코즈 vs 노트북LM
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 코즈 | 노트북LM |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 + 유료 ($30/월부터) | 무료 + 유료 ($0/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 공식 지원 |
| 플랫폼 | Web, Desktop | Web, iOS, Android |
| 오픈소스 | 지원 | 미지원 |
| API 제공 | 제공 | - |
| SDK | 제공 | - |
| LLM 기반 | 지원 | - |
| 멀티모달 | 지원 | - |
| AI 모델 | - | Gemini |
| GitHub Stars | 34.6K | - |
| 개발사 | Khoj AI, Inc. | Google DeepMind |
| 카테고리 | 생성형 AI | 생산성 |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
코즈 장단점
- 오픈 소스라 내부 동작을 확인하고 직접 고쳐 쓸 수 있습니다
- 데이터가 로컬에 머물러 외부로 새지 않으므로 민감한 자료를 다루기에 적합합니다
- 클라우드와 자체 호스팅(Self-hosting) 중 환경에 맞게 선택할 수 있습니다
- 시맨틱 검색을 지원해 키워드가 정확히 일치하지 않아도 방대한 자료에서 관련 내용을 찾아냅니다
- 로컬 설치 및 모델 설정 과정이 초보자에게는 다소 복잡함
- 로컬 LLM 구동 시 원활한 성능을 위해 높은 하드웨어 사양 요구
노트북LM 장단점
- 업로드한 소스에만 근거해 답하고 인용 출처를 클릭 가능한 형태로 달아 환각 위험을 줄임
- Audio Overview가 80개 이상 언어로 팟캐스트 형식 요약 오디오를 생성
- 무료 플랜에서 노트북 100개·노트북당 소스 50개·하루 채팅 50회를 Google 계정만으로 사용
- 소스 범위 밖 질문에는 답을 거부하는 설계라 일반 지식 검색이나 소스 없는 창작에는 부적합
- 무료 플랜은 Audio Overview 하루 약 3회·업로드 용량 상한이 유료 대비 낮음
- 업로드한 소스 이후 시점의 최신 정보는 반영하지 못함
코즈 주요 기능
- 검증 가능한 인용 기반의 연구 논문 관리(Open Paper)
- 로컬 실행 및 프라이버시 중심의 안전한 데이터 처리
- 개인화된 AI 에이전트 구축 및 연구 자동화
- Obsidian, Emacs, Notion 등 다양한 도구와 연동
- PDF, 마크다운, GitHub 저장소 등 폭넓은 데이터 소스 지원
노트북LM 주요 기능
- 업로드 문서 기반 출처 인용 Q&A 및 요약
- 텍스트를 대화형 팟캐스트로 변환하는 오디오 개요(인터랙티브 모드 포함)
- Gemini 3 기반 Deep Research 자율 에이전트(2025-12)
- Data Tables: 텍스트 문서에서 비교 표 자동 생성
- Veo 3 기반 Cinematic Video Overview 생성(2026-03)
- 최대 50개 소스·노트북당 100만 토큰 처리