Spoke
Marek Serafin · 글쓰기 · 음성 및 언어
Spoke는 macOS 음성 받아쓰기 앱으로, 이미 쓰고 있는 앱 안에서 말한 내용을 텍스트로 바꾼다. Notion, Slack, Terminal, Mail, 또는 텍스트 필드가 있는 거의 모든 Mac 앱이 대상이다. 가장 단순한 형태의 푸시투토크 받아쓰기다. 키를 누르고 말한 뒤 놓으면 된다. 로컬 음성 모델이 내 컴퓨터에서 인식을 처리하므로 프라이빗 음성 전사가 설계의 일부다. 오디오는 Mac을 떠나지 않고 도중에 아무것도 업로드되지 않는다. 그다음 플로 빌더가 각 전사를 AI 스킬, 서식 단계, 자동화로 보낸다. 무료 체험에서 전사 50회를 제공하고, 이후에는 구독 없이 9.99달러 일회 라이선스로 쓴다.

Spoke 소개
Spoke란
Spoke는 타이핑을 많이 하지만 차라리 말하고 싶은 사람을 위해 만든 네이티브 Mac 앱이다. 프라이버시를 포기하지 않으면서 속도를 원하는 Mac 사용자를 위한 음성 텍스트 변환이다. 메뉴 막대에 상주하며 단축키를 기다렸다가 완성된 텍스트를 활성 필드에 바로 넣는다. 핵심 음성 인식은 로컬 신경망을 통해 전적으로 기기에서 돌아가므로 오프라인에서도 계속 동작하고 녹음은 내 하드웨어에 그대로 남는다. 이것이 클라우드 없는 받아쓰기이며, 바로 그 점이 핵심이다.
Spoke 뒤에 있는 더 큰 생각은 자동화다. 다른 받아쓰기 도구는 텍스트가 나타나면 멈춘다. Spoke에서는 Flow를 만들 수 있다. 다음에 무슨 일이 일어날지 결정하는 단계의 연쇄다. 전사를 문법 정리에 통과시키고, 다른 언어로 번역하고, 특정 앱에 붙여 넣고, webhook을 쏠 수 있다. 각 단계는 제자리에 끌어다 놓는 노드이며, 하나의 플로에 여러 개를 담을 수 있다.
그 유연함에는 대가가 따른다. macOS 앱이 성숙한 제품이고, iOS 버전은 더 최근이며 AI 스킬은 클라우드 프록시에 의존한다. 스크립트와 여러 앱 라우팅 같은 고급 자동화는 설정이 조금 필요하다. 키 하나로 그냥 동작하는 받아쓰기 도구를 원하면 기본값이 단순하다. 특정 워크플로에 맞춰 휘고 싶으면 그 깊이가 있다.
시작하기
- 공식 사이트에서 Spoke를 내려받아 응용 프로그램 폴더로 끌어다 놓는다. macOS 13 이상에서 동작한다.
- 앱을 실행하고 마이크 접근과 손쉬운 사용 권한을 허용한다. Spoke가 다른 앱에 텍스트를 붙여 넣으려면 이것이 필요하다.
- 단축키를 고른다. 오른쪽 Option 키가 흔한 선택인데, 누르기 쉽고 다른 단축키와 거의 충돌하지 않기 때문이다.
- 키를 누르고 자연스럽게 말한 뒤 놓는다. Spoke는 기기에서 전사하고 커서 위치에 텍스트를 삽입한다.
- 단순한 받아쓰기 이상을 원하면 플로 빌더를 열어 AI 스킬, 텍스트 변환, 출력 단계를 추가한다.
제품 정보
Spoke의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 글을 쓰는 사람과 메모하는 사람
- 개발자
- 프라이버시를 중시하는 전문가
작업
- 이메일, 문서, 메시지 작성
- 음성 번역
- 코드와 오류 로그 캡처
활용 상황
- 시끄러운 사무실이나 비행기 안에서 작업
- 양손이 자유로운 세션
- 반복적인 Mac 작업 자동화
주요 기능
온디바이스 음성 인식
Spoke는 6억 개 매개변수의 음성 모델을 로컬에서 돌리므로 온디바이스 음성 텍스트 변환이 서버가 아니라 내 Mac에서 일어난다. 오디오는 컴퓨터를 떠나지 않는다. 받아쓰기는 인터넷 연결 없이도 계속 동작한다. 대가는 매우 무거운 AI 후처리에는 여전히 공급자가 필요하다는 점이다. Apple Intelligence, 로컬 모델, 또는 직접 연결한 클라우드 API 중 하나다.
푸시투토크와 토글 모드
받아쓰기 방법은 두 가지다. 홀드 모드는 단축키를 누르는 동안만 녹음해 짧은 명령에 맞는다. 토글 모드는 한 번 누르면 시작하고 다음에 멈춰 손을 더 오래 비워 둔다. 플로마다 다른 단축키를 지정하거나 원하면 마우스 버튼으로 하나를 실행할 수 있다.
