# Dust vs Openlayer

Dust는 월간 방문 547,217, 전월 대비 성장률 +1.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Openlayer는 월간 방문 48,415, 성장률 -6.4%, 무료+유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Dust](https://openaitools.app/ko/tool/dust) | [Openlayer](https://openaitools.app/ko/tool/openlayer) |
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| 웹사이트 URL | https://dust.tt | https://www.openlayer.com |
| 카테고리 | AI 어시스턴트, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, AI 지식 관리 | AI 테스팅, AI 모니터링, Large Language Models (LLMs), AI 개발자 도구 |
| 가격 모델 | 가격 문의 | 무료+유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 547,217 | 48,415 |
| 전월 대비 성장률 | +1.8% | -6.4% |
| 주요 시장 | 프랑스 | 미국 |
| 직접 방문 | 456,919 | 25,940 |
| 리뷰 점수 | 4.4 | 4.4 |
| 저장 수 | 5 | 1 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## Dust

Dust는 스스로를 사람과 에이전트의 협업을 위한 '멀티플레이어 AI'로 규정합니다. 직원마다 개인 챗봇을 주는 대신, 회사 지식·연결된 도구·대화·알림을 공유하는 에이전트를 팀이 구축해 사람과 AI 사이에서 업무가 오가게 합니다. 에이전트는 부서를 넘어 재사용할 수 있고, 중요한 지점에는 사람의 검토가 남습니다.

차별점은 맥락입니다. 대부분의 AI 도구는 Slack 메시지 하나나 CRM 레코드 하나만 가져올 수 있지만, Dust의 에이전트는 Slack, CRM, 문서 등 사내 시스템 전반에서 맥락을 모아 전체 그림을 바탕으로 답하고 곧바로 행동합니다. 70개 이상의 커넥터가 메시지, 캘린더, CRM, 파일 저장소, 프로젝트 관리, 데이터, 재무 도구를 아우르며, 동일한 게이트웨이로 MCP 서버에도 접근할 수 있습니다.

거버넌스도 핵심 기능입니다. Dust는 '에이전트가 접근할 수 있는 대상'과 '누가 사용할 수 있는지'를 분리하는 이중 권한 모델, SCIM 동기화 그룹, 관리자 승인 예외 설정, 감사 로그, 그리고 도입률·사용량·비용·ROI를 모니터링하는 분석을 제공합니다. SOC 2 Type II 인증을 받았고 미국 또는 EU 데이터 상주와 단일 테넌트 배포를 지원합니다. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral 등의 20개 이상 프런티어·오픈소스 모델로 에이전트를 만들 수 있어 워크플로마다 알맞은 모델을 고를 수 있습니다. 회사에 따르면 3,000개 이상 조직과 30만 개 이상 에이전트가 이 플랫폼에서 운영됩니다.

**가격 및 요금제:** 가격 문의(Contact for pricing). 가입 후 무료 체험을 제공하지만 요금제는 팀·기업 중심으로 사용량 기반 크레딧, 볼륨 가격, 전담 지원을 포함하며 정확한 금액은 영업팀 문의가 필요합니다.

- **회사 맥락을 아는 에이전트:** Slack, Notion, Google Drive, GitHub, Salesforce, Zendesk 등 70개 이상 도구에 연결해 일반론이 아닌 실제 사내 지식에 근거해 답합니다.
- **70개 이상 커넥터와 MCP 지원:** 메시지, CRM, 문서, 프로젝트 관리, 데이터, 재무 도구, MCP 서버를 한 플랫폼에서 연결해 대화를 넘어 시스템 전반에서 실행합니다.
- **모델 유연성:** OpenAI, Anthropic, Google, Mistral 등 20개 이상의 프런티어·오픈소스 모델로 에이전트를 구축하고 작업별로 최적 모델을 선택합니다.
- **AI 네이티브 거버넌스:** 이중 권한 모델, SCIM 동기화 그룹, 관리자 승인 예외, 감사 로그, 사용 분석으로 속도를 유지하면서 사내 데이터를 보호합니다.
- **멀티플레이어 협업:** 사람과 에이전트가 맥락·도구·알림을 공유하고, 재사용 가능한 스킬과 사람의 검토가 내장된 부서 간 워크플로를 만듭니다.

**강점:** 70개 이상 엔터프라이즈 커넥터를 통한 깊은 맥락 수집; 권한, 감사 로그, SOC 2 Type II 기반의 강력한 기업 거버넌스; 모델 비종속: 20개 이상 프런티어·오픈소스 모델 선택 가능; 부서를 넘어 재사용되는 공유 에이전트

**한계:** 영업 주도 가격이라 데모 전에는 비용 추정이 어려움; 커넥터와 권한 설정에 상당한 관리 공수가 필요; 넓게 도입할수록 가치가 커져 소규모 팀에는 부담

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/dust.md)

## Openlayer

Openlayer is a platform that tests AI systems before release, monitors them in production, and enforces policy and compliance requirements across every model and agent your company runs.

