方法 1：Console 介面
方法 2：用 curl 直接問 API（更準）
打開 cmd 或 PowerShell，把 YOUR_KEY 換成你的 API key：
curl https://api.anthropic.com/v1/organizations/rate_limits ^
-H "anthropic-version: 2023-06-01" ^
-H "x-api-key: YOUR_KEY"
回傳的 JSON 裡會直接告訴你每個模型的 RPM/ITPM/OTPM，對照下面的表就知道 Tier：
| Tier | Sonnet RPM | Sonnet ITPM |
|---|---|---|
| 1 | 50 | 30,000 |
| 2 | 1,000 | 80,000 |
| 3 | 2,000 | 800,000 |
| 4 | 4,000 | 2,000,000 |
直接搜你的翻譯工具程式碼，看 system 那段：
# 在你的翻譯工具資料夾
findstr /S "cache_control" *.py
或更簡單：跑一次翻譯，在你的程式裡 print 出 response.usage，看有沒有這兩個欄位：
cache_creation_input_tokens（第一次跑會有）cache_read_input_tokens（第二次以後會有）兩個都是 0 → 沒開 caching。
既然你選「注重速度，可以掛著等」，Batch API 是完美解答。我直接幫你準備好可以丟給 Claude Code 的修改說明。
以你 800 頁論文為例：
| 方案 | 時間 | 你需要在電腦旁 |
|---|---|---|
| 現況 | ~4 小時 | 全程 |
| + Prompt caching | ~3 小時 | 全程 |
| + Tier 升級 (-> 2) | ~30 分鐘 | 全程 |
| 改 Batch API | 1–2 小時 | 0 分鐘（掛著等） |
| Batch + Tier 升級 | 1–2 小時 | 0 分鐘 |
Batch API 對你的價值不只是「快」，而是「解放你的時間」 — 提交完就可以關電腦睡覺，醒來結果就在那。
成本方面：800 頁論文（假設 50 萬 input tokens、20 萬 output tokens）大致估算：
| 方案 | 預估成本（粗估） |
|---|---|
| 現況 | ~$4.50 |
| + Caching | ~$3.00 |
| + Batch API | ~$2.25 |
| Caching + Batch | ~$1.50 |
數字僅供參考，實際看你的文件密度。改完最多省 2/3 成本，外加 4 小時變 1-2 小時、還不用顧。
整個工作流就完整了。
根據這些數字，Pro 規劃工作流的原則：
你過去這 6-7 輪我們的對話，加上 spec / prompts 文件產出，大概用掉 30-50K tokens。 意思是：這種「規劃 + 寫規格」的對話，一次 5 小時的 Pro 配額大概可以撐 2-3 個專案。
但如果你還要同時用 Claude Code 開發那個 PDF Viewer，Claude Code 燒很快（一次 1-2 小時的開發就可能吃完 5 小時池子）。
| 情境 | 建議 |
|---|---|
| 每週撞 5 小時牆 1-2 次 | 改用「開新對話」「換 Sonnet」習慣 |
| 每週撞 3+ 次 | 認真考慮 Max 5x（$100），ROI 大幅提升 |
| Claude Code 一天用 4+ 小時 | Max 5x 起跳，重度的話 Max 20x |
Pro 5 小時 ≈ 44K tokens ≈ 30-50 則中等對話，這是你規劃工作的心理基準。
實務上你可以這樣抓：
如果你想更精確地監控，可以在 claude.ai 設定裡看 Usage 頁面（如果有開放給 Pro），或在 Claude Code 裡跑 /status 看當下用量。
針對技術文件的完整翻譯，我為你整理了五個經過實測效果不錯的方案，並依照不同使用情境分類。
直接將文件內容貼到對話框，或上傳檔案請 AI 翻譯。
優點
缺點
最適合： 重視翻譯品質、文件量中等（一份文件數千到數萬字）、願意動手調整 prompt 的人。
專注於翻譯的服務，支援 .docx、.pptx、.pdf、.txt 等檔案上傳，整份翻譯後下載。
優點
缺點
最適合： 需要保留原始檔案排版、追求穩定輸出、不想花時間調整參數的人。
主要用於網頁翻譯，但也支援 PDF、EPUB 等文件，採雙語對照顯示。
優點
缺點
最適合： 主要是「自己要看懂」技術文件、會頻繁瀏覽英文網頁文件、想要保留原文對照的人。
針對軟體與技術文件設計的協作翻譯平台，支援多種檔案格式（Markdown、JSON、PO、XLIFF 等）。
優點
缺點
最適合： 持續維護的技術文件（如開源專案 docs、產品手冊）、團隊協作、需要版本控管的場景。
老牌通用翻譯工具，可直接上傳文件或在 Google Docs 中使用「翻譯文件」功能。
優點
缺點
最適合： 對品質要求不高、需要快速理解大意、預算為零的場景。
如果是要交付的正式翻譯成果，實務上最有效率的做法是混搭：
LLM（Claude/ChatGPT）做初翻 → 人工校對 → DeepL 或 Immersive Translate 對照檢查
如果你能告訴我這份技術文件的類型（API 文件？產品手冊？學術論文？）、長度，以及翻譯後的用途（自己看 / 交付給客戶 / 發佈），我可以給你更具體的方案推薦。
