Claude Sonnet 5는 톤에, DeepSeek V4 Flash는 1,000개 작업당 약 $0.10의 대량 처리에, GPT-5.6 Terra는 가장 빠른 만능 모델로 적합합니다. 2026년 7월 17일에 6개 모델을 테스트한 뒤 내린 우리의 결론입니다.
우리는 같은 세 개의 번역 프롬프트를 각 모델의 API에 보내고 원시 출력을 비교했습니다. 놀라운 점은 품질이 아니었습니다. 여섯 개 모델 모두 기술적인 독일어를 정확하게 번역했고, 여섯 개 중 다섯 개는 주어가 생략된 일본어 대화를 단 한 번의 오류도 없이 처리했습니다. 놀라웠던 것은 비용이었습니다. 두 개의 "저렴한" 모델은 요청당 너무 많은 reasoning tokens를 소모해, 결국 번역당 Claude보다 8~10배 더 비싸졌고, DeepL의 문자당 요금에 거의 맞먹는 수준이 되었습니다.
2026년에 번역에 가장 적합한 LLM을 고른다면, 핵심은 어떤 모델이 번역할 수 있는지(모두 가능합니다)보다도, 어떤 모델이 콘텐츠 유형과 양에 맞으면서도 눈에 띄지 않게 과금이 과도하지 않은지에 있습니다.
어떤 번역 작업에 어떤 모델을 사용할까
| 작업 내용 | 선택 | 이유 | 1,000개 작업당 측정 비용 |
|---|---|---|---|
| 마케팅 카피, 브랜드 보이스 | Claude Sonnet 5 | 번역문처럼 보이는 것이 아니라, 목표 언어로 원래 작성된 것처럼 읽힘 | ~$1.06 |
| 대량 처리: 제품 피드, 문서, 자막 | DeepSeek V4 Flash | 세 가지 테스트 모두에서 정확했고, 압도적으로 가장 저렴함 | ~$0.10 |
| 혼합 워크로드, 최저 지연 시간 | GPT-5.6 Terra | 3.0–4.3초 응답, 가장 깔끔한 서식 | ~$0.88 |
| 용어집 강제 적용, CAT-tool 워크플로 | DeepL | 용어집과 통합 기능은 LLM APIs에 포함되지 않음 | $27.50 per 1M characters |
비용은 세 가지 테스트 작업의 평균값(출력 토큰 × 2026년 7월 공식 요금)이며, 1,000개의 짧은 번역으로 외삽한 것입니다. 전체 측정 표는 아래에 있습니다. 한 범주는 테스트 범위 밖에 있습니다: 실시간 음성 대화의 경우 Google은 100만 토큰당 $3.50/$21의 목적 특화 Gemini 3.5 Live Translate 변형을 판매하며, 우리는 이를 언급하지만 테스트하지는 않았습니다.
테스트 방법
2026년 7월 17일에 동일한 문구로 세 가지 프롬프트, 여섯 개의 모델, 각 모델당 한 번씩 실행: 영어→일본어 마케팅 카피(톤 테스트), 영어→독일어 API 문서(용어 테스트), 일본어→영어 일상 대화(생략된 주어와 맥락 테스트, CJK 쌍에서의 전형적인 실패 모드). CJK는 중국어, 일본어, 한국어를 뜻하는 약어로, 기계 번역 품질에 대한 불만이 집중되는 세 언어입니다.
모델: GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, DeepSeek V4 Flash, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2, 그리고 Kimi K2.6. 모든 호출은 기본 설정의 동일한 게이트웨이 계정을 통해 이루어졌으므로, 지연 시간 수치는 서로 비교 가능하지만 사용자의 지역과 제공업체 부하에 따라 달라질 수 있습니다.
