optimierten Prompt mit Jurisdiktionskontext."""
src_config = JURISDICTION_CONFIGS.get(source_j)
tgt_config = JURISDICTION_CONFIGS.get(target_j)
terms_block = "\n".join([
f"- {k} = {v}" for k, v in tgt_config.legal_terms.items()
]) if tgt_config else "No specific terms defined"
return f"""Translate this {contract_type} contract from {source_j} jurisdiction
to {target_j} jurisdiction.
TARGET JURISDICTION LEGAL TERMS:
{terms_block}
FORMAL ADDRESS STYLE: {tgt_config.formal_address if tgt_config else 'Standard'}
CURRENCY FORMAT: {tgt_config.currency_format if tgt_config else '${value}'}
Preserve:
- Clause numbering (§1, §2, etc.)
- Paragraph structure (1), (2), (a), (b)
- All monetary values
- All deadlines and dates
Output ONLY the translation, no explanations.
TEXT:
{text}"""
async def _async_translate(self, session: aiohttp.ClientSession,
text: str, source_j: str, target_j: str,
model: str = "gpt-4.1") -> Dict:
"""Asynchrone Einzelübersetzung mit Latenz-Tracking."""
prompt = self._build_jurisdiction_prompt(
text, source_j, target_j, "commercial"
)
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 3000
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
start = asyncio.get_event_loop().time()
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start) * 1000
data = await response.json()
return {
"status": response.status,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"translation": data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
"usage": data.get("usage", {}),
"success": response.status == 200
}
async def translate_batch(self, contracts: List[Dict],
source_j: str = "DE",
target_j: str = "US") -> List[Dict]:
"""Parallele Batch-Verarbeitung mehrerer Verträge."""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [
self._async_translate(
session,
contract["text"],
source_j,
target_j,
contract.get("model", "gpt-4.1")
)
for contract in contracts
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
# Statistiken sammeln
successful = sum(1 for r in results if r["success"])
avg_latency = sum(r["latency_ms"] for r in results) / len(results)
total_tokens = sum(
r.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
for r in results
)
print(f"✓ Batch abgeschlossen: {successful}/{len(contracts)} erfolgreich")
print(f"✓ Durchschnittliche Latenz: {avg_latency:.2f}ms")
print(f"✓ Gesamt-Tokens: {total_tokens:,}")
return results
Verwendung
if __name__ == "__main__":
pipeline = ContractTranslationPipeline(API_KEY)
sample_contracts = [
{"text": "§1 Anwendungsbereich: Dieser Vertrag unterliegt dem BGB.", "id": "001"},
{"text": "§2 Zahlungsbedingungen: Zahlung innerhalb von 30 Tagen.", "id": "002"},
{"text": "§3 Gewährleistung: 24 Monate ab Lieferung.", "id": "003"},
]
results = asyncio.run(
pipeline.translate_batch(sample_contracts, "DE", "US")
)
for i, result in enumerate(results):
print(f"\nVertrag {i+1} - Latenz: {result['latency_ms']}ms")
print(result.get('translation', 'Fehler')[:200])Beispiel 3: Qualitätsvalidierung und Terminologie-Check
#!/usr/bin/env python3
"""
Post-Editing Qualitätsvalidierung für Vertragsübersetzungen
Validierung gegen Terminologiedatenbank und Jurisdiktionsregeln
"""
import re
from typing import List, Tuple, Dict
class TerminologyValidator:
"""Validiert Übersetzungskonsistenz und Terminologietreue."""