**가격 및 요금제:** Openlayer offers a free Basic plan covering one member, five projects, 20,000 monthly requests, three months of data retention, the AI test library, CI/CD integration, observability, alerting, and community support. The Enterprise plan is custom-quoted and adds unlimited members and projects, role-based access control, SAML SSO, explainability, data annotation, custom retention, on-premise deployment, compliance reporting, a 99.99% SLA, and white-glove onboarding.

- **AI test library and custom evals:** Dozens of pre-built evaluations cover quality, safety, security, and performance, with LLM-as-a-judge scorers, session-level metrics, and support for writing your own custom tests against your own data.
- **CI/CD regression testing:** Import a repository and run evaluation suites automatically on every change, benchmark each iteration, and block releases when a metric regresses beyond the threshold you define.
- **Observability, tracing, and cost analytics:** Trace every request through multi-step agent workflows, including tool calls and retriever steps, with token counts, latency, cost per request, alerting integrations, and subpopulation analysis.
- **Governance registry and lifecycle gates:** Register each AI system with an owner, purpose, data sensitivity, and risk tier, score inherent risk across multiple dimensions, and move systems through staged approval gates before they reach production.
- **Compliance mapping and audit evidence:** Built-in frameworks such as the EU AI Act and NIST AI RMF turn policy into tracked rules, so you can see progress per project and export the evidence regulators and auditors ask for.

**강점:** Covers the full loop from pre-release testing to production monitoring and governance in one platform; Strong compliance and risk-mapping capability built for regulated industries; Generous free Basic plan makes evaluation tooling accessible to small teams; CI/CD integration lets quality gates block releases automatically

**한계:** Enterprise pricing is custom-quoted, so costs are not transparent up front; Compliance reporting and the deepest governance features sit behind the Enterprise plan; The breadth of layers can be a lot to adopt at once for teams that only need basic evals; Small free plan limits (one member, five projects) make it a try-it tier rather than a team plan

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/openlayer.md)

## 자주 묻는 질문

### Dust과(와) Openlayer의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Dust의 월간 방문 수는 547,217이고, Openlayer는 48,415입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Dust의 전월 대비 성장률은 +1.8%이며, Openlayer는 -6.4%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Dust: 가격 문의. 가격 문의(Contact for pricing). 가입 후 무료 체험을 제공하지만 요금제는 팀·기업 중심으로 사용량 기반 크레딧, 볼륨 가격, 전담 지원을 포함하며 정확한 금액은 영업팀 문의가 필요합니다. Openlayer: 무료+유료, 가격 문의. Openlayer offers a free Basic plan covering one member, five projects, 20,000 monthly requests, three months of data retention, the AI test library, CI/CD integration, observability, alerting, and community support. The Enterprise plan is custom-quoted and adds unlimited members and projects, role-based access control, SAML SSO, explainability, data annotation, custom retention, on-premise deployment, compliance reporting, a 99.99% SLA, and white-glove onboarding.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Notion](https://openaitools.app/ko/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | 무료+유료 | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/t.md) |
| 2 | [Salesforce Agentforce(구 Einstein)](https://openaitools.app/ko/tool/salesforce-einstein) | 111,910,743 | +2.2% | 무료+유료 | 기업 워크플로 자동화를 위해 CRM 생태계와 깊이 통합되지만, Salesforce 소프트웨어 스위트에 강하게 종속됩니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/salesforce-einstein.md) |
| 3 | [Glean](https://openaitools.app/ko/tool/glean) | 3,301,875 | +0.1% | 가격 문의 | 기업 전반에 걸쳐 권한을 인식하는 강력한 검색 및 지식 관리를 제공하지만, 맞춤형 멀티 모델 에이전트 워크플로에는 상대적으로 덜 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/glean.md) |
| 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/ko/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 가격 문의 | 다중 모델 챗봇과 자동화된 머신러닝 최적화를 결합하지만, 데이터 과학 파이프라인에 더 큰 비중을 둡니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/abacus-ai.md) |
| 5 | [Taskade](https://openaitools.app/ko/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | 무료+유료 | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/taskade.md) |
| 6 | [Gumloop](https://openaitools.app/ko/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | 시각적 노코드 웹 스크래핑 및 데이터 자동화 파이프라인에 뛰어나지만, Dust의 전용 내부 지식 베이스 아키텍처는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/gumloop.md) |
| 7 | [Tines](https://openaitools.app/ko/tool/tines) | 273,260 | +24.4% | 무료+유료, 가격 문의 | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/tines.md) |
| 8 | [Arize AI](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 유료, 가격 문의 | 프로덕션 AI를 위한 에이전트 관측성, 평가 및 지속적 개선 플랫폼 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com.md) |
| 9 | [Mindgard](https://openaitools.app/ko/tool/mindgard) | 153,455 | +1.3% | 가격 문의 | 공격 주도의 AI 보안 테스트와 레드팀 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/mindgard.md) |
| 10 | [Kore.ai](https://openaitools.app/ko/tool/kore-ai) | 143,328 | -18.2% | 가격 문의 | 기업용 대화형 AI 및 워크플로 자동화를 제공하지만, 고객 서비스 및 기업 컨택 센터에 더 강하게 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kore-ai.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/dust-vs-openlayer

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