#功能说明

#核心特性

#一次翻译，输出多语种

可以把同一份文件同时翻译成多种语言，适合多语种字幕或国际化项目。例如把英文字幕一次性翻译成中文、日语、德语、法语，导出时按语言分别打包。当前支持 120+ 种语言，持续扩充中。

#翻译缓存

翻译结果会自动保存在浏览器本地，参数一致时直接命中缓存，不重复消耗 API：

• 持久化：刷新或关闭浏览器不会丢
• 大容量：可以保存数百万条记录，不占内存
• 可关闭：调试 Prompt / 模型时可临时关闭，避免读到旧结果
• 可清理：在设置面板中一键清空所有缓存
• 命中条件：源文本 + 源/目标语言 + 服务关键参数（LLM 看 prompt/温度/思考强度，Qwen-MT 看 domains，传统 MT 仅看源文本）完全一致才命中；改温度、改 prompt、切换思考开关、增删术语表词条都会 miss

#术语表（Glossary）

为人名、专有名词指定固定译法，保证整份文件乃至整个系列的译名一致——追剧字幕里的角色名、技术文档里的产品术语都不会再"一集一个译法"。

在哪里开启：翻译设置面板中的「术语表」卡片（仅在所选服务支持时显示），主页面的 API 状态徽章旁也有术语表状态芯片，点击可直达。打开开关后若还没有术语表，会自动新建一个。

词条管理：

• 每条词条 = 原文词 → 指定译法，并绑定一个目标语言——同一个词可以为不同目标语言各存一条译法，翻译时只应用当前目标语言的词条
• 点「编辑词条」打开编辑器：行内增删改、搜索过滤、重复词警示，超过 50 条自动分页
• TSV 批量导入/导出：每行「原文词 ⇥ 译法」（制表符分隔），可从 Excel / 表格软件直接复制；可选第 3 列填目标语言代码（如 zh、ja），一个文件即可导入多语言术语
• 支持多套术语表预设（如按剧名 / 项目名建库），新建、重命名、删除、随设置导入导出

如何生效（多层保障）：

1. LLM 服务：只把当前文本实际命中的词条注入系统提示词（不会把几百条术语全塞进每个请求浪费 token）
2. Qwen-MT：走官方原生 translation_options.terms 参数，模型直接按术语翻译，最可靠
3. 违规重试：LLM 译文若没有采用指定译法，会自动用加强版指令对违规行单独重译一次，并保留违规更少的版本
4. 译后兜底替换：任何服务下，译文中残留的原文词都会按词条替换（拉丁词带词边界、CJK 子串匹配、长词优先），确保术语最终一定生效

支持范围：所有 LLM 服务 + Qwen-MT。纯 MT 接口（GTX、Google、DeepL(X)、Azure、TranslateGemma）没有模型内术语通道，不显示术语表卡片。

匹配规则：匹配时不区分大小写（AI / ai 都命中）；术语表数据保存在浏览器本地，不会上传。

#长文本与并发优化

针对大文档与批量任务做了专门优化：

• 并发控制：可自定义请求速率，付费 API 跑满额度，免费 API 限流保护不被封
• 大文件支持：流式分块处理，超大文档不卡顿
• 上下文关联翻译：字幕与文档翻译会带上下文一起发给 AI，保证剧情/章节连贯
• 失败行单独重试：批次内出错的行单独标记，整批跑完后重试出错部分，不阻塞整体

#失败行重发

LLM 偶尔会因格式输出错误、漏行、空响应导致部分内容翻译失败。这种情况下：

• 失败的行会自动回填原文——不会留空，保证整份翻译可用
• 结果区顶部出现红色提示，告诉你"N 行失败"
• 点击 「再试一次」 仅对失败的行重新请求，已完成的内容保持不变、不重复扣费
• 也可以一键复制失败原文，粘到其他工具人工处理

多语言批量场景：一次翻译成多种语言时，如果某种目标语言整体失败（配额耗尽、模型拒答等），失败的语言代码会聚合到独立面板，可以一键复制粘回"目标语言"字段重试。

网络抖动、429 限流、5xx 错误会自动重试；API Key 错、超时、context length 超限、max_tokens 截断不会重试。详见 FAQ → 翻译失败会自动重试吗。

#翻译中止

翻译进行中点击进度弹窗的关闭按钮可以立即取消整批任务。已完成的行会进入缓存，下次点"翻译"会从断点继续。

#RTL 语言自动适配

阿拉伯语、希伯来语、波斯语、乌尔都语等从右向左书写的语言，文本框和结果区会自动切换到 RTL 显示，无需额外配置。

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#使用模式

#批量 vs 单文件

工具会根据上传内容自动切换：

• 批量模式（默认）：拖入多个文件，自动排队处理，完成后打包下载。
• 单文件模式：上传单文件或直接粘贴文本，可逐行预览校对、编辑修改。

也可以在高级设置中手动锁定到单文件模式，方便校对。

#一键交换源/目标语言

源语言和目标语言下拉框中间有一个 ⇄ 按钮，点击即可互换。源语言为"自动检测"或开启了多语言模式时按钮会变灰——这两种情况下不能互换。

#语言选择器

122 种语言按地理 + 使用人数分组（常用 / 欧洲 / 中东 / 中亚 / 南亚 / 东南亚 / 非洲 / 美洲与大洋洲），便于快速定位。多语言模式还提供 4 个快速预设按钮，一键合并选择：

