AiNiee：開源 AI 長文翻譯工具，譯文送雲端或留本機自己選

用 AI 摘要這篇文章：

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把一本二十萬字的輕小說翻成繁體中文，十年前是翻譯社的案子，現在是桌機軟體加一組 API 金鑰的事。AiNiee 這款 2023 年開源、至今累積超過六千一百顆星的翻譯工具，把「翻」這一步做到接近自動化：整包資料夾拖進視窗，它辨識格式、切分文字、批次送給 AI 模型，再按原格式把譯文寫回檔案。不過真正值得停下來看的，是它把哪些決定留在你手上。

長文翻譯的成本從來就不只在工具。譯文要送往哪個模型、長文一致性靠什麼流程把關，還有一個更容易被忽略的問題：你翻的文字本身有沒有權利翻。AiNiee 免費開源，但它對這三個問題給的都是「你自己選」：十二個預設 AI 端點從雲端大牌到本機模型都有，術語表與校對工具攤給你自己組合，授權這條則白紙黑字寫明僅供個人合法用途。工具愈自由，這三個決定就愈躲不掉。

它實際吃得下哪些檔案：原始碼比官方清單誠實

AiNiee 的 README 把支援格式分成遊戲與一般文件兩類：遊戲側支援 Mtool、RenPy、Translator++、ParaTranz 等提取工具的輸出檔，一般側則有 EPUB 與 TXT 電子書、SRT、ASS 與 VTT 等字幕、Word、PDF、Markdown、PowerPoint 文件，以及 I18Next、Po、CSV 這類多語資料檔。實際翻開原始碼，FileReader 資料夾裡有二十多個對應不同格式的讀取器模組，比官方清單多出的還有 XLSX 試算表，以及 WOLF RPG Editor 用的 Wolf 試算表格式。選型時看原始碼比看行銷清單準，這在多數工具都成立，在 AiNiee 也一樣。

要留意的是遊戲文字的前置工序。AiNiee 吃的是「已經抽出來的文字檔」，不是遊戲本體，所以翻 RPG 或視覺小說前，得先用 Mtool 或 Translator++ 這類提取工具把文字匯出，翻完再匯回遊戲。官方 wiki 對每條路徑都有圖文教學，從新人向的 Mtool 到適合大型模組翻譯的 ParaTranz 都有，這段工序省不掉，但文件算齊全。相對地，小說、字幕、文件這三類拖進去就能翻，門檻低得多。

譯文送哪個模型，設定第一頁就攤開十二個選項

翻開 Resource/platforms/preset.json 這個設定檔，AiNiee 對 AI 端點的態度一目瞭然：兩個本機端點（Sakura 與本地小模型，預設走 127.0.0.1:8080 的 OpenAI 相容介面），九個線上端點（OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Google、Amazon Bedrock、xAI，以及火山引擎、阿里雲百煉、智譜這三家服務），外加一個自訂欄位，任何 OpenAI 相容的端點都填得進去。想要譯文不出本機，掛 Ollama 或 LM Studio 就做得到；想壓成本或拼品質，換一個端點設定就能調整。同一套翻譯流程，背後的算力與隱私取捨完全由設定檔決定。

README 另有多金鑰輪詢的設計：在金鑰欄位用逗號分隔多組 key，AiNiee 會自動輪詢分攤用量，翻長文時等於把速率限制撐開。對照過去介紹過的 DeepSeek 桌面外殼工具，這類自帶 key 的用法已經是成熟生態：模型帳單在自己手上，用量自己盯。

設定完成後的操作流程，官方把使用流程濃縮成三個動作：先把端點設好，再把放滿原文檔的資料夾拖進視窗，按下開始就等結果。檔案格式與語言由程式自動辨識，輸入資料夾也支援多層子目錄，一次丟一整批文件進去都能排隊處理。遊戲文字因為要先經過提取工具，實際流程會多一進一出，但小說、字幕、文件這些常規內容，確實接近拖了就走。

