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대화형 AI·코딩 도구부터 법률·의료·금융 등 전문 영역, MCP·에이전트까지 분류별로 정리했습니다. 신규 서비스는 뉴스에서 자동으로 발견해 후보로 올립니다. 요금은 사람이 확인한 값만 싣습니다.
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개발 플랫폼 15개 · 전체 보기
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15개
ChromaChromaChroma는 임베딩(벡터) 데이터를 저장하고 유사도 검색을 수행하는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. Python·JavaScript용 라이브러리로 로컬에 내장해 쓰거나, 자체 서버로 호스팅하거나, 관리형 클라우드 서비스로도 사용할 수 있습니다. 별도 인프라 설정 없이 몇 줄의 코드로 임베딩 저장·검색을 시작할 수 있다는 점에서 대규모 벡터 DB 대비 진입장벽이 낮고, RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 구축에 특화된 기능을 제공하는 점이 특징입니다. LLM 애플리케이션에 문서 검색이나 메모리 기능을 붙이려는 개발자, 프로토타입 단계에서 빠르게 벡터 검색을 실험해보려는 팀에 적합합니다.· 요금 확인됨
Fireworks AIFireworksFireworks AI는 오픈소스 및 커스텀 생성형 AI 모델을 빠르게 배포하고 서빙할 수 있게 해주는 추론(inference) 플랫폼입니다. API를 통해 Llama, DeepSeek, Qwen 등 다양한 오픈소스 언어모델과 이미지 생성 모델을 호출하거나, 자체 모델을 파인튜닝해 서버리스 또는 전용 인스턴스로 배포하는 방식으로 사용합니다. 자체 추론 최적화 기술로 지연 시간과 처리량을 개선하는 데 초점을 맞춘 점이 범용 모델 제공사와 구분되는 지점입니다. 특정 오픈소스 모델을 프로덕션 서비스에 빠르고 안정적으로 붙이려는 개발자, 자체 모델을 학습·서빙해야 하는 AI 스타트업이나 엔지니어링 팀에 적합합니다.
GroqGroqGroq는 자체 개발한 LPU(Language Processing Unit) 칩을 기반으로 대형언어모델을 매우 빠른 속도로 추론(inference)할 수 있게 해주는 클라우드 API 플랫폼입니다. Llama, Mixtral, Whisper 등 오픈소스 계열 모델을 API 호출이나 웹 기반 플레이그라운드를 통해 바로 사용할 수 있으며, 직접 모델을 학습시키는 용도가 아니라 이미 공개된 모델을 얹어 서비스하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 범용 LLM 제공사와 달리 자체 모델을 새로 만들기보다 추론 속도와 응답 지연(latency) 최소화에 특화된 하드웨어·인프라를 내세우는 점이 특징입니다. 실시간 음성 응답, 챗봇, 에이전트 파이프라인처럼 응답 속도가 사용자 경험에 직결되는 애플리케이션을 만드는 개발자에게 적합합니다.
Hugging FaceHugging FaceHugging Face는 머신러닝 모델과 데이터셋을 공유하고 내려받아 쓸 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 웹사이트의 모델 허브·데이터셋 허브를 통해 사용하거나, Transformers·Diffusers 같은 파이썬 라이브러리와 API로 코드에 직접 연동해 씁니다. 자체적으로 새 모델을 만들기보다 전 세계 연구자·기업이 공개한 모델을 한곳에 모아 검색·비교·배포할 수 있게 해주는 허브라는 점이 다른 AI 서비스와 다릅니다. 논문 구현을 빠르게 실험해보려는 연구자, 오픈소스 모델을 자사 서비스에 붙이려는 개발자, 학습용 데이터셋을 찾는 학생·엔지니어에게 적합합니다.미지원· 무료 플랜· 요금 확인됨
LangChainLangChainLangChain은 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 애플리케이션을 만들기 위한 오픈소스 개발 프레임워크입니다. 프롬프트 체인, 에이전트, 검색증강생성(RAG), 도구 연동 등을 코드로 조립할 수 있도록 Python·JavaScript 라이브러리 형태로 제공되며, 별도로 애플리케이션 실행을 추적·평가·디버깅하는 LangSmith, 에이전트 실행을 위한 LangGraph 등 연계 도구도 함께 사용할 수 있습니다. 완성된 앱이 아니라 개발자가 직접 코드를 작성해 LLM 파이프라인을 구성하는 도구라는 점에서, 챗봇이나 검색 서비스 자체를 제공하는 완제품형 AI 서비스와는 구분됩니다. LLM 애플리케이션을 처음부터 설계하거나 여러 모델·데이터소스·도구를 엮어 복잡한 워크플로를 만들어야 하는 개발자, 스타트업 엔지니어링 팀에 적합합니다.· 요금 확인됨
LangfuseLangfuseLangfuse는 LLM 애플리케이션의 실행 과정을 추적하고 분석하는 오픈소스 관측(observability) 플랫폼입니다. SDK나 API를 코드에 통합해 프롬프트, 응답, 토큰 사용량, 지연 시간 등을 기록하며, 자체 호스팅 또는 클라우드 형태로 사용할 수 있습니다. 로그 수집에 그치지 않고 프롬프트 버전 관리, 품질 평가, 데이터셋 기반 테스트까지 한 플랫폼에서 다루는 점이 특징입니다. LLM 기반 서비스를 운영하며 프롬프트 변경 이력을 관리하고 응답 품질을 지속적으로 점검해야 하는 개발팀, 특히 자체 인프라에 데이터를 두고 싶은 조직에 적합합니다.
