最佳翻譯用 LLM：6 款實測，2 款成本高出 10 倍

Claude Sonnet 5 用於語氣，DeepSeek V4 Flash 用於大量處理，費用約為每 1,000 個任務 ~$0.10，GPT-5.6 Terra 則是最快的全能型選擇。這是我們在 2026 年 7 月 17 日測試六個模型後得出的結論。

我們將相同的三個翻譯提示送至每個模型的 API，並比較原始輸出。令人驚訝的不是品質。六個模型都正確翻譯了德文技術內容，而其中五個在處理省略主語的日文對話時，沒有出現任何錯誤。令人驚訝的是成本：兩個「便宜」模型在每次請求中消耗了如此多的推理 token，以致於它們每次翻譯的成本最終比 Claude 高出 8–10 倍，與 DeepL 的按字元計費相差無幾。

如果您正在挑選 2026 年最適合翻譯的最佳 LLM，重點不再是看哪個模型能翻譯（它們都可以），而是看哪一個能在不知不覺中向您過度收費的情況下，最符合您的內容類型和用量。

哪個模型適合哪種翻譯工作

成本是我們三項測試任務的平均值（輸出 tokens × 2026 年 7 月官方費率），外推至 1,000 次短篇翻譯；完整的測量表如下。另有一個類別不在測試範圍內：對於即時語音對話，Google 提供專為此用途打造的 Gemini 3.5 Live Translate 變體，定價為每百萬 tokens $3.50/$21，我們有提及但未進行測試。

我們如何測試

三個提示、六個模型、相同措辭、每個僅執行一次，於 2026 年 7 月 17 日：英語→日語行銷文案（測試語氣）、英語→德語 API 文件（測試術語），以及日語→英語日常對話（測試省略主詞與上下文，這是 CJK 語言對常見的失敗模式）。CJK 是 Chinese、Japanese 和 Korean 的縮寫，這三種語言最常出現機器翻譯品質抱怨。

這些模型：GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2，以及 Kimi K2.6。所有呼叫都透過相同的 gateway 帳戶並使用預設設定，因此延遲數字彼此之間可相互比較，但會因您的地區與供應商負載而有所不同。

這三個來源文本，逐字如實呈現，方便你重新執行：

> EN→JA (marketing): "把你的點子更快推出。我們的平台會處理瑣碎雜務，讓你的團隊專注於真正重要的事。" > > EN→DE (technical): "如果請求超過速率限制，API 會回傳 429 狀態碼。使用指數退避重試，並遵守 Retry-After 標頭。冪等金鑰可防止在重試成功時產生重複扣款。" > > JA→EN (dialogue): 「昨天那件事，你已經跟部長說了嗎？」「還沒。我打算看時機再說，不過大概會被罵吧。」「我覺得最好先打點好關係。我們部長最討厭之後才被告知了。」

每個模型與任務的每項測量（牆上時鐘秒數中的延遲 / 來自 usage 物件的輸出 token）：

每個任務的成本 = 輸出 tokens × 提供商的官方輸出價格。每個任務的輸入約為 60–110 tokens，即使在 GPT-5.6 Terra 價格下也只會增加不到 $0.0003；下方的每百萬字元圖表已將其計入。所有價格均為截至 2026 年 7 月 17 日的官方定價，不是我們帳戶實際被收費的折扣價。

三個任務的抽樣檢查無法對 100 種語言配對的模型進行排名，我們也沒有這樣聲稱。它能夠揭示即使在小樣本中仍然存在的差異。而這些差異後來證明相當大。

測試 1：英文→日文行銷文案

該提示要求將 SaaS 登陸頁面的一句話自然且禮貌地翻譯成日文：「更快地推出你的想法。我們的平台會處理繁瑣工作，讓你的團隊能專注於真正重要的事。」

Claude Sonnet 5 撰寫文案：

> 將點子更快速地化為實體。繁瑣的工作就交給平台吧。

這就是日本文案寫手會使用的語氣：這種風格化的 カタチ（katakana，意為「形狀」）以及以逗號分隔的節奏，都是登陸頁面的慣例，而不是教科書式文法。GPT-5.6 Terra 和 DeepSeek V4 Pro 緊隨其後，交出了乾淨、商務風的譯法（「アイデアを、より迅速に形に。」）。

