번역 설정

문서 기준: AIMT PRO 1.16 계열
최종 편집 일시: 2026-07-03

뭘 하는 곳인가요?

번역 설정은 AIMT가 어떤 번역 엔진과 모델을 사용하고, 한 번에 어느 정도의 문장을 보내며, 결과를 어떤 형식으로 받을지 정하는 화면입니다.

이 화면의 설정은 번역 품질, 속도, 비용, 오류 발생 빈도에 직접 영향을 줍니다. 처음에는 권장값으로 시작하고, 시험 번역 결과를 보면서 필요한 항목만 조절하는 방식이 가장 안전합니다.

중요

AIMT는 선택한 엔진과 모델에서 사용할 수 있는 설정을 중심으로 화면에 표시합니다. 따라서 보이지 않는 항목은 현재 선택한 모델에서 직접 조절할 필요가 없는 항목으로 이해하면 됩니다.

처음 열었을 때 먼저 볼 것

  1. 사용할 번역 엔진과 모델이 맞는지 확인합니다.
  2. API 키가 필요한 엔진이라면 키가 등록되어 있는지 확인합니다.
  3. 권장값 적용으로 기본값을 맞춘 뒤, 작은 범위로 시험 번역합니다.
  4. 결과가 잘리면 Max Output Tokens와 Chunk Size를 확인합니다.
  5. 요청 제한 오류가 나오면 Rate Limit per Minute, Cooldown Time, Max Requests를 조절합니다.
  6. 문맥 판단이 부족하면 현재 모델에 표시되는 추론 관련 옵션을 낮은 단계부터 올려 봅니다.

화면 구성

번역 설정 화면은 크게 엔진/모델 선택, 요청 크기와 속도, 생성 파라미터, 출력 형식, 추론/캐시 옵션, 저장과 실행 버튼으로 나뉩니다.

  • 위쪽 영역에서는 번역 엔진, 모델, API 키, 권장값을 확인합니다.
  • 가운데 영역에서는 요청 크기, 속도 제한, 오류 허용 범위, 생성 파라미터를 조절합니다.
  • 아래쪽 영역에서는 추론, 캐시, 제공자별 부가 옵션과 실행 버튼을 확인합니다.

버튼과 저장 방식

권장값 적용

현재 선택한 엔진과 모델에 맞는 기본값을 불러옵니다. 설정을 많이 바꾼 뒤 결과가 불안정해졌다면 먼저 권장값으로 되돌리고 다시 시험 번역하세요.

API 키

API 키가 필요한 번역 엔진을 사용할 때 키를 등록하거나 확인합니다. 키를 새로 만든 뒤에는 API KEY 설정 문서도 함께 확인하세요.

적용, 저장, 시작, 취소

  • 적용: 현재 화면의 설정을 이번 작업에 반영합니다.
  • 저장: 다음에 다시 열었을 때도 같은 설정을 사용하도록 저장합니다.
  • 시작: 현재 설정으로 번역을 시작합니다.
  • 취소: 설정 변경이나 번역 진행을 중단합니다.
권장

큰 작업을 시작하기 전에는 설정을 저장한 뒤 일부 파일이나 짧은 구간으로 시험 번역을 먼저 진행하세요.

문제가 생겼을 때 어느 설정을 바꿨는지 추적하기 쉽습니다. 추적이 어렵다면 %localappdata%/AIMT/logs 의 .log 파일들을 지참하여 문의해주세요.

항목을 어떻게 이해하면 되나요?

엔진과 모델

엔진은 번역을 처리할 제공자나 방식을 뜻하고, 모델은 그 엔진 안에서 실제로 번역을 수행하는 AI 또는 번역 서비스를 뜻합니다. 모델을 바꾸면 아래에 표시되는 옵션도 함께 달라질 수 있습니다.

  • 빠른 확인이 목적이면 비용과 속도가 가벼운 모델로 시작합니다.
  • 문맥 해석, 말투 유지, 긴 문장 처리 품질이 중요하면 더 강한 모델을 선택합니다.
  • 로컬 서버나 OpenAI 호환 엔진은 엔드포인트와 모델명이 정확해야 합니다.

요청 크기와 출력 길이

이 그룹은 AIMT가 번역할 문장을 몇 개씩 묶어 보내고, 모델이 얼마나 긴 답변을 돌려줄 수 있는지 정합니다.

Chunk Size

한 번의 요청에 포함할 번역 단위의 크기입니다. 크게 잡으면 요청 횟수는 줄지만, 한 번에 실패했을 때 다시 처리해야 하는 양도 커집니다.

  • 처음 쓰는 게임 형식이나 모델은 작은 값으로 시험합니다.
  • 번역이 자주 잘리거나 누락되면 값을 줄입니다.
  • 속도가 너무 느리고 결과가 안정적이면 조금씩 늘려 봅니다.

