Grammarly와 Notion AI를 로컬 LLM으로 대체하기 (2026)

빠른 사실

• Grammarly 비용: 무료(AI 프롬프트 월 100회), Pro는 연간 결제 시 월 $12, 월 단위 결제 시 $30(AI 프롬프트 월 2,000회), Enterprise는 별도 문의.
• Notion AI 비용: Business 플랜에 포함(연간 결제 시 사용자당 월 약 $20); Free와 Plus 플랜은 체험만 제공.
• 로컬 LLM 비용: 무료(오픈소스 모델 + Ollama) — 하드웨어 전기 비용만.
• 소형 모델 시작점: 8 GB에서는 Qwen3.5 4B(qwen3.5:4b) 또는 Phi-4 Mini(phi4-mini); 16 GB에서는 Gemma 4 12B(gemma4:12b); 24 GB 이상에서는 Qwen3.8 27B(qwen3.8:27b).
• Grammarly 프라이버시: 서비스 약관 Section 7.2는 Grammarly 서비스의 운영, 개선, 개발을 위해 사용자 콘텐츠를 사용할 수 있는 라이선스를 부여합니다.
• Notion AI 프라이버시: 요청은 제3자 모델 제공업체로 전달되며, 기본적으로 Notion과 제공업체 모두 고객 데이터로 학습하지 않습니다.
• Obsidian 비용: 2025년 2월부터 개인 및 업무용 모두 무료.

대체하는 것(과 대체하지 않는 것)

Grammarly 대체: 문법 및 문체 교정

• 글쓰기 세션을 위한 시스템 프롬프트: 로컬 AI 앱의 시스템 프롬프트를 "당신은 전문 편집자입니다. 교정되거나 재작성된 텍스트만 반환하세요 — 서문, 설명, 주석 없이."로 설정하세요. 이렇게 하면 모델이 출력 앞에 "훌륭한 글입니다! 교정본은 다음과 같습니다..."를 덧붙이지 않습니다.
• 단축키 통합: macOS에서는 Raycast, Windows에서는 AutoHotkey로 선택한 텍스트를 Ollama에 보내고 결과를 붙여넣는 단축키를 만드세요. 복사-붙여넣기 워크플로우가 한 번의 키 입력으로 줄어듭니다. Raycast 매뉴얼은 로컬 모델 지원을 Pro 기능으로 안내하며, Ollama API를 호출하는 AutoHotkey 스크립트는 무료입니다.
• 문법만 vs. 문체 재작성: 문법만 교정하는 프롬프트와 전체 문체 재작성 프롬프트를 따로 사용하세요. 문법만 교정하는 쪽이 표현 변경이 의미를 바꿀 수 있는 법률, 기술, 구조화된 문서에 더 안전합니다. 문체 재작성은 이메일, 블로그 글, 일반 서신에 적합합니다.
• 학술 글쓰기의 경우: 문체 재작성 프롬프트에 "모든 인용, 전문 용어, 분야 어휘는 변경하지 마세요"를 추가하세요. 이 지시가 없으면 모델이 때때로 기술적 표현을 단순화하거나 바꿔 말합니다.
• 비즈니스 이메일의 경우: "발신자는 [회사]의 [직책] [이름]입니다. 이메일은 출력에 개인화 세부 정보 없이 발신자의 전문적인 목소리를 반영해야 합니다."를 추가하세요. 그러면 어조가 발신자의 전문적 맥락에 맞춰 고정됩니다.
• 내 문체를 로컬에서 분석: 위의 문체 프로필 프롬프트는 글 샘플 세 개를 재사용 가능한 시스템 프롬프트로 바꿔 줍니다. 샘플이 기기 밖으로 나가지 않으므로, 클라우드 어시스턴트라면 먼저 전송받아야 하는 비공개 초안에도 안전하게 쓸 수 있습니다.

