我们开源了epub-translator，一个基于AI的多语言EPUB翻译工具，支持无损翻译、双语对照、提示词插入等功能，兼容多种AI模型，提供高性能并行处理和错误自恢复机制，已集成至OOMOL Studio。

📚 支持英文、中文、日文等主流语言互译，基于AI大模型实现100%保留原书格式、插图、目录和排版的无损翻译。

🔍 提供双语对照功能，方便用户学习和阅读，同时支持插入提示词如术语表、人名表等，指导AI翻译。

🚀 兼容DeepSeek、ChatGPT等主流AI模型，采用高性能并行处理机制，快速翻译整本书籍，并具备错误自恢复功能。

🛠️ 集成至OOMOL Studio，提供一键式翻译体验，用户只需简单配置即可完成EPUB文件翻译，操作便捷。

🌐 开源项目采用MIT协议，欢迎开发者提交PR、反馈问题或分享使用经验，共同改进工具，项目地址在GitHub上开放。

我们之前开源了 pdf-craft。在维护的过程中，我们发现有些用户也非常需要:「 EPUB 翻译」，于是在最近一段时间，我们针对这个需求开源了 epub-translator(MIT 协议)。

功能特性

多语言互译：支持 英文、中文、日文、西班牙语、法语、德语等主流语言互译。无损翻译：基于 AI 大模型 100% 保留原书的格式、插图、目录和排版双语对照：支持双语对照，方便学习和阅读插入提示词：指导 AI 翻译，如术语表，角色人名表等。AI 模型可选：支持 DeepSeek 、ChatGPT 等主流大模型高性能并行：AI 请求多路并发，快速翻译整本书籍错误自恢复：自动重试超时 & 速率限制，长书也能一次跑通OOMOL Studio 一键体验：集成至 OOMOL Studio，提供一键式翻译体验

安装

pip install epub-translator

核心用法示例

from epub_translator import LLM, translate, Languagellm = LLM(  key="<LLM-API-KEY>", # LLM 的 API key  url="https://api.deepseek.com", # LLM 的 base URL  model="deepseek-chat", # LLM 的模型名  token_encoding="o200k_base", # 计算 tokens 个数的本地模型)translate(  llm=llm, # 上一步构造的 llm 对象  source_path="/path/to/epub/file", # 要翻译的原 EPUB 文件  translated_path="/path/to/translated/epub/file", # 翻译后的 EPUB 保存路径  target_language=Language.SIMPLIFIED_CHINESE, # 翻译目标语言，此例为简体中文。  user_prompt="Le Petit Prince 应该译为“小王子”。", # 用户提示词，指导 AI 翻译 （可选）)

运行后即可得到保留原版版式的「双语 EPUB 」，在 KOReader / Koodo Reader / Apple Books 等阅读器里直接打开即可

实际效果

开源与社区

我们非常欢迎各位 V 友参与，无论是提交 PR 、反馈问题，还是分享使用经验，都可以帮助我们改进这个工具。

GitHub 地址： https://github.com/oomol-lab/epub-translator问题反馈： https://github.com/oomol-lab/epub-translator/issues演示视频：Bilibili 链接

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