Otter.ai 대안: 내 음성 인식을 소유하세요

기능을 논하기 전에 경제성을 살펴봅시다. 음성 인식은 대부분의 전문가가 몇 달이 아닌 수년간 사용하는 도구입니다. 계산이 중요합니다.

구독 모델은 Otter에게 합리적입니다—그들은 오디오를 처리하고, 텍스트를 저장하고, 협업 인프라를 유지하는 서버를 운영합니다. 이러한 비용은 실제로 지속적입니다.

우리 모델은 다르게 작동합니다. Whisper Notes를 다운로드하면 AI가 전적으로 기기에서 실행됩니다. 오디오를 처리하는 서버도 없고, 유지할 클라우드 저장소도 없고, 지속적인 인프라 비용도 없습니다. 지속적인 인프라가 필요 없는 소프트웨어에 반복 요금을 부과하는 것은 잘못된 것 같았습니다.

질문은 "어느 것이 더 저렴한가"가 아닙니다—실제로 필요한 클라우드 서비스에 비용을 지불하고 있는지입니다.

이것은 가격만의 문제가 아닙니다. Otter.ai와 Whisper Notes는 다른 위협 모델을 위해 구축된 아키텍처적으로 다른 제품입니다.

Otter.ai의 아키텍처: 오디오가 Otter 서버로 전송됨 → 그들의 GPU가 처리 → 텍스트가 클라우드에 저장됨 → 웹/앱으로 접근.

Whisper Notes의 아키텍처: 오디오가 기기에 유지됨 → 기기의 Neural Engine이 처리 → 텍스트가 기기에 유지됨 → 네트워크 요청 없음, 절대로.

이 구분은 데이터 노출에 대해 의미하는 바 때문에 중요합니다. 클라우드 음성 인식에서 음성 데이터는 제어할 수 없는 서버에 존재합니다. 이러한 서버는 해킹당하거나, 영장 압수되거나, 직원이 접근할 수 있습니다. 이것은 이론적인 것이 아닙니다—클라우드 서비스는 정기적으로 보안 사고에 직면합니다.

로컬 음성 인식에서는 처리가 오프라인에서 이루어지기 때문에 데이터가 물리적으로 기기를 떠날 수 없습니다. 해킹할 서버도, 영장 압수할 데이터베이스도, 감사할 직원 접근도 없습니다.

대부분의 개인 사용에서 이 구분은 철학적입니다. 기밀 정보를 다루는 전문적 사용에서는 아키텍처적입니다.

클라우드 음성 인식이 문제라고 생각하는 세 전문 그룹의 이야기를 계속 듣습니다:

법률 전문가: 변호사-의뢰인 특권은 특권 커뮤니케이션이 어디에 존재하는지 통제해야 합니다. 의뢰인 녹음을 제3자 서버에 업로드하면 증거개시 위험과 잠재적인 특권 포기 문제가 생깁니다. 로컬 처리는 특권 오디오가 기기를 절대 떠나지 않음을 의미합니다.

의료 서비스 제공자: 클라우드 서비스와의 HIPAA 준수는 Business Associate Agreement, 보안 감사, 지속적인 벤더 관리가 필요합니다. 로컬 전용 처리는 이 모든 것을 우회합니다—데이터를 처리하는 회사가 없으면 "business associate"도 없습니다.

저널리스트: 취재원 보호는 취재원 신원을 포함하는 시스템의 수를 최소화하는 데 달려 있습니다. 모든 클라우드 업로드는 또 다른 잠재적 노출 지점을 만듭니다. 오프라인 음성 인식은 취재원 녹음이 물리적으로 제어하는 하드웨어에만 존재함을 의미합니다.

이러한 직업들의 공통 패턴: 클라우드 음성 인식은 직업적 의무와 충돌할 수 있는 제3자 위험을 도입합니다. 로컬 음성 인식은 이 위험 범주를 제거합니다.

Otter.ai가 안전하지 않다고 주장하는 것이 아닙니다—그들의 Business 플랜은 엔터프라이즈 보안 기능을 제공합니다. 기밀 민감한 작업에서 가장 단순한 보안 아키텍처는 민감한 데이터가 절대 소유를 떠나지 않는 것이라는 점을 관찰하는 것입니다.

Whisper Notes가 모든 사람에게 더 낫다고 생각하지 않습니다. Otter.ai는 특정 워크플로우에 합당한 장점이 있습니다:

실시간 팀 협업. 회의 중에 다섯 명이 동시에 텍스트를 편집해야 한다면, Otter.ai의 협업 워크스페이스가 정확히 그것을 위해 만들어졌습니다. Whisper Notes는 설계상 단일 사용자용입니다.

실시간 회의 통합. Otter.ai는 자동으로 Zoom과 Google Meet 통화에 참여하고, 실시간으로 텍스트 변환하고, 화자를 식별할 수 있습니다. 이 통합 레이어는 오프라인 도구에 존재하지 않습니다.

자동화된 워크플로우. CRM 통합, 자동 실행 항목 추출, Slack으로 전송되는 회의 요약—Otter.ai의 클라우드 아키텍처가 이러한 자동화를 가능하게 합니다. 로컬 도구는 클라우드 워크플로우에 참여할 수 없습니다.

웹 기반 접근. 소프트웨어를 설치하지 않고 어느 브라우저에서나 텍스트에 접근해야 한다면, 클라우드 저장소가 이를 지원하는 유일한 아키텍처입니다.

