Claude, GPT-6, Gemini, DeepL 모두 Django .po 파일을 잘 번역합니다. 2026년 9월 현재 중요한 차이는 가격, 어떤 모델 등급을 선택하느냐, 그리고 프로젝트 컨텍스트를 함께 전달할 수 있느냐입니다. 이 글에서는 각 제공업체의 현재 모델, WMT 번역 벤치마크가 실제로 밝혀낸 내용, 그리고 일반적인 Django 프로젝트를 각 모델로 번역할 때 드는 비용을 비교합니다.
여기서 다루는 모든 모델은 LiteLLM 또는 내장 DeepL 제공업체를 통해 TranslateBot에서 사용할 수 있습니다. Django 번역을 처음 설정한다면, 제공업체를 선택하기 전에 Django 현지화 완벽 가이드에서 설정 방법을 확인하세요.
출처에 관한 참고 사항: 이 모델 버전들에 대해 자체 벤치마크를 실행하지는 않았습니다. 아래의 품질 관련 주장은 WMT 공유 과제와 하나의 대규모 업계 데이터셋에 근거하며, 모두 링크를 달아 두었습니다. 가격은 2026년 9월 26일 기준 각 업체의 가격 페이지에서 가져왔습니다.
빠른 답변
| 원하는 것 | 사용할 모델 |
|---|---|
| 가장 저렴하면서 괜찮은 옵션 | gpt-6-luna |
| 비용 대비 최고 품질 | claude-sonnet-5 또는 gpt-6-sol |
| 출시나 마케팅 문구를 위한 최고 품질 | claude-opus-5-5 |
| 예산 없음 | Gemini 무료 티어의 gemini/gemini-3.5-flash-lite |
| LLM을 쓰지 않거나 이미 DeepL 요금을 내고 있는 경우 | DeepL |
TranslateBot의 기본값은 gpt-6-luna이므로, 모델을 설정하지 않은 프로젝트도 이미 가장 저렴하면서 쓸 만한 옵션을 사용합니다.
벤치마크가 말하는 것
기계 번역에 대한 가장 엄밀한 평가는 매년 열리는 WMT 공유 과제입니다. 전문 평가자가 제출된 모든 시스템의 출력을 평가하며, 결과는 단일 순위가 아니라 품질 클러스터 형태로 발표됩니다.
WMT24: Claude 3.5 Sonnet 우승
WMT24 General MT 과제에서 Claude 3.5 Sonnet은 전체적으로 가장 우수한 시스템이었으며, 11개 언어 쌍 중 9개에서 우승했습니다. 범용 LLM이 대회에 참가한 모든 전용 번역 시스템을 능가한 것은 이번이 처음이었습니다.
WMT25: Gemini 2.5 Pro 우승
WMT25에서 Gemini 2.5 Pro는 16개 언어 쌍 중 14개에서 최상위 클러스터에 들었습니다. 인간 참조 번역은 결과가 있는 15개 쌍 중 6개에서만 최상위 클러스터에 포함되었습니다. 주최 측은 이것이 "the stylistic or lexical preferences of the annotators"(평가자의 문체적 또는 어휘적 선호)를 반영한 것일 수 있다고 언급하지만, 방향은 분명합니다. 최신 LLM은 이제 이러한 테스트에서 전문 인간 참조 번역과 대등하거나 이를 능가합니다.
WMT26: 아직 발표되지 않음
WMT26은 2026년 10월 28~29일 부다페스트에서 열립니다. 결과 논문은 아직 나오지 않았고, 주최 측은 예비 순위를 공개하지 않습니다. 결과가 발표되면 이 글을 업데이트하겠습니다.
실제 운영 데이터가 말하는 것
Alconost는 2026년 5월, 85개 언어 쌍에 걸친 실제 고객 프로젝트의 품질 평가 5,632건을 공개했습니다. 이들의 품질 지수에서 Gemini는 77.7, Claude는 75.6, GPT는 73.1, DeepL은 70.8을 기록했습니다. 모델 버전이 아닌 업체 단위로만 보고했으며, 업계 벤치마크가 아니라 자신들의 샘플을 설명하는 자료라고 밝히고 있습니다. 점수 차이는 작다고 보는 것이 좋습니다.
