Typeless 대안: Fn을 누르고 말하세요. 음성은 기기에 남습니다.

Typeless는 훌륭한 제품입니다. 몇 개월간 사용했고, 경험은 매우 매끄러웠습니다. 인식 정확도가 높고, LLM 다듬기 기능이 일상적인 대화를 간결하고 전문적인 문장으로 바꿔줍니다. Fn을 누르고 말한 후 놓으면, "음", "어" 같은 군더더기를 자동으로 제거하고 바로 보낼 수 있는 텍스트를 만들어줍니다. 이 매끄러운 경험은 정말 훌륭합니다.

하지만 사용하면서 무시할 수 없는 세 가지 문제를 발견했습니다:

1. 업로드된 음성을 삭제할 수 없습니다

Fn 키를 누를 때마다 음성이 클라우드 서버로 전송됩니다. Typeless는 데이터 보관 제로를 주장하지만, 이는 정책적 약속이지 아키텍처상의 보장이 아닙니다. 법률 문서, 의료 기록, 사업 기밀 등 절대적인 프라이버시가 필요한 상황에서 클라우드 업로드는 허용될 수 없습니다.

Whisper Notes는 Mac의 Neural Engine 또는 iPhone 칩에서 OpenAI의 Whisper large-v3-turbo를 로컬 실행합니다. 음성 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 이것은 정책이 아니라 물리적 사실입니다.

2. 처리 속도가 느립니다 — 음성 인식 후 LLM 처리 대기

Typeless 작업 흐름: 음성 인식(ASR) → 클라우드 업로드 → LLM 다듬기 → 텍스트 반환. 이 과정에 시간이 걸립니다.

Whisper Notes는 Neural Engine에서 직접 음성을 변환하며, 실시간 대비 약 10~12배 속도로 처리합니다. 네트워크 지연 없음. 서버 대기열 없음. 60초 녹음이 약 5초 만에 완료됩니다.

트레이드오프: Typeless는 느리지만 다듬어진 텍스트를 출력하고, Whisper Notes는 빠르지만 그대로 받아쓰기합니다.

3. 월 $30 구독료

Typeless는 클라우드 인프라를 운영합니다. 서버, 서드파티 LLM API에는 지속적인 비용이 발생합니다. 구독은 이 인프라를 유지하기 위한 것이며, 클라우드 서비스로서 합리적인 가격 책정입니다.

Whisper Notes에는 클라우드 백엔드가 없습니다. 연산은 사용자의 하드웨어에서, 사용자의 전기로 이루어집니다. 유지 비용이 없으니 반복 요금도 없어야 합니다. 자신의 기기에서 오픈소스 모델(Whisper)을 실행하는 소프트웨어를 왜 소유가 아닌 임대해야 할까요?

두 앱 모두 Fn 키를 이용한 시스템 전체 받아쓰기를 지원합니다. 이것이 핵심 기능입니다.

Whisper Notes는 추가로 다음을 제공합니다:

오디오 파일 가져오기: 사전 녹음된 오디오 또는 비디오 파일을 드래그하여 가져올 수 있습니다. 인터뷰, 회의, 강의 등 이미 녹음된 모든 콘텐츠를 텍스트로 변환합니다. Typeless는 실시간 받아쓰기에만 집중합니다.

모델 유연성: 현재 Whisper large-v3-turbo를 실행합니다. 향후 업데이트에서 추가 모델(Parakeet, Gemini 기반 음성 모델)을 지원할 수 있습니다. Typeless는 독점 클라우드 LLM을 사용합니다.

내보내기 형식: 텍스트, SRT, VTT, JSON. 자막이나 구조화된 데이터가 필요하다면 Whisper Notes에서 처리할 수 있습니다. Typeless는 커서 위치에 텍스트를 삽입하는 것에 최적화되어 있습니다.

메시지와 이메일의 실시간 받아쓰기만 필요하다면 두 앱 모두 사용 가능합니다. 일괄 음성 변환, 자막 생성, 모델 선택이 필요하다면 Whisper Notes가 더 넓은 활용 범위를 제공합니다.