LlamaIndexLlamaIndexLlamaIndex는 대규모 언어모델이 외부 데이터를 활용하도록 연결해주는 오픈소스 데이터 프레임워크로, 문서·데이터베이스·API 등 다양한 소스를 색인화해 검색 증강 생성(RAG)과 데이터 기반 AI 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다. Python·TypeScript용 라이브러리 형태로 제공되며, 문서 파싱·색인·검색 파이프라인을 담당하는 관리형 서비스(LlamaCloud, LlamaParse)도 함께 지원합니다. 범용 LLM 오케스트레이션 프레임워크와 달리 데이터 연결과 인덱싱 구조 설계에 특화되어 있어, 비정형 문서를 정확하게 조각내고 검색하는 데 강점이 있습니다. 자체 서비스를 위한 챗봇이나 에이전트를 직접 개발하는 개발자·데이터 엔지니어, 사내 문서 기반 RAG 시스템을 구축하려는 팀에 적합합니다.· 요금 확인됨
ModalModal LabsModal은 별도의 서버나 인프라 설정 없이 파이썬 코드를 클라우드에서 바로 실행할 수 있게 해주는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다. 함수에 데코레이터를 붙이는 방식의 파이썬 SDK와 CLI를 통해 로컬 코드를 그대로 클라우드 함수나 배치 작업, 상시 서비스로 배포하는 형태로 사용합니다. 컨테이너·쿠버네티스 설정을 직접 다루는 대신 코드 수준에서 GPU·CPU 자원과 스케일링을 선언적으로 지정할 수 있다는 점이 일반 PaaS와 구분되는 지점입니다. 머신러닝 모델 학습·추론, 데이터 배치 처리, GPU가 필요한 실험용 워크로드를 인프라 관리 부담 없이 빠르게 클라우드로 옮기고 싶은 개발자나 ML 엔지니어에게 적합합니다.
OpenRouterOpenRouterOpenRouter는 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등 여러 회사의 언어 모델을 하나의 API로 호출할 수 있게 해주는 라우팅 플랫폼입니다. 웹 기반 API와 대시보드 형태로 제공되며, 기존에 사용하던 OpenAI 호환 형식을 그대로 유지한 채 모델만 바꿔 끼울 수 있습니다. 여러 공급사의 API 키를 각각 발급하고 관리할 필요 없이 하나의 계정과 엔드포인트로 다양한 모델을 시험하고 전환할 수 있다는 점이 특징이며, 특정 모델 하나에 종속되지 않고 상황에 따라 모델을 바꿔가며 앱을 개발하려는 개발자에게 적합합니다. 자체적으로 모델을 만드는 곳이 아니라 여러 모델을 중개·비교하는 게이트웨이 역할을 합니다.
PineconePineconePinecone는 임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색을 수행하는 관리형 벡터 데이터베이스입니다. REST API와 파이썬·자바스크립트 등 SDK를 통해 애플리케이션에 연동하며, 별도 서버 운영 없이 클라우드 서비스 형태로 사용합니다. 인덱스 구축·확장·업데이트 같은 인프라 관리를 대신 처리해 주는 완전관리형 구조가 자체 구축한 오픈소스 벡터 DB와 구분되는 지점입니다. RAG(검색증강생성) 파이프라인이나 추천·시맨틱 검색 기능을 직접 인프라 운영 없이 빠르게 구현하려는 개발팀에 적합합니다.