• 全球 Top 10：英、中、西、法、日、葡、德、俄、印地、阿拉伯——使用人数最多的 10 种
• 欧洲主流：法、德、意、西、葡、荷、波等欧洲商用主要语言
• 东亚：中（简）、中（繁）、日、韩、粤语
• 印度次大陆：印地、孟加拉、泰米尔、马拉地、古吉拉特等

单语言场景下还会记忆你最近选过的语言（最多 5 个），下次访问时显示在下拉顶部的"最近"分组。移动端自动切换为单列布局。

#API 连接状态

主页面顶部以徽章形式展示当前所选 API 的连接状态：

• 未配置 / 需配置：URL 或 API Key 还没填
• 已填写：信息齐全但还没测试
• 测试中 → ✓ 已连接 或 连接失败：测试结果
• Free API：免费且不需要配置的服务（GTX / Edge / DeepLX）

点击徽章可以快速跳到 API 设置页。

#配置预设：API、Prompt、术语表分开管理

工具把 API 配置、Prompt 和术语表拆成三套独立的预设，互不干扰：

• API 预设：保存当前服务的 URL、Key、模型、温度等。适合在本地 Ollama、远程网关、付费云端之间切换。
• Prompt 预设：保存系统提示词和用户提示词。可以在"严谨术语"和"自由意译"两套提示词之间快速切换，不影响 API 配置。
• 术语表预设：按剧名 / 项目名维护多套译名词库，详见上文 术语表。

三类预设都支持新建、加载、重命名、更新和删除，并随设置一同导入导出。

#翻译后处理

翻译完成后可自动执行简单的字符串清理：

• 字符过滤：移除字幕里的 ♪ ♫ 等多余符号
• 格式修正：去掉冗余 HTML 标签

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#高级设置

#设置导入/导出

一键备份所有配置（API 凭据、模型参数、API 预设、Prompt 预设、术语表），生成的 JSON 可跨设备导入，方便团队共享或换电脑迁移。

#通用翻译选项

• 使用缓存：默认开启。参数一致时直接读缓存。调试时可临时关闭。
• 重试次数：请求失败时的最大重试次数。网络不稳或免费接口易限流时可以调高。
• 超时时间：单次请求超时阈值（秒）。AI 模型慢或长文本多时可以调大。「测试连接」按钮也使用同一阈值——测试不会比正式翻译更严格。
• 最大输出 tokens（仅 Custom OpenAI-compatible）：可选的输出封顶，主要用于防止本地小模型陷入重复输出循环，建议本地模型设 2048–4096。默认 0（不限制）。响应若被截断（finish_reason=length）会标为失败但不会重试。其他云端 LLM 用各自服务端的默认上限，不暴露此控件。
• 翻译后移除字符：在结果中自动移除指定字符或片段（如字幕里的 ♪、多余的 <i> 标签）。
• 自定义导出文件名：批量导出时统一命名，支持占位符 {name}（原文件名）、{lang}（目标语言）、{ext}（扩展名）、{date}、{time}。例如 {name}_{lang}_{date}.{ext}。

#API 参数调优

#分块大小

非 LLM 接口（Google / Azure 等）会把长文本切成小块发送。分块大小就是每块的字符上限。常见接口的官方限制：

⚠️ Google Translate 网页版会破坏换行符，因此未启用分块。

#延迟（毫秒）

每两次分块请求之间的等待时间。网络较差或用免费 API 时建议加大。例如用 Azure Translate 免费版，建议设到 5000 ms 以上。

#并发行数

同时翻译的最大行数。默认值已按服务调好——免费 API 跑得快，付费 API 默认稳。觉得慢就调大，遇到 429 限流就调小，一般不用动。

各服务默认值（参考）

• GTX (Free)：整批分块翻译（约 5000 字符/块），不走逐行并发
• Edge (Free)：100
• 商用 MT（Google / Azure / DeepL）：20-100
• 云端 LLM（Claude / Gemini / OpenAI / Qwen 等）：20
• Custom 本地 LLM / TranslateGemma / DeepLX：10

#上下文并发数

• 默认值：3（部分接口为 1）
• 作用：开启上下文翻译时，每次发给模型的"待翻译目标行数"。每个请求会带上下文一起发。
• 建议：值越大单次吞吐越高，但模型同时输出多行容易格式错乱；值越小越稳，请求数也多。文档/字幕保持 3，普通文本可调到 5。

#上下文行数

AI 翻译时随每批送给模型的"前后文"行数——越大越连贯，但请求也越重。默认值已调好，一般不用动。遇到 "context length exceeded" 就调小；想要更好的对话连贯性可适当调大。

各服务默认值（参考）

• 云端 LLM（Claude / Gemini / Nvidia / Azure OpenAI）：100
• Custom 本地 LLM：30（14B 以下小模型在长 batch 里容易漏行，所以默认值更小）