LLM이 여전히 부족한 부분
저자원 언어가 약점입니다. 한 연구에서 LLM을 사용한 영어-크메르어 번역은 XCOMET에서 39.10을 기록한 반면 Google Translate는 65.88을 기록했습니다. 크메르어, 라오어, 버마어를 대상으로 한다면 신중하게 테스트하고 원어민의 검토를 받으세요.
자동화된 점수도 오해를 불러일으킬 수 있습니다. COMET 점수 0.86을 받은 세그먼트가 전문가 검토에서 치명적인 오역을 포함한 것으로 밝혀진 사례가 있습니다. 벤치마크는 출발점일 뿐, 원어민 검토를 대신할 수는 없습니다.
현재 모델
Anthropic Claude
| 모델 | 100만 토큰당 입력 / 출력 | 비고 |
|---|---|---|
claude-haiku-4-5 |
$1 / $5 | 가장 빠르고 저렴한 Claude |
claude-sonnet-5 |
$2 / $10 | 번역에 가장 균형 잡힌 선택 |
claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | Anthropic이 권장하는 기본 모델 |
claude-fable-5-1 |
$10 / $50 | 긴 추론 작업용으로, UI 문자열에는 과함 |
출처: Claude 모델 개요.
Claude의 강점은 언제나 처음부터 대상 언어로 쓴 것처럼 읽히는 번역이었으며, TRANSLATING.md 파일의 톤과 용어 규칙도 충실히 따릅니다. Sonnet 5는 이전 모델인 Sonnet 4.5보다 토큰당 가격이 저렴하므로, 가장 먼저 시도해 볼 모델입니다.
OpenAI
| 모델 | 100만 토큰당 입력 / 출력 | 비고 |
|---|---|---|
gpt-6-luna |
$0.10 / $0.50 | 현재 모델 중 가장 저렴 |
gpt-6-sol |
$2 / $10 | 중간 등급, Sonnet 5와 같은 가격 |
gpt-6-astra |
$10 / $50 | 플래그십, 번역에는 거의 필요 없음 |
gpt-4o-mini |
$0.15 / $0.60 | TranslateBot의 이전 기본값, 여전히 사용 가능 |
출처: OpenAI API 가격.
gpt-4o-mini와 gpt-4o는 종료 예정이 없지만, OpenAI는 날짜가 붙은 일부 GPT-4o 스냅샷을 폐기하고 있습니다(지원 중단 페이지에 따르면 gpt-4o-2024-05-13은 2026년 10월 23일에 종료됩니다). 날짜가 붙은 스냅샷을 고정해서 사용하고 있다면 해당 목록을 확인하세요.
Google Gemini
| 모델 | 100만 토큰당 입력 / 출력 | 비고 |
|---|---|---|
gemini/gemini-3.5-flash-lite |
$0.30 / $2.50 | Google이 번역을 주요 용도 중 하나로 명시 |
gemini/gemini-3.8-flash |
$0.75 / $3.75 | Google 권장 모델, 2027년 1월 1일에 가격 2배 인상 |
gemini/gemini-3.1-pro-preview |
$2 / $12 | 프리뷰 전용, 아직 안정 버전 3.x Pro 없음 |
Gemini는 WMT25에서 우승했고 Alconost 데이터에서도 1위를 차지했으므로 후보 목록에 넣을 만합니다. 또한 여기서 소개하는 제공업체 중 상시 무료 티어가 있는 유일한 곳입니다. 위의 두 Flash 모델 모두 사용량 제한 내에서 무료로 쓸 수 있으며, Google은 무료 티어 데이터를 자사 제품 개선에 사용할 수 있습니다. Gemini 2.5 모델은 이제 이미 사용 중이던 프로젝트에만 제공되므로, 새 프로젝트는 3.5 Flash-Lite 또는 3.8 Flash로 시작해야 합니다.
