셀레스트 vs AirLLM

셀레스트 장단점

• Dart 언어 하나로 프론트엔드와 백엔드를 모두 작성할 수 있어 컨텍스트 스위칭 비용이 줄어들며, 타입 안전한 API 클라이언트가 자동 생성되어 런타임 에러를 크게 줄일 수 있습니다. 로컬 개발 환경이 Flutter 워크플로우와 잘 통합되어 있어 배포 전 테스트가 편리하고, 인증(Email, Magic Link, Social Login)과 데이터베이스 연동이 상대적으로 간편합니다. 무료 티어가 제공되어 소규모 프로젝트나 학습용으로 진입 장벽이 낮습니다.

• 아직 베타 서비스 단계라 프로덕션 환경에서의 안정성 검증이 충분하지 않고, Firebase나 Supabase에 비해 커뮤니티와 참고 자료가 매우 부족하여 문제 발생 시 해결이 어려울 수 있습니다. 지원하는 클라우드 리전이 제한적이고, 외부 서비스와의 통합(결제, 분석 도구 등)이나 서드파티 라이브러리 호환성 측면에서도 성숙한 경쟁사에 비해 부족합니다. 한국어 문서나 한국 커뮤니티가 거의 없어 국내 개발자에게 진입 장벽이 될 수 있습니다.

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

셀레스트 주요 기능

• @cloud 어노테이션 기반 서버리스 함수 생성
• Drift·Turso 연동 Celest Data 자동 관리
• Cedar 정책 엔진 기반 통합 인증(Celest Auth)
• 프론트엔드와 실시간 동기화되는 자동 생성 SDK
• Docker 기반 셀프 호스팅 옵션(celest build)
• Flutter 앱 서버사이드 렌더링(V1 신규)

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