Lingo.dev v1.0 출시

모든 로컬라이제이션 팀이 익숙한 패턴이 있습니다. 제품을 잘 모르는 번역가는 브랜드 용어를 틀리고, LLM 래퍼는 요청 사이의 맥락을 기억하지 못합니다. 몇 번의 릴리스를 거치고 나면 용어는 조금씩 흔들리기 시작하죠. 그런데 아무도 눈치채지 못합니다. 종합 품질 점수는 0.95를 찍고 그냥 넘어가니까요.

저희는 그 간극을 직접 측정했습니다. 추론 시점에 용어집 컨텍스트를 주입하면 5개 LLM 제공업체와 5개 유럽 언어 전반에서 용어 오류가 17~45% 줄어듭니다. 저희는 이를 검색 증강 로컬라이제이션(RAL)이라고 부릅니다. LLM은 이제 프로덕션 번역에 투입할 수 있을 만큼 품질 기준을 넘어섰지만, 올바른 컨텍스트 파이프라인이 있을 때만 가능합니다. 그게 없으면, 서로 분리된 각각의 요청은 매번 용어 드리프트가 발생할 새로운 기회가 됩니다. Lingo.dev는 Mistral, Solana, SoSafe, Cal.com 같은 고객사를 위해 2억 단어 이상을 번역하는 로컬라이제이션 인프라를 제공해 왔고, 그 경험을 바탕으로 v1.0을 구축했습니다.

로컬라이제이션 엔진#

로컬라이제이션 엔진은 Lingo.dev의 상태 저장형 번역 API입니다. 즉, 모든 요청에 걸쳐 도메인 컨텍스트를 유지하는 RAL 구현체입니다. 한 번 설정해 두면 어디서든 호출할 수 있습니다:

• 모델 - OpenRouter 카탈로그에서 원하는 모델을 고르세요. 로캘별로 모델 우선순위를 정하고 폴백 체인도 구성할 수 있습니다. 기본 모델을 사용할 수 없으면 엔진이 요청을 버리지 않고 다음 모델로 라우팅합니다.
• 용어집 - 로캘 쌍별로 원문 용어와 번역어를 매핑하세요. 엔진은 일치하는 용어를 모든 요청에 주입합니다. Cal.com의 엔진이 "Workspace"를 만나면 LLM이 토큰 하나를 생성하기도 전에 용어집이 먼저 이를 해석합니다. 번역가 온보딩도 필요 없습니다.
• 브랜드 보이스 - 로캘별로 톤과 어조를 정의하세요. 독일어 법률 콘텐츠는 격식 있게, 일본어 마케팅은 대화체로, 영어 문서는 기술적으로 설정할 수 있습니다.
• 지침 - 특정 패턴에 대한 로캘별 규칙을 설정하세요. 예를 들면 프랑스어 생략 규칙, 포르투갈어 철자 관례, 독일어 따옴표, 이탈리아어에서의 영어식 표현 선호 같은 것들입니다.

이 엔진은 상태 저장형입니다. 모든 용어집 항목, 모든 브랜드 보이스 규칙, 모든 지침이 요청 전반에 걸쳐 유지됩니다. 새 엔진에서 첫 번째 번역은 축적된 컨텍스트의 도움 없이 시작합니다. 하지만 천 번째 번역은 팀이 첫날부터 설정해 온 모든 것의 이점을 누립니다. diff 기반 CI/CD 워크플로에서는 각 빌드가 바뀐 부분만 다시 번역합니다. 바로 이 상태 저장성이 용어 드리프트를 막아 줍니다. 사람 번역가와 상태 비저장 LLM 래퍼 모두를 괴롭히는 바로 그 드리프트 말입니다.

설정이 실제 운영에 반영되기 전에 playground에서 먼저 테스트하세요. 문자열 하나를 넣어 보고, 로캘별로 비교한 다음, 원하는 결과가 나오면 프로덕션에 반영하면 됩니다.

호출하는 방법#

통합 경로는 세 가지입니다. 엔진도 같고, 컨텍스트도 같고, 품질도 같습니다:

CLI - 리포지토리를 지정하면 한 번의 명령으로 설정된 모든 로캘을 번역합니다:

npx lingo.dev@latest run

CI/CD - GitHub integration은 푸시할 때마다 번역된 문자열이 담긴 pull request를 엽니다. diff에서 번역을 검토하고, 준비되면 머지하세요. 핸드오프도 없고, 외부 팀을 기다릴 필요도 없습니다.

API - 백엔드 코드에서 엔진을 직접 호출하세요:

curl -X POST https://api.lingo.dev/process/localize \
  -H "X-API-Key: $LINGO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "engineId": "eng_abc123",
    "sourceLocale": "en",
    "targetLocale": "es",
    "data": {
      "welcome": "Welcome to the future of payments",
      "cta": "Get started"
    }
  }'

모든 요청은 로그로 남습니다. 어떤 모델을 썼는지, 얼마나 많은 토큰을 소비했는지, 폴백이 발생했는지, 어떤 용어집 항목이 적용됐는지, 어떤 지침이 일치했는지까지 모두 기록됩니다. reports dashboard에서는 단어량, 토큰 사용량, 주요 로캘, 용어집 커버리지, 변경률을 확인할 수 있어 어떤 용어가 실제로 적용되고 있는지, 그리고 어디에 커버리지 공백이 남아 있는지 정확히 파악할 수 있습니다.