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翻譯進度也有保險。7.2.0 起，專案快取檔會自動存在專案根目錄，系統只保留最新的三份，長文翻到一半出狀況，重開後能接著上次的進度走，不必整本重來。對一次跑幾十萬字的任務來說，這個設計比聽起來重要。

全本地運作的 App，唯一預設連網行為是檢查更新

對隱私在意的人可以放心的一點：整個專案 grep 不到任何遙測、分析或追蹤程式碼，翻譯內容只會送往你自己設定的那個端點。程式裡唯一的背景連網行為是啟動時檢查新版本，對象是 GitHub 的 releases API，預設開啟、設定裡一個開關就能關掉。也就是說，資料流向這件事在 AiNiee 是白紙黑字可查的。

不過端點自己挑，也代表端點的條款自己扛。走雲端 API 時，譯文內容其實交給了 OpenAI 或 DeepSeek 的服務條款管，隱私政策怎麼寫、資料留不留，是那一端的事，AiNiee 管不到。真有敏感內容，全本地端點才是完整解法，代價是要有跑得動模型的硬體。工具把選擇權給你，也把這層責任一併移交。

長文一致性靠三套機制，而不是靠模型自覺

整本書翻到第三十章，主角名字突然變了，這是長文翻譯最常見的崩壞。AiNiee 對這件事的工程化做得相當認真。2026 年 4 月的 7.2.0 版把術語流程整個翻新：提取頁可以用 LLM 自動掃出全文的角色表、術語表與禁翻表；校潤頁提供語言檢查、術語檢查、規則檢查三種驗收，支援一鍵 AI 校對。7.2.3 再補上術語比對的大小寫敏感與全字匹配選項，術語表多了出現次數欄可以排序，重複譯名的除錯線索更完整。

提示詞層同樣有設計。原始碼裡的翻譯提示詞模板分成四套：通用、思考鏈、本地模型與推理模型版本。以思考鏈版本為例，它要求模型先逐行直譯並保留序號、佔位符、換行與程式碼呼叫等特殊內容，再逐句從語境、術語、人物設定校正，最後整合成意譯潤色版。模板裡甚至寫明「原作是藝術作品，允許直白或粗俗的描述，不應刪減或淡化」，對小說類文字的忠實度方針很清楚。

翻完還能再加工。潤色功能可以對照原文與初譯再跑一輪 AI 修潤，上下文行數與輸出資料夾都能設；7.2.1 起更把各階段用的端點拆開，提取、翻譯、潤色、校對可以分別指定不同模型，例如術語提取交給便宜的小模型、正式翻譯用旗艦模型的組合。同一版還修好了 DeepSeek 舊設定會預設關閉思考模式的問題，看得出團隊對各端點的行為差異有在逐家跟。

但機制存在不等於零錯誤。issue 系統裡持續看得到實際的品質回報：EPUB 翻完有漏段（#1065）、佔位符沒完整保留（#1077）、特殊格式段落被拆錯（#1078，未結案）、含上標的日期翻完格式跑掉（#1079）。多數回報在一週內處理完畢，少數會拖上兩三週，維護節奏整體健康，但對使用者的含義很直接：批次翻完的長文一定要人工抽查，尤其佔位符與格式這類會直接弄壞檔案的錯誤。

開源免費之前，先讀懂兩層授權但書

先看程式碼這層。AiNiee 採 AGPL-3.0 授權，這是強制性最強的 copyleft 條款之一：拿原始碼改作再散佈，甚至只是改完掛成網路服務給人用，衍生程式都必須開源。個人使用完全不受影響，但想拿它包裝成翻譯服務來賣，法務功課會比想像中重。

再看 README 裡的特別宣告。作者明寫這款工具「僅供個人合法用途」，任何直接或間接的非法營利活動都不在授權範圍、也不受支援與認可。這段宣告與 AGPL 條款之間存在法律張力：對既有程式碼，AGPL 的授權已經給出，作者事後的限縮宣告未必有完整拘束力，但它至少表明了作者的態度，商業化前直接去信確認會是比較穩的做法。

