업스테이지 Document Parse vs Synap DocuAnalyzer 실전 비교 — HWP·PDF·표 처리 성능 차이 정리

RAG를 구축하다 보면 어느 순간 반드시 막히는 지점이 있다. 파서를 바꿨는데 성능이 왜 그대로인지, 도큐먼트 파서마다 결과물이 왜 이렇게 다른지. 업스테이지 Document Parse와 Synap DocuAnalyzer 중 어느 쪽을 골라야 할지 고민한다면, 이 글이 그 판단 기준을 잡는 데 실질적인 도움이 될 것이다.

가격 및 가성비: 업스테이지 페이지당 $0.01, Synap DocuAnalyzer는 온프레미스 설치형 전용으로 개인 API 발급 없음 — 용도에 따라 경쟁력이 갈린다.

지원 포맷: 업스테이지는 PDF·HWP·HWPX·이미지 등 폭넓게 지원. Synap은 HWP·워드·엑셀 구조 해석에 특화. 수식 처리는 업스테이지가 LaTeX 완전 변환으로 우위.

실착 단점 또는 사이즈팁: 업스테이지는 엑셀 열 너비 인식 오류, 특정 워드 파일 인코딩 깨짐 확인됨. Synap은 LaTeX 수식 미지원, PDF 비전 처리 성능이 HWP 대비 낮음 — 문서 종류부터 먼저 확인해야 한다.

로더·OCR·인텔리전트 파서, 이 세 가지부터 구분해야 한다

RAG 시스템을 구축할 때 "파서를 썼다"는 말이 사실은 굉장히 넓은 범위를 포괄한다. 랭체인에 기본 탑재된 PyPDF 같은 로더는 PDF 안의 글자를 단순히 긁어오는 수준이다. 표나 이미지가 섞인 문서를 이 방식으로 처리하면, 레이아웃 정보 없이 텍스트만 쭉 이어 붙여진 결과물이 나온다. 여기서 한 단계 위가 OCR 탑재 로더다. 스캔된 이미지 속 글자를 인식해서 텍스트로 변환하는 기능이 추가된 것이다. 그러나 OCR이 탑재됐다고 해서 그 글자가 제목인지, 본문인지, 표 셀인지 구분해주지는 않는다. 글자를 읽어오는 것과 문서 구조를 이해하는 것은 다른 문제다. 요즘 말하는 파서의 기준은 인텔리전트 파서다. 레이아웃 인식, 객체 분류(제목·문단·표·이미지·캡션), 읽기 순서 파악까지 포함한 도구를 의미한다. 벡터 DB에 저장하기 전에 데이터를 정제하는 전처리 품질이 여기서 결정된다.

업스테이지 Document Parse와 Synap DocuAnalyzer, 구조적으로 다른 파싱 방식

두 도구의 핵심 차이는 파싱 방식 자체에 있다. 업스테이지 Document Parse는 비전 딥러닝 모델 기반이다. 문서를 이미지처럼 바라보고, 시각적으로 판단해서 구조를 인식한다. PDF처럼 내부 구조를 열어볼 수 없는 포맷에서 강점이 두드러진다. 동그라미 기호나 화살표 같은 특수 문자도 정확히 잡아내며, LaTeX 수식 변환을 완벽하게 지원한다. Synap DocuAnalyzer는 접근 방식이 다르다. 파일을 직접 열어 내부 구조를 해석한다. HWP·워드·엑셀처럼 구조 정보가 파일 안에 담겨 있는 포맷에서는 이 방식이 훨씬 정확하다. 반면 PDF처럼 비전 기반이 필요한 포맷에서는 HWP 원본보다 성능이 낮아진다는 것이 직접 실험에서 확인됐다. 정리하면, 다루는 문서가 무엇이냐에 따라 두 도구의 유불리가 뒤집힌다.

HWP·워드·엑셀 파일이 많다면 Synap이 앞선다

같은 HWP 파일을 두 도구에 넣었을 때 차이가 가장 명확하게 나타났다. 업스테이지는 한글 파일 처리를 최근에야 지원하기 시작했다. HWP·HWPX 포맷이 추가된 것은 반가운 변화지만, 비전 모델로 이미지처럼 처리하는 방식이다 보니 복잡한 표 구조에서 한계가 생긴다. 머지셀 처리나 표 안에 표가 들어간 구조에서 일부 셀을 통합해버리는 오류가 발생했다. 반면 Synap DocuAnalyzer는 파일 구조를 직접 해석하기 때문에 표 정보를 정확하게 가져온다. 특히 인상적이었던 부분은 마크다운으로 표현할 수 없는 '표 안의 표' 구조를 해결한 방식이다. 마크다운은 중첩 표를 지원하지 않는데, Synap은 내부 표에 위치 인덱스를 부여해 별도로 빼내어 표현하는 방식으로 이 문제를 해결했다. 개발자가 후처리 과정에서 추가로 작업해야 할 부분을 미리 고려한 설계다. 엑셀 파일에서도 결과가 갈렸다. 업스테이지는 열 너비가 접혀 있는 상태의 셀을 제대로 파싱하지 못해 데이터가 겹쳐서 출력됐다. 사인앱은 파일을 열어 읽는 방식이라 접힌 열 너비와 무관하게 데이터를 정확하게 가져왔다.