세 개의 원문 텍스트를 그대로, 다시 실행할 수 있도록:
> EN→JA (marketing): "アイデアをもっと速く実現しましょう。当社のプラットフォームが雑務を引き受けるので、チームは本当に重要なことに集中できます。" > > EN→DE (technical): "If a request exceeds the rate limit, the API returns a 429 status code. Retry with exponential backoff and honor the Retry-After header. Idempotency keys prevent duplicate charges when a retry succeeds." > > JA→EN (dialogue): 「昨日の件、もう部長に話した？」「いや、まだ。タイミング見て言うつもりだけど、たぶん怒られるだろうな。」「先に根回ししといたほうがいいって。うちの部長、後から聞かされるの一番嫌がるから。」
모델 및 작업별 모든 측정값(벽시계 초 단위의 지연 시간 / usage 객체의 출력 토큰):
| 모델 | EN→JA | EN→DE | JA→EN | 작업당 평균 비용 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 3.0s / 46 | 4.3s / 67 | 3.2s / 63 | $0.00088 |
| Claude Sonnet 5 | 3.5s / 60 | 4.0s / 146 | 3.5s / 111 | $0.00106 |
| DeepSeek V4 Flash | 5.2s / 421 | 4.3s / 371 | 4.7s / 323 | $0.00010 |
| DeepSeek V4 Pro | 16.5s / 769 | 18.0s / 989 | 19.6s / 946 | $0.00078 |
| GLM-5.2 | 30.8s / 1,906 | 29.0s / 1,590 | 35.2s / 1,985 | $0.00804 |
| Kimi K2.6 | 19.6s / 2,849 | 48.5s / 2,235 | 23.6s / 2,413 | $0.01000 |
작업당 비용 = 출력 토큰 × 제공업체의 공식 출력 가격. 입력은 작업당 60–110 토큰이며, GPT-5.6 Terra 요율에서도 $0.0003 미만이 추가됩니다. 아래쪽의 백만 문자당 차트에 이 비용이 포함되어 있습니다. 모든 가격은 2026년 7월 17일 기준의 공식 정가이며, 우리 계정에 청구된 할인 요금이 아닙니다.
세 가지 작업으로 구성된 스폿 체크는 100개의 언어 쌍에 걸쳐 모델을 순위 매길 수는 없으며, 우리는 그렇게 주장하지도 않습니다. 하지만 작은 표본에서도 드러나는 차이를 확인할 수는 있습니다. 그 차이는 상당히 큰 것으로 나타났습니다.
테스트 1: 영어→일본어 마케팅 카피
프롬프트는 SaaS 랜딩 페이지 문구인 "Ship your ideas faster. Our platform handles the busywork so your team can focus on what matters."를 자연스럽고 정중한 일본어 표현으로 옮겨 달라고 요청했습니다.
Claude Sonnet 5가 문구를 작성했습니다:
> 아이디어를, 더 빠르게 형태로. 번거로운 작업은 플랫폼에 맡겨 주세요.
그것은 일본어 카피라이터가 사용할 법한 문체입니다: 스타일화된 カタチ("형태"를 뜻하는 가타카나)와 쉼표로 구분된 리듬은 교과서적인 문법이 아니라 랜딩 페이지의 관례입니다. GPT-5.6 Terra와 DeepSeek V4 Pro는 깔끔하고 비즈니스적인 표현(「아이디어를, 더 빠르게 형태로。」)으로 그 뒤를 바짝 따라왔습니다.
DeepSeek V4 Flash는 여섯 개 중 가장 직역에 가까웠습니다: 「아이디어를 더 빠르게 실현하세요. 당사의 플랫폼이 잡무를 대신 처리하므로…」는 문법적으로는 문제없지만, 번역투로 읽힙니다. 제품 페이지라면 사람의 손을 한 번 더 거치는 것이 좋습니다. 지원 문서나 내부 문서라면 충분히 사용할 만합니다.
