i-have-adhd vs 모달
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | i-have-adhd | 모달 |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 | 무료 + 유료 |
| 한국어 지원 | 미지원 | 공식 지원 |
| 플랫폼 | Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor, Zed | Web, Python |
| 오픈소스 | No | No |
| API 제공 | - | 제공 |
| SDK | - | 제공 |
| LLM 기반 | - | - |
| 멀티모달 | - | - |
| AI 모델 | ||
| GitHub Stars | 17.4K | - |
| 개발사 | - | Modal Labs |
| 카테고리 | - | DevOps 및 인프라 |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
i-have-adhd 장단점
- 무료 오픈소스로 사용 가능
- 여러 코딩 에이전트와 호환
- 답변을 즉시 실행 가능한 형태로 정리
- 설정 규칙이 명확하고 커스터마이즈 가능
- 독립적인 대화형 AI 서비스가 아님
- 사용하려면 지원되는 코딩 에이전트가 필요함
- 모델 자체의 성능을 향상시키지는 않음
모달 장단점
- 로컬에서 짜던 파이썬 코드를 거의 그대로 클라우드로 올려 실행할 수 있어 환경 전환 부담이 적습니다
- 쓴 시간만큼만 초 단위로 청구돼 컨테이너가 노는 동안의 유휴 비용이 들지 않습니다
- Docker, Kubernetes, YAML 설정을 직접 다루지 않아도 돼 인프라 운영(DevOps) 부담을 크게 덜어줍니다
- Python 외의 타 프로그래밍 언어 지원 제한
- 중단 없는 보장형 실행(Non-preemptible) 시 추가 비용 발생
- 대규모 고정 워크로드의 경우 전용 서버보다 단가가 높을 수 있음
i-have-adhd 주요 기능
- 답변과 다음 행동을 먼저 제시
- 다단계 작업을 번호 목록으로 구성
- 진행 상태를 매 턴 재표시
- 구체적인 시간 추정 제공
- 오류를 위치·원인·해결책 중심으로 설명
- 불필요한 서론과 맺음말 억제
모달 주요 기능
- Dockerfile 작성 없이 파이썬 코드에서 컨테이너 이미지를 자동으로 빌드
- 콜드 스타트가 1초 미만이라 요청이 들어온 뒤 컨테이너가 떠도 지연이 거의 없습니다
- H100, A100, B200 같은 최신 GPU를 데코레이터 한 줄로 즉시 할당
- 실행 시간만 초 단위로 과금하고, 트래픽에 맞춰 컨테이너 수를 자동으로 늘렸다 줄입니다
- 파이썬 데코레이터로 분산 처리와 크론 스케줄링을 코드 안에서 그대로 정의