借助 Claude 实现 AI 翻译功能的工程化验证

在需求阶段通过 Demo 快速验证，有助于明确功能实现效果并指导后续优化。

最近在做 AI 翻译的需求，想知道 AI 翻译有哪些限制？哪家模型效果最好、速度最快？以往或许只能体验竞品，但现在我们可以借助 Claude 来快速起一个 Demo 来验证想法。

同时，我也借助这个 Demo 对 AI 翻译的速度、效果进行了优化，为开发提供了初步的经验和实践，更有利于后期规划。

在这个 Demo 中，翻译架构经历了从串行，到并发请求，再到多段 JSON 稳定输出，最终演进为 JSON 流式输出 的完整迭代。

这一改动将长文翻译的整体耗时从最初的 26s 大幅缩减至 2.7s 左右。尽管在绝对速度上与传统引擎仍有差距，但配合多 Key 轮询及缓存机制，体验已完全具备进一步提升的空间。

此外，经过反复测试，我也摸索出了一套兼顾效果与稳定性的参数组合。

想要了解具体的问题和解决方案，请继续往下看：

核心工程化优化

为了解决 AI 翻译天生「慢」和容易「幻觉」的问题，我在 Demo 代码中进行了三个方向的策略验证：

1. 响应体验：并发限制优化

目前而言，选用快速模型可以提升一定的速度，但相较于传统翻译，肯定是有差距的。所以我尝试优化了请求逻辑，兼顾模型速度与并发限制的情况下，给大家带来一个比较好的翻译体验：

并发请求，这是大家肯定能够想到的第一步行动，没错，这对于翻译速度的提升还是挺大的。

经过优化，相同文本的耗时从 24s 降到了 6s，提升确实肉眼可见。但这相比传统翻译的 1s，差距依然无法忽视。

还能不能更快？答案是肯定的。

之前的策略是简单的并发，即「一段文本 = 一个请求」。既然模型支持长上下文，我们完全可以升级为打包发送：在 Token 限制的范围内，将多段文本合并进同一个请求里。这样既充分利用了上下文空间，又能一次性吞吐更多内容，效率会高很多。

新的挑战随之而来：多段内容打包发过去，回来的翻译怎么精准对应回每一段原文？

为了解决这个对齐难题，我采用了 段落标号 + JSON 结构化输出 的策略。通过给每段文本加上索引，并强制 AI 返回结构化的 JSON 数据，就能实现多段同时翻译，且顺序保持稳定。

变成 Json 之后，流式输出没有了，这也不行。这又搜索到 NDJSON 相关概念，能够实现 Json 数据的流式输出。

经过这一轮优化之后，AI 翻译耗时从 6.08s 降低至 2.88s

对于 AI 翻译速度的优化就是这些，配合服务端后期可以做的多 Key 轮询以及翻译缓存，体验会进一步提升。

2. 翻译质量：Prompt 调优与术语保护

参考了沉浸式翻译的 Web3 领域翻译提示词，明确了输出规范。要求保留专业术语（如 ETH, Gas fee 等），还通过带索引的输入格式（[1] text... [2] text...）确保了批量翻译时的输出顺序一致，避免了多段乱序的问题。

You are a professional ${targetLang} native translator specialized in Web3 and blockchain content.

## Translation Rules
1. Output only the translated content, without explanations or additional text
2. Maintain all blockchain terminology, cryptocurrency names, and token symbols 
   in their original form (e.g., ETH, BTC, USDT, Solana, Ethereum)
3. Preserve technical Web3 concepts with commonly accepted translations: 
   DeFi, NFT, DAO, DEX, CEX, AMM, TVL, APY, APR, gas fee, smart contract, 
   wallet, staking, yield farming, liquidity pool
4. Keep all addresses, transaction hashes, and code snippets exactly as in the original
5. Translate from ${sourceLang} to ${targetLang} while preserving technical meaning
6. Ensure fluent, natural expression in ${targetLang} while maintaining technical accuracy

3. 参数控制

虽然需求阶段尚未正式开发，但我在 Demo 层面预演了未来的控制逻辑，主要包含两个维度：

Token 限制与智能分块

根据调试的效果，对同一请求的段数以及字数长度进行了一定的控制：

• Temperature = 0 - 确定性输出，结果更稳定
• 控制段落数（4 段） - 避免单次请求过大导致超时
• 请求最大文本字符（3,000） - 兼顾输出速度与内容长度

思考模式限制

针对 Gemini 3.0 Flash 等具备思考能力的模型，在翻译这种明确任务中，调整 thinkingLevel 也可以提升翻译速度。