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La principale fonctionnalité de l’API de traduction de localisation est d’obtenir le texte traduit en saisissant le texte à traduire, tout en permettant de personnaliser la langue de traduction, et les résultats de traduction peuvent être fournis sous deux formats principaux : json et markdown. Ce document détaillera les instructions d’intégration de l’API de traduction, vous aidant à intégrer facilement et à tirer pleinement parti de la puissance de cette API. Grâce à l’API de traduction, vous pouvez facilement traduire le texte saisi dans une langue spécifique et prendre en charge des méthodes spécifiques pour afficher les résultats de traduction.

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Processus de demande

Pour utiliser l’API de traduction de localisation, vous devez d’abord vous rendre sur la page de demande API de traduction de localisation pour demander le service correspondant. Une fois sur la page, cliquez sur le bouton « Acquire », comme indiqué dans l’image ci-dessous : Page de demande Si vous n’êtes pas encore connecté ou inscrit, vous serez automatiquement redirigé vers la page de connexion vous invitant à vous inscrire et à vous connecter. Après vous être connecté ou inscrit, vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Lors de votre première demande, un quota gratuit sera offert, vous permettant d’utiliser cette API gratuitement.

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Exemple de demande

Prenons un exemple d’entrée en anglais pour démontrer comment utiliser cette API. Supposons que la description en anglais soit : # Title 1\n\nThis is a paragraph.\n\n## Title 2\n\nThis is another paragraph., nous allons maintenant montrer comment télécharger la description en anglais et obtenir le résultat de traduction en chinois, tout en le présentant sous forme de markdown.

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Configuration des en-têtes de demande et du corps de la demande

En-têtes de demande comprennent :
  • accept : spécifie que la réponse doit être au format JSON, ici rempli avec application/json.
  • authorization : clé d’API pour appeler l’API, sélectionnable directement après la demande.
Corps de la demande comprend :
  • input : le texte à traduire.
  • locale : langue de traduction personnalisée.
  • extension : format d’affichage des résultats de traduction personnalisé.
  • model : modèle de traduction utilisé, par défaut gpt-3.5.
Configuration comme indiqué dans l’image ci-dessous :

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Exemple de code

On peut constater que divers langages de code ont déjà été générés automatiquement sur le côté droit de la page, comme indiqué dans l’image ci-dessous :

Quelques exemples de code sont les suivants :

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/localization/translate' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "input": "# Title 1\n\nThis is a paragraph.\n\n## Title 2\n\nThis is another paragraph.",
  "locale": "zh-CN",
  "extension": "md"
}'

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Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/localization/translate"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "input": "# Title 1\n\nThis is a paragraph.\n\n## Title 2\n\nThis is another paragraph.",
    "locale": "zh-CN",
    "extension": "md"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

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Exemple de réponse

Après une demande réussie, l’API renverra les informations de résultat de cette tâche de traduction. Par exemple : 
{
  "data": "# 标题 1\n\n这是一个段落。\n\n## 标题 2\n\n这是另一个段落。",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 172,
    "completion_tokens": 25
  },
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
  "locale": "zh-CN"
}
On peut voir qu’il y a un champ data dans le résultat, qui contient le texte traduit en chinois, tout en étant retourné sous forme de markdown, les autres informations sont les suivantes :
  • data, le résultat de cette tâche de traduction.
  • model, le modèle de langage utilisé pour cette tâche de traduction.
  • locale, le type de langue de traduction pour cette tâche.

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Gestion des erreurs

Lors de l’appel de l’API, si une erreur se produit, l’API renverra le code d’erreur et les informations correspondantes. Par exemple :
  • 400 token_mismatched : Mauvaise demande, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 400 api_not_implemented : Mauvaise demande, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 401 invalid_token : Non autorisé, jeton d’autorisation invalide ou manquant.
  • 429 too_many_requests : Trop de demandes, vous avez dépassé la limite de taux.
  • 500 api_error : Erreur interne du serveur, quelque chose s’est mal passé sur le serveur.

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Exemple de réponse d’erreur

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

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Conclusion

Grâce à ce document, vous avez compris comment utiliser l’API de traduction de localisation pour traduire facilement le texte saisi dans une langue spécifique, tout en prenant en charge des méthodes spécifiques pour afficher les résultats de traduction. Nous espérons que ce document vous aidera à mieux intégrer et utiliser cette API. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à contacter notre équipe de support technique.