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Messages모델 기능

다국어 지원

Claude는 여러 언어에 걸친 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 영어 대비 강력한 교차 언어 성능을 유지합니다.

개요

Claude는 강력한 다국어 역량을 보여주며, 특히 여러 언어에 걸친 zero-shot(제로샷) 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 모델은 널리 사용되는 언어와 자원이 적은 언어 모두에서 일관된 상대적 성능을 유지하므로, 다국어 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 선택입니다.

Claude는 다음 표에서 벤치마크된 언어 외에도 많은 언어를 처리할 수 있습니다. 특정 사용 사례와 관련된 모든 언어로 테스트해 보세요.

성능 데이터

다음 표는 여러 언어에 걸친 Claude 모델의 zero-shot chain-of-thought(사고 연쇄) 평가 점수를 영어 성능(100%) 대비 백분율로 나타낸 것입니다:

언어Claude Sonnet 4.51Claude Haiku 4.51
영어 (기준, 100%로 고정)100%100%
스페인어98.2%96.4%
포르투갈어 (브라질)97.8%96.1%
이탈리아어97.9%96.0%
프랑스어97.5%95.7%
인도네시아어97.3%94.2%
독일어97.0%94.3%
아랍어97.2%92.5%
중국어 (간체)96.9%94.2%
한국어96.7%93.3%
일본어96.8%93.5%
힌디어96.7%92.4%
벵골어95.4%90.4%
스와힐리어91.1%78.3%
요루바어79.7%52.7%

1 extended thinking(확장 사고) 사용 시.


응답 언어 설정

Claude는 대화에서 응답 언어를 추론하지만, 프로덕션 애플리케이션에서는 대상 언어를 명시적으로 지정해야 합니다. 이를 지정하기에 가장 신뢰할 수 있는 위치는 "system prompt"(시스템 프롬프트)이며, 이렇게 하면 대화의 모든 턴에 걸쳐 지시가 안정적으로 유지됩니다.

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

애플리케이션에서 사용자가 런타임에 언어를 선택할 수 있도록 하는 경우, Claude가 사용자의 메시지에서 언어를 추론하도록 의존하기보다는 해당 선택을 시스템 프롬프트에 삽입하세요. 두 개의 특정 언어 간에 번역하려면 두 언어를 모두 명시하세요: Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.


모범 사례

다국어 콘텐츠로 작업할 때:

  1. 명확한 언어 컨텍스트 제공: Claude가 대상 언어를 자동으로 감지할 수 있지만, 원하는 입력 및 출력 언어를 명시적으로 지정하면 신뢰성이 향상됩니다. 유창성을 높이려면 Claude에게 "원어민인 것처럼 관용적인 표현"을 사용하도록 프롬프트할 수 있습니다.
  2. 고유 문자 사용: 최적의 결과를 위해 음역(transliteration) 대신 해당 언어의 고유 문자로 텍스트를 제출하세요.
  3. 문화적 맥락 고려: 효과적인 의사소통에는 단순한 번역을 넘어 문화적, 지역적 인식이 필요한 경우가 많습니다.

또한 출력 품질을 더욱 향상시키려면 프롬프트 엔지니어링 개요의 일반 지침을 따르세요.


언어 지원 고려 사항

  • Claude는 표준 Unicode 문자를 사용하는 대부분의 세계 언어로 입력을 처리하고 출력을 생성합니다.
  • 성능은 언어에 따라 다르며, 널리 사용되는 언어에서 특히 강력한 역량을 보입니다.
  • 디지털 자원이 적은 언어에서도 Claude는 의미 있는 역량을 유지합니다.

다음 단계

일반적인 프롬프팅 기법을 적용하여 다국어 출력 품질을 향상시키세요.

언어가 제한된 시스템 프롬프트를 사용하여 현지화된 지원 챗봇을 구축하세요.

모델 등급을 비교하여 다국어 품질과 비용 및 지연 시간 간의 균형을 맞추세요.

출시 전에 번역 및 현지화 품질을 평가하세요.

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