影片筆記：只需要简单几部设置，大幅提升沉浸式翻译质量！！

一句話總結

本影片分享如何在沒有「沉浸式翻譯」Pro 會員的情況下，透過調整瀏覽器插件的請求參數（如每秒請求數、最大字符數、最大段落數）並套用特定提示詞（Prompt），利用 OpenAI 或其他 AI 模型來大幅提升網頁與字幕的翻譯質量。

核心重點

前提條件：必須使用基於 OpenAI 或其他任意 AI 模型的翻譯服務，且用戶需已配置好相關的 API Key。

模擬上下文翻譯：非 Pro 會員無法使用內建的「智能上下文翻譯」功能，需手動調整設定來模擬此效果。

• 將「每秒請求數」調大（建議設為 1000），以增加每次處理的 Token 長度，避免因截斷導致語法錯誤（如單複數名詞遺漏）。
• 將「每次請求的最大字符數」設為較大數值（建議 128,000 或 120,000）。
• 將「每次請求的最大段落數」設為 1000，讓一次請求涵蓋更多段落以結合上下文。

套用特定提示詞：針對「網頁翻譯」與「字幕翻譯」分別複製並套用特定的系統提示詞（Prompt），以優化翻譯結果。

實測驗證：透過實際網頁與 YouTube 影片字幕的翻譯對比，展示優化後的翻譯效果明顯優於未設定前的狀態。

詳細大綱

1. 前言與前提條件

• 介紹沉浸式翻譯軟體的普及性。
• 強調優化前提：必須使用基於 OpenAI 或其他任意 AI 模型的翻譯服務。
• 前提條件：用戶需已配置好相關的 API Key。

2. 基礎設定步驟

• 開啟瀏覽器插件，進入左下角「設置」。
• 選擇模型為 OpenAI（或其他模型亦可，設定邏輯相同）。
• 進入「自定義配置」界面。

3. 優化策略一：調整請求頻率與長度

• 每秒請求數：建議調大（如設定為 1000），以增加每次處理的字數/Token 長度。
• 原因：避免因長度限制（如限制為 3）導致語法結構（如複數 S）被截斷，影響翻譯準確性。
• 註：若使用第三方服務，可調大以減少排隊等待；若為官方 OpenAI，則忽略其連接數限制，直接拉滿。
• 最大字符數（Token 數）：非 Pro 會員需手動設定。
• 建議數值：128,000（或 120,000），模擬 AI 每次請求的最大 Token 限制。
• 最大段落數：建議設定為 1000，讓一次請求涵蓋更多段落，結合上下文翻譯。

4. 優化策略二：套用提示詞（Prompt）

• 針對「網頁翻譯」：複製特定的系統提示詞並套用。
• 針對「字幕翻譯」：複製特定的提示譯（Prompt）並套用。
• 操作：將對應的提示詞複製到插件設置中。

5. 效果測試與對比

• 網頁翻譯測試：
• 優化前：翻譯效果較差，語句不通順（如「省持兼用」、「能量在幾英里外」等錯譯）。
• 優化後：翻譯流暢，語意準確（如「省吃減用」、「以報廢的一個舊車」）。
• 注意：可能存在瀏覽器緩存問題，需清除緩存或重新加載以查看真實效果。
• 影片字幕測試（YouTube）：
• 調整播放速度以應對延遲。
• 觀察字幕翻譯效果，認為整體翻譯質量「非常可以」。

6. 總結

• 關鍵設定：拉大每秒請求最大數、拉大每次請求最大文本長度、拉大每次請求最大段落數、套用特定提示詞。
• 結論：簡單配置即可大幅提升非 Pro 會員的翻譯體驗。

工具 / 模型 / 名詞整理

• 沉浸式翻譯：軟體/插件名稱。
• OpenAI：模型提供商。
• AI 模型：泛指。
• Google 翻譯：提及作為對比參考。
• YouTube：測試平台。
• API Key：提及需配置。
• Token：技術術語，多次提及。
• Properties：提及針對系統身份翻譯的 Properties。
• 提示譯：字幕翻譯用的提示詞。

操作流程整理

開啟瀏覽器插件，進入左下角「設置」。

選擇模型為 OpenAI（或其他模型亦可）。

進入「自定義配置」界面。

調整「每秒請求數」為 1000。

調整「每次請求的最大字符數」為 128,000（或 120,000）。

調整「每次請求的最大段落數」為 1000。

針對「網頁翻譯」與「字幕翻譯」分別複製並套用特定的系統提示詞（Prompt）。

清除瀏覽器緩存或重新加載網頁以查看真實效果。

進行網頁與 YouTube 字幕的翻譯測試與對比。

值得注意的限制或風險

• 非 Pro 會員限制：本方法主要針對非 Pro 會員，旨在模擬 Pro 會員的「智能上下文翻譯」功能。
• 瀏覽器緩存：優化後可能存在瀏覽器緩存問題，需清除緩存或重新加載以查看真實效果。
• 第三方服務差異：若使用第三方服務，調大每秒請求數可減少排隊等待；若為官方 OpenAI，則忽略其連接數限制。

逐字稿辨識疑點

• 「珍妮克林迪」：逐字稿中出現「兩年來, 珍妮克林迪省吃減用」，疑為人名翻譯錯誤或聽寫錯誤，實際語境似為描述某人省吃儉用換車的故事，但無法確定具體人名。
• 「OMM」：講者提到「因為當時設置成是 OMM 嘛」，疑為模型名稱或設定檔的縮寫，但無明確指涉，需查證。
• 「省持兼用」：優化前的錯誤翻譯結果，疑為「省吃儉用」的聽寫或模型誤譯。
• 「能量在幾英里外」：優化前的錯誤翻譯結果，疑為「舊車」或相關名詞的誤譯。
• 「丁著標筋成」：優化前的錯誤翻譯結果，語意不明，疑為聽寫錯誤或模型生成錯誤。
• 「文明國家」：優化前的錯誤翻譯結果，疑為特定專有名詞或名詞的誤譯。
• 「disk」：講者提到「我們選擇 disk」，疑為「默認」或某個特定翻譯引擎名稱的聽寫錯誤。
• 「隱形」：講者提到「我們選擇隱形」，疑為「沉浸式」或某個特定翻譯模式的聽寫錯誤。
• 「單」：講者最後說「點個單」，疑為「訂閱」或「讚」的聽寫錯誤。

可延伸追問

• 如何具體獲取並套用影片中所提到的「特定系統提示詞」？
• 對於非 OpenAI 的其他 AI 模型，這些參數（如 128,000 Token）是否同樣適用？
• 第三方翻譯服務與官方 OpenAI 在處理這些高頻請求時，具體的差異與注意事項為何？