写博客的人，迟早会遇到一个很现实的问题：中文文章写得好好的，海外读者看不懂；想做英文版，人工翻译太磨人；接第三方翻译接口，又怕账单一不小心起飞。

这也是很多 Typecho 用户折腾文章翻译插件的原因。像 我的SmartTranslate 插件，思路其实很舒服：在后台把文章翻译好，译文存进字段里，前台读者需要英文就切英文，需要中文就看原文。页面不用每次打开都实时翻译，API Key 也不会暴露在前端，体验上稳很多。

问题卡在另一头：翻译接口到底用谁？

OpenAI 当然能用，可很多个人站、技术博客、轻量项目，没必要一上来就把预算砸进去。Cloudflare Workers AI 这时候就挺香，它提供免费额度，还支持类似 OpenAI 的调用方式。对已经适配 OpenAI 接口的插件来说，改动往往没想象中那么大。

这篇就不绕弯子，直接讲清楚三件事：

• 从 Cloudflare 官方页面拿到 Account ID；
• 创建 Workers AI 可用的 API Token；
• 用 OpenAI 兼容格式测试 Cloudflare 免费 AI 大模型，并选一个更适合翻译场景的模型。

为什么从“翻译”这个场景切进去

翻译这件事特别适合拿来测试大模型接口。

原因很简单，结果好不好，肉眼就能看出来。你把一句中文技术描述丢进去，模型给出英文，通不通顺、术语准不准、有没有乱加意思，一眼就能判断。

比如 Typecho 插件介绍、主题说明、部署教程、开源项目文档，这些内容最怕机器翻得像说明书残片。句子没错，但味道不对，读者读两段就跑了。

所以这类文章翻译，我更建议用 OpenAI 兼容的大语言模型来处理，而不是只会逐句硬翻的接口。大模型能理解上下文，它知道“插件后台”“自定义字段”“前端切换”这些词放在技术文章里该怎么说。

这也是 Cloudflare Workers AI 有意思的地方：它不是只给你一个翻译 API，而是给你一批大模型。你可以拿它做翻译，也可以继续拿它做摘要、标题、SEO 描述、标签生成。对博客插件来说，一套接口能干不少事。

你要准备的东西

别准备太多，真的就这几样：

注意，Cloudflare 这里用的是 API Token，不是你账号密码，也不是全局 API Key。别把 Cloudflare 账号密码填到插件里，那个太危险了。

从 Cloudflare 官方页面拿 Account ID

打开 Cloudflare 控制台，登录之后，在左侧菜单里找到 Workers & Pages，再进入 Workers AI。

Cloudflare 官方的 REST API 入门页面给的流程很直接：进入 Workers AI 页面，点击 Use REST API，这个页面会把你需要的 Account ID 和创建 API Token 的入口放在一起。

进入 Workers AI 后，找到 REST API。

点进去之后，页面会出现 获取帐户 ID 。把里面的 Account ID 复制出来，先放到记事本里。

它长得大概像这样：

ACCOUNT_ID=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

这串东西不是密钥，但也别随便公开。

创建 Workers AI API Token

同一个 REST API 页面里，找到 创建 Workers AI API令牌。

点进去之后，Cloudflare 会给你预填好一套权限。正常情况下，用这个模板创建就够了。

流程是这样：

1. 点击 创建 Workers AI API令牌；
2. 确认生成后立刻复制保存。

API Token 只适合放在服务端、插件后台配置、环境变量里，别写到前端 JS，别塞进公开 GitHub 仓库。

创建成功后，页面会显示一串 Token。立刻复制，建议保存成下面这种格式：

CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=你的AccountID
CLOUDFLARE_API_TOKEN=你的APIToken

先用 REST API 测一下账号能不能跑

拿到 Account ID 和 API Token 后，别急着往 Typecho 插件里填。先用终端测一下，能跑通再说。

把下面命令里的 {ACCOUNT_ID} 和 {API_TOKEN} 换成你自己的。

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8 \
  -X POST \
  -H "Authorization: Bearer {API_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一个专业翻译助手，只输出英文译文，不解释。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "请把这句话翻译成英文：这款 Typecho 插件可以在后台生成文章英文译文，并在前台切换显示。"
      }
    ]
  }'

如果成功，会看到类似这样的返回：

{
  "result": {
    "response": "This Typecho plugin can generate English translations of articles in the backend and switch between versions on the frontend."
  },
  "success": true,
  "errors": [],
  "messages": []
}

这里你重点看两个地方：

• success 是不是 true；
• result.response 里有没有正常译文。

再用 OpenAI 兼容格式测试

很多插件支持的是 OpenAI 接口。它们不是直接请求 /ai/run/模型名，而是请求这种地址：

/v1/chat/completions

Cloudflare Workers AI 支持 OpenAI 兼容端点，文本生成走 /v1/chat/completions，所以你只需要把 OpenAI 的 Base URL 换成 Cloudflare 的地址。

Cloudflare 的 OpenAI 兼容 Base URL 是：

https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1

完整测试命令如下：

curl --request POST \
  --url https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer {API_TOKEN}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一个专业的中英翻译助手。请保留技术术语，不要添加解释，只输出英文译文。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Cloudflare Workers AI 可以通过 OpenAI 兼容格式调用，这样很多现成插件只需要改 Base URL 和模型名称。"
      }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 800
  }'

成功后，返回结构会更像 OpenAI：

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Cloudflare Workers AI can be called through an OpenAI-compatible format, so many existing plugins only need to change the Base URL and model name."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

