AirLLM vs 젭 AI
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | AirLLM | 젭 AI |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 | 무료 + 유료 ($125/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | Linux, macOS, CUDA-enabled NVIDIA GPUs, Apple Silicon | Web, Python SDK, TypeScript SDK, JavaScript SDK, Go SDK |
| 오픈소스 | 지원 | 미지원 |
| API 제공 | - | 제공 |
| SDK | - | 제공 |
| LLM 기반 | - | 지원 |
| 멀티모달 | - | - |
| AI 모델 | Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Mixtral, Phi, Gemma | - |
| GitHub Stars | 33.8K | 4.7K |
| 개발사 | Anima AI LLC | Zep AI |
| 카테고리 | Developer Tools | API 및 통합 |
| 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
젭 AI 장단점
- 단순 벡터 검색과 비교해 시간 흐름에 따른 사실 변화를 추론할 수 있어, 오래된 정보와 최신 정보를 구분해 답합니다
- 필요한 컨텍스트만 추려 전달하므로 매 호출마다 전체 대화 이력을 넣을 때보다 토큰 사용량을 줄일 수 있습니다
- LangChain, LlamaIndex 등 주요 프레임워크와 SDK로 연동되며 커스텀 엔티티 모델도 정의할 수 있습니다
- 검색 엔진인 Graphiti가 오픈소스로 공개돼 있어 내부 동작을 확인하고 직접 운영할 수 있습니다
- 지식 그래프 구조 설계 및 최적화를 위한 초기 학습 곡선
- 무료 티어 이후 유료 플랜으로 전환 시 발생하는 비용 부담
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
젭 AI 주요 기능
- 채팅 기록·비즈니스 데이터·사용자 행동에서 컨텍스트 자동 조립
- 엔티티·관계를 자동 추출하는 시간적 지식 그래프(Graphiti)
- LLM에 맞춰 200ms 미만으로 응답하는 컨텍스트 검색
- 커스텀 엔티티 모델 및 주요 프레임워크 연동 지원
- SOC 2 Type II 인증 및 HIPAA 준수