여기서의 격차는 실제로 존재하지만 크지 않습니다: 여섯 모델 모두 사용 가능한 일본어를 생성했습니다. 브랜드 보이스 작업은 Claude에 대해 1,000개 작업당 추가로 약 $1를 지불할 가치가 있는 영역이며, 우리의 테스트에서 그만큼 중요한 차이를 보인 곳은 그 외에는 없었습니다.
테스트 2: 영어→독일어 기술 문서
우리는 API 문서의 두 문장을 번역했습니다: rate limits, HTTP 429, exponential backoff, idempotency keys. 여섯 모델 모두 기술 용어를 정확하게 옮겼고, 여섯 모델 모두 관용적인 독일어 문서 관례(Ratenlimit, Statuscode 429, exponentielles Backoff, Idempotenzschlüssel)를 사용했습니다.
눈에 보이는 유일한 차이점은 GPT-5.6 Terra가 Retry-After를 코드 서식으로 감싸 실제 독일어 API 문서에서 헤더 이름을 조판하는 방식과 맞췄다는 것입니다. 이는 좋은 배려이지, 품질 격차는 아닙니다.
풍부한 자원을 가진 유럽 언어들 간의 표준 문서형 산문에서는, 우리 샘플의 어떤 모델도 오류를 내지 않았습니다; 이 세대에서는 품질 차이가 관찰하기에는 너무 작았습니다. 이것이 여러분의 전체 업무라면, 품질이 아니라 가격과 속도로 선택하세요. 그러면 DeepSeek V4 Flash가 백만 토큰당 입력 $0.14 / 출력 $0.28의 기본 답이 됩니다.
테스트 3: 주어가 생략된 일본어→영어 대화
일본어는 문장의 주어를 일상적으로 생략합니다. 번역자는 누가 무엇을 하는지 추론해야 합니다. 우리의 테스트 대화에는 根回し (nemawashi: 공식적인 결정 전에 조용히 합의를 구축하는 것)도 포함되어 있었는데, 이는 영어에 직접 대응하는 표현이 없는 문화특정 용어입니다.
여섯 개 모델 중 다섯 개는 모든 것을 처리했다. 주어는 올바르게 배정되었고, nemawashi는 "lay the groundwork", "sound him out beforehand", 또는 "give him a heads-up"로 나왔는데, 모두 타당한 선택이다. Claude의 번역은 가장 자연스러운 대화체처럼 읽혔다("he's probably gonna chew me out").
18개 결과 중 유일한 실제 오류는 DeepSeek V4 Pro에서 나왔다. 그것은 「先に根回ししといたほうがいい」, 즉 다음에 무엇을 해야 할지에 대한 조언을 "You should've laid the groundwork first,"로 번역했는데, 이미 놓쳐버린 일에 대한 과거형의 후회로 바꿔버렸다. 작은 단어들이지만 뜻은 정반대다. 동료가 하나를 말했는데 당신이 다른 것으로 들었다면, 전혀 다르게 행동했을 것이다.
한 번의 실행에서 나타난 하나의 시제 오류는 데이터 포인트일 뿐이며, 모델에 대한 판결은 아닙니다(두 DeepSeek 티어의 차이는 저희의 DeepSeek V4 Flash vs Pro 비교에서 더 자세히 다룹니다). 하지만 이는 유창함과 충실함이 서로 다른 속성임을 유용하게 상기시켜 줍니다. 문장은 완벽하게 읽히지만 의미는 잘못 전달됩니다. 계약서, 의료 콘텐츠, 또는 시제를 잘못 읽으면 비용이 발생하는 모든 경우에는 어떤 모델을 선택하든 사람의 검토를 예산에 반영해야 합니다.
토큰 소각의 함정: 가격표가 거짓말하는 이유
구매 결정을 바꾸는 핵심 발견은 이렇습니다. 백만 개의 출력 토큰당 GLM-5.2는 $4.40, Kimi K2.6은 $4.00로 Claude Sonnet 5의 $10보다 절반도 안 됩니다. 하지만 실제로 수행된 번역 1건당 비용은 8~10배 더 비쌌습니다.
