온룩 vs 탭나인

온룩과 탭나인은 개발 도구지만 구매 이유가 다릅니다. 온룩은 React UI를 시각적으로 편집하는 비주얼 에디터라, 프런트엔드 화면 제작과 디자인 협업의 속도를 높이는 데 맞습니다. 탭나인은 기업 보안 정책을 준수하며 코드 완성과 맞춤형 제안을 제공하는 AI 코딩 어시스턴트로, 온프레미스·에어갭 같은 통제 환경과 데이터 보호가 핵심입니다(Enterprise 사용자당 월 $39). React 화면 제작을 빠르게 하려면 온룩, 규제 환경에서 코드 보조를 안전하게 도입하려면 탭나인입니다.

어느 쪽이 맞을까

이럴 때 추천

온룩

React 컴포넌트를 피그마처럼 시각적으로 직접 수정AI를 활용한 웹사이트 레이아웃 빠른 프로토타이핑디자인 변경 사항을 코드 수정 없이 GitHub PR로 제출

우세 항목: 가격 · 무료 플랜 · GitHub Stars

이럴 때 추천

탭나인

금융, 국방 등 보안이 극도로 중요한 폐쇄망 환경에서의 AI 코딩조직 내부의 복잡한 아키텍처와 코딩 규칙 자동 적용신규 개발자의 사내 코드베이스 이해 및 온보딩 가속화

항목별 비교

항목온룩탭나인
가격유료₩56,550/월~
무료 플랜
지원 플랫폼
webdesktop
WebCLIMobileDesktop
지원 AI 모델
Claude 3.5 Sonnet
Proprietary
API 제공
SDK 제공
모바일 앱없음없음
팀 플랜
오픈소스오픈소스 (Apache-2.0)비공개
GitHub Stars24,65910,795
출시2024-072018
카테고리Code GenerationCode Generation

가격

유료
₩56,550/월~

무료 플랜

지원 플랫폼

webdesktop
WebCLIMobileDesktop

지원 AI 모델

Claude 3.5 Sonnet
Proprietary

API 제공

SDK 제공

모바일 앱

없음
없음

팀 플랜

오픈소스

오픈소스 (Apache-2.0)
비공개

GitHub Stars

24,659
10,795

출시

2024-07
2018

카테고리

Code Generation
Code Generation

실제 화면

탭나인

장점

  • 사용자 코드를 모델 학습에 사용하지 않으며, 제로 코드 보존(Zero retention)을 명시한 프라이버시 정책을 운영합니다
  • 네트워크가 차단된 에어갭 환경에서도 동작하는 오프라인 배포를 지원해 폐쇄망 조직에서 쓸 수 있습니다
  • 특정 벤더에 묶이지 않고 팀이 원하는 LLM 모델을 골라 교체할 수 있습니다
  • VS Code, IntelliJ, Eclipse 등 여러 IDE를 폭넓게 지원합니다

아쉬운 점

  • 로컬 엔진 구동 시 발생하는 높은 시스템 리소스(RAM/CPU) 사용량
  • GitHub Copilot 등 경쟁사 서비스 대비 상대적으로 높은 도입 비용

자주 묻는 질문

온룩와 탭나인 중 가격이 더 저렴한 쪽은?

온룩는 유료, 탭나인는 ₩56,550/월~ 수준입니다. 자세한 플랜은 각 도구 페이지에서 확인하세요.

온룩와 탭나인는 무료로 사용할 수 있나요?

온룩는 무료 플랜을 제공합니다, 탭나인는 유료 구독이 필요합니다.

온룩와 탭나인는 각각 어떤 작업에 적합한가요?

온룩: React 컴포넌트를 피그마처럼 시각적으로 직접 수정, AI를 활용한 웹사이트 레이아웃 빠른 프로토타이핑, 디자인 변경 사항을 코드 수정 없이 GitHub PR로 제출 / 탭나인: 금융, 국방 등 보안이 극도로 중요한 폐쇄망 환경에서의 AI 코딩, 조직 내부의 복잡한 아키텍처와 코딩 규칙 자동 적용, 신규 개발자의 사내 코드베이스 이해 및 온보딩 가속화

온룩와 탭나인의 핵심 차이는 무엇인가요?

SaaS, VPC, 온프레미스, 에어갭까지 네 가지 배포 옵션을 제공해 조직이 데이터를 자체 인프라 안에 둘 수 있습니다, 허용적 라이선스(Permissive) 데이터로만 학습해 코드 출처로 인한 법적 리스크를 줄였습니다, 코드뿐 아니라 Jira·Confluence 같은 사내 문서까지 컨텍스트 엔진이 함께 참조합니다

핵심 차이

  • SaaS, VPC, 온프레미스, 에어갭까지 네 가지 배포 옵션을 제공해 조직이 데이터를 자체 인프라 안에 둘 수 있습니다
  • 허용적 라이선스(Permissive) 데이터로만 학습해 코드 출처로 인한 법적 리스크를 줄였습니다
  • 코드뿐 아니라 Jira·Confluence 같은 사내 문서까지 컨텍스트 엔진이 함께 참조합니다

그래서, 어느 쪽을 고를까