AI 번역 리파이너 — 기계 번역을 문맥에 맞게 바로잡는 2차 교정

기계 번역은 한 번에 한 배치씩 빠르게 작업하며, 각 줄마다 가장 그럴듯한 첫 번째 해석에 곧바로 고정됩니다. 쉬운 줄이라면 문제없습니다. 하지만 어려운 줄 — 생략된 주어, 관용구, 말장난, 앞 줄에 의미가 걸려 있는 줄 — 에서는 그 첫 추측이 딱딱하거나, 직역이거나, 그냥 틀리게 나옵니다. 그리고 보통은 몇 시간 뒤 게임 안에서 결과를 읽고 나서야 알아차리게 됩니다.

AI 리파이너는 그런 문제들을 출시 전에 잡아내는 2차 패스입니다. 한 줄이 번역된 뒤, AI 모델이 원문 일본어와 주변 줄들과 나란히 그 줄을 다시 읽고 다시 씁니다 — 오역을 바로잡고, 직역투 표현을 매끄럽게 다듬으며, 어조를 맞추고, 한 장면 안에서 용어를 일관되게 유지합니다. 게다가 이 작업은 나머지 번역이 아직 진행되는 동안 돌아가므로, 두 개의 전체 패스를 연달아 기다릴 필요가 없습니다.

리파이너가 실제로 하는 일

이것은 처음부터 다시 번역하는 것이 아닙니다. 각 줄에 대해 리파이너는 세 가지를 전달받습니다:

• 원문 — 그 줄이 무엇을 뜻해야 하는지에 대한 기준이 되는 원래 일본어.
• 현재 번역 — 1차 패스 제공자가 만들어낸 결과물. 리파이너가 개선하는 대상이 바로 이것입니다.
• 주변 줄들 — 배치의 나머지. 줄은 추출 순서대로 처리되므로 배치는 연속된 텍스트 덩어리 — 보통 같은 장면이나 파일 — 이고, 따라서 모델은 문맥으로 약 스물네 개가량의 이웃 줄을 공짜로 얻습니다.

바로 그 문맥이 핵심입니다. 문맥이 있으면 리파이너는 한 줄씩만 처리하는 제공자가 도저히 해결할 수 없는 것들을 풀어낼 수 있습니다:

• 생략된 주어. 일본어는 누가 그 행동을 하는지 흔히 생략합니다. 이웃 줄들이 그것을 분명하게 드러내는 경우가 많으며, 리파이너는 알맞은 대명사를 되돌려 넣을 수 있습니다.
• 모호한 지시어. それ(“그것”)가 무엇을 가리키는지, 어떤 줄이 질문인지 감탄인지, 누가 누구에게 말하는지.
• 어조와 격식. 무심코 던진 가벼운 대사가 딱딱한 격식체 영어로 옮겨지거나, 악당의 위협이 고객 서비스 이메일처럼 번역되는 경우.
• 직역된 관용구와 의성어 — 즉 1차 패스가 의미가 아니라 단어 대 단어로 옮긴 것들.
• 용어의 흔들림 — 한 장면 안에서 같은 용어가 세 줄 간격으로 서로 다른 두 가지로 옮겨지는 것.

동시에 돌아갑니다 — 두 번 번역하지 않습니다

번역 실행을 시작하면 리파이너도 함께 실행할지 묻는 팝업이 뜹니다. 예를 선택하면 배치별로 작동합니다. 한 배치가 번역되는 순간, 다음 배치가 아직 번역되는 동안 그 배치는 리파이너로 넘겨집니다. 여러 워커가 동시에 돌아가므로 다듬기와 번역이 겹쳐 진행됩니다 — 따라서 리파이너를 켜는 것은 나중에 전체 2차 패스를 따로 돌리는 것보다 실제 소요 시간을 훨씬 적게 늘립니다.

또한 베스트-에포트 방식입니다. 리파이너가 손대기 전에 그 줄은 이미 번역되어 있었으므로, 다듬기 호출이 실패하거나 실행을 취소해도 1차 패스 번역이 그대로 유지됩니다. 다듬기가 삐끗했다는 이유로 줄이 사라지는 일은 결코 없습니다.

진행 상황을 지켜볼 수 있습니다. 전용 리파이너 진행 바가 메인 번역 바와 나란히 다듬어진 줄을 추적하며, 실행 종료 시 요약이 리파이너가 정확히 몇 줄을 개선했는지 알려줍니다.

아무 LLM이나 골라 모델을 입력하세요

다듬기에는 지시를 따를 수 있는 모델이 필요하므로, 리파이너는 LLM 제공자 위에서 돌아갑니다: OpenAI, Anthropic, OpenAI 호환 엔드포인트(OpenRouter, NanoGPT 등), 또는 Ollama / LM Studio를 통한 로컬 모델. 팝업에서 제공자를 고르고 원하는 정확한 모델 이름을 입력하면 됩니다 — gpt-4o, claude- 계열 모델, 로컬 모델 id 등 키를 가진 것이면 무엇이든요. 빠른 통계 기반 제공자(Google, DeepL)는 1차 패스에는 훌륭하지만 리파이너가 될 수는 없습니다 — 지시를 받아들이지 못하기 때문입니다.

선택한 값은 다음번 기본값으로 기억되며, 항상 다듬기 토글을 켜면 매 실행마다 사용하고 싶을 때 팝업을 아예 건너뜁니다.