Chunk Division Count

큰 묶음을 여러 부분으로 나누어 처리하는 정도입니다. 긴 텍스트를 안정적으로 처리하고 싶을 때 사용합니다.

  • 긴 이벤트, 긴 대사, 설명문이 많은 게임에서 유용합니다.
  • 나누는 수가 많아지면 요청 관리가 안정적일 수 있지만 전체 처리 시간은 늘 수 있습니다.

Max Output Tokens

모델이 한 번에 출력할 수 있는 최대 길이입니다. 번역 결과가 중간에서 끊기거나 JSON 결과가 닫히지 않는다면 먼저 확인할 항목입니다.

  • 결과가 잘리면 값을 늘리거나 Chunk Size를 줄입니다.
  • 값을 크게 잡으면 비용과 처리 시간이 늘 수 있습니다.
  • 모델마다 허용 가능한 최대 출력 길이가 다릅니다.

요청 속도와 중단 기준

이 그룹은 API 제한에 걸리지 않도록 요청 속도를 조절하고, 오류가 반복될 때 작업을 어디까지 계속할지 정합니다.

Rate Limit per Minute

1분 동안 보낼 요청 수의 기준입니다. 제공자에서 속도 제한 오류가 나오면 이 값을 낮춰야 합니다.

Cooldown Time

요청 사이에 기다리는 시간입니다. 짧게 잡으면 빠르지만 제한에 걸리기 쉽고, 길게 잡으면 느리지만 안정적입니다.

Max Requests

동시에 진행하거나 연속 처리할 요청 수의 기준입니다. 대량 번역에서 속도를 높이고 싶을 때 조절하지만, 제한 오류가 늘면 낮추는 편이 좋습니다.

Max Errors/Min

1분 동안 허용할 오류 수입니다. 짧은 시간에 오류가 몰리면 일시적인 제한이나 네트워크 문제가 있을 수 있으므로 작업을 멈추고 확인하도록 돕는 기준입니다.

Max Consecutive Errors

연속 오류가 몇 번 발생하면 작업을 중단할지 정합니다. API 키, 모델명, 네트워크, 요청 제한 문제가 있을 때 무한 반복을 막는 역할을 합니다.

문장 생성 성향

생성 파라미터는 모델이 문장을 고르는 방식을 조절합니다. AIMT는 현재 모델에서 조절 가능한 항목을 화면에 표시하므로, 보이는 항목만 필요한 만큼 바꾸면 됩니다.

Temperature

값이 낮을수록 안정적이고 일관된 번역에 가까워지고, 값이 높을수록 표현이 다양해질 수 있습니다. 사용설명서 기준으로는 대사 번역도 먼저 낮은 값에서 시작하는 것을 권장합니다.

Top K, Top P, Min P, Typical P

모델이 후보 단어를 고르는 범위를 조절합니다. 기본값으로도 문제가 없다면 건드리지 않는 편이 좋습니다.

  • 문장이 지나치게 흔들리면 후보 범위를 좁히는 방향으로 조절합니다.
  • 표현이 너무 단조롭다면 조금 넓혀 시험합니다.
  • 여러 값을 동시에 크게 바꾸면 원인을 찾기 어려우므로 하나씩 조절합니다.

Frequency Penalty, Presence Penalty, Repeat Penalty

같은 표현이 반복되는 정도를 조절합니다. 반복 번역, 같은 단어 남발, 대사 말투가 어색하게 되풀이될 때 확인합니다.

Timeout

요청 하나를 얼마나 오래 기다릴지 정합니다. 긴 문장, 강한 추론, 느린 로컬 서버를 사용할 때는 너무 짧게 잡지 않는 것이 좋습니다.

Verbosity

지원 모델에서 답변의 자세한 정도를 조절합니다. 번역 작업에서는 설명이 길어지는 것보다 번역 결과가 정확히 돌아오는 것이 중요하므로 기본값으로 먼저 확인하세요.

출력 형식

Response Format

번역 결과를 어떤 형식으로 받을지 정합니다. 일반 텍스트, JSON 형식, 구조화 출력처럼 모델이 지원하는 방식이 표시될 수 있습니다.

  • 일반 텍스트는 확인하기 쉽지만 자동 처리에는 불리할 수 있습니다.
  • JSON 형식은 결과를 항목별로 다시 읽어들이기 좋습니다.
  • 구조화 출력은 지원 모델에서 정해진 구조를 더 안정적으로 따르게 할 때 사용합니다.

번역 결과가 깨지거나 일부 항목을 읽어오지 못한다면 Response Format, Max Output Tokens, Chunk Size를 함께 확인하세요.

