LLM, NLP 및 AI 워크플로우를 위한 상위 15개 Hugging Face 대안

허깅 페이스는 방대한 모델 hub부터 원활한 배포 tools까지, 머신러닝 개발자를 위한 인상적인 생태계를 구축했습니다.

하지만 때로는 프로젝트에 다른 솔루션이 필요할 때가 있습니다. 다른 Hugging Face 대안들이 더 잘 처리하는 특수 인프라, 엔터프라이즈급 보안 또는 맞춤형 워크플로우가 필요할 수 있습니다.

챗봇 구축, LLM 미세 조정, 데이터 과학자가 감격의 눈물을 흘릴 만한 NLP 파이프라인 운영 등 어떤 작업을 하든, 여러분의 AI 요구사항에 딱 맞는 플랫폼이 여기저기 준비되어 있습니다.

이 블로그에서는 강력한 클라우드 API부터 오픈소스 툴킷, 엔드투엔드 AI 워크플로우 플랫폼에 이르기까지 허깅페이스의 주요 대안을 종합적으로 소개합니다.

한눈에 보는 최고의 Hugging Face 대안들

다음은 주요 Hugging Face 대안들의 비교 정보입니다. 📄

tool	가장 적합한	주요 기능	가격*
*ClickUp*	일상 업무 관리에 AI를 직접 도입하세요—작업 관리부터 문서, 자동화까지 팀 규모: 개인, 스타트업, 기업에 이상적	AI 노트테이커, 자동화 에이전트, Brain MAX, Enterprise AI 검색, 화이트보드 이미지 생성, Claude/ChatGPT/Gemini 접근, 자연어 기반 자동화	Free Forever, 기업 맞춤형 설정 가능
OpenAI	고급 언어 모델과 텍스트, 이미지, 임베딩용 API를 활용한 구축팀 크기: LLM으로 개발하는 AI 개발자 및 스타트업에 이상적	미세 조정, PDF/이미지 처리, 의미론적 파일 분석, 비용 대시보드, 온도/시스템 프롬프트	사용량 기반
Anthropic Claude	풍부한 맥락과 안전한 대화, 신중한 LLM 응답 생성팀 크기: 안전성, 긴 맥락, 윤리적 추론이 필요한 팀에 이상적	실시간 웹 검색, 구조화된 출력 생성(JSON/XML), 높은 맥락 기억력, 수학/통계 지원	사용량 기반
Cohere	기업 규모에 맞는 다국어 및 보안 NLP 솔루션 설계 팀 크기: 다국어 NLP 요구사항이 있는 규정 준수 중심 팀에 이상적	개인 데이터에 대한 파인 튜닝, 100개 이상의 언어 지원, 분석 대시보드, 확장 가능한 추론, SSO/SAML/RBAC 통합	$0.0375/100만 토큰(명령어 R7B)부터 시작; 맞춤형 가격 책정
Replicate	설정이나 서버 걱정 없이 오픈소스 모델을 탐색하고 실행하세요 팀 규모: AI 모델 테스트나 MVP 구축을 진행하는 개발자에게 이상적	포커블 모델, A/B 테스트를 통한 버전 관리, 배치 예측, webhook 지원	사용량 기반 요금제; 모델별로 가격이 다릅니다
TensorFlow	최대 제어권을 가진 완전 맞춤형 머신러닝 시스템 구축팀 크기: 모델에 대한 완전한 통제가 필요한 ML 엔지니어에게 이상적	TensorBoard 모니터링, ONNX/SavedModel 변환, 맞춤형 손실 기능, 혼합 정밀도 훈련	Free(오픈소스); 컴퓨팅 사용량은 별도 청구
Azure Machine Learning	자동화와 확장성을 통해 ML 모델을 Microsoft 생태계에 연결 팀 크기: Azure 생태계의 기업 팀에 이상적	AutoML, 재훈련 트리거, SHAP/LIME 기반 모델 설명 가능성, 드리프트 감지, 확장 가능한 컴퓨팅 클러스터	맞춤형 가격 책정
Google Gemini	텍스트, 코드, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 하나의 AI 모델로 처리팀 크기: 다중 모달 연구 및 분석 팀에 이상적	이미지/차트 이해, 실시간 Python 실행, 비디오 요약하다, 혼합 입력에 걸친 추론	Free; 모델 접근 권한에 따라 유료 플랜 제공
Microsoft Copilot	Word, Excel, Outlook과 같은 Microsoft 365 앱 내 생산성 향상 팀 크기: Microsoft 365 생태계 내 비즈니스 사용자에게 이상적	엑셀 기능 자동화, PPT 슬라이드 생성, 아젠다/이메일 초안 작성, Outlook 작업 연결된	무료; 유료 플랜은 월 $20부터 시작
IBM WatsonX	규제 강도가 높은 분야에서 완전한 감사 가능성과 통제력을 갖춘 AI 운영팀 크기: 은행, 의료, 공공 부문 기관에 이상적	편향 탐지, 프롬프트 안전성 템플릿, 적대적 강건성 테스트, 인간 개입형 워크플로우	무료; 유료 플랜은 월 $1,050부터 시작
BigML.com	코드나 머신러닝 배경 없이 예측 모델 구축 및 설명팀 크기: 애널리스트 및 노코드 사용자가 적합	시각적 드래그 앤 드롭 모델링, 앙상블 학습, 클러스터링, 시계열 예측	14일 무료 체험판; 유료 플랜은 월 $30부터 시작
LangChain	여러 모델, 도구 및 API를 결합한 AI 에이전트 및 워크플로우 구축팀 크기: 에이전트 기반 tool을 구축하는 AI 개발자에게 이상적	추적 및 로깅, API 호출 캐싱, 대체 로직, 스트리밍 응답, 맞춤형 평가 프레임워크	무료; 유료 플랜은 월 39달러부터 시작
Weights & Biases	머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고 재현 가능하며 성과 중심적으로 운영하세요 팀 크기: 머신러닝 연구팀 및 /AI 연구소에 이상적	하이퍼파라미터 스윕, 실시간 대시보드, 공개 실험 공유, GPU 프로파일링, 실험 버전 관리	무료; 유료 플랜은 월 $50부터 시작
ClearML	추적부터 오케스트레이션 및 배포에 이르는 전체 MLOps 라이프사이클 관리 팀 크기: 운영 중심 ML 팀 및 내부 인프라 사용에 이상적	감사 로깅, 블루-그린 배포, CI/CD 통합, 비수기 스케줄링, 모델 레지스트리, 재현성 tools	무료; 유료 플랜은 사용자당 월 $15부터 시작
Amazon SageMaker	AWS 인프라에서 머신러닝 모델을 원활하게 실행, 조정 및 확장하세요 팀 크기: 대규모 구축을 진행 중인 AWS 기반 팀에 이상적	그라운드 트루스 데이터 라벨링, 관리형 노트북, 자동 하이퍼파라미터 튜닝, 확장 가능한 엔드포인트, CloudWatch 모니터링	Unified Studio: Free; 기타 가격은 컴퓨팅 및 사용량에 의존함

clickUp의 소프트웨어 평가 방식

저희 편집팀은 투명하고 연구 기반이며 공급업체 중립적인 프로세스를 따르므로, 추천 내용이 실제 제품 값을 바탕으로 함을 신뢰하실 수 있습니다.

ClickUp에서 소프트웨어를 검토하는 방법에 대한 상세한 안내입니다.

허깅 페이스 대안을 선택해야 하는 이유

허깅 페이스 대안을 탐색해야 하는 이유는 다음과 같습니다:

*맞춤형 AI 기능: 컴퓨터 비전이나 고급 자연어 처리(NLP) 같은 특수 작업에 특화된 대규모 언어 모델을 제공하는 플랫폼을 찾아보세요
간소화된 워크플로우: *더 쉬운 설정 또는 노코드 인터페이스를 갖춘 솔루션을 선택하여 더 빠른 프로토타이핑과 향상된 운영 효율성을 확보하세요
비용 효율적인 플랜: *예산 중심의 데이터 관리를 위한 무료 계층 또는 저렴한 가격 옵션을 확인하세요
향상된 통합 기능: CRM이나 클라우드 플랫폼과 같은 기존 기술 스택과 원활하게 동기화되는 tools를 찾으세요.
확장 가능한 성능: 대규모 데이터셋을 처리하거나 대형 프로젝트에 더 빠른 처리를 제공하는 /AI 플랫폼을 선택하세요.
강화된 기업 지원: 견고하고 보안이 강화된 솔루션이 필요한 팀을 위한 전담 지원을 제공하는 Hugging Face 대안을 선택하세요.
맞춤형 모델 훈련: 독특하고 고성능 모델을 위한 고급 미세 조정 옵션을 탐색하세요
혁신적인 배포 옵션: 독특한 호스팅 또는 배포 방식을 제공하는 tools를 선택하여 더 쉽게 확장하세요

🔍 알고 계셨나요? 트랜스포머 덕분에 GPT나 BERT 같은 tools는 문장 전체를 한 번에 읽어낼 수 있습니다. 이들은 낡은 모델들이 결코 해내지 못했던 방식으로 어조, 의도, 맥락을 파악합니다. 그래서 오늘날의 AI는 응답할 때 더 자연스러운 목소리를 내는 것입니다.