QdrantQdrantQdrant는 벡터 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 수행하는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 셀프호스팅 서버, 클라우드 관리형 서비스, 로컬 라이브러리 형태로 제공되며 Python·JavaScript·Rust 등 다양한 언어의 클라이언트와 REST·gRPC API를 통해 애플리케이션에 통합합니다. Rust로 작성되어 대규모 벡터 컬렉션에서도 검색 속도와 메모리 효율을 중시하고, 필터링 조건을 결합한 하이브리드 검색을 지원하는 점이 특징입니다. RAG(검색 증강 생성) 파이프라인이나 추천 시스템, 이미지·텍스트 유사도 검색 기능을 직접 구축하려는 개발자와 AI 엔지니어에게 적합합니다.
ReplicateReplicateReplicate는 오픈소스 및 커뮤니티가 공개한 머신러닝 모델을 API 호출 한 번으로 실행할 수 있게 해주는 클라우드 플랫폼입니다. 이미지·영상·음성·텍스트 생성 모델을 웹사이트에서 바로 테스트하거나, REST API와 각 언어별 클라이언트 라이브러리를 통해 자신의 애플리케이션에 연동하는 방식으로 사용합니다. 모델을 직접 학습·호스팅하지 않고도 GPU 인프라 관리 없이 다양한 모델을 골라 쓸 수 있다는 점, 그리고 Cog라는 오픈소스 패키징 도구로 자신의 모델을 직접 업로드해 배포할 수 있다는 점이 다른 API 서비스와 구분됩니다. 서버 운영 부담 없이 여러 오픈소스 모델을 실험하거나 제품에 빠르게 붙이고 싶은 개발자, 자체 모델을 API 형태로 배포하고 싶은 연구자·스타트업에 적합합니다.미지원· 무료 플랜
Together AITogetherTogether AI는 Llama, Mistral, DeepSeek 등 오픈소스 AI 모델을 클라우드에서 실행·미세조정할 수 있게 해주는 개발자용 인프라 플랫폼입니다. API와 GPU 클라우드 형태로 제공되며, 웹 콘솔에서 모델을 선택해 바로 호출하거나 자체 GPU 클러스터를 대여해 대규모 학습·추론 작업을 돌릴 수 있습니다. 자체 모델을 만들기보다는 다양한 오픈소스 모델을 빠르게 서빙·튜닝하는 인프라 계층에 집중한다는 점에서 범용 챗봇 서비스와는 결이 다릅니다. 자체 LLM 애플리케이션이나 서비스를 구축하는 개발자, 여러 오픈소스 모델을 비교·튜닝해야 하는 ML 엔지니어, GPU 자원을 직접 관리하지 않고 추론 인프라를 아웃소싱하려는 스타트업에 적합합니다.
WeaviateWeaviateWeaviate는 텍스트·이미지 등 비정형 데이터를 벡터로 변환해 저장하고 유사도 기반으로 검색할 수 있게 해주는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 클라우드 매니지드 서비스 또는 자체 서버에 직접 설치하는 방식으로 제공되며, Python·JavaScript·Go 등 다양한 언어의 클라이언트 라이브러리와 REST·GraphQL API를 통해 애플리케이션에 연동합니다. 벡터 검색과 키워드 검색을 함께 지원하는 하이브리드 검색, 데이터 스키마 기반 구조화를 갖추고 있어 단순 벡터 저장소보다 애플리케이션 개발에 필요한 기능을 폭넓게 제공하는 편입니다. RAG(검색 증강 생성) 시스템이나 시맨틱 검색, 추천 기능을 직접 구축하려는 백엔드·AI 엔지니어에게 적합합니다.
Weights & BiasesW&BWeights & Biases는 머신러닝 모델 개발 과정에서 실험 결과, 하이퍼파라미터, 학습 지표를 기록하고 비교할 수 있는 MLOps 플랫폼입니다. 파이썬 SDK를 학습 코드에 몇 줄 추가하는 방식으로 연동하며, 기록된 데이터는 웹 대시보드에서 시각화하고 팀원과 공유할 수 있습니다. 단순 로깅 도구를 넘어 하이퍼파라미터 자동 탐색, 데이터셋·모델 버전 관리, LLM 애플리케이션 평가·모니터링 기능까지 하나의 플랫폼에서 제공한다는 점이 특징입니다. 여러 실험을 반복적으로 돌리며 결과를 비교해야 하는 머신러닝 연구자, 엔지니어, 그리고 실험 이력을 팀 단위로 관리해야 하는 ML 조직에 적합합니다.