Component Approved Translated Unfinished Unfinished words Unfinished characters Untranslated Checks Suggestions Comments
Glossary Immersive Document Translation 0 0 0 0 0 0 0
Immersive Translate Document App 0% 3% 942 8,918 63,027 942 2 0 0

Overview

Project website app.immersivetranslate.com
Instructions for translators

Immersive Translate Document Translation
Project maintainers User avatar theowenyoung User avatar zhoulink90 User avatar marshmolly2b
2 days ago

String statistics

Strings percent Hosted strings Words percent Hosted words Characters percent Hosted characters
Total 978 9,892 70,172
Approved 0% 0 0% 0 0% 0
Waiting for review 3% 36 9% 974 10% 7,145
Translated 3% 36 9% 974 10% 7,145
Needs editing 0% 0 0% 0 0% 0
Read-only 0% 0 0% 0 0% 0
Failing checks 1% 2 1% 26 1% 204
Strings with suggestions 0% 0 0% 0 0% 0
Untranslated strings 96% 942 90% 8,918 89% 63,027
Last 12 months Previous

Activity in last 12 months

0 changes 67 changes 0 changes 48 changes 477 changes 33 changes 6 changes 62 changes 5 changes 26 changes 0 changes 57 changes 11 changes 36 changes 0 changes 35 changes 3 changes 11 changes 225 changes 49 changes 0 changes 4 changes 179 changes 8 changes
Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May

Quick numbers

9,892
Hosted words
978
Hosted strings
3%
Translated
1
Contributors
and previous 30 days

Trends of last 30 days

+3%
Hosted words
+100%
+5%
Hosted strings
+100%
+1%
Translated
+3%
—
Contributors
+100%
User avatar None

Resource updated

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
The “app/src/i18n/th.json” file was changed. 2 days ago
User avatar None

String added in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
To protect your personal information, please read and agree to the <a class="word-make-protocol-link" href="{{termsUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Terms and Conditions</a> and <a class="word-make-protocol-link" href="{{privacyUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Privacy Policy</a>
เพื่อปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของคุณ โปรดอ่านและยอมรับ <a class="word-make-protocol-link" href="{{termsUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">ข้อกำหนดและเงื่อนไข</a> และ <a class="word-make-protocol-link" href="{{privacyUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">นโยบายความเป็นส่วนตัว</a>
2 days ago
User avatar None

String added in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
Agree to terms
ยอมรับข้อตกลง
2 days ago
User avatar None

String added in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
Agree and continue
ยอมรับและดำเนินการต่อ
2 days ago
User avatar None

Resource updated

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
The “app/src/i18n/th.json” file was changed. 3 days ago
User avatar None

String added in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
Advanced Translation
การแปลขั้นสูง
3 days ago
User avatar None

Resource updated

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
The “app/src/i18n/th.json” file was changed. 4 days ago
User avatar None