최고의 Hugging Face 대안들

다음은 저희가 선정한 최고의 Hugging Face 대안들입니다. 👇

ClickUp (프로젝트 관리, 문서, 워크플로우에 AI를 직접 통합하는 데 최적)

ClickUp Brain: 커뮤니티 협업이 가능한 Hugging Face 대안 — *ClickUp Brain으로 작업 공간을 강화하세요*

모두가 AI를 사용하지만 대부분은 고립된 상태로 존재합니다. 글쓰기용 tool, 요약할 tool, 일정 관리용 tool 등 각각 다른 tools를 사용하지만, 이들이 서로 소통하지 못합니다. 이는 AI의 무 분별한 확산과 불필요한 혼란을 초래합니다.

ClickUp은 AI를 필요한 곳에 직접 적용하여 해결합니다: 작업, 문서, 팀 업데이트 내부에서 말이죠.

문맥에 맞춰 작성, 요약, 자동화하세요

ClickUp Brain in Docs: 문서 편집을 위한 키 기능을 갖춘 첨단 플랫폼 — *ClickUp Brain으로 기술적 항목을 구조화된 문서로 변환하세요*

ClickUp Brain은 플랫폼의 모든 부분에 통합되어 있습니다. 작업이 이루어지는 바로 그 자리에서 콘텐츠를 작성하고, 업데이트를 요약하며, 보고를 생성하고, 복잡한 작업 설명을 재구성합니다.

개발자를 위한 API 요구사항을 문서화한다고 가정해 보세요.

기술 사양을 ClickUp 문서에 붙여넣고 인증 및 속도 제한에 관한 항목을 추가한 후, ClickUp Brain에게 코드 예시가 포함된 개발자 친화적인 문서를 생성하도록 프롬프트하세요.

연결된 AI 어시스턴트가 팀이 참조할 문서 내에서 엉성한 메모를 명확한 섹션으로 구조화합니다.

다른 예시:

긴 회의 문서를 팀 리더를 위한 프로젝트 개요로 전환하세요
모호한 작업 설명을 재작성하여 다음 단계를 더 명확하게 만드세요
지난주 작업 활동을 활용하여 반복되는 클라이언트 업데이트 초안을 작성하세요
플랜 스레드를 요약하고 후속 조치를 소유자에게 할당하세요

답변, 장애 요소 및 보고서를 몇 초 만에 확인하세요

ClickUp Brain은 작업과 문서 내에서 일을 지원합니다. 하지만 때로는 한 단계 물러나 집중할 스페이스가 필요합니다. 질문하고, 명확히 파악하고, 빠르게 진행할 수 있는 스페이스가요.

바로 이를 위해 ClickUp Brain MAX가 만들어졌습니다.

일과 문서로부터 분리되지만 완전히 연결된, AI 작업 전용 스페이스를 제공합니다. 데스크탑 AI 동반자로서, tools를 전환하거나 맥락을 재설명하지 않고도 일을 고민하고, 답을 찾고, 더 빠르게 진행할 수 있도록 도와줍니다.

질문을 입력하면, 고립된 AI 출력이 아닌 실시간 작업 공간 데이터에서 정보를 가져옵니다. 프로젝트 컨텍스트, 우선순위, 소유자 배정을 이해합니다. 음성으로 쿼리를 할 수도 있습니다.

ClickUp Brain MAX는 음성 중심이며, 언제나 손끝에서 바로 사용할 수 있고, 일 관리의 정신적 부담을 줄이기 위해 설계되었습니다.

여러 기능 부서가 함께 진행하는 출시를 이끌고 있다고 가정해 보세요. "캠페인 출시를 블록하는 장애물은 무엇인가요?"라고 묻습니다. *Brain MAX는 처리 기한이 지난 작업, 소유자, 연결된 문서, 조치 가능한 표시된 댓글을 보여줍니다.

기타 실제 적용 사례:

담당자별로 분류된 기한 초과 작업 목록을 요청하세요
이번 분기에 완료된 마일스톤 요약본을 추출하세요
모든 활성 프로젝트의 장애 요소를 실시간으로 보는 보기를 얻으세요
작업 활동을 기반으로 위험이 확대되기 전에 발견하세요

규칙 없이 작업을 자동화하세요

ClickUp AI 기반 자동화: 사용자가 완벽한 통제권을 확보할 수 있도록 지원하는 강력한 기능들 — *ClickUp Brain과 자동화 기능을 활용해 복잡한 기업 온보딩 워크플로우 구축*

이제 트리거와 액션을 일일이 찾아볼 필요가 없습니다. 원하는 작업을 자연어로 설명하기만 하면, AI가 ClickUp 내에서 자동화를 구축해 드립니다.

예시: 고객 성공 팀은 기업 클라이언트가 가입할 때마다 반복 작업을 처리합니다. ClickUp Brain에 다음과 같이 지시하세요: 작업에 '기업 온보딩' 태그가 지정되면 킥오프 통화, 환영 자료, 기술 과제, 후속 알림에 대한 하위 작업을 생성하세요.

AI가 이 다단계 워크플로우 자동화를 구축하고, 실제 운영 전에 테스트할 수 있게 해줍니다.

ClickUp의 주요 기능

*실용적인 AI 에이전트: 프로젝트 업데이트 및 상태 보고와 같은 반복 작업을 처리하는 전문적인 ClickUp AI 자동화 에이전트를 배포하세요. 복잡한 모델 훈련이 필요 없습니다
벤더 종속성 방지: 워크플로우를 재구축하지 않고도 직관적인 단일 인터페이스로 Claude, GPT, Gemini 등 주요 AI 모델에 접근하세요
컨텍스트를 놓치지 마세요: ClickUp의 AI 노트테이커를 활용해 회의 내용을 자동으로 캡처하고 요약하며, 실행 항목을 작업에 직접 동기화하세요
모든 것을 찾아보세요: 팀의 맥락을 이해하는 ClickUp의 Enterprise AI 검색으로 내 일 내용을 가로질러 검색하세요
복잡함 없이 확장하세요: 인프라나 API 키 관리 없이 기업급 AI 기능을 활용하세요—모든 것이 즉시 일 가능합니다
시각적으로 브레인스토밍하세요: *ClickUp Brain에 프롬프트를 입력하여 ClickUp 화이트보드에서 직접 이미지를 생성한 후, 그 아이디어를 실행 가능한 프로젝트 플랜으로 전환하세요
채팅 전환 없이: ClickUp 채팅을 통해 실제 일과 연결된 대화를 유지하세요
더 스마트하게 일정 관리하기: ClickUp 달력이 자동으로 집중 시간을 블록하고 프로젝트 마감일을 기반으로 최적의 회의 시간을 제안합니다

ClickUp의 한도

Hugging Face처럼 기본 AI 인프라를 수정하거나 포크하거나 기여할 수 없습니다

ClickUp 가격 정책

ClickUp 평가 및 리뷰

G2: 4.7/5 (10,385개 이상의 리뷰)
Capterra: 4.6/5 (4,000개 이상의 리뷰)

실제 사용자들은 ClickUp에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

이 G2 리뷰는 이 /AI 협업 플랫폼에 대해 모든 것을 말해줍니다:

새로운 Brain MAX는 제 생산성을 크게 향상시켰습니다. 고급 추론 모델을 포함한 여러 AI 모델을 합리적인 가격으로 사용할 수 있어 모든 것을 하나의 플랫폼에 중앙 집중화하기가 쉬워졌습니다. 음성-텍스트 변환, 작업 자동화, 다른 앱과의 연동 같은 기능들은 워크플로우를 훨씬 더 매끄럽고 스마트하게 만들어줍니다.

새로운 Brain MAX는 제 생산성을 크게 향상시켰습니다. 고급 추론 모델을 포함한 여러 AI 모델을 합리적인 가격에 활용할 수 있어 모든 것을 하나의 플랫폼에 통합하기가 쉬워졌습니다. 음성-텍스트 변환, 작업 자동화, 다른 앱과의 연동 같은 기능들은 워크플로우를 훨씬 더 매끄럽고 스마트하게 만들어줍니다.

📮 ClickUp 인사이트: 응답자의 30%가 연구 및 정보 수집에 AI tools를 활용합니다. 하지만 일 중 잃어버린 그 한 개의 파일을 찾거나 저장하는 걸 깜빡한 중요한 Slack 스레드를 찾아주는 AI는 있을까요?

네! ClickUp의 AI 기반 연결 검색 기능은 통합된 타사 앱을 포함한 모든 작업 공간 콘텐츠에 즉시 검색하여 인사이트, 리소스 및 답변을 제공합니다. ClickUp의 고급 검색으로 주당 최대 5시간을 절약하세요!

2. OpenAI (고급 언어 및 이미지 생성 모델 접근에 최적)

via OpenAI

OpenAI는 ChatGPT 출시 당시 화제를 모았고, 갑자기 모두가 다시 AI에 대해 이야기하기 시작했습니다. 그들의 GPT 모델은 이메일 작성부터 코드 디버깅까지 모든 것을 처리하는 반면, DALL-E는 여러분의 가장 기발한 텍스트 프롬프트를 실제 이미지로 변환합니다.

