文本翻译

产品简介

Marco MT 是 10 亿+ 高质量双语句对训练出的电商领域翻译模型，针对电商领域特有的品牌、型号、材质、属性等术语持续优化。支持 100 多种（含桥接）语向间的互译，尤其是中英互译、中文与多语言互译、英文与多语言互译。支持 24 个语向的语种识别，如不设置源语言可实现自动识别。

适用场景

• 商品标题：将标题中的短语、关键词、流行词等准确翻译成目标语言，提升商品在电商平台的曝光率。

• 商品详描：详描整体文本较长、格式多样且复杂，支持长文本翻译和 HTML 格式，翻译效果与格式还原能力表现出色。

• 商品属性：属性词汇较短，且存在电商专有词（如型号、参数）。

• 客服对话：可优化"上下文缺失、打字错误"等问题，并在部分语向上支持礼貌用语。

同时，Marco MT 大模型翻译也可用于通用场景的翻译，如办公、会议、日常对话等。

功能介绍

• 支持的语向清单：支持 100 多种语言之间的互译，支持 24 个语言的语种识别。具体语向见下方支持的语言。

• 超低幻觉率与高速推理：在翻译场景上经过偏好对齐的大语言模型，与通用大语言模型相比，翻译推理速度快、幻觉率极低，尤其适合大规模调用场景。

• 支持的文本格式类型：当前支持 text 和 html 两种文本类型。

• 翻译干预能力：支持自定义翻译结果，包含不被翻译（ABC-ABC）、指定翻译（ABC-DEF）、不翻译（ABC-空值），常用于品牌词保护等场景。调用时传入相应的干预词表 ID 即可生效。一般可上传 10 万条干预词，如需更多可联系平台处理。

翻译效果对比

接口

POST /ai/text/marco/translator

快速开始

import os
import json

data = json.dumps({
    "SourceTextList": ["Hello, how are you?"],
    "TargetLanguage": "zh",
    "FormatType": "text"
})

result = make_signed_request("/ai/text/marco/translator", data)
print(result)

预期输出：

{
  "Data": {
    "Translations": [
      {
        "TranslatedText": "你好，你好吗？",
        "DetectedLanguage": "en",
        "Characters": 19
      }
    ],
    "UsageMap": { "InputCharacterCount": "19" }
  },
  "RequestId": "21570000-0000-0000-0000-000000000001",
  "Message": "Success",
  "Code": "success",
  "Success": true
}

完整的请求签名说明，以及 Java / Python / Go 等多语言 SDK 调用示例与在线调试，详见阿里云 OpenAPI 开发者门户：文本翻译 API（OpenAPI 门户）。

请求参数

使用 HTML 格式

将 FormatType 设为 html，翻译时会保留 HTML 标签。使用 <span translate="no">...</span> 包裹不需要翻译的内容（如品牌名、产品型号）。

响应字段

支持的语言

文本翻译共支持 131 个翻译语向（覆盖 50 种语言，含桥接；繁体中文 zh-tw 经简体中文 zh 桥接），并支持 24 个语种的语种识别。完整翻译语向表、语种识别语向表与语言代码对照，统一见语向映射。

错误码

常见错误码：InvalidParameter（参数不合规，包括语言代码不支持、超长）、InputContentBlocked（输入触发内容安全审核）、FreeQuotaExhausted（试用额度耗尽）、DownstreamUnavailable（下游模型不可用）、Throttling（HTTP 429 限流，需指数退避）、InternalError（系统繁忙）。完整错误码列表详见错误码。

使用限制

• 调用模式：同步。

• 接口最长响应时间为 30s，调用时建议将请求超时设置为不低于 30s。

• 单次请求最大总字符数：50,000。

• 文本列表最大长度：50 条。

• 计费：¥50/百万字符，按 Translations[].Characters 返回的字符数计量。详见翻译类计费。

• 如需提升 QPS 配额，请联系技术支持。

后续步骤

• 图片翻译标准版 -- 翻译图片中的文字。

• 错误码 -- 完整错误码参考。