플로 빌더
Flow는 음성을 처리하고 어떻게 쓸지 결정하는 단계의 연쇄다. Spoke에는 조건, AI 스킬, 텍스트 변환, 스크립트, 출력을 아우르는 14가지 노드 유형이 들어 있다. 노드를 제자리에 끌어다 연결하면 말을 마칠 때마다 Spoke가 그 순서를 실행한다. 이것이 단순한 전사에서 멈추는 받아쓰기 앱과 Spoke를 가르는 점이다.
모델을 고르는 AI 스킬
플로 안의 AI 단계는 고른 공급자를 쓸 수 있다. OpenAI, Anthropic, Google Gemini, 그리고 Ollama를 통한 로컬 모델이 포함된다. Apple Silicon에서는 Apple Intelligence에도 기댈 수 있다. 직접 API 키를 가져오면 macOS 키체인에 저장되며, 설정 없이 쓰려면 내장 프록시를 사용할 수 있다. Spoke는 그 요청의 내용을 기록하지 않는다.
어디서나 복사, 붙여넣기, 삽입
완성된 텍스트는 입력할 수 있는 곳이면 어디든 도착한다. Spoke는 거의 모든 Mac 앱의 활성 필드에 삽입하고, 스마트 삽입이 붙여넣기 과정을 처리하므로 먼저 클릭할 필요가 없다. 클립보드 캡처는 더 나아간다. 받아쓰기 도중 코드, 오류, 스택 추적을 복사하면 Spoke가 복사한 순간 그 내용을 전사에 접어 넣는다.
전체 전사 기록
모든 세션이 로컬에 저장되고, 검색하거나 앱, 플로, 날짜로 걸러 볼 수 있다. Spoke는 원본 음성을 최종 처리된 텍스트 옆에 보여 주므로 모델이 무엇을 들었고 AI 단계가 무엇을 바꿨는지 정확히 볼 수 있다. 플로가 예상 밖의 결과를 낼 때 이 투명성이 쓸모 있다.
24개 언어와 자동화 부가 기능
Spoke는 24개 언어를 기기에서 전사한다. 그 밖에도 앱은 macOS의 나머지 부분으로 뻗는다. 여기서 음성 자동화는 텍스트 삽입 이상이다. AppleScript와 단축어 지원, 어떤 URL로든 게시하는 webhook, 키 입력 시뮬레이션, 여러 앱 워크플로를 위한 앱 전환이 있다. 플로가 내 목소리에만 반응하길 원하면 Voice ID가 화자 검증을 더한다.
장단점
장점
- 온디바이스 전사는 오디오를 Mac에 남긴다. 프라이빗하거나 민감한 받아쓰기에서 중요한 점이다.
- 9.99달러 일회 결제로 구독도 단어 수 제한도 없다. 월 단위 받아쓰기 서비스와 비교해 눈에 띈다.
- 플로 빌더가 받아쓰기를 자동화로 바꿔 AI 스킬, 서식, 출력을 연쇄할 수 있게 한다.
- 자체 API 키와 로컬 Ollama 모델을 포함한 유연한 AI 공급자.
- 브라우저 엔진을 내장하지 않고 메뉴 막대에 사는 네이티브 Mac 앱.
단점
- Mac 우선: iOS 앱은 더 최근이고 AI 기능이 클라우드 프록시에 의존하므로 완전한 동등판이 아니다.
- 스크립트, 조건, 여러 앱 라우팅이 있는 고급 플로는 설정에 시간이 걸린다.
- AI 스킬은 API 키나 프록시 서비스가 필요하고, 공급자 장애 중에는 프록시를 못 쓸 수 있다.
- 무료 등급은 전사 50회로 제한되므로 많이 쓰는 사람은 곧 유료 라이선스가 필요하다.
자주 묻는 질문
Spoke에는 전사 50회를 포함한 무료 등급이 있다. 온디바이스 음성 인식과 플로 빌더를 시험하기에 충분하다. 그다음 macOS 앱은 9.99달러 일회 결제로 무제한 사용이며, 반복 구독은 없다.
관련 콘텐츠
Spoke와 관련된 도구, 스킬, 아티클을 살펴보세요.
Spoke 대안
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 글쓰기 · 이미지 · 코딩Google EmbeddingGemma 2는 7억 4000만 파라미터의 오픈 모델로, 텍스트와 코드, 이미지, 오디오, 영상 프레임을 하나의 768차원 공간에 벡터로 바꿔 스마트폰과 노트북에서 실행한다.

MePersona
MePersona, Inc. · 글쓰기 · 생산성 · 마케팅MePersona는 크리에이터를 위한 AI 통합 받은편지함이다. 사용자의 말투를 학습해 12개 플랫폼의 팬 메시지 답장을 초안으로 쓰고, 승인한 것만 전송한다.
Fluence
Yay Software (Yannick Huchard) · 글쓰기 · 음성 및 언어 · 생산성Fluence는 Android용 문서 리더다. PDF, EPUB, Word 파일과 웹 글을 소리 내어 읽고, 읽는 문장을 화면에서 따라가며, 본문에 대한 질문에 기기 안에서 답한다.
