디파이 vs AirLLM
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 디파이 | AirLLM |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 + 유료 ($49.17/월부터) | 무료 |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | Web, API, Docker | Linux, macOS, CUDA-enabled NVIDIA GPUs, Apple Silicon |
| 오픈소스 | Yes | No |
| API 제공 | 제공 | - |
| SDK | 제공 | - |
| LLM 기반 | Yes | - |
| 멀티모달 | Yes | - |
| AI 모델 | GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral | Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Mixtral, Phi, Gemma |
| GitHub Stars | 143.1K | - |
| 개발사 | LangGenius | Anima AI LLC |
| 카테고리 | LLMOps 플랫폼 | - |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
디파이 장단점
- GUI 기반으로 복잡한 로직을 시각화하여 관리하기 매우 편리합니다. 오픈소스로 제공되어 셀프 호스팅이 가능하며, 다양한 LLM 모델을 한곳에서 쉽게 교체하며 테스트할 수 있습니다. RAG 성능이 뛰어나고 설정이 간편합니다.
- 클라우드 버전의 유료 플랜 가격이 다소 높은 편입니다. 매우 복잡한 커스텀 코딩이 필요한 경우 시각적 도구의 한계로 인해 제약이 발생할 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
디파이 주요 기능
- 시각적 워크플로우 캔버스(Canvas)로 에이전트 설계
- MCP(Model Context Protocol) 클라이언트 지원 — GitHub·Slack·DB 등 외부 서버 연동
- Human Input 노드로 워크플로우 중간에 사람 검토·승인 추가 (v1.13+)
- Supervisor 에이전트 모드로 다중 서브에이전트 조율
- 하이브리드 RAG(밀집+희소 벡터) 엔진 및 부모 문서 검색
- 100개 이상 LLM 프로바이더 통합 (GPT·Claude·Gemini·DeepSeek·Llama·Ollama 등)
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