메커니즘: 두 모델 모두 답변하기 전에 보이는 추론 체인을 실행하며, 추론 토큰은 출력으로 청구됩니다. 마케팅 문장 하나를 번역하는 데 Kimi K2.6은 2,849개의 출력 토큰을, GLM-5.2는 1,906개를 사용했으며, 번역 결과는 40~60토큰이었습니다. Claude Sonnet 5는 같은 작업에 60토큰을 사용했고, GPT-5.6 Terra는 46토큰을 사용했습니다.
지연 시간도 같은 패턴을 따랐습니다. GPT-5.6 Terra와 Claude Sonnet 5는 세 가지 작업 모두에서 3~4초 만에 응답했습니다. DeepSeek V4 Flash는 4~5초, DeepSeek V4 Pro는 16~20초가 걸렸으며, GLM-5.2와 Kimi K2.6은 요청당 20초에서 48초까지 걸렸습니다.
이로부터 두 가지 실용적인 규칙이 도출됩니다. 첫째, 번역처럼 짧고 대량 처리되는 작업의 경우에는 정가가 아니라 작업당 측정된 비용으로 모델을 비교하세요: 20개의 요청을 실행하고 usage 필드를 확인하면 됩니다. 둘째, 번역에서는 추론을 끄거나(또는 낮추세요): DeepSeek는 thinking과 non-thinking 엔드포인트를 분리하며, GLM과 Kimi는 request body에서 thinking 파라미터를 노출합니다. 우리의 세 가지 작업 전반에서, reasoning chain은 출력 품질에 감지할 만한 어떤 것도 추가하지 않았습니다.
대량 번역 비용
측정된 토큰 소모량을 영어 원문 100만 문자(대략 250,000 토큰)로 확장하면, 차이가 극적으로 벌어집니다:
DeepSeek V4 Flash는 한 권의 소설 분량에 해당하는 텍스트를 약 $0.28에 번역합니다. 동일한 분량을 DeepL의 API로 번역하면 Growth-plan 초과 사용 요금 기준으로 $27.50이 들며, 이는 98배 차이입니다. 이는 "LLMs are 800x cheaper for translation than DeepL"라는 제목의 널리 공유된 r/LocalLLaMA 분석의 방향성과도 일치하며, 그보다 더 큰 배수는 더 작은 자체 호스팅 모델에서 비롯되었습니다.
차트의 상단을 보세요: 측정된 토큰 소모 기준으로, 추론이 많은 오픈웨이트 모델은 DeepL과의 격차를 거의 좁힙니다. 토큰 측정이 없는 단위 가격은 비용 추정치가 아닙니다.
약정하기 전에 알아둘 만한 3가지 가격 사실, 모두 2026년 7월 17일에 검증됨:
- DeepL의 무료 요금제가 변경되었습니다. API Developer 플랜은 이제 월 500,000자 한도가 아니라, 1,000,000자에 대한 일회성 크레딧을 제공합니다. 다만 오래된 문서와 포럼 답변에서는 여전히 이 월 500,000자 허용량이 인용되어 보일 수 있습니다. Growth는 연간 청구 기준 월 $26이며, 연간 1,200만 자가 포함되고, 추가 100만 자당 $27.50이 부과됩니다.
- DeepSeek는 다른 모든 서비스의 일부만 청구합니다. V4 Flash의 경우 백만 토큰당 입력 $0.14 / 출력 $0.28이며, 캐시 적중 입력은 $0.0028까지 낮아집니다. 이전 deepseek-chat 모델 이름은 2026년 7월 24일에 종료됩니다.
- Claude Sonnet 5는 출시 기념 가격이 적용됩니다. 2026년 8월 31일까지 백만 토큰당 $2/$10, 이후에는 $3/$15입니다. 또한 새 토크나이저는 같은 텍스트에서도 대략 30% 더 많은 토큰을 생성하며, 우리의 비용 계산에는 이 점이 반영되어 있습니다. 9월 이후를 계획하고 있다면 두 가지 모두를 예산에 반영하세요.
