对比
Transept 与 ChatGPT 翻译能力对比
无需绑卡前 5 页免费您的内容绝不用于训练 AI
Transept 内置的 AI 编辑助手 Literess
您: 让奶奶说话语气再暴躁一点。
Literess: 搞定。她现在可不是随便说说，而是在嘟嘟囔囔地抱怨了。 sagte → raunzte
用日常口语随心吩咐，每一处修改均由您亲自批准。 了解 Literess →
ChatGPT、Claude 和 Gemini 都是出色的多面手。它们能写代码、总结论文、起草邮件、构思提案，当然也能翻译。偶尔翻译一下，一个聊天窗口就够了，而且 ChatGPT 现在能做得更多：项目功能可以在不同聊天之间保留您的文件和指令，它的 Word 加载项也能直接在您打开的文档里工作。但当翻译成了经常性的工作（译者的客户稿件、作者每周的新闻通讯、营销团队的产品发布），您需要的就不只是一个存放上下文的地方，而是：每个段落都会应用的术语库、每个句子都可以挑选的措辞、同事和客户都能参与的审阅环节，以及按原始排版交回的文件。Transept 正是为这个时刻打造的：“ChatGPT 也能翻译”已经不够，您需要的是一个翻译工作区。
聊天窗口与翻译工作区对比
| 功能 | ChatGPT | Transept |
|---|---|---|
| 单句翻译质量 | 支持 | 支持 |
| 跨会话的项目状态 | 支持项目可保留聊天记录与文件 | 支持 |
| 术语库强制执行 | 部分支持作为项目中的上下文 | 支持每次运行都强制执行 |
| 可复用的风格指南 | 支持项目指令 | 支持已保存，支持版本控制 |
| 文档上传与原格式导出 | 部分支持Word 加载项；排版可能需要手动调整 | 支持完整保留 DOCX/MD/Notion 格式 |
| 句子级备选译文面板 | 不支持 | 支持 |
| 翻译记忆库 | 不支持聊天记忆，并非翻译记忆库 | 支持内置，为 AI 提供参考 |
| Smart Proofread | 不支持 | 支持 |
| 团队审阅与评论 | 部分支持共享项目 | 支持 |
| 批量翻译：整篇文档、多种语言 | 不支持 | 支持 |
| Notion 与 Google Drive | 部分支持 | 支持 |
| 每处修改的审计记录 | 不支持 | 支持 |
| 付费版起步价 | ChatGPT Plus，20 美元/月：属于通用订阅，而非翻译额度。其下还有更便宜的 Go 档位，价格因地区而异 | €29/月，不含增值税（60,000 积分） |
ChatGPT 的价格已于 2026年10月5日 按其公开定价核对。ChatGPT 自行制定套餐与价格，此后可能有所变动。 查看 ChatGPT 定价
ChatGPT 很适合用提示词工作，它的项目功能现在也能在不同聊天之间保留文件和指令。Transept 则专为翻译项目打造：每次运行都强制执行术语库，为每个句子提供备选译文，做 QA 检查，导出的 DOCX 格式完好无损。
聊天窗口不够用的时候
首次聊天之后
借助记忆和项目功能，ChatGPT 可以把您的术语带到下一次聊天中，作为供模型参考的上下文。Transept 则会保存术语库、风格指南和项目，每一次翻译都按它们来。
排版至关重要时
ChatGPT 现在可以在 Word 文件中工作，但 OpenAI 指出复杂的排版、表格和图表可能需要手动调整。Transept 则直接处理文件本身：导入 DOCX，导出 DOCX，且排版格式完好无损。
当涉及多人协作时
共享 ChatGPT 项目后，多人可以围绕同一批文件和指令聊天。Transept 则多了一层审阅：评论、团队审阅、客户审阅链接和审计记录。
实测约 1,000 次调用
我们记录了约一千次真实翻译调用的推理过程。处理普通文本时，更贵的 Pro 模型思考量只有 Flash 的一半左右。句子越难，模型推理得越多，不论档次高低。所以我们只把 Pro 用在值得的地方：便宜模型容易出错的段落。
我们的实测结果Transept 使用的前沿模型，和您在 ChatGPT 这类工具里用的是同一类（目前是 Google 的 Gemini），所以差别很少出在模型本身，而在模型之外的一切：自动加进每条提示词的术语库；跟着您从一份文档带到下一份的风格指南；让您直接挑选句子、不必重新生成的备选译文面板；二十页之后还能发现译文跑偏的 QA 检查；以及按原格式导出的真正 DOCX 文件。ChatGPT 的项目功能现在可以在不同聊天之间保留文件和指令，覆盖了其中一部分。其余的都是翻译专属的功能，通用助手要靠您每次自己开口要求。
如果您只是偶尔翻译一下（一个段落、一封电子邮件、一条发给国外客户的消息），请继续用 ChatGPT，它就是做这件事的合适工具。但如果翻译是您工作中的常规部分，每周要处理好几份文档，每位客户都有自己的术语，交付格式还由别人指定，聊天窗口就会力不从心。把这部分工作搬到专门的工具里，设置只要五分钟，第一周就能回本。
— 百闻不如一见 —
迷你编辑器，五脏俱全
真实应用的一个可用片段：Literess、术语库、风格指南、工作流和翻译记忆库都能实际操作。随便点点看吧。