PDF와 수식이 많다면 업스테이지가 여전히 강하다

같은 HWP 파일을 PDF로 변환해서 두 도구에 다시 넣어봤다. Synap DocuAnalyzer는 비전 기능이 상대적으로 약해서, PDF로 변환된 파일에서는 일부 셀이나 특수 문자를 놓쳤다. HWP 원본 파일을 넣었을 때보다 성능 차이가 있었다. 업스테이지는 논문 수식 처리에서 확실히 강점을 보였다. LaTeX로 완벽하게 변환해서 JSON, HTML, 마크다운 모두에서 수식을 정확히 표현했다. Synap은 수식 영역을 잡아내기는 하지만 이미지 파일로만 제공한다. 수식이 많은 논문이나 기술 문서를 처리해야 한다면, 업스테이지의 레이텍 변환 기능이 결정적인 차이가 된다. 또 하나 실용적인 차이가 있다. 업스테이지는 API 키 발급만으로 바로 사용할 수 있고, AWS 마켓플레이스를 통해 SaaS 방식도 지원한다. 파싱이 필요할 때만 서버를 올리고 내리는 방식으로 쓴다면 비용도 충분히 관리할 수 있다. Synap DocuAnalyzer는 현재 온프레미스 설치형 전용이라 개인이 API 키를 발급받아 쓰는 방식이 아니다. 엔터프라이즈 환경에서 폐쇄망으로 운영해야 하는 조직이라면 오히려 이 점이 강점이 된다.

파서 선택 전에 먼저 확인해야 할 것

가격만 보면 판단이 흐려진다. 각 파서의 가격 구조를 정리하면 다음과 같다. 업스테이지는 페이지당 $0.01이다. AWS Textract, Azure AI Document Intelligence, LlamaParse와 비교하면 단가 기준으로 비싸 보이지만, 한글 처리 능력과 HWP 지원, 수식 LaTeX 변환까지 포함된 가격이라는 점을 함께 봐야 한다. LlamaParse는 하루 1,000페이지까지 무료로 사용할 수 있어 접근성이 좋지만, 프로모션 조건은 수시로 바뀔 수 있으니 직접 확인이 필요하다. Unstructured.io는 이미지·PDF 처리 기준으로 $0.02, 멀티모달 기능까지 포함하면 $0.03 수준이다. 주의할 점은 SaaS 방식으로 상시 서버를 올려두는 것과, 파싱 작업이 있을 때만 서버를 켜고 끄는 방식은 실제 비용이 크게 다르다는 것이다. 업스테이지의 SaaS 모델은 시간당 $15로, 24시간 365일 켜두면 한 달 비용이 상당하다. 작업 단위로 간헐적으로 운영하는 구조라면 API 호출 단가 기준으로 비교하는 것이 맞다. 파서를 선택할 때 실제로 먼저 확인해야 할 것은 세 가지다. 첫째, 처리해야 할 문서가 HWP·워드·엑셀 원본인지, PDF나 스캔 이미지 형태인지. 원본 파일이 많다면 Synap, PDF와 이미지 문서가 많다면 업스테이지 쪽이 유리하다. 둘째, 수식이 포함된 문서를 다루는지. 논문이나 기술 문서처럼 LaTeX 수식이 필요하다면 현재 업스테이지가 유일한 선택에 가깝다. 셋째, 폐쇄망 또는 온프레미스 환경이 필요한지. 외부 API 호출이 불가능한 환경이라면 Synap DocuAnalyzer가 적합하다. 업스테이지도 온프레미스 옵션을 지원하지만, Synap은 이 부분에 더욱 특화되어 있다.

파싱이 끝나도 전처리는 끝난 게 아니다

두 도구 모두 파싱 결과물을 마크다운 형태로 떨어뜨린다. 그런데 많은 사람들이 여기서 멈춘다. 파서 결과물이 마크다운으로 나오면 전처리가 완료됐다고 생각하는 것이다. 실제로는 이 마크다운을 어떻게 청크로 나누고, 어떤 메타데이터를 붙이고, 어떤 방식으로 벡터 DB에 저장하는지가 RAG 성능의 나머지 절반을 결정한다. 파싱은 객체와 구조 정보를 인식하는 단계일 뿐이다. 좋은 파서를 쓰는 것과 그 결과물을 잘 후처리하는 것, 두 가지가 모두 갖춰질 때 RAG 시스템의 성능이 실질적으로 올라간다. 어떤 파서를 선택했느냐보다, 그 파서의 출력 구조를 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐가 더 중요한 변수다.

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