로컬 문법 교정에 적합한 소형 LLM

• 문법 전용 벤치마크로 이 모델들의 순위를 매긴 곳은 없습니다. 벤더는 문법 교정 정확도가 아니라 일반적인 지시 따르기 결과를 공개합니다. 본인의 텍스트로 판단하세요.
• 테스트에서 확인할 것: 과교정(괜찮던 표현이 바뀜), 의미 변경(숫자, 이름, 부정문), 철자 변형 유지(영국식 vs. 미국식), 그리고 모델이 텍스트만 반환하는지 여부.
• 언어: Qwen3.5와 Gemma 4는 다국어를 지원하며, Phi-4 Mini는 주로 영어를 대상으로 합니다. 영어가 아닌 텍스트는 먼저 해당 언어로 테스트하세요.
• 결정적으로 유지: 낮은 temperature(약 0.2)는 창의적인 표현 변경을 줄입니다. 아래 Modelfile은 편집자 지시와 temperature를 재사용 가능한 모델에 담습니다.
• 긴 문서: 소형 모델은 긴 입력에서 흐트러집니다. 문서 전체를 붙여넣지 말고 섹션별로 교정하세요.

FROM qwen3.5:4b
PARAMETER temperature 0.2
SYSTEM """You are a copy editor. Fix grammar, spelling, and punctuation only. Keep the author's wording, meaning, and spelling variant. Return only the corrected text."""

# then run:
#   ollama create grammar-fix -f Modelfile
#   ollama run grammar-fix

클라우드 없이 Google Docs, Gmail 인라인 검사

• Google Docs 워크플로우: Docs에서 제안 모드를 켜고 단락을 선택한 뒤 단축키나 사이드바로 보내고 교정된 텍스트를 붙여넣으세요. 제안 모드는 모든 변경 사항을 검토할 수 있게 유지합니다.
• Google Docs에서의 Harper: Harper의 기여자 문서에 따르면 Docs는 텍스트를 편집 가능한 페이지 요소가 아니라 캔버스에 그리기 때문에 Docs 지원은 우회 방식으로 구현되었으며, 확장은 아직 초기 단계라고 설명합니다. 저희는 Docs에서 테스트하지 않았습니다. 먼저 문서 사본으로 시도해 보세요.
• Gmail: Harper 사이트는 Gmail의 내장 문법 검사기를 끄지 않으면 Gmail이 지원되지 않는다고 안내합니다. 이메일 초안에는 선택-재작성 워크플로우를 사용하세요.
• 최적 조합: 지원되는 편집기에서는 인라인 밑줄용 규칙 기반 검사기를, 재작성·어조·요약에는 로컬 LLM을 함께 쓰세요. Grammarly의 밑줄과 AI 재작성 조합에 가장 가까운 로컬 대응입니다.
• LanguageTool 자체 호스팅: LanguageTool 서버를 다운로드해 localhost에서 시작한 뒤, 브라우저 애드온의 실험적 설정에서 "로컬 서버"를 선택하세요. 공개 옵션으로 시작하지 않는 한 서버는 사용자 본인의 기기에서만 접근할 수 있습니다.