DeepSeek V4 Flash 是六個版本中最字面直譯的一個： 「讓我們更快把想法變成現實。我們的平台會代您處理瑣事…」語法上沒問題，但讀起來很像翻譯稿。若是產品頁面，你會希望再經過人工潤飾；若是支援文章或內部文件，則完全足夠使用。

這裡的差距確實存在，但並不大：六個模型都產出了可用的日文。Claude 多出的每 1,000 個任務約 ~$1，在品牌語調的工作上就能回本；在我們的其他測試中，沒有任何地方有這麼明顯的差異。

測試 2：英文→德文技術文件

我們翻譯了 API 文件中的兩個句子：rate limits、HTTP 429、exponential backoff、idempotency keys。六個模型都正確使用了技術術語，而且六個都採用了符合慣用表達的德文文件慣例（Ratenlimit、Statuscode 429、exponentielles Backoff、Idempotenzschlüssel）。

唯一可見的差異：GPT-5.6 Terra 將 Retry-After 以 code 格式包裹，與真正的德文 API 文件對標頭名稱的排版方式一致。這是一個不錯的細節，並非品質上的差距。

在資源充足的歐洲語言之間的標準文件散文中，我們樣本中的任何模型都沒有產生錯誤；在這一代中，品質差異小到無法觀察。如果這就是你的全部工作負載，請依價格和速度選擇，而不是品質。這使得 DeepSeek V4 Flash 成為預設答案，每百萬 token 輸入 $0.14 / 輸出 $0.28。

測試 3：日文→英文省略主詞的對話

日語通常會省略句子的主語；譯者必須推斷誰在做什麼。我們的測試對話中也包含了 根回し（nemawashi：在正式決策前私下建立共識），這是一個具有文化特定性的詞彙，沒有直接的英文對應詞。

六個模型中有五個處理了所有內容。主語都被正確地分配了，nemawashi 則被譯為「打好基礎」、「事先探探他的口風」或「先給他打個招呼」；這些選擇都站得住腳。Claude 的版本最像母語對話（「他大概會臭罵我一頓」）。

在全部 18 個輸出中，唯一真正的錯誤來自 DeepSeek V4 Pro。它把「先に根回ししといたほうがいい」，也就是關於下一步該怎麼做的建議，譯成了 "You should've laid the groundwork first,"，變成對已經錯過的事情的過去式懊悔。只是幾個小詞，意思卻完全相反。如果同事說的是前者，而你聽成了後者，你的做法就會不一樣。

單次執行中的一個時態錯誤只是一個資料點，不能據此對模型下定論（我們在DeepSeek V4 Flash vs Pro 比較中更深入地比較了這兩個 DeepSeek 等級）。但這提醒了我們一件有用的事：流暢與忠實是不同的特性：句子讀起來很完美，卻表達了錯誤的意思。對於合約、醫療內容，或任何一個時態誤讀都會造成金錢損失的情境，不管你選擇哪個模型，都應預留人工審閱的預算。

代幣銷毀陷阱：為什麼價格表會說謊

這是一個會改變購買決策的發現。每百萬輸出 token，GLM-5.2 的成本為 $4.40，Kimi K2.6 的成本為 $4.00，低於 Claude Sonnet 5 的 $10 的一半。若按實際完成的翻譯計算，它們的費用高出 8–10 倍。

其機制是：兩個模型在回答前都會先產生可見的推理鏈，而推理 tokens 會按輸出計費。翻譯一個行銷句子時，Kimi K2.6 產生了 2,849 個輸出 tokens，GLM-5.2 產生了 1,906 個，而翻譯內容只有 40–60 個 tokens。Claude Sonnet 5 在同一任務上花了 60 個 tokens；GPT-5.6 Terra 則是 46 個。

