由DForD Software于2025年10月8日发布
“走向全球”的梦想很丰满，但高昂的本地化预算却很骨感。传统的软件本地化，往往与昂贵的翻译公司和漫长的人工流程划上等号，是压在许多项目上的“一座大山”。然而，大型语言模型（LLM）的出现，为我们提供了一把削减成本的“锋利匕首”。本文将为您揭示，如何巧妙利用LLM，让您的软件本地化项目既省钱，又高效。
最立竿见影的省钱策略，就是将软件中所有文本的“第一轮”翻译，完全交给LLM处理。相比于将所有内容从零开始交由人工翻译，AI的成本和速度优势是压倒性的。AI生成的初稿，即便不够完美，也为后续的人工优化提供了一个坚实的起点，极大地减少了专业翻译人员的工作量。
不要将AI视为人工翻译的替代品，而应将其看作他们的“超级助理”。让AI处理80%的翻译工作，然后由专业的母语审校员，对AI的产出进行快速的“画龙点睛”。在这种“人机协同”模式下，您只需为审校员的“点睛之笔”付费，而非整个“绘画过程”，成本自然大幅降低，同时依然能确保顶级的翻译质量。
“最聪明的成本控制，是让AI做‘广度’，让人做‘深度’。用AI的初翻覆盖全部，再由人类专家精准优化，这才是成本、质量与速度的黄金平衡点。”
翻译记忆库（TM）是您宝贵的语言资产，它记录了所有过往的翻译内容。将TM与您的LLM工作流相结合，就能激活一个强大的“省钱机器”。AI在翻译新内容的同时，TM会自动填充那些完全相同或高度相似的旧译文，避免为同一个词句重复付费。您的项目进行得越久，积累的记忆库越丰富，节省的成本就越可观。
不同LLM服务商和模型的“报价”可能天差地别。对于小型项目，一些提供免费额度或“按需付费”模式的服务商，无疑是极具性价比的选择。而对于大型项目，则可以考虑更经济的订阅模式，甚至是完全免费的开源LLM进行私有化部署，将成本控制和数据安全牢牢掌握在自己手中。
最昂贵的成本，永远是“返工”。如果AI的初翻质量太差，需要反复修改，那么节省的时间和金钱将荡然无存。因此，在翻译开始前，尽可能多地为LLM提供上下文信息（如截图、功能说明、术语表等），是提升初翻准确率、从源头上杜绝返工的关键。AI“猜”得越少，您需要花的钱和时间就越少。
通过实施这些策略，软件本地化将不再是开发流程中的一项沉重负担。LLM是削减成本的利器，但请记住，只有当它与精心设计的工作流，以及人类的专业智慧相结合时，这把“利器”才能发挥出最大威力，助您以最小的投入，撬动最广阔的全球市场。
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