ChatGPT로 대용량 CSV 파일을 번역할 수 있을까? 행 수를 직접 세어 봤습니다

사람들은 AI 챗봇에 스프레드시트 전체를 번역해 달라고 요청합니다. 독일어 스토어를 열기 전의 Shopify 내보내기 파일, 공급업체 카탈로그, 고객센터 문서 시트 같은 것들입니다. 어디까지는 되고 어디서 멈추는지 알고 싶어서, 2026년 10월 20일에 모델 하나에 긴 CSV 하나를 주고 돌아온 모든 셀을 확인했습니다.

테스트 방법

파일은 400행, 20열로 만든 가상의 Shopify 상품 내보내기였습니다. 번역이 필요한 열은 Title, Body (HTML), Image Alt Text, SEO Title, SEO Description 다섯 개였습니다. Handle, Variant SKU, 가격, 이미지 링크를 포함한 나머지 열 열다섯 개는 원래 그대로 유지되어야 했습니다. 대부분의 행은 제목이 비어 있는 변형 상품 행이었는데, Shopify 내보내기가 원래 그런 형태이며 모델이 빠뜨리기 쉬운 바로 그런 행입니다.

사람이 쓰듯 두 문장짜리 지시문과 함께 API로 GPT-6.1 Sol에 붙여 넣었고, 같은 파일을 NoCutoff의 CSV·Excel 번역기에도 넣어 돌렸습니다.

결과

챗 모델은 정확했습니다. 비어 있는 변형 상품 행도, 모든 handle과 태그도 그대로 유지했습니다. 저희 도구는 모델이 상품명이라고 판단한 10개 셀을 그대로 두었는데, "Field Merino Beanie" 같은 이름은 독일어에서도 그렇게 두는 것이 타당한 판단입니다.

어디서 멈추는가

답변에는 출력 토큰 45,326개, 행당 약 113개가 필요했습니다. 번역된 파일 전체가 답변 안에 돌아와야 하고 손대지 않은 열도 포함되기 때문에, 답변은 파일이 커지는 만큼 길어집니다. 이 속도라면 다음과 같습니다.

• 400행: 약 45,000토큰. 들어갑니다.
• 560행: 약 64,000토큰, 저희가 설정한 한도입니다.
• 2,000행: 약 225,000토큰. 한 번의 답변에는 들어가지 않습니다.

이는 두 번째 측정이 아니라 계산한 값입니다. 긴 작업 네 가지를 다룬 이전 연구에서는 2,000개 메시지짜리 대화 번역이 같은 한도에 걸렸을 때, 세 모델 중 두 모델이 아무 말 없이 메시지 중간에 끊겼습니다. 채팅 앱은 대개 API보다 답변 한도를 더 낮게 잡습니다.

파일을 나누면 좋은 이유

번역 도구는 AI 모델이 파일 전체를 직접 쓰게 할 필요가 없습니다. CSV를 셀 단위로 읽어 들인 뒤, 선택한 열의 텍스트만 작은 단위로 나누어 보내고, 돌아온 결과를 검사해서, 번역문을 원본 사본에 채워 넣으면 됩니다. 핸들과 가격은 파일 밖으로 나가지 않으니 바뀔 수가 없고, 응답이 너무 길어서 한계에 부딪힐 일도 없습니다. NoCutoff 도구는 번역 전에 HTML 태그를 마커로 바꿔 두었다가 각 마커가 빠짐없이 돌아왔는지 확인하며, 플레이스홀더나 브랜드명이 그대로 유지되지 않은 셀은 목록으로 알려 드립니다.

번역된 CSV를 직접 확인하는 방법

1. 행 수를 원본과 비교하고, 마지막 행의 ID 또는 핸들도 확인하세요.
2. 두 파일을 나란히 열고 ID, SKU, 가격 열이 완전히 같은지 확인하세요.
3. HTML 열에서 <li> 같은 태그를 몇 가지 검색해 개수를 비교하세요.
4. 실제 스토어에 적용하기 전에 테스트 스토어나 시트 사본에 먼저 가져와 보세요.

대신 이렇게 해보세요

수백 행 정도라면 이번 테스트에서 보듯 성능이 좋은 AI 챗봇으로도 가능합니다. 다만 결과는 꼭 확인하세요. 전체 카탈로그라면 CSV·Excel 번역에서 첫 행들은 무료로 번역해 보고, 전체 파일은 1회 결제 $5로 번역할 수 있습니다. 앱 문자열 파일은 현지화 파일 번역에서 JSON, PO, strings 파일을 같은 방식으로 처리해 드립니다.