Notion AI 대체: 문서 작성 및 메모

• Obsidian을 설치하세요 (obsidian.md). 개인 및 업무용 모두 무료입니다. 메모를 위한 vault를 만드세요 — AI 플러그인이 인덱싱할 디렉터리입니다.
• Copilot 플러그인을 설치하세요 (커뮤니티 플러그인 → "Copilot" 검색; Copilot for Obsidian 리뷰 참조). 플러그인 설정에서 LLM 제공자로 "Ollama"를 선택하고, 기본 URL로 http://localhost:11434를 입력한 뒤 모델을 선택하세요. Copilot은 현재 메모의 맥락에서 질문하고 콘텐츠를 생성할 수 있는 채팅 사이드바를 Obsidian에 추가합니다.
• vault 전체 Q&A를 위해 Smart Connections 플러그인을 설치하세요. Smart Connections는 로컬 임베딩 모델로 메모를 임베딩으로 인덱싱하고, LLM에 보내기 전에 관련 메모를 검색하는 질문을 할 수 있게 합니다. 이것이 Notion AI의 "내 메모에 대해 질문하기"를 직접 대체합니다.
• 문서 초안 작성: Copilot 채팅에서 "이 메모를 기반으로 [주제]에 관한 [문서 유형]을 작성하세요: [핵심 포인트 붙여넣기]"라고 입력하세요. 플러그인은 현재 메모의 맥락을 자동으로 포함합니다. 출력은 채팅에 나타나며, 메모에 복사-붙여넣기 하세요.
• 콘텐츠 확장: 메모에서 글머리 기호 개요를 선택하고 Copilot 명령 팔레트를 열어 "선택 내용 확장"을 사용하세요 — 모델이 개요를 메모의 글쓰기 스타일에 맞는 산문으로 변환합니다.
• 주간 검토 생성: "이번 주 메모를 주간 검토 형식으로 요약해 주세요: 성과, 장애물, 다음 행동." Smart Connections가 지난 7일간의 메모를 검색하여 LLM에 자동으로 전달합니다.

Notion과 Ollama: 연결되는 것과 안 되는 것

• 옵션 1 — Notion API로 스크립트 실행: 작은 스크립트가 Notion API로 페이지를 읽고, 텍스트를 localhost:11434의 Ollama로 보낸 뒤, 결과를 새 블록으로 다시 씁니다. 모델 단계는 로컬이지만 페이지 자체는 여전히 Notion 서버에 있으므로, 제거되는 것은 AI 제공업체뿐입니다.
• 옵션 2 — Notion MCP: Notion은 MCP 클라이언트가 페이지를 읽고 수정할 때 쓰는 MCP 서버(OAuth 로그인)를 호스팅합니다. Notion은 Claude Code, Cursor, Codex를 예시 클라이언트로 듭니다. 특정 클라이언트가 로컬 모델을 구동할 수 있는지는 해당 클라이언트에 확인할 문제입니다.
• 옵션 3 — AI 비중이 큰 메모를 로컬 우선 앱으로 이동: 위에서 설명한 Copilot이 있는 Obsidian(일반 Markdown 파일), 또는 비교 페이지에 따르면 오프라인 모드와 로컬 AI 옵션이 있는 오픈소스(AGPL-3.0) Notion 스타일 워크스페이스 AppFlowy. 정확한 로컬 모델 설정은 AppFlowy 문서를 확인하세요.
• 로컬 모델이 바꾸지 못하는 것: 이미 Notion에 있는 콘텐츠는 Notion이 저장합니다. 그 위에서 로컬 모델을 실행하면 AI 제공업체 단계는 없어지지만 Notion의 저장은 그대로입니다.
• Notion이 자사 AI에 대해 밝힌 내용: 기본적으로 Notion과 AI 제공업체 모두 고객 데이터로 모델을 학습하지 않습니다. Enterprise에서는 대부분의 모델이 데이터 제로 보존을 제공하고, 다른 플랜에서는 제공업체가 최대 30일간 데이터를 보관합니다.

import requests

NOTION = {"Authorization": "Bearer <NOTION_TOKEN>", "Notion-Version": "2022-06-28"}
PAGE_ID = "<page-id>"

# 1. read the page text through the Notion API
blocks = requests.get(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION).json()["results"]
text = "\n".join(
    "".join(t["plain_text"] for t in b["paragraph"]["rich_text"])
    for b in blocks if b["type"] == "paragraph"
)

# 2. rewrite it with a local model (Ollama on localhost)
r = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "gemma4:12b", "stream": False,
    "prompt": "Correct the grammar of this text. Return only the corrected text.\n\n" + text,
})
fixed = r.json()["response"]