비용 똑똑 조합: 저렴한 1차 패스, 똑똑한 다듬기

리파이너는 두 제공자 전략의 후반부로 쓸 때 가장 빛납니다. 1차 패스는 무료 Google이나 DeepL로 번역하고, 그다음 Claude나 GPT-4o로 다듬으세요. 결과적으로 LLM 수준의 출력을 얻으면서도 LLM 패스는 단 한 번만 비용을 냅니다 — 무료 패스가 대부분의 무거운 작업을 해냈고, LLM은 그 위에서 교정하고 다듬기만 하면 되기 때문입니다. 대부분의 프로젝트에서 이것이 비용과 품질 사이의 최적점입니다.

번역에 쓴 것과 같은 LLM으로 다듬는 것도 도움이 됩니다 — 다듬기 패스는 배치 전체 문맥과 1차 패스에는 없던 명시적인 “이것을 개선하라” 지시를 보기 때문입니다 — 다만 그 제공자에서의 토큰 소비가 대략 두 배가 됩니다. 같은 제공자로 다듬는 것은 모든 줄이 중요한 프로젝트를 위해 아껴 두세요.

어느 쪽이든 예산을 잡아 두세요. 다듬어지는 각 줄은 추가적인 (배치화된) 모델 호출 한 번입니다. 좋은 소식은 translation memory 캐시 히트는 건너뛴다는 점이라(아래에서 자세히), 다시 실행해도 비용이 저렴하게 유지됩니다.

모두에게 무료입니다

translation memory, 제공자 라우팅, 용어집은 Supporter 기능입니다. 리파이너는 아닙니다. 오로지 여러분 자신의 API 키 — 또는 여러분 자신의 로컬 모델 — 위에서 돌아가므로 저희가 제공하는 데 비용이 전혀 들지 않고, 무료를 포함한 모든 등급이 사용할 수 있습니다. 여러분이 내는 것은 제공자의 토큰 값뿐입니다.

리파이너 프롬프트를 커스터마이즈하기

리파이너는 번역 프롬프트와 별개로 설정 → 번역에 자체 프롬프트를 가지고 있습니다. 기본값은 이미 모델에게 자연스러움과 정확성을 개선하고, 모든 플레이스홀더와 태그를 보존하며, 확립된 용어를 유지하고, 절대 일본어를 출력하지 말라고 지시합니다. 자체 스타일을 강제하려면 이를 덮어쓰세요 — 격식, 경칭(honorific) 처리 방식, 콘텐츠 등급, 타깃 독자층 등:

현재 번역만 마스킹되었다가 복원되므로, 여러분의 엔진 태그(RPG Maker 제어 코드, KAG 태그, Ren'Py 보간)와 모든 용어집 용어는 다듬기 왕복을 손상 없이 통과합니다. 모델은 1차 패스가 본 것과 똑같은 불투명한 [[T0]] 형식 플레이스홀더만 봅니다.

리파이너가 건드리지 않는 것

• translation memory 히트. TM에서 제공된 줄은 여러분이 이미 선택했거나 직접 편집한 번역이므로, 리파이너는 그것들을 그대로 두고 갓 기계 번역된 줄에만 작업합니다.
• 플레이스홀더와 엔진 태그. 일반 번역과 똑같이 다듬기 패스를 통과하는 동안 마스킹되므로, 제어 코드·루비 텍스트·보간이 온전히 되돌아옵니다.
• 실패한 줄. 리파이너는 기존 번역을 개선하는 것이지 독립적인 번역기가 아닙니다. 1차 패스에서 실패한 줄(예: 일본어를 그대로 반환한 제공자)은 마법처럼 고쳐지지 않습니다 — 제공자를 바꿔 그 줄들을 다시 실행하세요.

사용 방법

1. 평소처럼 번역 실행을 시작하고 1차 패스 제공자를 고르세요(무료 Google / DeepL이 여기서 훌륭한 선택입니다).
2. 팝업에서 함께 다듬기를 선택하고, LLM 제공자를 고른 뒤 모델을 입력하세요. 다음번에 이 단계를 건너뛰고 싶으면 항상 다듬기를 켜세요.
3. 두 개의 진행 바를 지켜보세요 — 번역, 그리고 전용 리파이너 바.
4. 결과를 검토하세요. 실행 요약이 리파이너가 몇 줄을 개선했는지 보여줍니다.
5. 특정 스타일을 원하시나요? 설정 → 번역에서 리파이너 프롬프트를 편집하고 다시 실행하세요 — 대기 중이거나 변경된 줄만 다시 처리됩니다.

마무리

1차 패스 기계 번역은 여러분을 “읽을 만한” 수준까지 데려다줍니다. 리파이너는 그 이상으로 밀어붙이는 가장 저렴한 방법입니다 — 두 번째 모델이 모든 줄을 원문과 대조해 문맥 속에서 읽고, 근시안적인 1차 패스가 틀린 것들을 바로잡습니다. 이를 저렴한 1차 패스 제공자와 강력한 다듬기 모델 그리고 이름을 위한 용어집과 함께 쓰면, 결과물은 곧바로 “가벼운 수작업 편집만 거쳐 팬 번역으로 출시 가능한” 영역에 안착합니다.

RuneTranslate 다운로드 후 실제 프로젝트에서 리파이너를 사용해 보세요 — 모든 등급에서 무료이며, 여러분 자신의 API 키나 로컬 모델로 돌아갑니다.