TransBridge，利用大模型接口当做标准翻译接口来调用

项目背景

随着大语言模型（ LLM ）的迅速发展，越来越多的翻译需求开始从传统的规则和统计翻译，转向基于大模型的机器翻译。有没有非常方便的调用大语言模型来进行翻译的服务呢？

为了解决这一问题，TransBridge 项目应运而生。它通过统一的标准接口，兼容 DeepL API 格式，将底层的多种大模型翻译能力无缝接入，从而极大降低大模型翻译的使用门槛。

项目简介

TransBridge 是一个轻量级、高性能的翻译 API 代理服务。它将各种大语言模型的翻译能力封装为标准接口，为开发者提供与 DeepL API 兼容的调用方式。 TransBridge 支持灵活配置多个翻译提供商（如 OpenAI 、ChatGLM 、DeepSeek 等），并内置多级缓存与灵活的负载均衡策略。无论是个人开发者、小团队还是企业级应用，都能轻松对接，快速实现大模型翻译功能的接入与切换。

项目特点

• 多提供商支持 兼容 OpenAI API 标准接口各个厂商，包括但不限于 OpenAI 、DeepSeek 、ChatGLM 等，灵活切换翻译来源。
• 多模型负载均衡 支持根据模型质量、调用价格、响应速度等自定义模型权重，实现智能路由和动态负载均衡。
• 多级缓存机制 提供内存缓存与Redis 缓存，可根据需求配置缓存粒度与失效策略，减少重复翻译带来的成本与延迟。
• DeepL API 兼容 完全兼容 DeepL API 接口格式，已有使用 DeepL API 的业务可0 成本迁移到大模型翻译。
• 认证与访问控制 支持 API Key 鉴权，方便开放服务或与业务系统集成时进行权限管理。
• 全流程日志记录 内置异步日志系统，记录翻译请求与响应，支持日志轮转，方便问题追溯与监控分析。
• 高性能设计 基于异步架构，结合缓存优化与并发处理，确保高并发场景下的稳定响应。
• 跨平台支持 兼容 Linux 、macOS 和 Windows ，支持容器化部署。

适用场景

• 自建翻译服务：为内部系统提供稳定、高质量的多语言翻译接口
• DeepL 替代方案：无需修改现有代码即可无缝切换到更灵活的大模型翻译
• 多模型融合：根据场景自动切换最优模型，提高翻译质量与性价比
• 日志审计与监控：完整记录翻译过程，满足合规或数据分析需求
• 研发测试平台：方便开发者对比不同模型翻译效果与性能

项目链接

• 仓库地址： https://github.com/fruitbars/transbridge
• 演示地址： https://fruitbars.github.io/transbridge/