AirLLM vs 젠로즈
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | AirLLM | 젠로즈 |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 | 무료 + 유료 ($49/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | Linux, macOS, CUDA-enabled NVIDIA GPUs, Apple Silicon | Web, API |
| 오픈소스 | No | No |
| API 제공 | - | 제공 |
| SDK | - | 제공 |
| LLM 기반 | - | - |
| 멀티모달 | - | - |
| AI 모델 | Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Mixtral, Phi, Gemma | |
| GitHub Stars | - | - |
| 개발사 | Anima AI LLC | ZenRows |
| 카테고리 | - | 웹 스크래핑 도구 |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
AirLLM 장단점
- 매우 적은 GPU 메모리로 대형 언어 모델 실행 가능
- 다양한 최신 오픈소스 모델 계열 지원
- Transformers와 유사한 간단한 Python 사용 방식
- Apache License 2.0 기반의 공개 소스
- 레이어를 저장 장치에서 읽어 실행하므로 추론 속도가 느릴 수 있음
- 모델 변환과 캐시 생성에 상당한 디스크 공간이 필요할 수 있음
- CUDA, PyTorch, Transformers 등 환경 의존성이 존재함
젠로즈 장단점
- 설정이 매우 간편하여 몇 분 안에 스크래핑을 시작할 수 있습니다. 최신 보안 기술에 빠르게 대응하며, 사용한 만큼 지불하는 합리적인 가격 구조를 가지고 있습니다. 문서화가 잘 되어 있어 개발자 친화적입니다.
- 대규모 데이터 수집 시 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 한국어 전용 기술 지원이 부족하며, 고도로 특화된 사이트의 경우 커스텀 설정에 한계가 있을 수 있습니다.
AirLLM 주요 기능
- 레이어 단위 모델 스트리밍으로 GPU 메모리 사용량 절감
- 단일 4GB GPU에서 70B급 모델 추론 지원
- Hugging Face 모델 ID 기반 AutoModel 인터페이스
- 4비트·8비트 블록 단위 모델 압축
- CPU 추론 및 Apple Silicon macOS 지원
- Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral 등 다양한 모델 계열 지원
젠로즈 주요 기능
- AI 기반 자동 데이터 추출(Auto-Parse)로 HTML을 구조화된 JSON으로 변환
- Cloudflare, Akamai, DataDome 등 모든 주요 WAF 및 CAPTCHA 자동 우회
- 5,500만 개 이상의 전 세계 주거용 프록시 네트워크 제공
- Puppeteer/Playwright 호환 스크래핑 브라우저로 동적 페이지 처리
- 자바스크립트 렌더링 및 커스텀 액션 지원
- 실패 요청은 과금 제외 — 성공 요청만 차감