# 3. append the result as a new paragraph block
requests.patch(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION, json={
    "children": [{"object": "block", "type": "paragraph",
                  "paragraph": {"rich_text": [{"type": "text", "text": {"content": fixed[:2000]}}]}}]
})

통합 옵션

글쓰기 작업을 위한 모델 추천

프라이버시 비교

• Grammarly 데이터 라이선스: Grammarly 서비스 약관 Section 7.2에 따라 사용자는 콘텐츠의 소유권을 유지하지만, Grammarly에 서비스의 운영, 제공, 개선과 신제품·신기능 개발을 포함한 명시된 목적으로 콘텐츠를 사용할 수 있는 전 세계적, 비독점적, 로열티 없는 라이선스를 부여합니다. 약관은 또한 제안을 수락하거나 거부하는 행동이 제안 엔진 학습에 도움이 될 수 있다고 밝힙니다. Grammarly는 자사의 LLM 파트너가 고객 데이터를 모델 학습에 사용하는 것이 허용되지 않는다고 밝힙니다.
• Notion AI 데이터 흐름: Notion은 AI 요청을 여러 모델 제공업체로 라우팅합니다(현재 목록은 하위 처리자 페이지에 있습니다). Notion은 기본적으로 자사와 AI 제공업체 모두 고객 데이터로 모델을 학습하지 않는다고 밝힙니다. Enterprise는 LLM 제공업체와의 데이터 제로 보존을 제공하며, 다른 플랜에서는 제공업체가 최대 30일간 데이터를 보관합니다.
• 로컬 LLM 데이터 흐름: 외부 전송 없음. Ollama는 기본적으로 localhost에서 수신하며 추론은 아웃바운드 연결을 만들지 않습니다. 모델 가중치는 디스크의 정적 파일이고, 텍스트는 메모리에서 처리됩니다.
• GDPR / 전문가 비밀유지 함의: 법률 전문가, 의료 종사자 등 비밀유지 의무가 있는 사람은 고객 관련 콘텐츠에 Grammarly나 Notion AI를 사용하기 전에 계약상 보호 조항을 확인해야 합니다. 로컬 LLM은 데이터가 기기를 떠나지 않으므로 제3자 처리자 문제를 피합니다.
• 원격 측정: 클라우드 도구는 텍스트 자체 외에 사용 및 상호작용 데이터를 수집합니다. 로컬 앱은 서로 다르므로 각 앱의 원격 측정 설정을 확인하고, 감사 수준의 확신이 필요하면 아웃바운드 트래픽을 직접 모니터링하세요.

비용 비교

흔한 실수

• 출력 형식을 위한 시스템 프롬프트 없음. 시스템 프롬프트가 없으면 모델이 교정 앞에 "물론이죠! 교정된 텍스트는 다음과 같습니다:"를 붙이고, 설명을 추가하고, AI 특유의 말투를 사용합니다. 항상 "교정된 텍스트만 반환하세요"를 지정하는 시스템 프롬프트를 설정하세요.
• 복잡한 문체 재작성에 가장 작은 모델 사용. 소형 모델은 문법 교정은 잘 처리하지만 문체 재작성은 더 틀에 박힌 결과를 내는 경향이 있습니다. 문체 비중이 큰 작업이라면 Gemma 4 12B 이상으로 올리세요.
• Obsidian에서 Notion UI 동등성 기대. Obsidian은 데이터베이스가 아니라 Markdown 편집기입니다. Notion 워크플로우가 데이터베이스, 뷰, 관계에 의존한다면 Obsidian은 Notion의 완전한 대체가 아니며 AI 기능만 이전됩니다. 전환 전에 데이터베이스 기능이 필수인지 평가하세요.
• 문체 재작성에 단어 수 상한 설정 안 함. 상한이 없으면 모델이 재작성을 부풀립니다. 모든 문체 재작성 프롬프트에 "재작성된 텍스트를 원래 단어 수의 10% 이내로 유지하세요"를 추가하세요.
• 소형 모델에 전체 문서 전송. 소형 모델은 긴 입력에서 흐트러집니다. 긴 문서는 섹션으로 나누어 각 섹션을 독립적으로 교정하세요.
• LLM에서 인라인 밑줄 기대. LLM은 요청받을 때 답하며, 입력하는 것을 지켜보지 않습니다. 입력 중 밑줄이 필요하면 Harper 같은 로컬 규칙 기반 검사기를 추가하세요.
• Notion AI가 로컬 모델을 쓸 수 있다고 가정. Notion은 이를 지원한다고 문서화하지 않았습니다. Ollama와 함께 Notion API를 사용하거나, AI 비중이 큰 메모를 로컬 우선 앱으로 옮기세요.