String updated in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream providers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>The <b>Qwen3.5-Plus/DeepSeek-V4-Flash/doubao-seed-2-0-lite/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> models are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account or requesting additional tokens if there is a shortfall. If any system errors occur during the translation, all pre-deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the pre-deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the pre-deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment. In addition, we have found that table-dense PDFs may use significantly more Tokens, and we will continue to optimize the splitting strategy and Token overhead for this type of file.<br/><br/><a href="{{usageDetailUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">[Click here to view quota details]</a>
ปัจจุบันเราใช้วิธีคิดค่าบริการตาม "โควต้าการแปล" โดยมีรายละเอียดดังนี้:<br/><br/><ul><li>โควต้าการแปลจะคิดตามจำนวน <b>Token</b> ที่ใช้ระหว่างกระบวนการแปล</li><li>โมเดล <b>GLM-4-Flash-250414</b> เปิดให้ผู้ใช้ทุกคนใช้งานได้ และผู้ใช้ BabelDOC ทุกคนจะได้รับโควต้า 500,000 Token ต่อเดือนสำหรับใช้โมเดลฟรีแปลเอกสารใน BabelDOC (ความพร้อมใช้งานจริงขึ้นอยู่กับอุปทานจากผู้ให้บริการต้นทาง และโควต้าจะปรับแบบไดนามิกตามภาระของเซิร์ฟเวอร์)</li><li>โมเดล <b>Qwen3.5-Plus/DeepSeek-V4-Flash/doubao-seed-2-0-lite/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> เปิดให้ใช้เฉพาะสมาชิก <b>Pro/Max</b> และจะนับรวมในโควต้าการแปลทั่วไปของสมาชิก สมาชิก Pro ใช้โควต้าการแปลได้สูงสุด <b>20 ล้าน Token</b> ต่อเดือน ส่วนสมาชิก Max ใช้โควต้าการแปลได้สูงสุด <b>50 ล้าน Token</b> ต่อเดือน การแปลที่ล้มเหลวจะไม่ถูกนับรวมในโควต้าการแปล</li></ul><br/>เมื่อเริ่มงานแปล ระบบจะหักโควต้าการแปลทั่วไปล่วงหน้าตามวิธีคำนวณ "3000 Token × จำนวนหน้าที่แปล" หลังจากแปลเสร็จ เราจะชำระตามปริมาณการใช้จริง โดยคืนโควต้าส่วนเกินกลับเข้าบัญชีของคุณ และหากไม่เพียงพอจะต้องเติมเพิ่ม หากเกิดข้อผิดพลาดของระบบระหว่างการแปล โควต้าการแปลทั่วไปทั้งหมดที่ถูกหักล่วงหน้าจะถูกคืนกลับเข้าบัญชีของคุณโดยอัตโนมัติเต็มจำนวน เมื่อไม่ได้เปิดใช้ฟีเจอร์ดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จำนวน Token ที่หักล่วงหน้าต่อหน้าคือ 3000 Token/หน้า เมื่อเปิดใช้ฟีเจอร์ดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จำนวน Token ที่หักล่วงหน้าต่อหน้าคือ 6000 Token/หน้า<br/><br/>จากสถิติการใช้งานจริง เมื่อเปิดใช้การดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จะใช้โดยเฉลี่ยประมาณ 7381.56 Token ต่อหน้า โดยช่วง P25–P75 อยู่ที่ 4215.42–9490.89 Token; เมื่อปิดการดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จะใช้โดยเฉลี่ยประมาณ 4702.98 Token ต่อหน้า โดยช่วง P25–P75 อยู่ที่ 2642.38–5797.40 Token โดย P25 (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25) หมายความว่า 25% ของหน้ามีการใช้ Token ต่ำกว่าค่านี้ และ P75 (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75) หมายความว่า 75% ของหน้ามีการใช้ Token ต่ำกว่าค่านี้ ช่วง P25–P75 ใช้อธิบายช่วงการใช้ทั่วไปของหน้าส่วนใหญ่ เพื่อลดผลกระทบของตัวอย่างสุดโต่งต่อการประเมินโดยรวม นอกจากนี้ เราพบว่า PDF ที่มีตารางหนาแน่นอาจใช้ token สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และเราจะปรับกลยุทธ์การแบ่งไฟล์และต้นทุน token สำหรับไฟล์ประเภทนี้ต่อไป<br/><br/><a href="{{usageDetailUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">[คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดโควตา]</a>
4 days ago
User avatar None