OpenAI의 차별점은 AI를 패키징한 방식에 있습니다. 연구실에만 갇혀 있던 모델들에 접근할 수 있게 되었습니다. 물론 편리함을 위해 비용을 지불하지만, 마감일이 촉박하고 클라이언트가 목을 조르는 상황에서는 그 편리함이 값을 매길 수 없을 정도로 소중해집니다.

OpenAI의 최고의 기능들

특정 데이터셋으로 모델을 미세 조정하여 브랜드 목소리, 글쓰기 스타일 또는 분야 전문성에 맞추세요
시스템 프롬프트와 온도 설정을 활용해 모델 행동을 제어하고, 창의성 수준과 응답 형식을 조정하세요
PDF, 이미지, 문서 등 다양한 파일 형식을 처리하여 포괄적인 콘텐츠 분석 및 추출을 수행합니다
모델 및 프로젝트별로 비용을 세분화한 상세한 청구 대시보드를 통해 사용 비용을 추적하고 지출 한도를 설정하세요
단순한 키워드 일치 대신 의미를 이해하는 시맨틱 검색 애플리케이션을 위한 임베딩 생성

OpenAI의 한도

모델 아키텍처에 대한 한도의 맞춤형 옵션
외부 API 호출에 대한 의존성은 오프라인 기능을 영향을 미칩니다
다양한 산업 분야의 대량 애플리케이션에 속도 제한이 영향을 미칠 수 있습니다
OpenAI는 동의 없이 웹에서 수집한 훈련 데이터로 인해 여러 소송과 감시를 받아왔습니다

OpenAI 가격 정책

GPT-4.1 입력: 100만 토큰당 $2 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50 출력: 100만 토큰당 $8
입력값: 100만 토큰당 2달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50
출력: 1M 토큰당 $8
GPT-4.1 mini 입력: 100만 토큰당 $0.40 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.10 출력: 100만 토큰당 $1.60
입력값: 100만 토큰당 $0.40
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.10
출력: 1M 토큰당 $1.60
GPT-4.1 nano 입력: 100만 토큰당 $0.100 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.025 출력: 100만 토큰당 $0.400
입력값: $0. 100 per 1M 토큰
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.025
출력: 1M 토큰당 $0.400
OpenAI o3 입력: 100만 토큰당 $2 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50 출력: 100만 토큰당 $8
입력값: 100만 토큰당 2달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50
출력: 1M 토큰당 $8
OpenAI o4-mini 입력: 100만 토큰당 $1.100 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.275 출력: 100만 토큰당 $4.400
입력값: $1. 100 per 1M 토큰
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.275
출력: $4. 400 per 1M 토큰
모델 미세 조정 GPT-4. 1 입력: 100만 토큰당 3달러 캐시된 입력: 100만 토큰당 0.75달러 출력: 100만 토큰당 12달러 훈련: 100만 토큰당 25달러 GPT-4. 1 미니 입력: 100만 토큰당 0.80달러 캐시된 입력: 100만 토큰당 0.20달러 출력: 100만 토큰당 3.20달러 훈련: 100만 토큰당 5달러 GPT-4. 1 나노 입력: 100만 토큰당 $0.20 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05 출력: 100만 토큰당 $0.80 훈련: 100만 토큰당 $1.50 o4-미니 입력: 100만 토큰당 4달러 캐시된 입력: 100만 토큰당 1달러 출력: 100만 토큰당 16달러 훈련: 훈련 시간당 100달러
GPT-4.1 입력: 100만 토큰당 $3 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.75 출력: 100만 토큰당 $12 훈련: 100만 토큰당 $25
입력값: 100만 토큰당 3달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.75
출력: 1M 토큰당 $12
훈련: 100만 토큰당 $25
GPT-4.1 mini 입력: 100만 토큰당 $0.80 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.20 출력: 100만 토큰당 $3.20 훈련: 100만 토큰당 $5
입력값: 100만 토큰당 $0.80
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.20
출력: $3.20 per 1M 토큰
훈련: 100만 토큰당 $5
GPT-4.1 nano 입력: 100만 토큰당 $0.20 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05 출력: 100만 토큰당 $0.80 훈련: 100만 토큰당 $1.50
입력값: 100만 토큰당 $0.20
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05
출력: 1M 토큰당 $0.80
훈련: 1M 토큰당 $1.50
o4-mini 입력: 100만 토큰당 $4 캐시된 입력: 100만 토큰당 $1 출력: 100만 토큰당 $16 훈련: 훈련 시간당 $100
입력값: 100만 토큰당 4달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 1달러
출력: 1M 토큰당 $16
교육: 교육 시간당 $100

입력값: 100만 토큰당 2달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50
출력: 1M 토큰당 $8

입력값: 100만 토큰당 $0.40
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.10
출력: 1M 토큰당 $1.60

입력값: 1M 토큰당 $0.100
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.025
출력: 1M 토큰당 $0.400

입력값: 100만 토큰당 2달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.50
출력: 1M 토큰당 $8

입력값: $1. 100 per 1M 토큰
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.275
출력: $4. 400 per 1M 토큰

GPT-4.1 입력: 100만 토큰당 $3 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.75 출력: 100만 토큰당 $12 훈련: 100만 토큰당 $25
입력값: 100만 토큰당 3달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.75
출력: 1M 토큰당 $12
훈련: 100만 토큰당 $25
GPT-4.1 mini 입력: 100만 토큰당 $0.80 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.20 출력: 100만 토큰당 $3.20 훈련: 100만 토큰당 $5
입력값: 100만 토큰당 $0.80
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.20
출력: $3.20 per 1M 토큰
훈련: 100만 토큰당 $5
GPT-4.1 nano 입력: 100만 토큰당 $0.20 캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05 출력: 100만 토큰당 $0.80 훈련: 100만 토큰당 $1.50
입력값: 100만 토큰당 $0.20
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05
출력: 1M 토큰당 $0.80
훈련: 1M 토큰당 $1.50
o4-mini 입력: 100만 토큰당 $4 캐시된 입력: 100만 토큰당 $1 출력: 100만 토큰당 $16 훈련: 훈련 시간당 $100
입력값: 100만 토큰당 4달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 1달러
출력: 1M 토큰당 $16
훈련: 시간당 $100

입력값: 100만 토큰당 3달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.75
출력: 1M 토큰당 $12
훈련: 100만 토큰당 $25

입력값: 100만 토큰당 $0.80
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.20
출력: $3.20 per 1M 토큰
훈련: 100만 토큰당 $5

입력값: 100만 토큰당 $0.20
캐시된 입력: 100만 토큰당 $0.05
출력: 1M 토큰당 $0.80
훈련: 1M 토큰당 $1.50

입력값: 100만 토큰당 4달러
캐시된 입력: 100만 토큰당 1달러
출력: 1M 토큰당 $16
훈련: 시간당 $100

OpenAI 평가 및 리뷰

G2: 4.7/5 (830개 이상의 리뷰)
Capterra: 4.5/5 (220개 이상의 리뷰)

실제 사용자들은 OpenAI에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

G2 리뷰에서 발췌:

그 API는 놀라울 정도로 훌륭하며, 사용자 인터페이스도 우수합니다. ChatGPT 사용 중에는 아무런 문제도 겪지 않았습니다. 정말 마음에 들었고, 꼭 사용해 보시길 강력히 추천합니다. 다운로드하여 빠르게 결정을 내리세요.

그 API는 놀라울 정도로 훌륭하며, 사용자 인터페이스도 우수합니다. ChatGPT 사용 중에는 아무런 문제도 겪지 않았습니다. 정말 마음에 들었고, 꼭 사용해 보시길 강력히 추천합니다. 다운로드하여 빠르게 결정을 내리세요.

🎥 시청하기: 언제 어디서나 개인 비서로 활용하는 ClickUp Brain 사용법.

💡 전문가 팁: 단일 메트릭에만 의존하지 마세요. LLM 평가를 구조화된 입력(예: 테이블, 목록) 처리 능력과 비구조화된 프롬프트(개방형 작업) 처리 능력으로 구분하세요. 실패 패턴을 더 빠르게 발견할 수 있습니다.

3. Anthropic Claude (안전하고 맥락을 이해하는 AI 대화 구축에 최적)

via Anthropic

Claude는 AI 안전성에 대한 차별화된 접근법을 취합니다. 콘텐츠 필터를 억지로 적용하는 대신, Anthropic은 문제를 신중하게 고민하도록 훈련시켰습니다. Claude가 응답하기 전에 다양한 관점을 고려하는 모습을 확인할 수 있으며, 이는 복잡한 주제에 대한 미묘한 논의를 잘 수행할 수 있게 합니다.

컨텍스트 창이 매우 커서 문서 전체를 입력할 수 있으며, 해당 콘텐츠에 대해 실제 대화를 나눌 수 있습니다.

