Sunny Narrator: перевод книги нейросетями за день и 100 рублей без видеокарты

Разбор новинки простыми словами: что это, кому нужно и брать ли.

Порог входа в ИИ-перевод книг упал до облачного API и пары команд — SMB может собирать локализацию контента без GPU и штатных переводчиков.

Связанные услуги: каталог, AI Boost Team, стать клиентом.

Консоль и сотня рублей: порог входа упал до уровня «попробовать в пятницу»

Sunny Narrator — открытый переводчик книг на нейросетях, репозиторий NW15D/sunny-narrator. Третья итерация проекта. Первая молотила тысячу страниц за два дня на своём железе. Вторая разбиралась со словарями и скоростью. Третья меняет адресата: инструкция написана для человека, который умеет открыть терминал — или попросить об этом ИИ-агента.

Раньше на входе были гараж, пара Tesla P40, CUDA и месяцы возни. Теперь — ключ от облачного провайдера и две команды.

Коротко: немного питона и 100 рублей денег на сервисы нейронок и полдня. Такова цена входа.

Для владельца бизнеса это переводит локализацию текста из статьи расходов в эксперимент. Пилот на сборнике рассказов обошёлся в 13 копеек за словарь и 32 рубля за перевод ~120 страниц — 41 минута машинного времени. Смета на переводчика с такими числами рядом не стоит.

Как это устроено: два запуска, ноль видеокарты

Модели живут в облаке, локальное железо не участвует. Нужны Python 3.11+, Calibre и pandoc для EPUB/DOCX/PDF. Дальше всё делится на два прогона.

1. Клон репозитория, виртуальное окружение, установка пакета, зависимости для форматов.
2. Ключ: ProxyAPI для России с оплатой в рублях или OpenRouter из-за границы. Баланс пополняется на пару сотен рублей.
3. Копия файла настроек: ключ в две строки, путь к книге, языки, раскомментированный блок провайдера.
4. Первый запуск — сборка словаря. Скрипт вытаскивает из книги имена и термины, переводит их и останавливается. Рядом появляется словарь и текстовый отчёт со спорными местами.
5. Второй запуск — перевод целиком. На выходе EPUB рядом с исходником.

Раскладка моделей: Gemma 4 26B A4B переводит, Qwen 3.6 35B A3B вычитывает. В облаке провайдер держит их в своём квантовании, и на качестве перевода это, по наблюдению автора, не сказывается.

Видеокарта не нужна: модели работают в облаке.

Для тех, кто не хочет трогать терминал сам, в репозитории лежит AGENTS.md — инструкция для Claude Code, Codex, Cursor и подобных. Агент читает файл, уточняет провайдера, книгу и языки, ставит зависимости и запускает процесс. Ключ вписывает человек: агенту платёжный доступ не показывают.

Что изменилось по сравнению с прошлыми версиями

Главная работа в переводе книг — не прогон текста через модель, а словарь. Имена, термины, склонения, пол персонажей. Во второй версии его чистили руками, часами. В третьей основную проверку делает код, без обращения к LLM.

Категория записи ставится по NER-меткам в упоминаниях: персонаж, место, организация. Пол определяется по местоимениям в предложениях, где упомянут только этот персонаж. Запись принимается, если свидетельств больше трёх и 85% из них указывают в одну сторону. Остальное уходит в отчёт с пометкой «не уверен». Логика простая: модель ошибается уверенно, а нужна осторожность.

Отдельная стадия GENDER ищет расхождения рода через spaCy и отправляет в модель только подозрительные предложения — не весь текст.

Цифры на словаре научно-фантастической серии, около 750 записей:

Словарь серии переносится на следующий том командой расширения. Старые строки не переписываются, новые имена дописываются, дубли и формы известных терминов отбрасываются. Отдельно есть команды чистки, проверки без перевода, конвертации словаря на другие языки, аудита готовой книги и A/B промптов на отрывках.

Кому это нужно и как встроить в работу

Первый сценарий — каталог из десятков наименований: описания, карточки, гайды. Словарь серии здесь работает как глоссарий бренда, только собирается автоматически и проверяется по каждому новому файлу.

Второй — книги и лонгриды, которые раньше не доходили до переводчика из-за цены. Пилот считается на одном томе: 32 рубля и 41 минута против недель ожидания.

Третий — внутренние документы и регламенты, где важна устойчивость терминов, а не литературный стиль.

Роль редактора при этом не исчезает. Меняется содержание: вместо перевода с нуля человек смотрит отчёт по словарю, проверяет первые главы и правит спорные места. Это ровно та работа, которую нельзя делегировать модели, — приёмка.

Где подвох

• Windows и Mac. Команды в инструкции под Linux. На других системах их придётся переписывать самостоятельно.
• Художественный текст. Машинный перевод читается, но стиль остаётся за кадром. Без вычитки в свет выпускать нечего.
• Права на исходник. Кто и на каком основании переводит книгу — вопрос к вам, а не к скрипту.
• Расход токенов растёт вместе с объёмом. В одном из прогонов набежало 1 163 001 токенов — счёт формируется по факту, а не по фиксированному тарифу.
• Один язык — один словарь. Раньше файл назывался просто «книга.dic», и в демо под этим именем лежал французский словарь, который бодро подхватывался при переводе на русский. Ошибку нашли не сразу.

Брать или подождать

Брать, если у вас есть поток текстов на английском и человек, способный за полдня пройти установку и потом принять результат. Порог по деньгам настолько низкий, что пилот дешевле любого совещания о пилоте.

Подождать, если нужен перевод юридических документов, где цена ошибки выше стоимости сэкономленных часов, или если в команде нет никого, кто откроет терминал и не испугается. Тогда сначала найдите этого человека.

Вопросы, которые задают чаще всего

Нужна ли видеокарта?

Нет. Модели работают через облачных провайдеров, локальное железо не требуется.

Сколько стоит перевести книгу?

Ориентир из демо: 32 рубля и 41 минута на сборник ~120 страниц, словарь к нему — 13 копеек. Ваш объём и модель дадут другую сумму, проверяется первым прогоном на паре глав.

Можно ли обойтись без Python?

Через ИИ-агента — почти. Агент прочитает AGENTS.md, поставит зависимости и запустит перевод, но ключ от платёжного сервиса вписываете вы сами.

Перевод будет идеальным?

Нет. Инструмент снимает черновую работу и разметку терминов, финальную вычитку он не отменяет.

Что сделать на этой неделе

Возьмите один текст на 10–20 страниц, который давно хотели перевести, и прогоните его через два запуска. Сначала посмотрите на отчёт по словарю — он покажет, сколько в вашей тематике спорных терминов и как часто модель путает персонажей. Дальше решение принимается по цифрам, а не по обещаниям.