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createdAt: 2025-12-18
updatedAt: 2025-11-06
title: Lokalise에 대한 L10n 플랫폼 대안
description: 귀하의 필요에 맞는 Lokalise 대안 L10n 플랫폼을 찾아보세요
keywords:
  - L10n
  - TMS
  - Lokalise
slugs:
  - blog
  - l10n-platform-alternative
  - lokalise
history:
  - version: 7.5.0
    date: 2025-12-18
    changes: Initial version
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# Lokalise에 대한 L10N 오픈 소스 대안 (TMS)

## 목차

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# 번역 관리 시스템 (TMS)

번역 관리 시스템(TMS)은 번역 및 현지화(L10n) 프로세스를 자동화하고 간소화하도록 설계된 소프트웨어 플랫폼입니다. 전통적으로 TMS는 콘텐츠를 업로드하고 정리하며 인간 번역가에게 할당하는 중앙 허브 역할을 합니다. 워크플로우를 관리하고, 번역 메모리(같은 문장을 다시 번역하는 일을 방지하기 위해)를 저장하며, 번역된 파일을 개발자나 콘텐츠 관리자에게 다시 전달하는 작업을 처리합니다.

본질적으로 TMS는 기술적인 코드(문자열이 존재하는 곳)와 문화적 이해를 가진 인간 언어 전문가들 사이를 잇는 다리 역할을 해왔습니다.

# Lokalise

Lokalise는 현대 TMS 환경에서 중요한 플레이어입니다. 2017년에 설립되어 개발자 경험(DX)과 디자인 통합에 강하게 집중하면서 시장을 교란하기 위해 등장했습니다. 기존의 구형 경쟁사들과 달리, Lokalise는 매끄러운 UI, 강력한 API, 그리고 Figma 및 GitHub과 같은 도구들과의 통합을 우선시하여 파일을 주고받는 마찰을 줄였습니다.

그들의 성공은 "developer-friendly" TMS가 되는 데 기초했으며, 문자열의 추출과 삽입을 자동화하여 엔지니어의 시간을 확보해 주었습니다. 수동 스프레드시트 이메일을 없애고자 하는 빠르게 움직이는 기술 팀들에게 _continuous localization_ 문제를 효과적으로 해결했습니다.

# Intlayer

Intlayer는 주로 i18n 솔루션으로 알려져 있지만, headless CMS도 통합합니다. 문자열을 외부에서 동기화하는 도구로 주로 동작하는 Lokalise와 달리, Intlayer는 코드에 더 가깝게 존재합니다. 번들링 레이어에서 원격 콘텐츠 전달(remote content delivery)까지 전체 스택을 제어하여 보다 매끄럽고 효율적인 콘텐츠 흐름을 만듭니다.

## AI 이후에 패러다임이 왜 바뀌었는가?

Lokalise는 로컬라이제이션의 "DevOps" 측면, 문자열을 자동으로 이동시키는 부분, 을 완성시켰습니다. 그러나 Large Language Models (LLMs)의 등장은 로컬라이제이션의 패러다임을 근본적으로 바꿔 놓았습니다. 병목은 더 이상 *문자열을 이동하는 것*이 아니라, *문자열을 생성하는 것*입니다.

LLMs의 등장으로 번역 비용은 급격히 하락했고 처리 속도는 기하급수적으로 증가했습니다. localization team의 역할은 이제 "managing translators"에서 "managing context and review"로 이동하고 있습니다.

Lokalise가 AI 기능을 추가하긴 했지만, 근본적으로는 사람 중심의 워크플로우를 관리하고 좌석 수나 키 수로 과금하도록 설계된 플랫폼으로 남아 있습니다. AI-first 세계에서 진정한 가치는 작업을 인간 에이전시에 얼마나 쉽게 할당하느냐가 아니라, AI 모델을 얼마나 잘 오케스트레이션하여 컨텍스트 인식(context-aware) 콘텐츠를 생성하느냐에 달려 있습니다.

오늘날 가장 효율적인 워크플로우는 먼저 AI를 사용해 페이지를 글로벌하게 번역하고 배치하는 것입니다. 그다음 단계에서는 제품이 이미 수익을 창출하기 시작하면 특정 고트래픽 콘텐츠를 human copywriters(인간 카피라이터)가 최적화하여 전환율을 높입니다.