插件一般会读取：

choices[0].message.content

只要这个字段有译文，OpenAI 兼容接口就算打通了。

填到 Typecho 翻译插件里该怎么写

不同插件后台字段名字可能不完全一样，但思路差不多。你只要认准这几项：

别把 /chat/completions 重复填进去。

有些插件让你填的是 Base URL，这时填：

https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1

有些插件让你填的是完整请求地址，才填：

https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1/chat/completions

这个地方很容易填错。填错后一般会出现 404、接口不存在、解析失败之类的问题。

下图是使用我的翻译插件的示例

推荐的翻译提示词

翻译文章别只丢一句“翻译成英文”。这样出来的东西不稳定，有时它会解释，有时它会补内容，有时它会把代码块也乱改。

可以用下面这个 system prompt：

你是一个专业的中英技术文章翻译助手。
请将用户提供的中文内容翻译成自然、准确、适合技术博客阅读的英文。
保留 Markdown 格式、代码块、链接、图片标记、表格结构和专有名词。
不要添加解释，不要输出原文，不要总结，只输出英文译文。
如果遇到不常见技术词，请保留准确表达。

哪个模型性价比最高

这是重点，别一上来就选最大模型。

Cloudflare Workers AI 的模型定价会按模型变化。以当前官方定价表来看，常见几个模型大概是这样：

如果你的目标是：Typecho 插件里直接用 OpenAI 格式调用 Cloudflare AI 大模型做文章翻译，我建议默认选：

@cf/zai-org/glm-4.7-flash

它的优势比较实在：

• 支持 OpenAI 兼容调用，插件适配省事；
• 价格比普通 kimi2.6 低不少；
• 上下文窗口更适合处理长一点的文章段落；
• 翻译技术文章时，比小模型更稳，不容易把术语翻飞。

如果你只想做一个单独的“翻译 API”，不要求 OpenAI 兼容格式，那可以考虑：

@cf/meta/m2m100-1.2b

它是专门的多语言翻译模型，请求参数是这样的：

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/@cf/meta/m2m100-1.2b \
  -X POST \
  -H "Authorization: Bearer {API_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "This Typecho plugin can generate English translations in the backend.",
    "source_lang": "english",
    "target_lang": "chinese"
  }'

它更像传统翻译接口，简单直接。但很多 OpenAI 插件默认不会按 text/source_lang/target_lang 这种格式发请求，所以你要么改插件代码，要么在中间套一层 Worker 做转接。

免费额度到底够不够用

Cloudflare Workers AI 免费额度按神经元计算。官方当前写法是每天 10,000 神经元 免费额度，超出后需要 Workers 付费计划。

很多人看到 神经元 会懵，其实你可以先粗暴理解成token。

博客翻译的用量一般没那么吓人。比如你不是每天翻译几百篇文章，只是写完文章后点一下“生成英文译文”，大概率够用。

真正要注意的是批量翻译。

假设你站里有 500 篇旧文章，一次性全点生成，肯定容易撞额度。更稳的办法是：

• 每次只处理 10 到 20 篇；
• 长文章按段落翻译，失败了只重试那一段；
• 已经生成过译文的文章不要重复请求；

常见报错怎么处理

401 Unauthorized

大概率是 API Token 错了。

检查这几个点：

• Token 有没有复制完整；
• Authorization 前面是不是 Bearer；
• Token 有没有被你多复制了空格；
• 自定义 Token 有没有 Workers AI 权限。

正确写法是：

Authorization: Bearer 你的API_TOKEN

404 Not Found

多半是地址填错了。

OpenAI 兼容 Base URL 是：

https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1

完整 chat completions 地址是：

https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/v1/chat/completions

别把 {ACCOUNT_ID} 原样留下，也别漏掉 /accounts/。

模型不存在

模型名必须完整，包括前面的 @cf/。

正确：

@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8

错误：

llama-3.1-8b-instruct-fp8

少了 @cf/meta/，Cloudflare 找不到。

插件返回空白

接口可能成功了，但插件没解析到字段。

你需要确认插件读取的是：

choices[0].message.content

如果插件原来只兼容某些返回格式，可能要看一下插件代码里解析响应的地方。

文章发布前的小检查

配置好后，别急着发。拿一篇短文测一轮。

建议按这个顺序看：

• 中文标题有没有被翻得太硬；
• 代码块有没有被改；
• 链接有没有丢；
• 图片 Markdown 有没有保留；
• Typecho、Cloudflare、Workers AI、API Token 这些词有没有乱翻；
• 前台切换中英文时，页面布局有没有炸。

翻译功能的价值不在“生成一下就完事”，而是让读者真的能读。尤其技术文章，术语和代码一乱，可信度会掉得很快。

参考资料

• Cloudflare Workers AI REST API 官方文档：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/get-started/rest-api/
• Cloudflare Workers AI OpenAI 兼容接口文档：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/configuration/open-ai-compatibility/
• Cloudflare Workers AI 定价文档：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/platform/pricing/
• Cloudflare @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8 模型文档：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/llama-3.1-8b-instruct-fp8/
• Cloudflare @cf/meta/m2m100-1.2b 翻译模型文档：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/m2m100-1.2b/

结尾

翻译插件真正好用的地方，不是让博客看起来“支持国际化”四个字，而是让文章多一条被读到的路。

Cloudflare Workers AI 这套方案的舒服点就在这：不用自己买服务器，不用折腾 GPU，也不用把插件大改一遍。拿到 Account ID，创建 API Token，换成 OpenAI 兼容 Base URL，再选一个合适的模型，文章翻译这条线基本就能跑起来。