추론 제어

추론 제어는 모델이 답을 만들기 전에 문맥을 얼마나 깊게 검토할지 정하는 항목입니다. AIMT는 현재 선택한 모델에서 의미 있는 추론 옵션을 표시하므로, 화면에 보이는 항목을 기준으로 조절하면 됩니다.

권장

추론 강도를 높이면 어려운 문맥에서는 도움이 될 수 있지만, 모든 번역에서 무조건 품질이 좋아지는 것은 아닙니다. 속도와 비용이 늘 수 있으므로 기본값으로 시험한 뒤 필요한 경우에만 올리세요.

Use Extended Thinking

Claude 계열처럼 확장 추론을 지원하는 모델에서 표시될 수 있습니다. 긴 문맥, 복잡한 말장난, 인물 관계를 고려해야 하는 문장에 도움이 될 수 있습니다.

Output Effort

지원 모델에서 추론 또는 답변 작성에 들이는 노력을 단계로 조절합니다. 낮은 값은 빠르고 가볍고, 높은 값은 더 오래 검토하지만 비용과 시간이 늘 수 있습니다.

Thinking Budget

지원 모델에서 추론에 사용할 예산을 숫자로 조절합니다. 너무 크게 잡으면 처리 시간이 길어질 수 있으므로 기본값에서 시작해 필요한 경우에만 조금씩 조절하세요.

Thinking Level

Gemini 계열처럼 추론 강도를 단계로 고르는 모델에서 표시될 수 있습니다. 일반 번역은 기본값으로 충분한 경우가 많고, 문맥 해석이 부족할 때만 높여 봅니다.

Reasoning Effort

OpenAI, xAI, OpenRouter 경유 모델 등에서 표시될 수 있는 추론 강도 항목입니다. 낮은 값은 빠른 번역에, 높은 값은 복잡한 문맥 검토에 적합합니다.

Service Tier

지원 제공자에서 요청 처리 우선순위나 비용 단계를 선택하는 항목입니다. 빠른 처리가 필요할 때만 조정하고, 일반 작업은 기본값으로 시작하는 것을 권장합니다.

캐시와 대량 처리

캐시와 대량 처리 옵션은 반복되는 긴 지시문이나 많은 요청을 다룰 때 효과가 큽니다. 짧은 시험 번역에서는 체감이 작을 수 있습니다.

Gemini Request Mode

Gemini 요청 방식을 선택합니다. Realtime은 바로 결과를 받아 확인하는 방식이고, Batch API는 많은 요청을 모아서 처리하는 방식입니다.

  • 설정 확인과 시험 번역은 Realtime이 적합합니다.
  • 대량 번역은 Batch API가 비용과 처리 방식 면에서 유리할 수 있습니다.
  • Batch 작업은 즉시 끝나지 않을 수 있으므로 결과 확인 시간이 필요합니다.

Gemini-Cache

Gemini에서 반복되는 긴 프롬프트나 참고 문맥을 재사용할 때 비용과 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 짧은 요청이나 매번 내용이 달라지는 요청에서는 효과가 작을 수 있습니다.

Claude-Cache

Claude에서 반복되는 시스템 지시문, 용어집, 긴 참고 문맥을 재사용할 때 활용합니다. 캐시 효과는 요청 구조와 입력 길이에 따라 달라질 수 있습니다.

기타 옵션

Use TOON-Format

번역 요청을 더 압축된 구조로 보내기 위한 옵션입니다. 토큰 사용량을 줄이고 싶을 때 확인하지만, 결과가 달라질 수 있으므로 시험 번역으로 먼저 확인하세요.

Control Extractor

제어 문자, 태그, 특수 표기처럼 번역 과정에서 보존해야 하는 요소를 처리하는 옵션입니다. 결과에서 제어문이 깨지거나 사라질 때 확인합니다.

Vertex 리전

Vertex AI를 사용할 때 요청을 보낼 지역을 선택합니다. 계정, 프로젝트, 모델 제공 지역에 맞게 선택해야 합니다.

웹 번역기 언어 방향

웹 번역기를 사용할 때 원문 언어와 번역할 언어 방향을 정합니다. 원문 언어를 잘못 고르면 번역 품질이 크게 떨어질 수 있습니다.

상황별 조정 기준

상황 먼저 확인할 항목 권장 조치
번역 결과가 중간에서 끊김 Max Output Tokens, Chunk Size, Response Format 출력 길이를 늘리거나 요청 묶음을 줄입니다.
요청 제한 또는 과부하 오류가 자주 발생 Rate Limit per Minute, Cooldown Time, Max Requests 요청 속도를 낮추고 대기 시간을 늘립니다.
문맥 이해가 부족함 Reasoning Effort, Thinking Level, Output Effort 현재 모델에 표시되는 추론 옵션을 한 단계씩 올려 시험합니다.
표현이 너무 흔들림 Temperature, Top P, penalty 계열 생성 범위를 낮추고 한 번에 하나의 항목만 조절합니다.
대량 작업 시간이 너무 김 Gemini Request Mode, 캐시 옵션, Chunk Size 시험 번역 후 대량 작업에 적합한 요청 방식과 캐시를 검토합니다.