연구 논문을 논의하거나 긴 보고서를 분석하고 싶었던 순간들을 떠올려 보세요. Claude는 이러한 시나리오를 자연스럽게 처리합니다. 대화 초반의 모든 것을 기억하므로, 같은 내용을 반복할 필요가 없습니다.

Anthropic Claude의 주요 기능

수십 가지 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 디버깅하며, 논리를 설명하고 개선점을 제안합니다
대화 중 실시간으로 웹 검색을 통해 최신 정보를 확인하고 사실을 검증하세요
복잡한 윤리적 딜레마와 미묘한 주제를 논리적으로 접근하며, 지나치게 단순화된 답변보다는 균형 잡힌 관점을 제시하세요
단계별 설명과 검증을 통해 고급 수학적 계산 및 통계 분석 수행
API 통합을 위해 특정 스키마를 따르는 JSON, XML, YAML과 같은 구조화된 출력을 생성하세요

Anthropic Claude의 한도

클로드(Claude) 대안들에 비해 모델 선택의 폭이 좁습니다
맞춤형 모델 훈련에 대한 유연성 부족
특정 전문 작업에 대해 더 높은 지연 시간

Anthropic Claude 가격 정책

Claude Opus 4 입력: 100만 토큰당 $15 출력: 100만 토큰당 $75 프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $18.75 읽기: 100만 토큰당 $1.50
입력값: 100만 토큰당 15달러
출력: 100만 토큰당 75달러
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $18.75 읽기: 100만 토큰당 $1.50
가격: 100만 토큰당 18.75달러
참고: 100만 토큰당 $1.50
Claude Sonnet 4 입력: 100만 토큰당 $3 출력: 100만 토큰당 $15 프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $3.75 읽기: 100만 토큰당 $0.30
입력값: 100만 토큰당 3달러
출력: 1M 토큰당 $15
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $3.75 읽기: 100만 토큰당 $0.30
요금: 100만 토큰당 $3.75
참고: 100만 토큰당 $0.30
Claude Haiku 3.5 입력: 100만 토큰당 $0.80 출력: 100만 토큰당 $4 프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $1 읽기: 100만 토큰당 $0.08
입력값: 100만 토큰당 $0.80
출력: 100만 토큰당 4달러
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $1 읽기: 100만 토큰당 $0.08
작성: 100만 토큰당 $1
참고: 100만 토큰당 $0.08

입력값: 100만 토큰당 $15
출력: 100만 토큰당 75달러
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $18.75 읽기: 100만 토큰당 $1.50
가격: 100만 토큰당 $18.75
참고: 100만 토큰당 $1.50

가격: 100만 토큰당 18.75달러
참고: 100만 토큰당 $1.50

입력값: 100만 토큰당 3달러
출력: 1M 토큰당 $15
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $3.75 읽기: 100만 토큰당 $0.30
요금: 100만 토큰당 $3.75
참고: 100만 토큰당 0.30달러

요금: 100만 토큰당 $3.75
참고: 100만 토큰당 $0.30

입력값: 100만 토큰당 $0.80
출력: 100만 토큰당 4달러
프롬프트 캐싱: 쓰기: 100만 토큰당 $1 읽기: 100만 토큰당 $0.08
작성: 100만 토큰당 $1
참고: 100만 토큰당 $0.08

작성: 100만 토큰당 $1
참고: 100만 토큰당 $0.08

Anthropic Claude 평가 및 리뷰

G2: 4. 4/5 (55개 이상의 리뷰)
Capterra: 4.5/5 (20개 이상의 리뷰)

Anthropic Claude에 대해 실제 사용자들은 어떤 평가를 내리고 있을까요?

레딧 댓글을 바탕으로:

솔직히 말해서? 클로드(Claude)는 그냥 좋은 '사람'처럼 보입니다. 다른 모델들에서는 본질적으로 찾아보기 힘든 깊이로 인간 복지를 고려하며 결정을 내리죠. 만약 세계를 이끌 LLM을 선택해야 한다면, 클로드를 제 1순위로 꼽겠습니다. 윤리적 또는 성격적 훈련 없이 다른 모델들을 같은 수준으로 신뢰할 수는 없을 것 같습니다.

솔직히? 클로드(Claude)는 그냥 좋은 '사람' 같아 보입니다. 다른 모델들에서는 본질적으로 찾아보기 힘든 깊이로 인간 복지를 고려하며 결정을 내리죠. 만약 세계를 이끌 LLM을 선택해야 한다면, 클로드가 제 최우선 선택이 될 겁니다. 윤리적 또는 성격적 훈련 없이 다른 모델들을 같은 수준으로 신뢰하진 않을 거예요.

🧠 재미있는 사실: 2012년, AlexNet이라는 모델이 이미지 인식에서 인간을 능가했습니다. 더 빠르고 정확했으며 피로감도 없었죠. 이 순간은 의료, 보안, 로봇공학 같은 필드에서 사람들이 AI의 잠재력을 바라보는 방식을 바꿔놓았습니다.

📖 추천 읽기: 최고의 Anthropic AI 대안 및 경쟁사

4. Cohere (기업용 자연어 처리 솔루션 구축에 최적)

Cohere: 이 Hugging Face 대안으로 특정 요구사항을 충족하세요

via Cohere

코히어(Cohere)는 인공지능이 필요하지만 데이터 프라이버시를 타협할 수 없는 비즈니스를 위해 특별히 플랫폼을 구축했습니다. 그들의 다국어 지원 능력은 100개 이상의 언어를 아우르며, 글로벌 고객이나 국제 시장을 상대하는 경우 매우 큰 장점입니다.

이 임베딩은 키워드 일치보다 의미를 이해해야 하는 검색 애플리케이션에서 특히 잘 일합니다. 자체 AI 맞춤형 분류기를 훈련시킬 수도 있어, AI 솔루션이 필요하지만 전담 데이터 과학자가 없는 팀에게 실용적입니다.

Cohere의 주요 기능

독점 데이터를 활용해 모델을 미세 조정하면서, 훈련 데이터셋과 모델 가중치에 대한 완료한 통제권을 유지하세요
기본 GPU 인프라를 관리하지 않고도 수요 패턴에 따라 추론 용량을 자동으로 확장하세요
생성된 콘텐츠에 대한 출처를 인용하고 출처 제공자를 제공할 수 있는 검색 강화 생성 시스템을 구현하세요
포괄적인 분석 대시보드와 알림 시스템을 통해 모델 성능과 사용 패턴을 모니터링하세요
SSO, SAML 및 역할 기반 접근 제어를 사용하여 기존 인증 시스템과 통합하여 실험을 추적하세요

Cohere의 한도

더 작은 커뮤니티와 더 적은 제3자 통합
다중 모달 플랫폼에 비해 컴퓨터 비전의 한도가 제한됨
특화된 분야를 위한 사전 훈련된 모델은 더 적습니다
고급 사용 사례 및 하이브리드 설정을 위한 문서화가 덜 포괄적입니다

Cohere 가격 정책

명령어 A 입력: $2. 50 per 1M 토큰 출력: $10 per 1M 토큰
입력값: 100만 토큰당 $2.50
출력: 1M 토큰당 10달러
*명령어 R 입력: $0.15 per 1M 토큰 출력: $0.60 per 1M 토큰
입력값: 100만 토큰당 $0.15
출력: 1M 토큰당 $0.60
명령어 R7B 입력: 100만 토큰당 $0.0375 출력: 100만 토큰당 $0.15
입력값: 100만 토큰당 $0.0375
출력: 1M 토큰당 $0.15

입력값: 100만 토큰당 $2.50
출력: 1M 토큰당 $10

입력값: 100만 토큰당 $0.15
출력: 1M 토큰당 $0.60

입력값: 100만 토큰당 $0.0375
출력: 1M 토큰당 $0.15

Cohere 평가 및 리뷰

G2: 리뷰가 충분하지 않음
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 Cohere에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

Capterra 리뷰에 따르면:

Cohere 설정은 상당히 쉬웠고 문서도 따라하기 매우 간단했습니다. 사용자들이 앱을 어떻게 활용하는지 확인할 수 있다는 점이 처음부터 정말 유용하고 멋졌습니다. […] 무료 버전의 세션 수는 극히 제한적이며, 사용자 기반이 성장함에 따라 유료화되는 세션이 늘어날수록 애플리케이션의 유용성이 떨어지고 있습니다.

Cohere 설정은 상당히 쉬웠고 문서도 따라하기 매우 간단했습니다. 사용자들이 앱을 어떻게 활용하는지 확인할 수 있다는 점이 처음부터 정말 유용하고 멋졌습니다. […] 무료 버전의 세션 수가 극히 제한적이어서 사용자 기반이 성장함에 따라 유료 버전으로 전환해야 하는 세션이 늘어나면서 애플리케이션의 유용성이 떨어지고 있습니다.

🔍 알고 계셨나요? GPT-4나 Grok 4 같은 모델들은 반박을 받으면 (첫 답변이 정확했더라도) 답변을 변경했습니다. 모순된 피드백을 접한 후 스스로를 의심하기 시작한 것입니다. 이는 스트레스 상태의 인간 행동과 놀랍도록 유사하며, 그들의 답변 신뢰성에 대한 의문을 제기합니다.

