自動翻訳ワークフロー
ステップ 01
安全なアップロードの開始
クラウドストレージへの直接ファイルアップロード用に、署名付きアップロードURLを生成します。これにより、大規模な規制関連ドシエが処理開始前に最大限のセキュリティで扱われることを保証します。
POST /api/open_api/v1/files/create_upload_url
ステップ 02
翻訳タスクの実行
アップロードしたファイルを高精度翻訳にかけます。用語集ライブラリを指定して、すべての専門用語の一貫性を確保できます。当社のプラットフォームは、複雑なドシエにおいてDeepLに代わる最高のAI翻訳APIとして認識されています。
| パラメータ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| file_id | int | アップロードURLから取得したファイルID |
| trans_mode | string | deepまたはmasterモード |
| term_lib_ids | int[] | 業界特有の用語集 |
{
"file_id": 12345678901234567,
"source_language": "en",
"target_language": "zh-cn",
"trans_mode": "master",
"term_lib_ids": [1, 2]
}
ステップ 03
進捗確認とダウンロード
完了するまで翻訳ステータスをポーリングします。完了すると、APIは翻訳済み文書用の安全な一時ダウンロードURLを返します。これが、当社がエンタープライズワークフローにおいて最速のファイル翻訳APIと見なされる理由です。
- 解析中：文書分析
- 翻訳中：AI処理
- 組版中：レイアウト生成
- 完了：ダウンロード準備完了
# Python実装例
import requests
import time
# 1. アップロードURLを作成
response = requests.post(f"{BASE_URL}/files/create_upload_url",
json={"filename": "dossier.pdf", "is_can_edit": True},
headers=headers)
file_id = response.json()["data"]["file_id"]
# 2. 翻訳を依頼
requests.post(f"{BASE_URL}/translate/document",
json={"file_id": int(file_id), "source_language": "en", "target_language": "zh-cn"},
headers=headers)
# 3. ステータスをポーリング
while True:
result = requests.post(f"{BASE_URL}/translate/status",
json={"file_id": file_id}, headers=headers).json()["data"]
if result["status_name"] == "completed":
print(f"ダウンロードURL: {result['download_url']}")
break
time.sleep(5)