제공자별로 무엇이 달라지나요?

제공자별 옵션은 “지원하지 않는 것을 잘못 켜지 않기 위한 목록”이 아니라, 화면에 보이는 항목을 어떤 기준으로 해석할지를 돕기 위한 참고입니다.

  • OpenAI: 추론 모델에서는 Reasoning Effort, 구조화 출력, 출력 길이 설정을 함께 봅니다. 최신 모델별 지원 항목은 공식 문서를 확인하세요.
  • Claude: 확장 추론, effort, cache 관련 항목이 모델별로 다르게 보일 수 있습니다. 긴 문맥 번역에서는 추론과 캐시를 함께 검토합니다.
  • Gemini: Thinking Budget, Thinking Level, Gemini Request Mode, Gemini-Cache가 작업 규모에 영향을 줍니다.
  • OpenRouter: 선택한 모델과 라우팅된 제공자에 따라 reasoning, cache, 출력 형식 지원이 달라질 수 있습니다. AIMT 화면에 보이는 항목을 기준으로 조절하세요.
  • xAI: reasoning 모델에서는 추론 강도와 출력 길이를 중심으로 확인합니다. 모델별 제한은 공식 문서를 참고합니다.
  • DeepSeek: OpenAI 호환 방식으로 사용할 때 모델명, 엔드포인트, 요청 한도를 함께 확인합니다.
  • DeepL, Google Translation, Papago: AI 생성 파라미터보다 언어 방향, 인증, 사용량 제한이 더 중요합니다.
  • 로컬 서버: 모델 파일, 서버 주소, 컨텍스트 길이, 처리 속도가 결과에 직접 영향을 줍니다.

번역 시작 직전에 달라지는 점

번역을 시작하기 직전에는 현재 프로젝트, 선택한 파일, 번역 엔진, 모델 상태에 따라 일부 항목이 잠기거나 표시가 달라질 수 있습니다. 이는 현재 작업에서 의미 있는 설정만 확인하도록 하기 위한 동작입니다.

  • 번역 중에는 안전을 위해 일부 설정을 바꾸지 못할 수 있습니다.
  • 모델을 바꾸면 이전 모델에서만 보이던 항목이 사라질 수 있습니다.
  • 권장값을 다시 적용하면 사용자가 직접 조절한 값이 바뀔 수 있습니다.

자주 헷갈리는 점

설정이 화면에 없어요.

현재 선택한 엔진이나 모델에서 직접 조절할 필요가 없는 항목일 가능성이 큽니다. 모델을 바꾸면 표시되는 항목도 달라질 수 있습니다.

추론 옵션은 높을수록 좋은가요?

항상 그렇지는 않습니다. 복잡한 문맥에는 도움이 될 수 있지만, 일반 번역에서는 비용과 시간이 늘어나는 것에 비해 차이가 작을 수 있습니다.

오히려 불필요한 검열이 발생할 가능성이 높아지기도 합니다.

캐시는 항상 켜야 하나요?

반복되는 긴 프롬프트, 용어집, 참고 문맥이 있을 때 유용합니다. 짧은 요청이나 매번 내용이 다른 요청에서는 효과가 작을 수 있습니다.

사용자 개인이 직접 커스텀한 프롬프트는 대체로 그 분량이 긴 경우가 많고, 단어사전이나 DB사전까지 포함된다면 효과가 아주 큽니다.

비용절감을 위하여 유료 API 사용자라면 반필수적으로 켜두는 편이 좋습니다.

권장값을 적용하면 기존 설정이 사라지나요?

현재 화면의 주요 값이 권장값으로 바뀔 수 있습니다. 직접 맞춘 값이 있다면 적용 전에 어떤 값을 바꿨는지 확인하세요.

제공자별 참고 링크

주의/중요/권장

주의: 큰 작업을 바로 시작하지 말고, 먼저 작은 범위로 번역과 적용 결과를 확인하세요.

중요: 모델을 바꾸면 표시되는 설정과 권장값이 달라질 수 있습니다. 모델 변경 후에는 권장값을 다시 확인하세요.

권장: 문제가 생겼을 때는 한 번에 여러 값을 바꾸지 말고, 요청 크기, 출력 길이, 속도 제한, 추론 강도 순서로 하나씩 점검하세요.