由 DForD Software 於 2025 年 10 月 8 日發布
「走向全球」的夢想很美好，但高昂的在地化預算，卻總是讓人感到骨感。傳統的軟體在地化，往往與昂貴的翻譯公司和漫長的人工流程劃上等號，是壓在許多專案上的「一座大山」。然而，大型語言模型（LLM）的出現，為我們提供了一把削減成本的「鋒利匕首」。本文將為您揭示，如何巧妙利用 LLM，讓您的軟體在地化專案既省錢，又高效。
最立竿見影的省錢策略，就是將軟體中所有文本的「第一輪」翻譯，完全交給 LLM 處理。相較於將所有內容從零開始交由人工翻譯，AI 的成本和速度優勢是壓倒性的。AI 生成的初稿，即便不夠完美，也為後續的人工優化提供了一個堅實的起點，極大地減少了專業翻譯師的工作量。
不要將 AI 視為人工翻譯的替代品，而應將其看作他們的「超級助理」。讓 AI 處理 80% 的翻譯工作，然後由專業的母語審稿人，對 AI 的產出進行快速的「畫龍點睛」。在這種「人機協作」模式下，您只需為審稿人的「點睛之筆」付費，而非整個「繪畫過程」，成本自然大幅降低，同時依然能確保頂級的翻譯品質。
「最聰明的成本控制，是讓 AI 做『廣度』，讓人做『深度』。用 AI 的初翻覆蓋全部，再由人類專家精準優化，這才是成本、品質與速度的黃金平衡點。」
翻譯記憶庫（TM）是您寶貴的語言資產，它記錄了所有過往的翻譯內容。將 TM 與您的 LLM 工作流程整合，就能活化一個強大的「省錢機器」。AI 在翻譯新內容的同時，TM 會自動填充那些完全相同或高度相似的舊譯文，避免為同一個詞句重複付費。您的專案進行得越久，累積的記憶庫越豐富，節省的成本就越可觀。
不同 LLM 服務商和模型的「報價」可能天差地別。對於小型專案，一些提供免費額度或「用多少付多少」模式的服務商，無疑是 CP 值極高的選擇。而對於大型專案，則可以考慮更經濟的訂閱制模型，甚至是完全免費的開源 LLM 進行私有化部署，將成本控制和資料安全牢牢掌握在自己手中。
最昂貴的成本，永遠是「重工」（rework）。如果 AI 的初翻品質太差，需要反覆修改，那麼節省的時間和金錢將蕩然無存。因此，在翻譯開始前，盡可能多地為 LLM 提供上下文資訊（如截圖、功能說明、詞彙表等），是提升初翻準確率、從源頭上杜絕重工的關鍵。AI「猜」得越少，您需要花的錢和時間就越少。
透過實施這些策略，軟體在地化將不再是開發流程中的一項沉重負擔。LLM 是削減成本的利器，但請記住，只有當它與精心設計的工作流程，以及人類的專業智慧相結合時，這把「利器」才能發揮出最大威力，助您以最小的投入，撬動最廣闊的全球市場。
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