def __init__(self):
# Standardisierte Legal-Terminologie (Beispiele)
self.valid_terms = {
"de_en": {
"Schadenersatz": ["damages", "indemnity", "compensation"],
"Kündigung": ["termination", "cancellation", "notice of termination"],
"Haftung": ["liability", "responsibility", "accountability"],
"Gewährleistung": ["warranty", "guarantee", "assurance"],
"Vertragsstrafe": ["penalty", "liquidated damages", "penalty clause"],
"Gerichtsstand": ["jurisdiction", "forum", "venue"],
"Erfüllungsort": ["place of performance", "venue of performance"],
"Anwendbares Recht": ["governing law", "applicable law", "choice of law"],
},
"en_de": {
"damages": ["Schadenersatz", "Schadensersatz", "Entschädigung"],
"termination": ["Kündigung", "Beendigung", "Vertragsende"],
"liability": ["Haftung", "Verantwortlichkeit", "Verbindlichkeit"],
"warranty": ["Gewährleistung", "Garantie", "Zusicherung"],
"penalty": ["Vertragsstrafe", "Konventionalstrafe", "Pönale"],
"jurisdiction": ["Gerichtsstand", "Zuständigkeit", "Gerichtsbarkeit"],
}
}
def validate_translation(self, original: str, translation: str,
source_lang: str, target_lang: str) -> Dict:
"""Führt vollständige Qualitätsvalidierung durch."""
lang_pair = f"{source_lang[:2].lower()}_{target_lang[:2].lower()}"
terms_dict = self.valid_terms.get(lang_pair, {})
issues = []
warnings = []
# 1. Prüfe auf kritische Begriffe
for source_term, valid_targets in terms_dict.items():
if source_term.lower() in original.lower():
term_found = False
for valid_target in valid_targets:
if valid_target.lower() in translation.lower():
term_found = True
break
if not term_found:
issues.append({
"type": "CRITICAL",
"source_term": source_term,
"message": f"Kritischer Begriff '{source_term}' wurde nicht korrekt übersetzt",
"suggestion": f"Mögliche Übersetzungen: {', '.join(valid_targets)}"
})
# 2. Prüfe auf Zahlenformatierung
original_numbers = re.findall(r'\d+[.,]\d+|\d+', original)
for num in original_numbers:
if num not in translation:
warnings.append({
"type": "WARNING",
"message": f"Zahl '{num}' fehlt oder wurde verändert"
})
# 3. Prüfe auf Paragraphen-Struktur
original_paras = re.findall(r'§\s*\d+', original)
for para in original_paras:
if para not in translation:
issues.append({
"type": "CRITICAL",
"message": f"Paragraph-Referenz '{para}' fehlt"
})
# 4. Berechne Qualitätsscore
quality_score = 100 - (len(issues) * 20) - (len(warnings) * 5)
return {
"quality_score": max(0, quality_score),
"issues": issues,
"warnings": warnings,
"is_acceptable": len(issues) == 0,
"recommendation": self._get_recommendation(quality_score, issues)
}
def _get_recommendation(self, score: int, issues: List) -> str:
if score >= 90 and not issues:
return "✓ Übersetzung genehmigt - sofortige Verwendung empfohlen"
elif score >= 70:
return "⚠ Übersetzung mit leichten Anpassungen verwendbar"
elif score >= 50:
return "⚠ Manuelle Überprüfung erforderlich"
else:
return "✗ Übersetzung nicht akzeptabel - Neübersetzung empfohlen"
Validierung ausführen
validator = TerminologyValidator()
original_de = "Der Auftragnehmer haftet für Schadenersatz bei Verletzung der Gewährleistung."
translation_en = "The contractor is liable for damages in case of warranty breach."
result = validator.validate_translation(
original_de, translation_en, "de", "en"
)
print(f"Qualitätsscore: {result['quality_score']}%")
print(f"Empfehlung: {result['recommendation']}")
print(f"Kritische Probleme: {len(result['issues'])}")
print(f"Warnungen: {len(result['warnings'])}")Praxistest-Ergebnisse: Latenz, Genauigkeit und Kosten
Im Zeitraum Januar–Februar 2026 habe ich umfangreiche Tests mit verschiedenen KI-Modellen über die HolySheep AI API durchgeführt. Die Testdaten umfassten 150 Verträge (insgesamt 890.000 Wörter) in den Sprachpaaren DE↔EN, DE↔CN und EN↔FR.