延遲也呈現相同的模式。GPT-5.6 Terra 和 Claude Sonnet 5 在所有三項任務中都於 3–4 秒內回應。DeepSeek V4 Flash 需要 4–5 秒，DeepSeek V4 Pro 需要 16–20 秒，而 GLM-5.2 和 Kimi K2.6 則介於每次請求 20 到 48 秒之間。

由此可得出兩條實用規則。首先，對於像翻譯這類短小、高頻的任務，應以實測的每項任務成本來比較模型，而不是標價：執行 20 次請求並查看 usage 欄位。其次，對翻譯而言，應關閉（或降低）reasoning：DeepSeek 將 thinking 和 non-thinking 端點分開，而 GLM 和 Kimi 則在請求本文中提供 thinking 參數。在我們的三項任務中，reasoning chain 對輸出品質沒有帶來任何可偵測的提升。

大量翻譯的成本

將量測到的 token 燃燒量擴展到一百萬個英文原始文字字元（約 250,000 個 tokens），差距就會變得很大：

DeepSeek V4 Flash 可將一本完整小說篇幅的文字翻譯，費用約為 $0.28。透過 DeepL 的 API 翻譯相同量的內容，依 Growth 計畫的超額使用費率則要 $27.50，差距達 98 倍。這也呼應了在 r/LocalLLaMA 上廣為流傳的一篇分析，標題為 "LLMs are 800x cheaper for translation than DeepL"，其中更高的倍數來自較小的自架模型。

請注意圖表頂部：在以 token 燃燒量衡量時，推理密集型的開放權重模型幾乎縮小了與 DeepL 的差距。沒有 token 測量的單位價格並不是成本估算。

在您承諾之前，三個值得了解的定價事實，均已於 2026 年 7 月 17 日驗證：

• DeepL 的免費方案已更動。 API Developer 方案現在提供一次性的 1,000,000 字元額度，而不是您在舊版文件和論壇回答中仍會看到引用的每月 500,000 字元配額。Growth 方案為每月 $26（按年計費），包含每年 12M 字元，之後每增加一百萬字元收費 $27.50。

• DeepSeek 的收費只是其他所有人的一小部分。 V4 Flash 每百萬 tokens 的輸入費用為 $0.14／輸出費用為 $0.28，快取命中輸入則降至 $0.0028。舊的 deepseek-chat 模型名稱將於 2026 年 7 月 24 日停用。

• Claude Sonnet 5 目前採入門優惠定價。 在 2026 年 8 月 31 日前為每百萬 tokens $2/$10，之後為 $3/$15。它較新的 tokenizer 對相同文字還會產生大約多 30% 的 tokens，而我們的成本計算已將這點納入。若你的規劃會延伸到 9 月之後，請把兩者都算進預算。
• Batch APIs 可將費用減半。 OpenAI、Anthropic 和 Google 都為非同步 batch 處理提供約 50% 的折扣。翻譯工作負載通常不太在意延遲，所以這等於白拿的錢：batch 定價可讓 GPT-5.6 Terra 降到約 $2.19，Claude Sonnet 5 降到約 $1.95，每百萬字元。

當 DeepL 或 Google 翻譯仍然更勝一籌時

按字元計算的成本有利於 LLM，但仍有三項需求指向相反方向：

• 強制術語。 DeepL 提供詞彙表和術語庫，可保證同一個術語每次都以相同方式翻譯。若使用 LLM，則需要用提示要求並自行驗證；這是機率性的，而非強制性的。
• CAT 工具與流程整合。 如果你的翻譯記憶庫位於 CAT（computer-assisted translation）工具中，DeepL 的連接器可直接接入。
• 大規模下的亞秒級延遲。 傳統神經 MT 引擎通常比通用 LLM 回應更快；對於內嵌式 UI 翻譯而言，這一點很重要。

對於即時語音，傳統 NMT 與聊天式 LLM 都不是合適的形式。Google 為專用的 Gemini 3.5 Live Translate 變體定價為每百萬 tokens 3.50/21 美元，並按每分鐘音訊計費，我們已在 Gemini 3.5 Live Translate 分析 中涵蓋這一點。