DeepL
DeepL은 이제 모든 언어에 차세대 LLM 모델을 사용하며(API에서 model_type=quality_optimized), 100개 이상의 언어를 지원합니다.
2026년에 요금제가 바뀌었습니다. 신규 가입자는 Developer 요금제를 받는데, 예전처럼 매월 500,000자가 아니라 100만 자의 일회성 크레딧입니다. 그 이후에는 Growth 요금제가 연간 결제 기준 월 €23.80이며, 연간 1,200만 자가 포함되고 추가 100만 자당 €22가 부과됩니다(EU 부가세 포함 가격, DeepL API 요금제 참고).
DeepL은 스타일 규칙, 사용자 정의 지침, 요청당 최대 5개의 용어집 기능도 추가했습니다. 도움은 되지만, 제품, 대상 독자, 선호 용어를 일반 문장으로 설명할 수 있는 TRANSLATING.md 파일보다는 여전히 제약이 큽니다.
직접 비교
| Claude | GPT-6 | Gemini | DeepL | |
|---|---|---|---|---|
| 벤치마크 성적 | WMT24 우승 | WMT 우승 없음 | WMT25 우승, Alconost 1위 | Alconost 데이터에서 최하위 |
| 현재 가장 저렴한 모델 (100만당 입력 / 출력) | $1 / $5 | $0.10 / $0.50 | $0.30 / $2.50 | 100만 자당 €22 |
TRANSLATING.md 컨텍스트 |
예 | 예 | 예 | 아니오 |
| 용어집 / 스타일 규칙 | TRANSLATING.md로 |
TRANSLATING.md로 |
TRANSLATING.md로 |
API 기본 기능 |
| 무료 사용 | 없음 | 없음 | 사용량 제한이 있는 무료 티어 | 일회성 100만 자 |
| TranslateBot 설정 | LiteLLM | LiteLLM | LiteLLM | [deepl] 추가 패키지 |
Django 프로젝트 번역 비용
중간 규모의 Django 프로젝트를 예로 들어 보겠습니다. 500개 문자열, 약 10,000단어를 5개 언어로 번역합니다. 대부분의 언어는 영어보다 토큰을 더 많이 사용하므로, 언어당 입력 토큰 약 15,000개(문자열과 TranslateBot 프롬프트)와 출력 토큰 20,000개를 가정했습니다.
| 모델 | 예상 비용 |
|---|---|
gpt-6-luna |
~$0.06 |
gpt-4o-mini |
~$0.07 |
gemini/gemini-3.5-flash-lite |
~$0.27 |
gemini/gemini-3.8-flash |
~$0.43 |
claude-haiku-4-5 |
~$0.58 |
claude-sonnet-5 / gpt-6-sol |
~$1.15 |
claude-opus-5-5 |
~$2.30 |
| DeepL (약 300,000자) | 일회성 크레딧 내에서 해결되며, Growth 초과 요금 기준으로는 ~€6.60 |
이 수치는 추정치입니다. Claude Opus 5.5처럼 답하기 전에 추론하는 모델은 그 추론을 출력 토큰으로 과금하므로, 표보다 비용이 더 나올 수 있습니다. 첫 실행 이후 TranslateBot은 새로 추가되거나 변경된 문자열만 번역하므로, 이후 실행 비용은 보통 많아야 몇 센트입니다.
무엇을 선택할까
품질이 중요하고 프로젝트 전체 실행에 1달러 정도 쓰는 것이 괜찮다면 claude-sonnet-5 또는 gpt-6-sol로 시작하세요. 벤치마크 성적은 Claude가 더 좋습니다(Claude 3.5 Sonnet이 WMT24에서 우승). 다만 이 버전들에 대한 WMT 결과는 아직 없습니다. 두 모델의 가격은 같습니다.
사이드 프로젝트, 내부 도구, 또는 어차피 검토할 초벌 번역에는 gpt-6-luna를 사용하세요. 예시 프로젝트 기준 약 6센트이므로 비용은 사실상 0입니다.