- Batch API를 사용하면 비용이 절반으로 줄어듭니다. OpenAI, Anthropic, Google은 모두 비동기 배치 처리에 대해 약 50% 할인을 제공합니다. 번역 작업은 보통 지연 시간에 민감하지 않으므로, 이는 사실상 공짜로 얻는 혜택입니다: 배치 가격을 적용하면 GPT-5.6 Terra는 약 $2.19, Claude Sonnet 5는 백만 문자당 약 $1.95가 됩니다.
DeepL이나 Google Translate가 여전히 더 나은 경우
문자당 경제성은 LLM에 유리하지만, 여전히 세 가지 요구 사항은 다른 방향을 가리킵니다:
- 강제된 용어 일관성. DeepL은 용어집과 용어 베이스를 제공하여 특정 용어가 매번 동일하게 번역되도록 보장합니다. LLM에서는 이를 프롬프트로 요청하고 검증해야 하며, 이는 강제된 것이 아니라 확률적입니다.
- CAT 도구 및 파이프라인 통합. 번역 메모리가 CAT(computer-assisted translation) 도구에 있다면, DeepL의 커넥터를 직접 연결할 수 있습니다.
- 대규모 환경에서의 서브초 지연 시간. 기존 신경망 MT 엔진은 일반적으로 범용 LLM보다 더 빠르게 응답하므로, 인라인 UI 번역에서는 그 점이 중요합니다.
실시간 음성의 경우, 기존 NMT도 채팅 LLM도 적합한 형태가 아닙니다. Google은 전용 Gemini 3.5 Live Translate 변형에 대해 백만 토큰당 $3.50/$21, 분당 오디오 요금과 함께 가격을 책정하며, 이에 대해서는 Gemini 3.5 Live Translate 분석에서 다루었습니다.
희귀하고 저자원 언어의 경우, 품질 순위보다 지원 범위가 더 중요합니다: 다른 어떤 항목을 비교하기 전에 먼저 해당 언어 쌍이 아예 지원되는지 확인하세요. DeepL은 약 30개 언어를 지원하며, 대형 LLM은 100개가 넘는 언어를 처리하지만 후반부로 갈수록 품질이 저하됩니다.
오픈 소스 및 로컬 옵션
GLM-5.2와 Kimi의 K 시리즈는 모두 공개 가중치를 배포하므로, 자체 호스팅하면 위의 토큰 소모 문제를 해결할 수 있습니다: 샘플링 설정을 직접 제어할 수 있고 추론 체인을 완전히 억제할 수 있습니다.
단일 GPU 로컬 번역의 경우, Qwen3-30B-A3B는 유럽 언어를 영어로 번역하는 로컬 번역 모델에 대한 r/LocalLLaMA 스레드에서 계속해서 추천으로 떠오르는 모델이며, 언어 쌍이 더 특이해질수록 더 큰 모델이 권장됩니다. 이러한 동기는 보통 품질보다는 프라이버시(계약서, 공개되지 않은 제품) 또는 한계비용이 0이라는 점에 있습니다. 같은 스레드들에서도, 호스팅된 최첨단 모델이 여전히 번역 성능이 더 좋다고 설명됩니다.
주목할 만한 점: Kimi K3는 이번 주에 호스팅 기준 백만 토큰당 $3/$15의 오픈 가중치로 출시되었습니다. K3 API 접근이 아직 순차적으로 배포되는 중이었기 때문에 K2.6을 테스트했습니다. K3가 K 시리즈의 토큰 소비 성향을 이어받는다면, 동일한 측정 비용 관련 주의사항이 적용될 것입니다.