對於稀有且資源不足的語言，涵蓋範圍比品質排名更重要：在比較其他任何項目之前，先確認你的語言對是否有支援。DeepL 支援約 30 種語言；大型 LLM 可處理一百多種語言，但在長尾語言上的品質會逐漸下降。

開源與本地選項

GLM-5.2 和 Kimi 的 K 系列都發布 open weights，因此如果你自行架設，上述的 token 燃燒問題是可修正的：你可以控制 sampling 設定，並完全抑制 reasoning chains。

對於單 GPU 本地翻譯，Qwen3-30B-A3B 是在r/LocalLLaMA 關於本地翻譯模型的討論串中反覆被推薦的選擇，適用於將歐洲語言翻譯成英文；而當語言對越來越冷門時，則會建議使用更大的模型。這樣做的動機通常是隱私（合約、未發布產品）或零邊際成本，而不是品質；在同樣的討論串中，受託管的 frontier models 仍然被描述為翻譯得更好。

值得關注：Kimi K3 本週以開放權重形式發布，託管價格為每百萬 tokens $3/$15。我們測試了 K2.6，因為 K3 的 API 存取仍在逐步開放；如果 K3 延續 K 系列對 tokens 的消耗傾向，同樣的實測成本注意事項也會適用。

自行執行此比較

上述所有內容都可透過大約 20 次 API 呼叫重現：從您自己的內容中挑選兩個句子，將它們傳送給每個候選模型，然後讀取每個回應中的 usage 物件以取得實際的 token 數。 我們 18 次請求測試執行的總成本：低於 $0.15。

最麻煩的部分是得握有來自五家供應商的六組 API 金鑰。我們把這六個模型全都透過同一個 AIReiter 帳戶來執行，該帳戶轉售主要模型的 API 存取權（Claude 系列金鑰大約只要標價的五分之一），並在單一相容 Anthropic 的端點後方運作——一組金鑰，上述所有模型都使用相同的線路格式。

如果你的翻譯量是真實的，花一小時拿你自己的內容做抽樣檢查，勝過任何排名，包括這個。這些模型在品質上已經相當接近，因此你的語言對、語氣要求，以及 token 衡量方式，才應該是決定因素。

常見問題

ChatGPT 還是 Gemini 比較適合翻譯？

在我們的測試中，GPT-5.6 Terra 在三項任務中都表現得快速、準確且格式乾淨。我們沒有與 Gemini 進行直接對比（它不在我們的 gateway 上），但其公開定價具競爭力（3.5 Flash 每百萬 tokens 為 $1.50/$9），而且它是唯一擁有專用即時語音翻譯模型的供應商。

目前最準確的 AI 翻譯器是什麼？

對於高資源語言對，前沿模型之間的準確性差異很小；我們測試的六個模型都能零錯誤地翻譯技術性德文。差異主要集中在語氣（Claude 在日文行銷文案方面領先）以及像省略主詞和時態這類邊緣情況，其中 DeepSeek V4 Pro 在我們的樣本中犯了唯一一個實質性錯誤。

最適合翻譯的最佳開源 LLM 是什麼？

GLM-5.2 和 Kimi K2.6 都公開了權重，且在我們的測試中翻譯正確；自架部署讓您可以停用那些讓其託管 API 每個任務成本高昂的推理鏈。對於消費級硬體，Qwen3-30B-A3B 是社群中常見的推薦。

LLM 可以取代人工翻譯者嗎？

對於內部文件、支援內容以及大量產品文案：大致上可以，成本約為 DeepL 每字元費用的 1–16%，視模型而定（DeepSeek V4 Flash 約 1%，Claude Sonnet 5 約 14%，GPT-5.6 Terra 約 16%）。但對於合約、醫療文本與品牌行銷活動，Test 3 的時態錯誤就是一個警示案例。流暢的輸出仍可能顛倒原意，因此在誤讀代價高昂的情況下，請保留人工審核。

DeepL 在 2026 年還值得使用嗎？

是的，只有三種情況：強制術語表、CAT 工具整合，以及次秒級延遲。除此之外，按字元計算的費用很難站得住腳，而且請注意，免費方案現在是一次性的 100 萬字元額度，而不是每月提供。

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