제미나이로 소설 쓰기 후기: 한국어 문장, 긴 원고 처리, 이어쓰기에서 확인한 것과 확인하지 못한 것

시험 조건

• 입력: 설정집 요약 300자, 작가가 쓴 문체 샘플 400자, 장면 조건(장소·인물·들어갈 때·나올 때), 분량 800자, 금지 목록
• 장르: 현대 배경 미스터리, 로맨스 판타지 두 가지
• 반복: 같은 프롬프트로 세 번 생성해 경향만 봄

세 번 생성으로 통계를 낼 수는 없다. 아래는 경향이지 측정값이 아니다.

확인한 것 1. 한국어 문장 경향

지시 없이 쓰면 문단 끝에 정리 문장이 붙고 감정을 이름으로 부르는 서술이 나온다. 이건 다른 범용 모델과 같다. 문체 기준을 숫자로 주면(문장 평균 25자, 종결 어미 목록, 직유 상한) 첫 생성에서는 대체로 따르고, 이어쓰기를 반복하면 문장이 길어지는 방향으로 흐르는 경향이 있었다. 문체 샘플을 매번 다시 넣으면 잡힌다.

번역투는 지시로 대부분 줄었다. "그녀는 ~을 느꼈다" 류는 금지 목록에 넣으면 나오지 않았다. 다만 "~하는 순간", "~할 수밖에 없었다" 같은 상투 문형은 금지 목록에 없으면 반복됐다. 반복 표현은 반복 탐지 프롬프트로 걸러야 한다.

확인한 것 2. 긴 원고를 넣었을 때

회차 여러 개를 한 번에 넣고 설정 모순을 찾게 했을 때, 명시적 모순(이름·나이·장소)은 잘 찾았다. 암시적 모순(3화에서 모른다고 한 사실을 7화에서 아는 것처럼 행동)은 놓치는 경우가 있었다. 이건 다른 모델도 마찬가지이며, 설정집 기준 모순 찾기처럼 "인물이 아는 것 / 모르는 것" 목록을 따로 넣어야 정확도가 오른다.

긴 원고를 넣고 요약을 시키면 사건 요약은 정확했지만 "독자가 아는 것"과 "인물이 아는 것"을 구분하지 않았다. 요약을 다음 이어쓰기 문맥으로 쓸 때는 이 구분을 작가가 추가해야 한다.

확인한 것 3. 이어쓰기

분량과 끝 상태를 지정했을 때 끝 상태에서 멈추는 비율이 높았다. 지정하지 않으면 장면을 마무리하려는 경향은 다른 모델과 같았다. 새 인물을 등장시키는 문제는 금지 목록에 넣으면 거의 없었다.

문제는 회차를 넘길 때였다. 새 대화에서 요약 + 마지막 원문으로 이어 쓰면 직전 회차의 문체보다 문체 샘플 쪽에 가까운 문장이 나왔다. 이건 장점이기도 하다(문체 표류가 덜함). 대신 직전 회차에서 만든 분위기가 약해질 수 있어 마지막 원문을 500자로 늘리면 나아졌다.

확인하지 못한 것

• 무료·유료 한도 수치. 요금제와 시기에 따라 바뀌므로 이 글에서 다루지 않는다. 공식 안내가 기준이다.
• 특정 모델 버전 간 차이. 같은 프롬프트라도 버전이 바뀌면 경향이 바뀐다. 이 글의 경향도 시기가 지나면 달라질 수 있다.
• 성인·폭력 장면의 경계. 시험하지 않았고, 경계는 바뀐다.
• 한국어 문학 작품 학습 여부와 범위. 공개 자료로 확인할 수 없었다.

국내 서비스 사례

모델 자체보다 서비스 지속성이 별개라는 점을 보여 주는 사례가 둘 있다. 2026년 9월 기준 뤼튼의 캐릭터 채팅 앱 크랙은 Gemini 모델을 쓴다고 보도됐다(출처: AI타임스). 반면 Gemini 기반 웹소설 이어쓰기와 회차 관리를 제공하던 I-eum AI는 서비스를 종료하고 텍스트 내보내기만 남겼다(출처: I-eum AI). 어떤 모델을 쓰든 원고는 작가가 외부에 보관해야 한다는 교훈이다.

제미나이를 쓴다면 이렇게

1. 기준 문서(설정집 요약·문체 샘플·금지 목록)를 한 장으로 만들고 매 대화에 넣는다.
2. 회차마다 새 대화. 마지막 원문은 500자.
3. 긴 원고 검토는 "인물이 아는 것" 목록을 함께 넣는다.
4. 원고는 대화창에 두지 않고 외부 문서에 모은다.

이 네 가지는 제미나이에 국한된 것이 아니라 범용 챗봇 공통이다. 모델 선택보다 이 구조가 결과를 더 크게 바꾼다.

SparkLore에서 바로 해보기

같은 기준 문서 형식으로 AI 소설 쓰기에서 한 장면을 생성해 제미나이 결과와 나란히 놓고 위의 세 항목(문장 경향, 설정 유지, 끝 상태 준수)을 비교해 볼 수 있다. 어느 쪽을 쓰든 원고 보관과 설정집 관리는 프로젝트 안에서 하는 것이 오래 간다.