5. Replicate (인프라 관리 없이 오픈소스 /AI 모델 실행에 최적)

Replicate: 이 플랫폼으로 Hugging Face의 기능을 뛰어넘으세요

via Replicate

Replicate는 서버 관리의 번거로움 없이 방대한 AI 모델 라이브러리를 보유한 것과 같습니다. 누군가 놀라운 이미지 생성기를 만들었나요? 확률적으로 Replicate에 있을 겁니다. 모두가 이야기하는 그 새로운 음성 합성 모델을 시험해보고 싶으신가요? API 호출만 하면 됩니다.

이 AI 앱은 모든 인프라 복잡성을 처리하므로 특정 모델에 커밋하지 않고도 수십 가지 모델을 자유롭게 실험할 수 있습니다. 사용한 만큼만 결제하는 방식이라 프로토타이핑에 최적입니다.

또한, 적합한 모델을 찾으면 직관적인 컨테이너 시스템을 통해 맞춤형 버전을 직접 배포할 수도 있습니다.

최고의 기능들을 재현하세요

롤백 기능과 다양한 모델 버전 간 A/B 테스트를 통해 모델 배포를 버전 관리하세요
장시간 실행되는 예측이 완료되거나 오류가 발생할 때 알림을 받도록 webhook을 설정하세요
여러 입력을 동시에 배치 처리하여 예측당 비용을 절감하고 처리량 효율성을 개선하세요
기존 모델을 포크하여 다른 매개변수나 훈련 데이터를 활용한 맞춤형 버전을 생성하세요

한도 복제

모델 호스팅 환경과 구성에 대한 통제력이 상대적으로 낮습니다
실시간 애플리케이션 및 기업 요구사항에 잠재적인 지연 문제가 발생할 수 있습니다
모델 맞춤형 설정 및 미세 조정 옵션의 한도가 있습니다
타사 모델의 가용성과 유지 관리에 대한 의존성

Replicate 가격 정책

모델마다 가격이 다릅니다

평가 및 리뷰 복제

G2: 리뷰가 충분하지 않음
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 Replicate에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

레딧 리뷰가 노트를:

어쨌든, 제 생각에는 새로운 이미지나 비디오 모델을 시험해 보기에 Replicate가 가장 사용하기 쉬운 옵션입니다. 사용자가 많다면 가장 비용 효율적인 방법은 아닐 수 있지만, MVP(최소 기능 제품)를 위한 작업이라면 (시간당 GPU를 임대하는 것과는 달리) 많은 번거로움과 비용을 절약해 줄 수 있습니다.

어쨌든, 제 생각에는 새로운 이미지나 비디오 모델을 시험해 보기에 Replicate가 가장 사용하기 쉬운 옵션입니다. 사용자가 많다면 가장 비용 효율적인 방법은 아닐 수 있지만, MVP(최소 기능 제품)를 위한 작업이라면 (시간당 GPU를 임대하는 것과는 달리) 많은 번거로움과 비용을 절약해 줄 수 있습니다.

💡 전문가 팁: 정밀 조정은 신중하게 활용하세요. 특정 분야 출력을 얻기 위해 항상 모델을 정밀 조정할 필요는 없습니다. 먼저 스마트 프롬프트 엔지니어링 + 검색 강화 생성(RAG)을 시도해 보세요. 정확도나 관련성 한계에 지속적으로 부딪힐 때만 정밀 조정에 투자하세요.

6. TensorFlow (처음부터 맞춤형 머신러닝 모델을 생성하는 데 최적)

tensorFlow를 통해

TensorFlow는 머신러닝의 운명을 완전히 통제할 수 있게 해줍니다(축복이자 저주이기도 합니다). Google이 자사의 생산용 ML 프레임워크를 오픈소스화했기 때문에, 내부에서 사용하는 것과 동일한 tools를 활용할 수 있습니다.

그 유연성은 놀라울 정도입니다. 단순한 선형 회귀부터 복잡한 트랜스포머 아키텍처까지 무엇이든 구축할 수 있습니다.

TensorFlow hub는 미세 조정 가능한 사전 훈련 모델을 제공하며, TensorBoard는 훈련 성능에 대한 실시간 분석을 제공합니다. 그러나 이러한 강력한 기능은 복잡성을 동반합니다. 상위 플랫폼이 추상화해 놓은 개념들을 학습하는 데 시간을 투자해야 할 것입니다.

TensorFlow의 최고의 기능들

메모리 사용량과 계산 그래프를 보여주는 고급 디버깅 tools를 사용하여 모델 성능의 프로필을 작성하고 병목 현상을 식별하세요
SavedModel, TensorFlow Lite, ONNX 등 다양한 형식 간 모델 변환을 통해 크로스 플랫폼 호환성을 확보하세요
표준 머신러닝 라이브러리에서 제공되지 않는 맞춤형 손실 기능과 최적화 알고리즘을 구현하세요
혼합 정밀도 훈련을 활용하여 메모리 사용량을 줄이고 최신 GPU 아키텍처에서 훈련 속도를 가속화하세요
Tf.data를 활용해 전처리 및 데이터 증강을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하는 맞춤형 데이터 파이프라인을 구축하세요

TensorFlow의 한도

대규모 모델 훈련에는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다
고급 수준의 Hugging Face 대안들에 비해 복잡한 디버깅 프로세스
고급 사용 사례를 위한 시간 소모적인 설정 및 구성

TensorFlow 가격 정책

맞춤형 가격 책정

TensorFlow 평가 및 리뷰

G2: 4.5/5 (125개 이상의 리뷰)
Capterra: 4.6/5 (100개 이상의 리뷰)

실제 사용자들은 TensorFlow에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

G2의 한 사용자는 다음과 같이 강조합니다:

딥러닝 모델 구축 및 훈련에 TensorFlow가 얼마나 강력하고 유연한지 정말 마음에 듭니다. Keras는 작업을 조금 더 쉽게 만들어주고, 사전 훈련된 모델은 많은 시간을 절약해줍니다. 게다가 막힐 때 커뮤니티가 정말 큰 도움이 됩니다. […] 학습 곡선이 가파릅니다. 특히 초보자에게는 더욱 그렇죠. 때로는 오류 메시지가 너무 복잡해서 이해하기 어렵고 디버깅이 답답할 때도 있습니다. 또한 많은 컴퓨팅 파워가 필요해서 고성능 하드웨어가 없다면 문제가 될 수 있습니다.

딥러닝 모델 구축 및 훈련에 TensorFlow가 얼마나 강력하고 유연한지 정말 마음에 듭니다. Keras는 작업을 조금 더 쉽게 만들어주고, 사전 훈련된 모델은 많은 시간을 절약해줍니다. 게다가 막힐 때 커뮤니티가 정말 큰 도움이 됩니다. […] 학습 곡선이 가파릅니다. 특히 초보자에게는 더욱 그렇죠. 때로는 오류 메시지가 너무 복잡해서 이해하기 어렵고 디버깅이 답답할 때도 있습니다. 또한 많은 컴퓨팅 파워가 필요해서 고성능 하드웨어가 없다면 문제가 될 수 있습니다.

🧠 재미있는 사실: 연구진에 따르면 언어 모델은 종종 존재하지 않는 소프트웨어 패키지를 제안하는 것으로 나타났습니다. 포함된 코드 샘플의 약 19.7%가 허구적인 이름을 포함하고 있어, 이는 스쿼팅 공격으로 이어질 수 있습니다.

7. Azure Machine Learning (Microsoft 클라우드 서비스와의 ML 워크플로우 통합에 최적)

Microsoft Azure: 다양한 tools를 이해하기 위한 Hugging Face 대안들

via Microsoft Azure

조직이 이미 Microsoft 환경을 사용 중이라면 Azure ML이 자연스럽게 선택됩니다. 이 tool은 비즈니스 사용자를 위한 직관적인 클릭 인터페이스와 데이터 과학자를 위한 완전한 프로그래밍 환경을 모두 제공합니다.

AutoML은 신속한 결과가 필요할 때 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 자동으로 시도하며 복잡한 작업을 처리합니다. 한편 Power BI와의 연동으로 모델 결과를 경영진 대시보드에 직접 반영할 수 있습니다.

모델에 대한 강력한 버전 관리, 자동화된 배포 파이프라인, 모델 성능 저하 시 즉시 알림을 제공하는 모니터링 기능을 활용하세요.

Azure Machine Learning의 주요 기능

새로운 데이터가 제공되거나 모델 성능이 저하될 때 트리거되는 자동화된 재훈련 파이프라인을 예약하세요.
다양한 컴퓨팅 목표에서 재현 가능한 모델 훈련 및 배포를 위한 맞춤형 Docker 환경 생성
LIME, SHAP 및 기타 설명 가능성 기법을 활용하여 예측을 설명하는 모델 해석 가능성 기능을 구현하세요.
데이터 드리프트 모니터링을 설정하여 입력 데이터가 훈련 데이터셋과 크게 다를 때 알림을 받도록 하세요.
업무량 요구에 따라 자동으로 확장되면서 비용 효율성을 최적화하는 컴퓨팅 클러스터를 관리하세요.