화자 식별. Otter.ai의 화자 분리는 여러 참가자가 있는 회의에서 잘 작동합니다. Whisper Notes는 아직 누가 무엇을 말했는지 구분하지 못합니다—다만 이 기능은 로드맵에 있습니다. 추가하면 기기 내 화자 인식은 더 큰 학습 데이터셋을 가진 클라우드 기반 솔루션보다 정확도가 낮을 가능성이 있습니다.

정직한 평가: 주요 사용 사례가 협업 편집이 필요한 팀 회의라면, Otter.ai가 더 적합할 것입니다. 그들의 가격은 이러한 기능에 필요한 인프라를 반영합니다.

Whisper Notes는 다른 우선순위에 적합합니다:

개인정보 보장. 직업적 의무나 개인적 선호가 오디오가 절대 제3자 서버에 닿지 않아야 할 때, 로컬 전용 처리가 이를 제공하는 유일한 아키텍처입니다.

무제한 음성 인식. Otter.ai의 플랜은 월간 분을 제한합니다 (등급에 따라 300-6000분). Whisper Notes는 제한이 없습니다—저장 공간이 허용하면 100시간을 텍스트 변환하세요.

예측 가능한 비용. $4.99 한 번은 구독 추적도, "플랜이 갱신되었습니다" 놀라움도, 월 요금에서 가치를 얻고 있는지 계산할 필요도 없음을 의미합니다.

오프라인 기능. 비행기, 보안 시설, 연결 상태가 나쁜 지역, 또는 단순히 연결 해제된 상태로 작업하는 것을 선호—로컬 처리는 인터넷 없이 작동합니다.

장시간 음성 인식. Otter.ai는 가져오기를 파일당 90분으로 제한합니다. Whisper Notes는 파일 크기 제한 없이 수 시간 녹음을 처리합니다.

다국어 지원. Whisper Notes는 자동 감지로 100개 이상의 언어를 지원합니다. Otter.ai는 주로 영어에 초점을 맞추고 추가 언어 지원이 제한적입니다.

정직한 평가: 주로 개인 사용을 위해 자신의 녹음을 텍스트 변환하고 개인정보나 비용 예측 가능성을 중시한다면, Whisper Notes가 더 적합할 것입니다.

Otter.ai와 Whisper Notes 모두 iOS 앱이 있습니다. 차이점은 연결이 없을 때 무슨 일이 일어나는가입니다.

Otter.ai의 iOS 앱은 오프라인에서 오디오를 녹음할 수 있지만, 음성 인식은 서버에 업로드해야 합니다. 인터넷이 없으면 텍스트도 없습니다—대기열에서 기다리는 오디오 파일만 남습니다. 이것은 지하철, 비행기, 보안 시설, 또는 연결이 불안정한 곳에서 중요합니다.

Whisper Notes는 모든 것을 iPhone의 Neural Engine에서 처리합니다. 비행기에서 음성 메모를 녹음하고 착륙 전에 텍스트를 받습니다. 업로드 대기열 없음. 서버 가용성을 기다릴 필요 없음. AI 모델이 기기에 있습니다.

잠금 화면 위젯. 전화를 잠금 해제하지 않고 한 번 탭으로 녹음 시작. 생각이 떠오르는 순간 포착—잊기 전에, Face ID와 씨름하기 전에.

라이브 활동. 잠금 화면과 Dynamic Island에서 녹음 시간 확인. 앱을 열지 않고도 얼마나 녹음했는지 정확히 알 수 있음.

처리 속도. iPhone 15 Pro는 약 5배 실시간 속도로 텍스트 변환. 10분 녹음이 약 2분 만에 텍스트로. 구형 iPhone은 더 느리지만 작동함.

트레이드오프: Otter.ai의 iOS 앱은 통화와 회의 중 실시간 음성 인식을 제공—이는 클라우드 인프라가 필요합니다. Whisper Notes는 녹음 완료 후 처리합니다. 대화 중 실시간 자막이 필요하면 Otter.ai의 아키텍처가 가능하게 합니다. 연결 없이 작동하는 음성 인식이 필요하면 로컬 처리만이 제공합니다.

왜 일회성 가격을 선택했는지에 대한 메모:

Otter.ai의 구독 모델은 그들의 아키텍처를 고려하면 합리적입니다. 그들은 매달 비용이 드는 서버를 운영합니다. 클라우드 인프라를 유지하는 엔지니어를 고용합니다. 지속적인 시스템이 필요한 실시간 협업과 같은 지속적인 서비스를 제공합니다. 구독은 운영에 자금을 지원합니다.

우리의 아키텍처는 다릅니다. Whisper Notes를 다운로드한 후 사용과 관련된 지속적인 비용이 없습니다. AI 모델은 기기의 Neural Engine에서 실행됩니다. 텍스트는 기기에 유지됩니다. 오디오를 처리하는 서버를 운영하지 않습니다.

월간 인프라가 필요 없는 소프트웨어에 월 $10를 청구하는 것은 제공하지 않는 가치를 추출하는 것처럼 느껴졌습니다. 그래서 한 번만 청구합니다.

트레이드오프: 구독 경쟁사보다 사용자당 더 적게 벌립니다. 장점: 단순한 경제성을 중시하는 사용자가 우리를 찾아 머무릅니다. 250개 이상의 리뷰에서 평균 4.7점은 이 접근 방식이 이미 사용법을 배운 도구에 월세를 내는 것에 지친 사람들에게 공감을 얻고 있음을 시사합니다.