TBL - 使用LLM翻译书籍

一款桌面应用，可使用AI（本地或云端）翻译书籍、字幕和文档。拖放文件，选择语言，即可获取结果。

支持格式： EPUB、SRT、DOCX、TXT

• 无大小限制。 处理任意长度的文档——从单页文档到千页小说。智能分块系统可处理无限内容，同时保留段落间的上下文。
• 完美保留格式。 输出文档与输入保持一致：EPUB格式、样式和结构完整无缺。SRT时间码保持完美同步。所有标签、时间戳和格式细节均被保留。
• 随时恢复。 翻译中断？从上次中断处精确继续。checkpoint系统自动保存进度。

https://github.com/user-attachments/assets/3efcb2a4-e1f0-4d18-ac90-1068a694a2da

[!NOTE] https://github.com/hydropix/TranslateBooksWithLLMs/wiki - 为您的目标语言找到最佳模型。

快速开始

1. 下载适用于您平台的版本（上方按钮），或从https://github.com/hydropix/TranslateBooksWithLLMs/releases/latest%E8%8E%B7%E5%8F%96%E3%80%82
2. 解压压缩包。
3. 运行 TranslateBook.exe（Windows）或 ./TranslateBook（macOS）。
4. 在浏览器中打开 http://localhost:5000。

就是这样。首次启动时，您需要选择翻译提供方：

• 免费 & 本地 - 安装 Ollama 并拉取模型（例如 ollama pull qwen3:14b）。所有内容均在本地处理。
• 云端（通常提供免费额度） - 粘贴下方任一提供方的API密钥。

[!NOTE] 首次运行会创建 TranslateBook_Data 文件夹，用于存储您的设置。

[!NOTE] macOS：首次启动时，前往 系统设置 隐私与安全性，点击 仍要打开。

翻译提供方

详见 docs/PROVIDERS.md 获取详细设置说明。

故障排除

详见 docs/TROUBLESHOOTING.md 获取更多解决方案。

高级用法

从源码安装

git clone https://github.com/hydropix/TranslateBooksWithLLMs.git
cd TranslateBookWithLLM
ollama pull qwen3:14b # 下载模型

# Windows
start.bat

# Mac/Linux
chmod +x start.sh && ./start.sh

Web界面将在 http://localhost:5000 打开。

命令行

# 基础用法（自动生成 "book (Chinese).epub"）
python translate.py -i book.epub -sl English -tl Chinese

# 使用 OpenRouter
python translate.py -i book.txt --provider openrouter \
--openrouter_api_key YOUR_KEY -m anthropic/claude-sonnet-4 -tl French

# 使用 OpenAI
python translate.py -i book.txt --provider openai \
--openai_api_key YOUR_KEY -m gpt-4o -tl French

# 使用 Gemini
python translate.py -i book.txt --provider gemini \
--gemini_api_key YOUR_KEY -m gemini-2.0-flash -tl French

# 使用 Mistral
python translate.py -i book.txt --provider mistral \
--mistral_api_key YOUR_KEY -m mistral-large-latest -tl French

# 使用 DeepSeek
python translate.py -i book.txt --provider deepseek \
--deepseek_api_key YOUR_KEY -m deepseek-v4-pro -tl French

# 使用 Poe
python translate.py -i book.txt --provider poe \
--poe_api_key YOUR_KEY -m Claude-Sonnet-4 -tl French

# 使用 NVIDIA NIM
python translate.py -i book.txt --provider nim \
--nim_api_key YOUR_KEY -m meta/llama-3.1-8b-instruct -tl French

# 使用本地 OpenAI 兼容服务器（llama.cpp、LM Studio、vLLM 等）
python translate.py -i book.txt --provider openai \
--api_endpoint http://localhost:8080/v1/chat/completions -m your-model -tl French

主要选项

详见 docs/CLI.md 获取所有选项（TTS语音、速率、格式等）。

配置文件（.env）

复制 .env.example 到 .env 并编辑：

# 提供方
LLM_PROVIDER=ollama

# Ollama
API_ENDPOINT=http://localhost:11434/api/generate
DEFAULT_MODEL=qwen3:14b

# API 密钥（如使用云端提供方）
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
OPENAI_API_KEY=sk-...
GEMINI_API_KEY=...
MISTRAL_API_KEY=...
DEEPSEEK_API_KEY=...
POE_API_KEY=...
NIM_API_KEY=...

# 性能
REQUEST_TIMEOUT=900
MAX_TOKENS_PER_CHUNK=450 # 基于令牌的分块（默认：450 令牌）

需要使用多个API密钥？ 任何 *_API_KEY 变量都接受逗号分隔的列表（例如 GEMINI_API_KEY=key1,key2,key3）。当某个密钥达到速率限制时，系统会自动轮换密钥——这对于串联免费额度账户非常有用。详见 docs/API_KEY_ROTATION.md。

长时间任务？ 翻译完成后，可通过手机（via ntfy）、***、Slack、gotify或任何HTTP端点接收推送通知。在 .env 中设置 NOTIFY_WEBHOOK_URL。详见 docs/NOTIFICATIONS.md。

Docker

docker build -t translatebook .
docker run -p 5000:5000 -v $(pwd)/translated_files:/app/translated_files translatebook

详见 docs/DOCKER.md 获取更多选项。

文档

星级历史

许可证： AGPL-3.0