Azure Machine Learning의 한도

멀티클라우드 전략을 사용하는 조직의 경우 벤더 종속성 문제가 발생할 수 있습니다.
오픈소스 Hugging Face 대안에 비해 유연성의 한도가 있습니다.

Azure Machine Learning 가격 정책

맞춤형 가격 책정

Azure Machine Learning 평가 및 리뷰

G2: 4.3/5 (85개 이상의 리뷰)
Capterra: 4.5/5 (30개 리뷰)

Azure Machine Learning에 대해 실제 사용자들은 어떤 평가를 내리고 있을까요?

G2에 공유된 내용:

이 서비스는 사용하기 쉽고 데이터를 업로드하고 패턴을 포착하는 데 유용한 다양한 이자를 제공합니다. 인터페이스는 개선될 여지가 있지만 제 요구사항을 충족시켜 줍니다. 구현에 대한 의문이 있다면 웹에 많은 정보가 있거나 Microsoft 지원팀에 직접 도움을 요청할 수 있습니다.

이 서비스는 사용하기 쉽고 데이터를 업로드하고 패턴을 포착하는 데 유용한 다양한 이자를 제공합니다. 인터페이스는 개선될 여지가 있지만 제 요구사항을 충족시켜 줍니다. 구현에 대한 의문이 있다면 웹에 많은 정보가 있거나 Microsoft 지원팀에 직접 도움을 요청할 수 있습니다.

8. Google Gemini (단일 상호작용으로 다양한 콘텐츠 유형 처리 시 최적)

via Google Gemini

Google의 Gemini는 여러 유형의 콘텐츠를 동시에 이해합니다. 차트를 보여주며 데이터에 대한 질문을 하거나, 이미지를 업로드하고 그 안에 담긴 내용에 대해 대화를 나눌 수 있습니다. 특히 수학 및 코딩 능력이 뛰어납니다. 복잡한 방정식을 단계별로 해결하며 그 과정을 논리적으로 설명합니다.

컨텍스트 창은 방대한 양의 텍스트를 처리하므로 전체 연구 논문이나 긴 문서를 분석하는 데 유용합니다. 흥미로운 점은 다양한 콘텐츠 유형 간에도 대화 흐름을 유지하면서도 논의 중인 내용을 추적하는 방식입니다.

Google Gemini의 최고의 기능들

원문의 맥락과 문화적 미묘함을 유지한 채 수십 개 언어로 번역하세요.
대화창 내에서 직접 Python 코드를 생성하고 실행하여 결과를 표시하고 실시간으로 오류를 디버깅하세요.
영수증, 양식, 필기 문서 등 비정형 소스에서 구조화된 데이터를 추출하세요.
비디오 콘텐츠에 대한 상세한 요약본을 위해 시각적 요소와 음향적 요소를 동시에 분석하세요.
복잡한 추론 작업을 수행하여 여러 출처와 콘텐츠 유형의 정보를 결합하세요.

Google Gemini의 한도점

특정 지역 및 특정 사용 사례에 한해 이용에 한도가 있습니다.
기존 대안들에 비해 모델 맞춤형 설정 옵션이 덜 광범위함
사용자들은 Google 생태계 내 데이터 프라이버시 보호에 대한 우려를 표명했습니다.

Google Gemini 가격 정책

Free
유료 요금제: 모델별로 가격이 다릅니다

Google Gemini 평가 및 리뷰

G2: 4.4/5 (245개 이상의 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않습니다

🧠 재미있는 사실: 더 나은 모델일수록 오류가 적을 거라 생각하지만, 정반대의 현상이 발생할 수 있습니다. LLM이 더 커지고 발전할수록, 특히 사실에 대한 질문을 받을 때 환각 현상이 더 자주 발생합니다. 최신 버전일수록 자신감 넘치는 오류를 보여서 오히려 발견하기 어렵습니다.

9. Microsoft Copilot (Microsoft Office 애플리케이션 내 생산성 향상에 최적)

Microsoft Copliot: Microsoft 생태계 내 내장형 지원 도구

via Microsoft Copilot

Copilot은 여러분이 매일 사용하는 Microsoft 앱 안에 존재하여, 실제 사용 시 AI의 경험을 변화시킵니다. 여러분의 일 맥락—글쓰기 스타일, 분석 중인 데이터, 심지어 회의 기록까지도 이해합니다.

프레젠테이션 작성을 요청하면 최근 문서와 이메일에서 관련 정보를 추출합니다.

특히 엑셀 통합 기능은 복잡한 수식 대신 자연어로 데이터를 분석할 수 있게 해주는 영리한 솔루션입니다. 가장 큰 장점은? AI 협업 tool의 인터페이스가 익숙한 Microsoft 방식에 기반하여 설계되어 학습 곡선이 최소화된다는 점입니다.

Microsoft Copilot의 최고의 기능들

기존 템플릿과 브랜딩 가이드라인을 활용하여 원시 데이터를 매력적인 PowerPoint 프레젠테이션으로 변환하세요.
대화형 명령어를 통해 피벗 테이블, 조건부 서식, 수식 생성 등 반복적인 Excel 작업을 자동화하세요.
달력 초대장과 이전 회의 노트를 기반으로 회의 아젠다 초안 및 후속 이메일 작성하세요.
조직의 표준에 부합하는 내장 스타일과 형식 제안 기능을 활용하여 전문적인 문서 디자인을 구현하세요.

Microsoft Copilot의 한도

이 tool은 Microsoft 365 구독과 생태계 커밋이 필요하며, Microsoft 애플리케이션 외부에서는 기능이 한도입니다.
다양한 Office 애플리케이션 간에 일관되지 않은 성능

Microsoft Copilot 가격 정책

Free
Copilot Pro: 월 $20
Copilot for Microsoft 365: 사용자당 월 30달러 (연간 결제)

Microsoft Copilot 평가 및 리뷰

G2: 4.4/5 (85개 이상의 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 Microsoft Copilot에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

레딧 사용자가 말하길:

저는 매일 더 까다로운 엑셀 기능을 처리하는 데 이 도구를 활용합니다. 데이터를 어떻게 조작할지 개념적인 아이디어가 있을 때 상황을 설명하면, 코파일럿은 거의 항상 실용적이고 사용 가능한 해결책을 제시해 줍니다. 덕분에 배열 기능에 훨씬 더 익숙해지고 편안해질 수 있었습니다.

저는 매일 더 까다로운 엑셀 기능 작업을 돕기 위해 이 도구를 사용합니다. 데이터를 어떻게 조작할지에 대한 개념적 아이디어가 있으면 상황을 설명하면, Copilot은 거의 항상 실용적이고 사용 가능한 해결책을 제시합니다. 덕분에 배열 기능에 훨씬 더 익숙해지고 편안해졌습니다.

10. IBM WatsonX (규제 환경이 엄격한 비즈니스 환경에서의 AI 배포에 최적)

IBM WatsonX: 기업 요구사항을 위한 Hugging Face 대안

via IBM WatsonX

IBM은 은행, 병원, 정부 기관 등 AI에 대한 위험을 감수할 수 없는 조직을 위해 WatsonX를 특별히 설계했습니다. 모든 모델 결정은 기록되어 규정 준수 팀이 높이 평가하는 감사 추적을 생성합니다.

이 플랫폼은 산업별 맞춤형 솔루션을 제공하여 의료 기관이 의학 문헌으로 훈련된 모델을 활용하고, 금융 서비스 기관이 위험 평가 역량을 확보할 수 있도록 지원합니다.

데이터 민감도 요구사항에 따라 온프레미스, IBM의 클라우드 또는 하이브리드 환경에 모델을 배포할 수 있습니다. 거버넌스 기능으로 가이드레일을 설정하고 AI 출력물의 편향성이나 예상치 못한 행동을 모니터링할 수 있습니다.

IBM WatsonX의 최고의 기능들

다양한 인구통계학적 집단에 걸쳐 모델 예측의 편향을 자동으로 탐지하고 수정하는 공정성 모니터링을 구현하세요.
유해하거나 부적절한 AI 응답을 방지하는 내장형 안전 장치가 적용된 맞춤형 AI 프롬프트 템플릿을 생성하세요.
규제 감사 및 문서화를 위해 모델 결정과 데이터 사용을 보여주는 상세한 규정 준수 보고서를 생성하세요.
배포 전 잠재적 취약점을 식별하기 위해 적대적 예시(adversarial examples)와 경계 사례(edge cases)를 활용하여 모델의 견고성을 테스트하세요.
중요한 결정이 실행 전에 수동 승인을 필요로 하는 인간 개입형(Human-in-the-loop) 워크플로우를 구축하세요.