출처

• Grammarly 서비스 약관 — Section 7.2(사용자 콘텐츠 라이선스) — grammarly.com/terms
• Grammarly 요금제 — grammarly.com/plans
• Grammarly Pro 가격(월간, 분기, 연간) — support.grammarly.com
• Grammarly 책임 있는 AI(파트너 데이터 사용) — grammarly.com/responsible-ai
• Notion 가격 및 AI 플랜 이용 — notion.com/pricing
• Notion AI 보안 관행(제공업체, 학습, 보관) — notion.com/help/notion-ai-security-practices
• Notion MCP 문서 — developers.notion.com/docs/mcp
• Obsidian 업무용 무료(2025년 2월) — obsidian.md/blog/free-for-work
• Harper 문법 검사기 — writewithharper.com
• Harper Chrome 확장 노트(Google Docs 지원) — writewithharper.com/docs/contributors/chrome-extension
• LanguageTool HTTP 서버(자체 호스팅) — dev.languagetool.org/http-server
• Raycast 로컬 모델 — manual.raycast.com/ai/local-models
• Ollama 모델 라이브러리 — ollama.com/library/gemma4, ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/qwen3.8
• Obsidian Copilot 플러그인 문서 — GitHub: logancyang/obsidian-copilot
• Obsidian Smart Connections 플러그인 — GitHub: brianpetro/obsidian-smart-connections

자주 묻는 질문

관련 읽을거리

• Obsidian과 로컬 LLM — 메모 작성과 vault Q&A를 위한 Obsidian + Ollama 전체 설정.
• Copilot for Obsidian 리뷰 — Notion AI 대체 워크플로우에 사용하는 Copilot 플러그인.
• Obsidian과 Logseq AI 플러그인 비교 — 메모 앱에서 로컬 AI를 위한 플러그인 옵션.
• 소형 로컬 LLM 모델 — 4–8 GB 기기용 최신 소형 모델, 로컬 문법 교정과 관련.
• 로컬 LLM으로 이메일 및 캘린더 자동화 — 글쓰기 도우미 설정을 보완하는 로컬 LLM을 사용한 이메일 초안 자동화 및 캘린더 관리.
• 소설 작가를 위한 로컬 LLM 프롬프트 — 문법 교정을 넘어 장면 작성과 캐릭터 개발로 나아가는 창의적 글쓰기 작업용 프롬프트 템플릿.
• Zapier를 로컬 AI 에이전트로 대체하기 — 글쓰기 도구를 다른 비즈니스 프로세스와 연결하는 로컬 워크플로우 자동화.
• 개인 비즈니스 데이터를 위한 로컬 RAG — 메모 Q&A 사용 사례를 더 큰 문서 라이브러리로 확장하는 개인 비즈니스 문서 Q&A.
• Windows, Mac, Linux용 가장 쉬운 로컬 AI 앱 — 글쓰기 도우미 워크플로우를 구현하기 전에 첫 로컬 AI 앱 설정이 필요한 경우.
• 비즈니스 워크플로우를 위한 로컬 AI 에이전트: EU 준수 — 유럽 비즈니스 환경에서 로컬 AI 글쓰기 도우미를 배포하기 위한 GDPR 및 EU AI Act 맥락.