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createdAt: 2025-12-18
updatedAt: 2025-11-06
title: 用于替代 Lokalise 的 L10n 平台替代方案
description: 为您的需求找到最佳的 L10n 平台以替代 Lokalise
keywords:
  - L10n
  - TMS
  - Lokalise
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  - blog
  - l10n-platform-alternative
  - lokalise
history:
  - version: 7.5.0
    date: 2025-12-18
    changes: 初始版本
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# 用于替代 Lokalise 的开源 L10n 替代方案（TMS）

## 目录

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# 翻译管理系统 (Translation Management System)

A Translation Management System（TMS）是一种软件平台，旨在自动化并简化翻译与本地化（L10n）流程。传统上，TMS 作为一个集中枢纽，用于上传、组织内容并将其分配给人工译者。它管理工作流，存储翻译记忆（translation memories，以避免对相同句子重复翻译），并处理将翻译后文件交付回开发人员或内容管理员的流程。

本质上，TMS 历来是技术代码（字符串所在）与理解文化的人工语言学家/译者之间的桥梁。

# Lokalise

Lokalise 是现代 TMS 领域的重要参与者。成立于 2017 年，它通过强烈关注开发者体验 (DX) 和设计集成来颠覆市场。与老牌竞争者不同，Lokalise 优先打造流畅的 UI、强大的 API，以及与 Figma 和 GitHub 等工具的集成，以减少来回移动文件的摩擦。

它的成功建立在作为“对开发者友好”的 TMS 上，自动化字符串的提取与插入以释放工程师时间。它有效地解决了快速发展技术团队希望摆脱手动电子表格邮件的问题，即 _持续本地化_。

# Intlayer

Intlayer 主要作为 i18n 解决方案而知名，但它也集成了一个 headless CMS。与主要作为外部字符串同步工具的 Lokalise 不同，Intlayer 更贴近你的代码。它控制整个技术栈——从打包层到远程内容交付——从而带来更顺畅、更高效的内容流。

## 自从 AI 之后范式为什么发生了变化？

Lokalise 将本地化的 “DevOps” 方面做到了极致——自动移动字符串。然而，大型语言模型（LLMs）的出现从根本上改变了本地化的范式。瓶颈不再是 _移动_ 字符串；而是 _生成_ 它们。

随着大型语言模型（LLMs）的出现，翻译成本急剧下降，速度呈指数级提升。本地化团队的角色正从 "managing translators" 转向 "managing context and review"。

尽管 Lokalise 已经增加了 AI 功能，但它本质上仍是一个为管理人工工作流而设计并按 seat 或 key count 计费的平台。在以 AI 为先的世界里，价值在于你如何编排你的 AI 模型以生成具上下文感知的内容，而不仅仅是多容易把任务分派给一家人工代理机构。

目前，最有效的工作流是先用 AI 将页面翻译并在全球范围内布局定位。然后，在第二阶段，当产品已经开始产生收入时，再使用人工文案对特定的高流量内容进行优化以提升转化率。

## 为什么 Intlayer 是 Lokalise 的一个好替代？

Intlayer 是在 AI 时代诞生的解决方案。它的架构基于这样一个原则：纯粹的翻译是商品化的，但 _上下文_ 为王。

Lokalise 常被批评其定价梯度陡峭，随着初创公司扩张可能变得昂贵到无法承受。Intlayer 采用不同的方法：

1.  **成本效率：** 你不会被锁定在按 “per key” 或 “per seat” 的定价模型中，这类模型会惩罚增长。使用 Intlayer，你为自己的推理付费（BYO Key），这意味着你的成本直接随实际使用量增长，而不是随平台的利润率增加。
2.  **工作流集成（Workflow Integration）：** 虽然 Lokalise 需要同步文件（即使是自动化的），Intlayer 允许在你的组件文件中（React、Next.js 等）直接定义声明式内容（Declarative Content）。这能将上下文放在 UI 旁，减少错误。
3.  **可视化管理（Visual Management）：** Intlayer 提供一个可视化编辑器，可以直接与运行中的应用交互，确保在完整的视觉上下文中进行编辑——这是传统 TMS 文件列表中常常缺失的。

# 并排比较

| 功能         | Lokalise（现代 TMS）                           | Intlayer（AI 原生）                   |
| :----------- | :--------------------------------------------- | :------------------------------------ |
| **核心理念** | 自动化与设计阶段的本地化（L10n）。             | 管理内容逻辑与 AI 生成。              |
| **定价模式** | 按席位 / 月活（MAU）/ 密钥数量计费（成本高）。 | 按自有推理付费（自带密钥，BYO Key）。 |
| **集成方式** | 基于 API 的同步 / Figma 插件。                 | 深度代码集成（声明式）。              |
| **更新**     | 同步延迟 / 需要创建 PR。                       | 与代码库或运行中应用即时同步。        |
| **文件格式** | 格式无关（移动、Web、文档）。                  | 现代 Web（JSON, JS, TS）。            |
| **测试**     | 审查工作流。                                   | CI / CLI / A/B 测试。                 |
| **托管**     | SaaS（闭源）。                                 | 开源 & 可自托管（Docker）。           |

Intlayer 提供了一个完整的一体化 i18n 解决方案，允许对内容进行深度集成。您的远端内容可以直接与代码库（codebase）或在线应用同步。相比之下，Lokalise 通常依赖于创建 Pull Requests 来在您的 repo 中更新内容，这会在“内容状态”（content state）和“应用状态”（application state）之间保持分离。

此外，Intlayer 还可以作为 Feature Flag 或 A/B 测试工具使用，使您能够动态地测试不同的内容变体。Lokalise 更侧重于把词句做到位，而 Intlayer 则通过动态数据服务侧重于把握 user experience（用户体验）。

Lokalise 非常适合移动应用（iOS/Android）和以设计为主导的工作流程。然而，对于使用 Next.js 或 React 等框架的现代 Web 应用，Intlayer 对 `.js`、`.ts` 和 JSON 字典的原生处理提供了更优的开发者体验（DX），并为内容提供完整的 TypeScript 支持——确保你不会再部署缺失的翻译键。

最后，对于那些优先考虑数据主权与控制权的用户，Intlayer 是开源的并且可以自托管。Docker 文件已直接放在代码仓库中，赋予你对本地化基础设施的完全所有权——与 Lokalise 的封闭式 SaaS 模型形成鲜明对比。