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每个套餐每月都含一定积分，只在 AI 处理时消耗，每项操作点击前都会标明价格。无需联系销售，也不用签合同：免费开始，不够时随时购买积分包。
在 Standard 模式下，1 积分可翻译 1 个源语言单词。Pro 模式采用能力更强的模型，每个源语言单词消耗 3 积分。中文和日文源文本按字符计算。手动编辑、导出、评论以及翻译记忆库均完全免费：仅当 AI 翻译、改写、检查您的文本，或读取文档以构建术语库或风格指南时，才会消耗积分。每项付费操作在您点击前都会在按钮上标明价格。查看价目表。
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按 Pro 模式翻译、Standard 模式校对计算。若全程使用 Standard 模式，则约为 11 页。
- Pro 模式：采用能力更强的模型精准捕捉细腻语感，每个源语言单词 3 积分
- Standard 质量：快速、准确、忠实原文
- 翻译记忆库：复用过往译文，让新译文前后一致
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常见问题
- Transept 基于前沿模型运行（目前是 Google Gemini），引擎不绑定任何一家服务商。它补上的，是模型调用之外的一切：强制执行术语库、文档上下文、句子级备选译文、QA、审阅和导出。
- 不能直接用。Transept 自己向模型服务商付费，模型费用已经包含在套餐价格里，所以您不需要另外准备 API 密钥或订阅。
- 导入最近的一个项目，把一直写在提示词里的术语粘贴成术语库，再从译得最好的一份文档里保存一份风格指南。设置只需 10 分钟，从下一份文档起就开始省时间。
- 初稿质量相当，因为 Transept 用的是同一类前沿模型（目前是 Google 的 Gemini）。差别在初稿之后：Transept 每次运行都会强制执行术语库，并做一轮 QA；在聊天窗口里，这些步骤只有您提出要求时才会发生。
- 如果是一句话或一段话，答案是肯定的。ChatGPT（和 Claude、Gemini 一样）译文流畅，往往比逐词对照的翻译工具更好，在简短、独立的文本上质量也很稳定。长文档的要求更高：模型只是把您的术语库当作上下文来读，并不逐条核对术语；OpenAI 也提到，在其 Word 加载项中，复杂格式、表格和图表可能需要手动调整。Transept 使用同一类前沿模型，但每次调用都会加入您的术语库，各文档沿用同一份风格指南，并导出真正的 DOCX 文件，整篇文档的质量因此都能保持住。
- 取决于篇幅和设置。几千词以内，ChatGPT 的翻译质量很好。篇幅更长时，ChatGPT 项目能帮上忙：它会保留您的文件和指令，让术语在不同聊天之间延续，但模型只是把它们当作上下文来用；OpenAI 也提到，在其 Word 加载项中，复杂格式和表格可能需要手动调整。翻译工作区补上了这块短板：确定性的术语库强制执行、重读全文检查偏差的 QA 环节（Smart Proofread），以及保留格式的导出。
- 可以，而且办法比以前多。ChatGPT 能读取上传的 DOCX 和 PDF 文件，它的 Word 加载项（所有套餐都能用，包括 Free）可以直接在您打开的文档里工作，ChatGPT Work 还能创建或编辑文档，包括 Google Docs。OpenAI 自己的帮助文档也提到，复杂格式、表格和图表可能需要手动调整。Transept 则把文档拆成区块，以整篇文档为上下文逐块翻译，再把 Word 文件重新组装起来，原有格式完好无损。PDF 会作为纯文本导入，所以如果手上有 Word 文件，最好从 Word 文件开始。
- 可以。Transept 内置的助手 Literess 可以直接处理您打开的文档。您可以请她重写某个段落、根据某个章节生成术语库，或是校对并修正发现的问题。她会读取您的术语库和风格指南，并检索您的翻译记忆库，因此能够在充分了解您项目的前提下作出回答。聊天是免费的；她重写一个区块的费用为原文每词 3 积分，并且对文档所作的任何修改都需要等待您的批准。Free 套餐包含与她的 10 条消息，付费套餐则让您始终有她相伴。
- ChatGPT 的项目功能会把多次对话中的聊天记录、文件和指令放在一起，还能与协作者共享，这确实有帮助。它缺少的是翻译工具：每次翻译都会核对的术语库、每个句子的备选译文面板，以及 QA 检查。文档一长，这些缺口就会越积越多。
- 如果完全靠程序调用来翻译，OpenAI API 就够用。如果您想要一个现成的工作区（备选译文、术语库管理、QA、评论、导出），而不想自己一块块搭建，那就值得换用 Transept。
- 会。Transept 的引擎不绑定任何一家 AI 服务商，新的前沿模型推出后可以直接接入，不会打乱您现有的工作流。更强的模型一旦经过验证，就可以用来驱动您已经在用的模式。
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