## Intlayer가 Lokalise의 좋은 대안인 이유는 무엇인가요?

Intlayer는 AI 시대에 태어난 솔루션입니다. 원시적인 번역은 상품화될 수 있지만, *컨텍스트*가 핵심이라는 원칙으로 설계되었습니다.

Lokalise는 종종 높은 요금제 구조로 비판받으며, 스타트업이 성장함에 따라 비용이 감당할 수 없게 될 수 있습니다. Intlayer는 다른 접근 방식을 취합니다:

1.  **비용 효율성:** 성장에 불이익을 주는 "per key" 또는 "per seat" 요금 모델에 묶이지 않습니다. Intlayer에서는 자체 추론 비용(BYO Key)을 지불하므로, 비용이 플랫폼의 마진이 아니라 실제 사용량에 따라 직접 확장됩니다.
2.  **워크플로 통합:** Lokalise는 파일 동기화(자동화된 경우에도)를 필요로 하는 반면, Intlayer는 컴포넌트 파일(React, Next.js 등) 내에서 선언형 콘텐츠(Declarative Content) 정의를 허용합니다. 이렇게 하면 문맥이 UI 바로 옆에 유지되어 오류를 줄일 수 있습니다.
3.  **시각적 관리:** Intlayer는 실행 중인 애플리케이션과 직접 상호작용하는 시각적 에디터를 제공하여 편집이 전체 시각적 문맥에서 이루어지도록 보장합니다, 전통적인 TMS의 파일 목록에서는 흔히 단절되는 부분입니다.

# 나란히 비교

| 기능          | Lokalise (Modern TMS)             | Intlayer (AI-Native)                   |
| :------------ | :-------------------------------- | :------------------------------------- |
| **핵심 철학** | 자동화 및 디자인 단계 L10n.       | 콘텐츠 로직 및 AI 생성 관리.           |
| **가격 모델** | 좌석 기반 / MAU / 키 수(고비용).  | 자체 추론 비용 지불(BYO Key).          |
| **통합**      | API 기반 동기화 / Figma 플러그인. | 심층 코드 통합(선언적).                |
| **업데이트**  | 동기화 지연 / PR 생성 필요.       | 코드베이스나 라이브 앱과 즉시 동기화.  |
| **파일 형식** | 무관(모바일, 웹, 문서).           | 모던 웹(JSON, JS, TS).                 |
| **테스트**    | 검토 워크플로우.                  | CI / CLI / A/B 테스트.                 |
| **호스팅**    | SaaS(클로즈드 소스).              | 오픈 소스 및 자체 호스팅 가능(Docker). |

Intlayer는 콘텐츠를 깊게 통합할 수 있는 완전한 올인원 i18n 솔루션을 제공합니다. 원격 콘텐츠를 코드베이스나 라이브 애플리케이션과 직접 동기화할 수 있습니다. 비교하자면, Lokalise는 일반적으로 리포지토리의 콘텐츠를 업데이트하기 위해 Pull Request를 생성하는 방식에 의존하므로 "콘텐츠 상태"와 "애플리케이션 상태"가 분리된 상태를 유지합니다.

또한 Intlayer는 Feature Flag나 A/B testing 도구로 활용되어 서로 다른 콘텐츠 변형을 동적으로 테스트할 수 있게 합니다. Lokalise가 단어(문구)를 정확히 맞추는 데 중점을 둔다면, Intlayer는 동적 데이터 서빙을 통해 *사용자 경험*을 올바르게 만드는 데 중점을 둡니다.

Lokalise는 모바일 앱(iOS/Android)과 디자인 중심 워크플로에 매우 적합합니다. 그러나 Next.js나 React와 같은 프레임워크를 사용하는 최신 웹 애플리케이션의 경우, Intlayer는 `.js`, `.ts` 및 JSON 사전을 네이티브로 처리하여 콘텐츠에 대한 완전한 TypeScript 지원을 제공하므로 개발자 경험(DX)이 우수하며 번역 키가 누락된 상태로 배포되는 일이 없도록 보장합니다.

마지막으로 데이터 주권과 통제권을 우선시하는 사용자에게 Intlayer는 오픈소스이며 자체 호스팅이 가능합니다. Docker 파일이 리포지토리에 직접 제공되어 로컬라이제이션 인프라를 완전히 소유할 수 있는데, 이는 Lokalise의 폐쇄형 SaaS 모델과 뚜렷한 대조를 이룹니다.