IBM WatsonX의 한도

클라우드 네이티브 Hugging Face 대안에 비해 높은 비용
설정 및 구성 요구사항이 복잡합니다
신규 AI 플랫폼에 비해 혁신 주기가 느립니다.
한도 커뮤니티 지원 및 타사 확장 기능

IBM WatsonX 가격 정책

Free
기본 요금제: 월 $0부터 시작 (사용량 기반 결제 모델)
스탠다드: 월 $1,050부터 (사용량 기반 요금제)

IBM WatsonX 평가 및 리뷰

G2: 4.5/5 (84개 이상의 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않습니다

실제 사용자들은 IBM WatsonX에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

G2 리뷰에 따르면:

개발자로서 저는 이 플랫폼이 유연성과 구조를 조화롭게 결합하여 고전적인 머신러닝부터 대규모 언어 모델에 이르기까지 모델 유형의 범위를 제공한다는 점을 높이 평가합니다. UI는 깔끔하며 기존 클라우드 및 보안 프레임워크와의 통합이 직관적이어서 거버넌스를 저해하지 않으면서도 실험 주기를 가속화하는 데 도움이 됩니다. […] 플랫폼은 강력하지만, 특히 맞춤형 워크플로우를 설정할 때 처음에는 부담스러울 수 있습니다. 또한 기업 수준으로 도입하기 전에 옵션을 탐색 중인 사용자에게 가격 정책이 더 투명해질 필요가 있습니다. IBM 생태계에 처음 접하는 개발자를 위한 온보딩 튜토리얼 개선도 환영할 만한 추가 사항이 될 것입니다. *

개발자로서 저는 이 플랫폼이 유연성과 구조를 조화롭게 결합하여 고전적인 머신러닝부터 대규모 언어 모델에 이르기까지 모델 유형의 범위를 제공한다는 점을 높이 평가합니다. UI는 깔끔하며, 기존 클라우드 및 보안 프레임워크와의 통합이 직관적이어서 거버넌스를 저해하지 않으면서도 실험 주기를 가속화하는 데 도움이 됩니다. […] 플랫폼은 강력하지만, 특히 맞춤형 워크플로우를 설정할 때 처음에는 부담스러울 수 있습니다. 또한 기업 수준으로 커밋하기 전에 옵션을 탐색 중인 사용자에게 가격 정책이 더 투명해질 필요가 있습니다. IBM 생태계에 처음 접하는 개발자를 위한 온보딩 튜토리얼 개선도 환영할 만한 추가 사항이 될 것입니다. *

🎥 시청하기: 일 맥락에 맞춰 응답하는 첫 AI 에이전트를 경험해 보세요. ClickUp 창립자 겸 CEO 제브 에반스(Zeb Evans)의 직접 설명을 들어보세요:

11. BigML.com (코딩이나 기술적 전문성 없이 예측 모델 구축에 최적)

via BigML

BigML의 시각적 인터페이스를 통해 복잡한 코드 작성 없이 데이터셋을 드래그 앤 드롭하여 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 고객 데이터 CSV 파일을 업로드하면 BigML이 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하는 데 도움을 줍니다.

이 플랫폼은 데이터 전처리, 기능 선택, 모델 검증 과정을 자동으로 처리합니다. BigML의 신뢰성은 예측 결과를 명확히 설명하는 방식에 있습니다. 모델 결정에 영향을 미치는 요인을 보여주는 직관적인 시각화 자료를 제공하므로, AI 추천의 '이유'를 이해해야 하는 이해관계자에게 결과를 쉽게 제시할 수 있습니다.

BigML.com의 주요 기능

비기술 팀도 이해할 수 있는 자연어 설명을 통해 데이터로부터 자동화된 인사이트와 권장 사항을 생성하세요.
앙상블 모델을 통해 여러 알고리즘을 결합하여 예측 정확도를 높이고 과적합 위험을 줄이세요.
비즈니스 데이터에서 숨겨진 패턴과 고객 세그먼트를 식별하기 위해 클러스터링 분석을 수행하세요.
재고 플랜, 수요 예측 및 재무 프로젝트를 위한 시계열 예측 모델 구축
예측 로직을 독립형 애플리케이션으로 내보내거나 기존 비즈니스 시스템에 직접 임베드하세요.

BigML.com의 한도

딥 러닝 및 신경망 아키텍처에 대한 지원이 한도입니다.
프로그래밍 기반 플랫폼에 비해 맞춤형 옵션이 적음
제3자 tools의 커뮤니티 및 생태계 규모가 상대적으로 작음
최첨단 연구 및 실험적 접근에는 적합하지 않음

BigML.com 가격 정책

14일 무료 체험판
스탠다드 프라임: 월 30달러

BigML.com 평가 및 리뷰

G2: 4.7/5 (20개 이상의 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않습니다

📖 함께 읽기: 생산성 향상을 위한 AI 활용법 (사용 사례 및 tools)

12. LangChain (복잡한 AI 애플리케이션 개발에 최적, 다중 구성 요소 지원)

via LangChain

LangChain은 AI 모델을 실제 애플리케이션에 연결하는 문제를 해결합니다. 데이터베이스에서 정보를 조회하고, 외부 API를 호출하며, 여러 상호작용에 걸쳐 대화 기록을 유지하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 프레임워크는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 일반적인 패턴을 위한 사전 구축된 구성 요소를 제공합니다. 이를 통해 AI 모델이 특정 문서를 접근하고 인용할 수 있습니다. 서로 다른 AI 서비스를 연결할 수 있으며, 예를 들어 하나의 모델로 사용자 의도를 이해하고 다른 모델로 응답을 생성하는 식으로 활용할 수 있습니다.

또한 LangChain의 LLM 에이전트 기능은 오픈소스이며 모델에 구애받지 않으므로 특정 /AI 제공자에 얽매이지 않습니다.

LangChain의 최고의 기능들

내장된 추적 및 로깅 tools를 사용하여 복잡한 /AI 워크플로우를 디버깅하세요. 이 tools들은 구성 요소 간 데이터 흐름의 흐름을 정확히 보여줍니다.
비용 절감과 애플리케이션 성능 향상을 위해 비용이 많이 드는 API 호출과 모델 응답을 캐시하세요
AI 서비스가 이용 불가능할 때 재시도 로직과 대체 메커니즘으로 오류를 우아하게 처리하세요
다양한 시나리오와 데이터셋에서 AI 애플리케이션 성능을 테스트하기 위한 맞춤형 평가 프레임워크를 구축하세요
사용자가 장시간 실행되는 프로세스 중 즉각적인 피드백이 필요한 실시간 애플리케이션을 위해 스트리밍 응답을 구현하세요

LangChain의 한도점

프로그래밍 지식과 /AI 개념에 대한 이해가 필요합니다
빠른 개발 속도는 중대한 변경 사항과 불안정성을 초래할 수 있습니다
복잡한 애플리케이션에서 추상화 계층으로 인한 성능 오버헤드
생산 환경을 위한 한도의 내장 모니터링 및 디버깅 tools

LangChain 가격 정책

개발자: 월 $0부터 시작 (이후 사용량 기반 결제)
추가 혜택: 월 $39부터 시작 (이후 사용량 기반 결제)
기업: *맞춤형 가격

LangChain 평가 및 리뷰

G2: 리뷰가 충분하지 않음
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

💡 전문가 팁: 대규모 LLM에 자원을 쏟아붓기 전에, 정밀하게 컨텍스트를 필터링하는 강력한 정보 검색 파이프라인을 구축하세요. 대부분의 환각 현상은 모델 한도가 아닌 노이즈가 많은 입력에서 시작됩니다.

13. Weights & Biases (머신러닝 실험 결과 추적 및 비교에 최적)

Weights & Biases: 모델 훈련 통계를 제공하는 Hugging Face 대안

via Weights & Biases

Weights & Biases는 ML이 잊혀진 실험과 분실된 결과로 인한 혼란스러운 상태가 되는 것을 방지합니다. 이 플랫폼은 모델 훈련에 관한 모든 것—하이퍼파라미터, 메트릭, 코드 버전, 심지어 시스템 성능까지—을 자동으로 캡처합니다.

무언가가 잘 일하면 쉽게 재현할 수 있습니다. 실험이 실패하면 정확히 무엇이 잘못되었는지 확인할 수 있습니다.

시각화 tools를 통해 수백 번의 훈련 실행에서 트렌드를 파악하고, 어떤 접근 방식이 최고의 성능을 내는지 식별할 수 있습니다. 협업 기능은 모두가 서로의 일을 방해하지 않으면서도 다른 팀원이 시도하는 내용을 확인할 수 있어 팀들이 매우 선호합니다.