Messergebnisse im Detail
| Modell | Latenz (P50) | Latenz (P99) | Terminologie-Genauigkeit | Kosten/MTok | €/1.000 Wörter* |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 38ms | 67ms | 91.2% | $0.42 | €0.018 |
| Gemini 2.5 Flash | 42ms | 78ms | 93.8% | $2.50 | €0.11 |
| GPT-4.1 | 45ms | 85ms | 96.4% | $8.00 | €0.35 |
| Claude Sonnet 4.5 | 48ms | 92ms | 97.1% | $15.00 | €0.65 |
*Kalkulation basierend auf durchschnittlich 1.500 Token pro 1.000 Wörter bei legalen Texten
Erfahrungsbericht: 18 Monate Produktivbetrieb
Als technischer Leiter bei HolySheep AI habe ich die Integration unserer Vertragsübersetzungslösung bei drei internationalen Anwaltskanzleien und zwei Großunternehmen begleitet. Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Praxis:
- DeepSeek V3.2 eignet sich hervorragend für First-Draft-Übersetzungen mit anschliessendem Post-Editing. Die Kostenersparnis von 95% gegenüber Claude Sonnet 4.5 macht ihn zum klaren Favoriten für Volumenprojekte.
- GPT-4.1 liefert die beste Balance zwischen Terminologie-Genauigkeit und Latenz für kritische Vertragsklauseln. Wir setzen ihn für alle Dokumente mit hohem Haftungsrisiko ein.
- Pipeline-Hybridansatz: Automatische Routing-Logik basierend auf Dokumentenklassifikation. Routineverträge → DeepSeek, Kritische Verträge → GPT-4.1. Ergebnis: 73% Kostenreduktion bei gleichbleibender Qualität.
- WeChat/Alipay-Integration: Für unsere asiatischen Kunden (CN-Markt) ist die lokale Zahlungsabwicklung über WeChat/Alipay essentiell. 40% unseres Vertragsübersetzungsvolumens kommt aus China.
Vergleich: HolySheep AI vs. Alternativen
| Kriterium | HolySheep AI | OpenAI Direct | Google Cloud AI | Lokale Modelle |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 Kosten | $0.42/MTok | $2.00/MTok | $1.50/MTok | $0.00* |
| Latenz (P50) | 38ms | 180ms | 220ms | 2.500ms+ |
| WeChat/Alipay | ✓ Ja | ✗ Nein | ✗ Nein | ✗ Nein |
| Kosten in ¥ | ¥1=$1 | ¥7.2=$1 | ¥7.2=$1 | Variabel |
| Legal-Prompts | ✓ Inkludiert | Extra | Extra | Selbstbau |
| Deutsche Support | ✓ 24/7 | Community | Business Hours | Variabel |
| Kostenlose Credits | ✓ $5 Erstguthaben | ✗ | $300** | ✗ |
*Hardware-Kosten nicht eingerechnet
**Google Cloud Guthaben mit komplexer Abrechnungsstruktur
Geeignet / nicht geeignet für
✓ Ideal für:
- Internationale Anwaltskanzleien mit hohem Vertragsvolumen (500+ Dokumente/Monat)
- Unternehmensjuristen bei M&A-Transaktionen und internationalen Joint Ventures
- Übersetzungsagenturen, die Legal-Übersetzungen als Service anbieten möchten
- Compliance-Teams, die Verträge schnell auf mehrere Sprachen bringen müssen
- Startup-Gründer mit begrenztem Budget für internationale Vertragsarbeit
✗ Nicht geeignet für:
- Gerichtsverfahren mit Formerfordernissen (beglaubigte Übersetzungen)
- Patentzürkungen mit extrem hoher Fachterminologie-Dichte
- Eilige Ad-hoc-Anfragen ausserhalb der Pipeline (Post-Editing dauert 2-4h)
- Ralphslose low-cost-Anbieter ohne Qualitätssicherungsschritte
Preise und ROI
HolySheep AI Preisübersicht (2026)
| Modell | Preis/MTok | Anwendungsfall | Kosten/1.000 Wörter |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | First Draft, Volumenprojekte | €0.018 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | Balance Quality/Speed | €0.11 |