이 비교를 직접 실행하기
위의 모든 것은 약 20개의 API 호출로 재현됩니다: 자신의 콘텐츠에서 두 개의 문장을 골라 각 후보 모델에 보내고, 각 응답의 usage 객체를 읽어 실제 토큰 수를 확인하세요. 우리의 18개 요청 테스트 실행의 총 비용은 $0.15 미만이었습니다.
번거로운 점은 다섯 개 제공업체의 여섯 개 API 키를 보관해야 한다는 것입니다. 우리는 여섯 개 모델 모두를 하나의 AIReiter 계정으로 실행했는데, 이 계정은 단일 Anthropic 호환 엔드포인트 뒤에서 주요 모델 API 접근을 재판매합니다(Claude 계열 키는 대략 정가의 5분의 1 수준) — 하나의 키로, 위의 모든 모델에 대해 동일한 와이어 형식입니다.
귀하의 번역량이 실제라면, 자체 콘텐츠와 비교해 한 시간 정도 표본 점검하는 것이 이 순위를 포함한 어떤 순위보다도 낫습니다. 모델들의 품질은 충분히 비슷하므로, 언어 쌍, 톤 요구사항, 토큰 측정 방식이 판단 기준이 되어야 합니다.
자주 묻는 질문
번역에는 ChatGPT와 Gemini 중 무엇이 더 좋나요?
우리 테스트에서 GPT-5.6 Terra는 세 가지 작업 모두에서 빠르고, 정확하며, 형식이 깔끔했습니다. Gemini를 일대일로 비교하진 않았지만(우리 게이트웨이에 없었기 때문입니다), 공개된 가격은 경쟁력이 있으며(3.5 Flash 기준 백만 토큰당 $1.50/$9), 전용 실시간 음성 번역 모델을 제공하는 유일한 공급자입니다.
지금 가장 정확한 AI 번역기는 무엇인가요?
고자원 언어 쌍에서는 최첨단 모델 간 정확도 차이가 작습니다. 우리가 테스트한 여섯 개 모델 모두 기술적인 독일어를 오류 없이 번역했습니다. 차이는 주로 어조에서 나타나며(Claude가 일본어 마케팅 문구에서 가장 우수했습니다), 생략된 주어와 시제 같은 경계 사례에서는 DeepSeek V4 Pro가 샘플에서 유일한 실제 실수를 했습니다.
번역에 가장 좋은 오픈소스 LLM은 무엇인가요?
GLM-5.2와 Kimi K2.6는 모두 weights를 공개하며, 우리 테스트에서 올바르게 번역되었습니다. 자체 호스팅을 사용하면 작업당 비용이 비싼 hosted API의 reasoning chain을 비활성화할 수 있습니다. 소비자용 하드웨어에서는 Qwen3-30B-A3B가 커뮤니티에서 흔히 추천되는 모델입니다.
LLM이 인간 번역가를 대체할 수 있을까요?
내부 문서, 지원 콘텐츠, 대량 제품 텍스트의 경우: 모델에 따라 DeepL의 문자당 비용 대비 대체로 1–16% 수준으로, 대체로 그렇습니다(DeepSeek V4 Flash ~1%, Claude Sonnet 5 ~14%, GPT-5.6 Terra ~16%). 계약서, 의료 텍스트, 브랜드 캠페인의 경우 Test 3의 시제 오류가 경고의 사례입니다. 유창한 출력도 여전히 의미를 뒤집을 수 있으므로, 오독의 비용이 큰 경우에는 인간 검토를 유지하세요.
2026년에도 DeepL을 여전히 사용할 가치가 있나요?
다음 세 가지 경우에는 그렇습니다: 강제 용어집, CAT-tool 통합, 그리고 1초 미만 지연 시간입니다. 그 밖의 경우에는 문자당 계산 방식은 정당화하기 어렵고, 무료 티어는 이제 월별이 아니라 일회성 100만 문자 크레딧이라는 점에 유의하세요.