String updated in the repository

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream suppliers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>Models such as <b>Qwen3.5-Plus/DeepSeek-V4-Flash/doubao-seed-2-0-lite/GPT-5-mini/Gemini-3-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members can enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the translation quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on the calculation of "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account, or requiring additional if insufficient. If any system errors occur during the translation, all deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment. In addition, we have found that table-dense PDFs may use significantly more Tokens, and we will continue to optimize the splitting strategy and Token overhead for this type of file.<br/><br/><a href="{{usageDetailUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">[Click here to view quota details]</a>
ปัจจุบันเราใช้วิธีคิดค่าบริการตาม "โควต้าการแปล" โดยมีรายละเอียดดังนี้:<br/><br/><ul><li>โควต้าการแปลจะคิดตามจำนวน <b>Token</b> ที่ใช้ระหว่างกระบวนการแปล</li><li>โมเดล <b>GLM-4-Flash-250414</b> เปิดให้ผู้ใช้ทุกคนใช้งานได้ และผู้ใช้ BabelDOC ทุกคนจะได้รับโควต้า 500,000 Token ต่อเดือนสำหรับใช้โมเดลฟรีแปลเอกสารใน BabelDOC (ความพร้อมใช้งานจริงขึ้นอยู่กับอุปทานจากผู้ให้บริการต้นทาง และโควต้าจะปรับแบบไดนามิกตามภาระของเซิร์ฟเวอร์)</li><li>โมเดล <b>Qwen3.5-Plus/DeepSeek-V4-Flash/doubao-seed-2-0-lite/GPT-5-mini/Gemini-3-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> เปิดให้ใช้เฉพาะสมาชิก <b>Pro/Max</b> และจะนับรวมในโควต้าการแปลทั่วไปของสมาชิก สมาชิก Pro ใช้โควต้าการแปลได้สูงสุด <b>20 ล้าน Token</b> ต่อเดือน ส่วนสมาชิก Max ใช้โควต้าการแปลได้สูงสุด <b>50 ล้าน Token</b> ต่อเดือน การแปลที่ล้มเหลวจะไม่ถูกนับรวมในโควต้าการแปล</li></ul><br/>เมื่อเริ่มงานแปล ระบบจะหักโควต้าการแปลทั่วไปล่วงหน้าตามวิธีคำนวณ "3000 Token × จำนวนหน้าที่แปล" หลังจากแปลเสร็จ เราจะชำระตามปริมาณการใช้จริง โดยคืนโควต้าส่วนเกินกลับเข้าบัญชีของคุณ และหากไม่เพียงพอจะต้องเติมเพิ่ม หากเกิดข้อผิดพลาดของระบบระหว่างการแปล โควต้าการแปลทั่วไปทั้งหมดที่ถูกหักล่วงหน้าจะถูกคืนกลับเข้าบัญชีของคุณโดยอัตโนมัติเต็มจำนวน เมื่อไม่ได้เปิดใช้ฟีเจอร์ดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จำนวน Token ที่หักล่วงหน้าต่อหน้าคือ 3000 Token/หน้า เมื่อเปิดใช้ฟีเจอร์ดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จำนวน Token ที่หักล่วงหน้าต่อหน้าคือ 6000 Token/หน้า<br/><br/>จากสถิติการใช้งานจริง เมื่อเปิดใช้การดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จะใช้โดยเฉลี่ยประมาณ 7381.56 Token ต่อหน้า โดยช่วง P25–P75 อยู่ที่ 4215.42–9490.89 Token; เมื่อปิดการดึงคำศัพท์อัตโนมัติ จะใช้โดยเฉลี่ยประมาณ 4702.98 Token ต่อหน้า โดยช่วง P25–P75 อยู่ที่ 2642.38–5797.40 Token โดย P25 (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25) หมายความว่า 25% ของหน้ามีการใช้ Token ต่ำกว่าค่านี้ และ P75 (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75) หมายความว่า 75% ของหน้ามีการใช้ Token ต่ำกว่าค่านี้ ช่วง P25–P75 ใช้อธิบายช่วงการใช้ทั่วไปของหน้าส่วนใหญ่ เพื่อลดผลกระทบของตัวอย่างสุดโต่งต่อการประเมินโดยรวม นอกจากนี้ เราพบว่า PDF ที่มีตารางหนาแน่นอาจใช้ token สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และเราจะปรับกลยุทธ์การแบ่งไฟล์และต้นทุน token สำหรับไฟล์ประเภทนี้ต่อไป<br/><br/><a href="{{usageDetailUrl}}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">[คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดโควตา]</a>
4 days ago
User avatar None

Resource updated

  1. Immersive Translate Site
  2. Immersive Translate Document App
  3. Thai
The “app/src/i18n/en.json” file was changed. 13 days ago
Browse all changes for this language