로컬라이제이션 엔진 제안은 플랫폼이 자체 AI 평가자의 판단을 바탕으로 제시하는 로컬라이제이션 엔진의 구체적인 수정안입니다. 용어집 항목, 지침, 또는 브랜드 보이스 변경이 여기에 해당합니다. 번역의 검토 결과가 낮게 나오면 플랫폼은 그 이유와 함께 로컬라이제이션 엔진의 glossary, instructions, 또는 브랜드 보이스에 대한 구체적인 수정안을 제안합니다. 적용을 누르면 해당 수정이 로컬라이제이션 엔진에 반영되고, 다음 번역부터는 수정 내용이 적용된 상태로 실행됩니다. 해제를 누르면 제안이 삭제됩니다.
로컬라이제이션 엔진 Reviews 탭의 auto-suggestions 토글을 켜 두면 백그라운드에서 분석이 실행됩니다. 낮은 점수가 나온 실행이 있으면 Suggestions 탭에 제안이 자동으로 쌓이고, 알림도 함께 전달됩니다.
제안은 Localization Engine Suggestions API를 통해 코드에서도 다룰 수 있습니다. 자유 형식 피드백("독일어 문구가 너무 딱딱하게 들립니다", "제품명은 번역하지 마세요")도 같은 방식으로 전달할 수 있으며, 동일한 형태의 구조화된 제안을 반환합니다. 목록 조회, 적용, 해제 엔드포인트도 함께 제공됩니다.
프롬프트 캐싱: 반복 번역을 더 빠르고 저렴하게#
모든 번역 프롬프트의 고정된 부분, 즉 시스템 프롬프트, 로컬라이제이션 엔진의 지침, 브랜드 보이스는 동일한 로컬라이제이션 엔진과 로캘에 대한 요청 사이에서 바뀌지 않습니다. 이제 이 요소들은 LLM 제공업체의 프롬프트 캐시를 캐시 토큰으로 재사용하며, 일반 입력 토큰 요금의 일부만 과금됩니다. 이 할인은 각 호출의 요청별 비용에도 그대로 반영됩니다. 요청별 용어집과 입력 텍스트는 여전히 매번 새로 전송됩니다. 캐시 읽기와 쓰기는 각 번역의 사용량 세부 내역에서 별도 필드로 표시되며, 토큰 사용량 차트에서도 각각 별도 항목으로 나타납니다.
함께 출시된 기능#
- 콘텐츠 길이 제한 적용 – 번역이 열 너비 예산에 맞도록 다시 작성하는 새로운 선택형 pipeline 단계입니다. 고정 상한, 원문의 너비, 또는 그 주변의 허용 범위를 기준으로 번역 문구가 알림, 버튼, 또는 좁은 레이아웃을 넘치지 않도록 합니다.
- 로컬라이제이션 요청의
context필드 – LLM이 입력과 함께 읽는 선택형 페이로드 수준 힌트(제품 표면, 대상 사용자, 목적)입니다. 로컬라이제이션 엔진 구성에 포함되지 않는 일회성 안내를 위한 키별hints필드를 보완합니다. - 알림 환경설정이 알림 유형별로 인앱 토글과 이메일 토글로 각각 분리되었습니다.