最關鍵的一層其實不在工具，在你翻的東西。翻譯是著作權法裡的改作行為，把受保護的遊戲、小說翻成另一種語言，權利在原作者手上。自用不下散佈，風險通常低；一旦把譯本或中文化補丁公開分享，責任就落在散佈者身上，跟工具開不開源無關。AiNiee 在遊戲中文化圈是熱門工具，這條線更應該先想清楚。

7.2.3 穩定版與 Beta 通道：各平台的取得現況

目前穩定版是 2026 年 7 月的 7.2.3，另有從最新原始碼自動打包的 Beta 通道，最近一次更新在 2026 年 8 月下旬，開發活躍。Beta 通道甚至比穩定版多出 Windows 安裝程式，並陸續收進內建終端機、日誌系統與 EPUB 語言標記重寫這類改進，願意當白名單測試員的人可以先嚐鮮。官方發布 Windows 免安裝壓縮檔與 macOS 的 arm64、x86_64 安裝檔，macOS 支援是 2026 年 5 月的 7.2.2 才加入的；Linux 沒有官方包，要用的話得自己跑 Python 原始碼。下載數也反映了使用分佈：7.2.3 的 Windows 包約五千七百次，兩個 macOS 包合計約五百多次。

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專案主要靠作者 NEKOparapa 長期投入，貢獻紀錄超過一千六百次提交，周邊還有 beautifulrem、nekomiya-hinata 等多位固定貢獻者，社群有 QQ 群與 Telegram 群可回報問題。設定檔集中在 config.json，換版時複製到新版的 resource 資料夾就能帶走。另外社群有個工程化重構的命令列分支 AiNiee-Next，適合長時間掛機或伺服器部署的場景，想進自動化流程的人可以一併看。

從實際落地看，AiNiee 對繁體中文的支援是一級選項，不是事後補丁：程式碼裡的目標語言清單有 chinese_traditional，潤色提示詞甚至有專屬的繁中版本檔案。字幕組翻一整季的 SRT、把英文電子書轉成繁中自己讀，都是它順手的場景，公司行號批量翻 Word 文件也吃得住；想把網頁文章先存成 EPUB 再翻，也可以搭配 網頁轉 EPUB 工具先處理。即時選詞翻譯的需求它不做，那比較像 MoePeek 這類選詞即譯工具的領域；AiNiee 的定位就是批次長文，兩者是互補而非替代。對照 早期用 GPT 手搓的翻譯流程，現在這類工具把提示詞工程、術語管理與格式回寫都產品化了，門檻差好幾個量級。

誰該裝，誰先緩一緩

手上有大量長文要翻、也願意自己管 API 金鑰並抽查輸出的人，AiNiee 值得一試，免費、開源又能自帶金鑰的組合在同類工具裡並不常見。反過來，只想翻幾句話或不想碰任何設定的人用不到它；打算把譯作拿去散佈營利的人，管理成本與法律風險會蓋過好處。入門建議從一份不痛的 SRT 字幕開始，接一個低價雲端端點跑一輪，看看譯文水準與佔位符處理再決定要不要把正式的書稿交給它。

關於 AiNiee 的常見問題

AiNiee 完全免費嗎？

軟體本身免費且開源，但 AI 翻譯的算力費要自己出。走雲端 API 按 token 計費，翻長文前先看一下各家的定價與用量；走本機模型不產生帳單，但先確認硬體跑得動想用的模型。

可以拿它翻遊戲或小說再分享譯本嗎？

技術上做得到，法律上要看作品的授權狀態。翻譯是改作行為，未經授權散佈譯本或中文化補丁有侵權風險，自用則相對單純。工具的特別宣告也把非法營利活動排除在支援範圍外，商業案件先談授權再動工。

一定要有獨立顯示卡嗎？

走雲端端點完全不需要顯示卡，一般筆電就能跑。只有選擇本機模型路線時，硬體才會成為門檻，模型愈大需求愈高，這時 README 推薦的 Sakura 啟動器、LM Studio 或 Ollama 會是比較好上手的架法。