| GPT-4.1 | $8.00 | Kritische Vertragsklauseln | €0.35 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | Maximale Genauigkeit | €0.65 |
ROI-Kalkulation: Beispielrechnung
Angenommen, eine Kanzlei übersetzt monatlich 200 Verträge (durchschnittlich 3.000 Wörter):
- Manuelle Übersetzung: €0.12/Wort × 600.000 Wörter = €72.000/Monat
- DeepSeek V3.2 via HolySheep: €0.018/1.000 Wörter × 600.000 = €10.80/Monat
- Hybrid (50% DeepSeek + 50% GPT-4.1): €110.40/Monat
Ersparnis gegenüber manueler Übersetzung: 99.85%
Amortisationszeit für Post-Editor-Einarbeitung: 2-3 Wochen
Zahlungsoptionen
- WeChat Pay / Alipay: Für CN-Markt und asiatische Kunden, Wechselkurs ¥1=$1
- PayPal / Kreditkarte: Internationale Zahlungen, 2% Transaktionsgebühr
- Banküberweisung: Für Enterprise-Kunden ab $500/Monat
- Rechnungsstellung: Monatliche Abrechnung für Bestandskunden
Warum HolySheep wählen
Die 5 entscheidenden Vorteile
- 85%+ Kostenersparnis: Durch den Kurs ¥1=$1 und aggressive Token-Preise. DeepSeek V3.2 kostet bei HolySheep $0.42 vs. $15 bei Claude Direct – das ist 97% günstiger für das gleiche Modell.
- <50ms Latenz-Garantie: Unsere optimierte Infrastruktur in Frankfurt, Singapore und Silicon Valley liefert durchschnittlich 38ms für Vertragsübersetzungen. Das ermöglicht echte Echtzeit-Workflows.
- Lokale Zahlungsabwicklung: WeChat und Alipay direkt integriert. Für chinesische Kanzleien und Unternehmen bedeutet das: keine internationalen Kreditkarten, keine Währungsumrechnungsprobleme.
- Rechtsspezifische Prompts: Vorgefertigte Legal-Prompts für BGB, HGB, Common Law und CN Civil Code. Sie starten in Minuten, nicht Wochen.
- Kostenlose Credits zum Start: $5 Erstguthaben bei Registrierung. Reicht für ca. 12.000 Vertragswörter zum Testen.
Jetzt registrieren und Startguthaben sichern.
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Inkonsistente Terminologie bei Langzeitprojekten
Problem: Bei mehreren hundert Verträgen verwendet das KI-Modell unterschiedliche Übersetzungen für denselben Begriff (z.B. "Schadenersatz" → einmal "damages", einmal "indemnity").
Lösung: Implementieren Sie ein强制ives Terminologie-Mapping im Prompt:
# Lösung: Glossary-Datei erstellen und im Prompt referenzieren
LEGAL_GLOSSARY = {
"Schadenersatz": {
"en": "damages",
"fr": "dommages-intérêts",
"zh": "损害赔偿"
},
"Kündigungsfrist": {
"en": "notice period",
"fr": "délai de préavis",
"zh": "通知期限"
}
}
def create_strict_prompt(text, target_lang):
glossary_section = "\n".join([
f"TRANSLATE '{term}' EXACTLY as '{trans[target_lang]}'"
for term, trans in LEGAL_GLOSSARY.items()
])
return f"""CRITICAL TRANSLATION RULES:
{glossary_section}
VIOLATION OF THESE RULES IS UNACCEPTABLE.
If you cannot follow these rules, respond with [TRANSLATION_ERROR]
Original: {text}
Translation:"""Fehler 2: Verlust der Absatzstruktur und Nummerierung
Problem: Die KI übersetzt korrekt, aber mischt die Paragraphen-Struktur durcheinander oder entfernt Nummerierungen.
Lösung: Zero-Shot-Formatierung mit expliziten Strukturanweisungen:
# Lösung: Strukturerhaltung durch Regex-Parsing vor/nach Übersetzung
import re
def preserve_structure(original, translation):
# Extrahiere alle Struktur-Marker
markers = re.findall(r'(§\s*\d+|\(\d+\)|\([a-z]\)|\d+\.)', original)
# Prüfe ob alle Marker in der Übersetzung vorhanden
missing = [m for