Typeless에는 진정한 강점이 있으며, 특정 사용자에게는 더 나은 선택이 됩니다:

일상 대화 다듬기: Slack 메시지와 간단한 이메일 작성이 주된 용도라면, Typeless의 LLM 정리 기능이 확실히 깔끔한 결과물을 만들어 냅니다. 말버릇을 자동으로 제거해줍니다. 축어적 정확성보다 다듬어진 텍스트를 중시하는 사용자에게 이것은 실질적인 이점입니다.

Windows 지원: Whisper Notes는 Mac/iOS 전용입니다. Windows에서 작업한다면, Typeless는 두 플랫폼 모두를 지원하는 몇 안 되는 고품질 옵션 중 하나입니다.

문맥 인식 포맷팅: Typeless는 대상 애플리케이션에 따라 어조와 구조를 조정합니다. Slack에서는 캐주얼한 형식, Gmail에서는 전문적인 형식으로 변환합니다. 이것은 정교한 소프트웨어 엔지니어링입니다.

넉넉한 무료 요금제: Typeless는 주당 4,000단어를 무료로 제공합니다. 가벼운 사용자라면 무료 요금제로 충분할 수 있습니다. Whisper Notes는 $4.99의 초기 비용이 듭니다(적은 금액이지만 무료는 아닙니다).

클라우드 처리를 신뢰하고, AI로 다듬어진 출력을 중시하며, 크로스 플랫폼으로 작업한다면 Typeless는 잘 만들어진 소프트웨어입니다. 열등한 것이 아니라 아키텍처가 다른 것입니다.

향후 계획: 로컬 LLM 다듬기

선택적으로 로컬 LLM 후처리 기능을 추가하는 것을 검토하고 있습니다. 로컬 ASR → 로컬 LLM 다듬기의 흐름입니다. 기기 내 모델(Llama나 Mistral 등)을 사용하여 프라이버시를 유지하면서 일상 대화를 다듬을 수 있게 됩니다. 음성도 텍스트도 업로드되지 않습니다. 다듬어진 출력과 아키텍처로 보장되는 프라이버시, 두 가지 장점을 모두 실현합니다.

Whisper Notes는 발화 내용을 다듬지 않습니다. "음", "어"를 반복하면 음성 변환 결과에 그대로 포함됩니다. 이것은 축어적 받아쓰기입니다.

전문 문서 작업 — 법률 증언, 의료 기록, 저널리즘 인터뷰 — 에서는 축어적 방식이 유일하게 허용되는 모드입니다. 실제 발화 내용이 변환 결과와 정확히 일치해야 합니다.

일상적인 대화에서는 축어적 결과가 거칠게 느껴질 수 있습니다. "그래서, 음, 있잖아, 이거 한번 해봐야 하지 않을까, 어, 싶은데"라고 말하면 그대로 출력됩니다. Typeless는 이를 "이거 한번 해봐야 할 것 같아요"로 정리해줍니다.

향후 고려 사항: 선택적으로 로컬 LLM 후처리(기기 내 Llama나 Mistral 등의 모델 사용)를 추가하는 것을 검토하고 있습니다. 클라우드 업로드 없이 다듬기를 원하는 사용자를 위한 기능입니다. 프라이버시를 보존하면서 다듬기 기능을 추가할 수 있지만, 현재는 미구현 상태입니다.

현재 상황: 일상적인 대화에서 다듬어진 출력이 필요하다면 Typeless가 더 나은 사용 경험을 제공합니다. 축어적 정확성이 필요하거나 클라우드 업로드를 거부한다면 Whisper Notes가 합리적인 선택입니다.

우리는 프라이버시와 속도를 최적화하기로 했습니다. 이는 일상적인 용도에서 덜 다듬어진 출력을 받아들인다는 의미입니다. 전략적 솔직함: 편의성 대신 데이터 주권을 선택합니다.