모델 선택의 자유#

용어 일관성이 어떤 LLM 벤더를 쓰느냐에 따라 달라져서는 안 됩니다. RAL은 일관성 계층, 즉 용어집·브랜드 보이스·지침을 번역을 수행하는 모델과 분리합니다. 이렇게 보강된 컨텍스트는 어떤 모델이든 도메인에 맞는 정확한 출력을 내도록 이끕니다. 릴리스 사이에 GPT-5.4를 Claude Opus로 바꿔도 용어집 항목 하나 다시 설정할 필요가 없습니다.

이 분리는 벤더 종속도 없애 줍니다. 폐쇄형 모델 번역 API는 용어집, 스타일 규칙, 용어를 한 제공업체에 묶어 둡니다. 모델 성능이 퇴보하면 지원 티켓부터 넣어야 하죠. 다른 제공업체에서 더 나은 모델이 나와도 손쓸 방법이 없습니다. Lingo.dev에서 모델은 그저 하나의 설정 파라미터일 뿐입니다. 그 아래에서 어떤 모델이 돌아가든 일관성 계층은 그대로 유지됩니다.

저희가 EU AI Act를 대상으로 5개 제공업체를 테스트했을 때, 72개 용어가 담긴 용어집을 적용한 Mistral(MQM 0.940, 1.0은 무오류)은 Google의 순수 품질(0.938)에 근접했습니다. 비용 차이는 한 자릿수 배가 아니라 그보다 훨씬 큽니다. 잘 설계된 용어집은 모델이 필요로 하는 지능의 양을 줄여 줍니다. 그리고 용어집이 성숙해질수록, 플랫폼은 더 저렴한 모델로도 같은 품질 기준을 충족할 수 있는 시점을 알려 줍니다.

품질 점수#

용어 드리프트를 해결하는 건 문제의 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 이렇습니다. 표준 품질 지표로는 그 문제를 아예 볼 수조차 없다는 점입니다. 저희 연구에 따르면, 벤치마크와 리더보드에서 쓰는 종합 번역 품질 점수는 원시 번역과 용어집 보강 번역에 똑같은 점수를 매겼습니다. 반면 차원별 점수화에서는 용어 오류가 17~45% 더 적게 집계됐습니다. RAL이 메우는 격차는 업계가 번역 품질을 측정하는 데 쓰는 지표로는 보이지 않습니다.

측정할 수 없는 문제는 해결할 수 없는 문제입니다. Lingo.dev v1.0에는 AI 평가자가 포함되어 있습니다. 각 번역을 하나의 종합 점수가 아니라 차원별로 평가하는 자동화된 품질 검사입니다. 기준은 자연어로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 "모든 HTML 태그가 보존되었나요?" 또는 "원어민 기준으로 자연스러움을 평가하세요."처럼요. 독립적인 LLM이 결과물을 평가합니다. GPT-5.4가 번역하면 Claude Sonnet이 점수를 매겨 자기 평가 편향을 없앱니다.

모델 간, 차원별 평가는 종합 점수가 놓치는 문제를 잡아냅니다. 환각된 용어, 흔들린 어조, 깨진 플레이스홀더, 그리고 릴리스를 거치며 조용히 쌓이는 용어 드리프트까지요.

이것이 의미하는 것#

이미 Lingo.dev를 사용 중이라면 - CLI, CI/CD, MCP 도구는 이전과 똑같이 계속 작동합니다. v1.0에 엔진 설정이 추가됩니다. 모델 선택, 폴백 체인, 브랜드 보이스, 용어집, 품질 점수까지. 모두 로캘별로, 모두 대시보드에서, 마이그레이션 없이 가능합니다.

Lingo.dev가 처음이라면 - 무료 개발자 계정을 만들고 사전 구성된 로컬라이제이션 엔진으로 시작하세요. CLI로 4분 만에 첫 번역 빌드를 만들거나, API로 통합할 수 있습니다.

다음 릴리스부터는 모든 로캘에 일관된 용어로 배포할 수 있습니다. 첫 주에 만든 용어집이 모든 언어, 모든 빌드에서 모든 브랜드 용어를 일관되게 적용합니다. 설정 비용은 번역마다 반복해서 드는 것이 아니라 초기에 한 번 집중됩니다. 개발자가 문단 하나를 바꾸면 CI 파이프라인은 그 문단만 다시 번역합니다. 같은 엔진, 같은 용어집, 같은 품질 기준으로요. 번역은 더 이상 핸드오프가 아닙니다. 이제 빌드 단계의 일부가 됩니다.

Lingo.dev v1.0은 로컬라이제이션이 인프라처럼 동작해야 하는 엔지니어링 팀, 로컬라이제이션 매니저, 제품 리드를 위해 설계되었습니다. 수동 검토 라운드로 사람 번역가를 조율하는 방식을 선호하는 팀이라면, 전통적인 로컬라이제이션 플랫폼이 더 잘 맞을 수 있습니다.

시작하려면 무료 개발자 계정을 만드세요. 또는 데모를 예약하세요.

RAL이 로컬라이제이션에 하는 일은 RAG가 생성에 하는 일과 같습니다. Lingo.dev v1.0은 그걸 실행하는 곳입니다.

다음 단계#