많은 언어로 번역하거나 예산이 없다면 Gemini를 시도해 보세요. WMT25에서 우승했고, Alconost 데이터에서 가장 높은 점수를 받았으며, 3.5 Flash-Lite는 유료 티어에서도 저렴하고 무료 티어에서는 무료입니다.
회사가 이미 DeepL과 계약되어 있거나, 기본 용어집 기능을 갖춘 전용 MT를 원한다면 DeepL을 사용하세요. 예전의 월간 무료 티어가 없어졌으므로, 예산이 없는 프로젝트에서 더 이상 당연한 선택은 아닙니다.
언어별로 제공업체를 섞어 쓰세요. 유럽 언어에는 한 모델을, 일본어나 한국어에는 다른 모델을 사용할 수 있습니다. 제공업체별로 번역 명령을 한 번씩 실행하고, 매번 다른 대상 언어를 지정하고, 실행 사이에 TRANSLATEBOT_MODEL과 TRANSLATEBOT_API_KEY를 바꾸면 됩니다.
TranslateBot에서 제공업체 변경하기
제공업체를 전환하려면 settings.py에서 두 가지 설정만 변경하면 됩니다.
import os
# Claude Sonnet 5
TRANSLATEBOT_MODEL = "claude-sonnet-5"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
# GPT-6 Luna
TRANSLATEBOT_MODEL = "gpt-6-luna"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Gemini 3.5 Flash-Lite
TRANSLATEBOT_MODEL = "gemini/gemini-3.5-flash-lite"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
# DeepL
TRANSLATEBOT_PROVIDER = "deepl"
TRANSLATEBOT_API_KEY = os.getenv("DEEPL_API_KEY")
DeepL의 경우, DeepL 추가 패키지도 설치해야 합니다.
uv add --dev translatebot-django[deepl]
설정을 바꾸지 않고 같은 제공업체의 다른 모델을 한 번만 사용해 보려면 --llm-model을 사용하세요. TRANSLATEBOT_API_KEY는 그대로 사용되므로, 모델은 API 키의 제공업체와 일치해야 합니다.
python manage.py translate --target-lang ja --llm-model gpt-6-sol
실용적인 팁
브랜치에서 비교하세요. --dry-run은 모델을 호출하지 않으므로, 실제 출력을 비교하려면 임시 브랜치에서 다시 번역하고 diff를 읽어 보세요.
git switch -c try-gpt-6-sol
python manage.py translate --target-lang nl --overwrite --llm-model gpt-6-sol
git diff -- '*.po'
더 큰 모델에 돈을 쓰기 전에 TRANSLATING.md를 작성하세요. 용어와 톤 지침("'cart'는 'Warenkorb'로 번역", "독일어에서는 비격식 'du' 사용")만으로 모델 품질 문제처럼 보였던 것이 해결되는 경우가 많습니다.
원어민에게 샘플 검토를 받으세요. 벤치마크는 평균을 측정합니다. 여러분의 결제 페이지는 특정한 문자열 묶음입니다.
Gemini 가격 변동에 주의하세요. Gemini 3.8 Flash는 2027년 1월 1일에 가격이 2배로 오릅니다. 번역 용도로는 여전히 저렴하겠지만, 비용 추정치는 업데이트하세요.
결론
Claude가 WMT24에서, Gemini가 WMT25에서 우승했으며, 2026년 현재 상위 제공업체 간의 격차는 작습니다. 대부분의 Django 프로젝트에서 실질적인 선택지는 품질을 위한 claude-sonnet-5 또는 gpt-6-sol, 비용을 위한 gpt-6-luna이며, Gemini는 강력한 대안이자 최고의 무료 옵션입니다. DeepL도 여전히 좋지만, 신규 계정은 더 이상 월간 무료 티어를 받지 못합니다. TranslateBot을 사용하면 이들 간 전환이 설정 변경 하나로 끝납니다.
제공업체를 선택했다면, 새 문자열이 다시 쌓이지 않도록 Django 번역 워크플로우를 자동화하세요.