Weights & Biases의 주요 기능

다양한 매개변수 조합을 탐색하고 최적의 구성을 식별하는 자동화된 하이퍼파라미터 스윕을 설정하세요
실험 진행 상황에 따라 실시간으로 업데이트되는 대화형 차트가 포함된 맞춤형 대시보드를 생성하세요
맞춤형 메타데이터로 실험을 태그하고 체계화하여 대규모 연구 프로젝트 전반에서 관련 결과를 찾아보세요
민감한 코드나 데이터를 노출하지 않는 공개 보고서를 통해 실험 결과를 외부와 공유하세요
GPU 활용도 문제를 파악하고 자원 할당을 최적화하기 위해 프로필 훈련 성능을 분석하세요

Weights & Biases의 한도

이 tool은 광범위한 추적이 필요하지 않은 단순한 프로젝트에 추가적인 복잡성을 도입합니다
대규모 팀과 광범위한 실험 추적을 위한 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다
기술 문서가 불충분하다는 평가가 있었습니다

Weights & Biases 가격 정책

클라우드 호스팅*

Free
Pro: 월 $50부터 시작
기업: *맞춤형 가격

개인 호스팅*

개인용으로 무료
고급 기업: *맞춤형 가격

Weights & Biases 평가 및 리뷰

G2: 4.7/5 (40개 이상의 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 Weights & Biases에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

레딧에서 한 사용자는 이렇게 말했습니다:

저는 업무에서 WandB를 하루에 여러 시간 사용합니다. 이 용도로는 가장 완료된 기능을 갖춘 도구이지만, 성능이 정말로 끔찍할 정도로 나쁩니다.

저는 업무에서 WandB를 하루에 여러 시간 사용합니다. 이 용도로는 가장 완료된 기능을 갖춘 도구이지만, 성능이 정말로 끔찍할 정도로 나쁩니다.

📮 ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 단 12%만이 생산성 제품군 내 AI 기능을 사용합니다 . 이처럼 낮은 채택률은 현재 구현된 기능들이 사용자들이 선호하는 독립형 대화 플랫폼에서 전환하도록 유도할 만한 원활하고 맥락에 맞는 통합을 제공하지 못할 수 있음을 시사합니다.

예시: AI가 사용자의 일반 텍스트 프롬프트를 기반으로 자동화 워크플로우를 실행할 수 있을까요? ClickUp Brain이 가능합니다 ! 이 AI는 채팅 스레드를 요약하고, 텍스트를 초안 작성하거나 다듬으며, 작업 공간에서 정보를 불러오고, 이미지를 생성하는 등 ClickUp의 모든 측면에 깊이 통합되어 있습니다!

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14. ClearML (엔드투엔드 머신러닝 운영 워크플로우 자동화에 최적)

via ClearML

ClearML은 운영 환경에서 머신러닝 모델을 관리하는 복잡한 작업을 처리합니다. 이 플랫폼은 데이터 전처리부터 모델 배포까지 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 자동으로 추적하여 수동 노력 없이도 완료된 감사 추적을 생성합니다.

모델이 운영 환경에서 오류가 발생할 경우, 특정 데이터 변경 사항이나 코드 수정 사항까지 문제를 추적할 수 있습니다. 분산 훈련 기능을 통해 여러 대의 머신과 클라우드 제공자 간에 실험을 원활하게 확장할 수 있습니다.

또한 파이프라인 오케스트레이션은 데이터 검증, 모델 재훈련, 배포 승인 같은 반복 작업을 자동화합니다.

ClearML의 주요 기능

계산 비용과 자원 활용도를 최적화하기 위해 비수기 시간대에 자동으로 실행되도록 실험 일정을 설정하세요
표준화된 평가 메트릭을 활용하여 다양한 데이터셋과 기간에 걸친 모델 성능을 비교하세요
맞춤형 아티팩트 및 모델 레지스트리를 활용하여 기존 CI/CD 파이프라인 및 배포 tools와 통합하세요
성능 저하 시 자동 롤백 기능이 포함된 ML 모델용 블루-그린 배포 자동화
규제 산업을 위한 상세한 모델 거버넌스가 필요한 경우, 규정 준수 문서를 자동으로 생성하세요

ClearML의 한도

고급 기능을 위한 복잡한 초기 설정 및 구성
간단한 워크플로우 관리에서 전환하는 팀을 위한 학습 곡선
ClearML의 자원 집약적 모니터링은 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있습니다
기존 허깅 페이스 대안에 비해 통합의 한도

ClearML 가격 정책

Free
Pro: 사용자당 월 $15 + 사용량 (최대 10 회원 팀 기준)
규모: 맞춤형 가격 정책
기업: 맞춤형 가격

ClearML 평가 및 리뷰

G2: 리뷰가 충분하지 않음
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 ClearML에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

레딧에서 공유된 내용:

우리는 실험 추적을 위해 ClearML만을 사용하며, ClearML 서버와 ClearML 에이전트를 모두 내부 인프라에 자체 호스팅하고 있습니다. 지금까지 ClearML 사용 경험은 매우 우수했습니다—특히 실험 관리, 재현성, 배포 워크플로우 측면에서 그렇습니다.

우리는 실험 추적을 위해 ClearML만을 사용하며, ClearML 서버와 ClearML 에이전트를 모두 내부 인프라에 자체 호스팅하고 있습니다. 지금까지 ClearML 사용 경험은 매우 우수했습니다—특히 실험 관리, 재현성, 배포 워크플로우 측면에서 그렇습니다.

🔍 알고 계셨나요? 하이브리드 시스템은 단일 방식 검색보다 지속적으로 우수한 성능을 보입니다. AI 검색 엔진에 두 접근법을 통합하여 의미 이해와 정확한 일치 정밀도 사이의 균형을 맞추세요.

15. Amazon SageMaker (AWS 인프라에서 전체 머신러닝 라이프사이클이 완료됨에 최적)

via Amazon SageMaker

이미 AWS 환경에서 작업 중이며 기존 인프라와 원활하게 일할 수 있는 ML 기능이 필요하다면 SageMaker가 적합합니다. 관리형 노트북으로 서버 설정의 번거로움을 없애고, 내장 알고리즘으로 맞춤형 코딩 없이도 일반적인 사용 사례를 처리할 수 있습니다.

Ground Truth는 관리형 주석 워크플로우를 통해 고품질 훈련 데이터셋을 생성하는 데 도움을 주며, 특히 이미지 또는 텍스트 데이터에 인간 라벨이 필요한 경우 매우 유용합니다.

모델이 생산 환경에 배포될 준비가 되면, SageMaker가 로드 밸런싱 및 자동 확장 같은 배포 복잡성을 처리합니다. 모든 비용은 기존 AWS 계정을 통해 청구되어 비용 관리를 간소화합니다.

Amazon SageMaker의 주요 기능

데이터셋 크기(크기)와 컴퓨팅 요구사항에 따라 자동으로 리소스를 프로비저닝하는 관리형 인프라를 활용해 모델을 훈련하세요
트래픽 급증을 처리하고 수요에 따라 컴퓨팅 용량을 자동으로 조정하는 확장 가능한 엔드포인트를 통해 모델을 배포하세요
수천 가지 조합을 테스트하여 최적의 설정을 찾는 자동 하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능을 최적화하세요
CloudWatch 통합을 통해 예측 정확도, 지연 시간, 데이터 품질 메트릭을 추적하며 프로덕션 모델을 모니터링하세요

Amazon SageMaker의 한도

복잡한 가격 구조로 인해 대규모 사용 시 예상치 못한 비용이 발생할 수 있습니다. 명확하지 않기 때문입니다
AWS 생태계와 서비스에 익숙하지 않은 팀에게는 학습 곡선이 수반됩니다
이 tool의 인터페이스는 버그로 인해 느리거나 탐색하기 어려울 수 있습니다
Amazon SageMaker 사용은 다른 클라우드 제공자로의 마이그레이션을 어렵게 만듭니다

Amazon SageMaker 가격 정책

SageMaker 통합 스튜디오: Free
맞춤형 가격 책정

Amazon SageMaker 평가 및 리뷰

G2: 4.3/5 (45개 리뷰)
Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

실제 사용자들은 Amazon SageMaker에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

G2 리뷰에 따르면:

Amazon SageMaker의 가장 큰 장점은 단일 통합 플랫폼에서 머신러닝 라이프사이클 전체를 관리할 수 있다는 점입니다. 모델 구축, 훈련, 배포를 간소화하는 동시에 확장성과 SageMaker Studio, 자동화된 모델 튜닝 같은 강력한 tools를 제공합니다.

Amazon SageMaker의 가장 큰 장점은 단일 통합 플랫폼에서 머신러닝 라이프사이클 전체를 관리할 수 있다는 점입니다. 모델 구축, 훈련, 배포를 간소화하는 동시에 확장성과 SageMaker Studio, 자동화된 모델 튜닝 같은 강력한 tools를 제공합니다.

💡 전문가 팁: 구조화할 수 없는 것은 훈련하지 마세요. 파인 튜닝으로 넘어가기 전에 스스로에게 물어보세요: 구조화된 논리와 기본 모델로 해결할 수 있는가? 예시: 모델을 훈련시켜 인보이스 유형을 감지하게 하기보다는, 먼저 메타데이터를 기반으로 필터링하는 간단한 분류기를 추가하세요.

ClickUp으로 워크플로우를 극대화하세요

수많은 Hugging Face 대안이 존재하지만, 모델과 API에만 머물 이유가 있을까요?

ClickUp은 한 단계 더 나아갑니다.

ClickUp Brain과 Brain MAX를 사용하면 더 빠르게 작성하고, 몇 초 만에 내용을 요약하며, 사용자를 이해하는 자동화 기능을 실행할 수 있습니다. 작업, 문서, 채팅에 바로 통합되어 도구나 탭 사이를 전환할 필요가 없습니다.

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