# Flowith vs Kollab Flowith는 월간 방문 324,679, 전월 대비 성장률 -27.3%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Kollab는 월간 방문 38,090, 성장률 -13.8%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. | 지표 | [Flowith](https://openaitools.app/ko/tool/flowith) | [Kollab](https://openaitools.app/ko/tool/kollab) | | :--- | :--- | :--- | | 웹사이트 URL | https://flowith.io | https://kollab.im | | 카테고리 | AI 생산성 도구, AI Workflow, AI 지식 관리, AI 어시스턴트 | AI 지식 관리, AI 지식 베이스, AI 어시스턴트 | | 가격 모델 | 가격 문의 | 무료+유료 | | 월간 방문 수 | 324,679 | 38,090 | | 전월 대비 성장률 | -27.3% | -13.8% | | 주요 시장 | 중국 | 콜롬비아 | | 직접 방문 | 171,168 | 15,462 | | 리뷰 점수 | 4.4 | 4.3 | | 저장 수 | 3 | 0 | | 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 | ## Flowith Flowith는 단순한 챗봇이 아니라 '딥워크를 위한 에이전트형 워크스페이스'를 표방합니다. 핵심은 공간 캔버스로, 프롬프트·결과·에이전트 실행 과정이 노드로 존재해 연결하고 분기하고 다시 찾아볼 수 있습니다. 이 구조는 리서치, 기획, 콘텐츠 파이프라인처럼 길고 복잡한 프로젝트에 적합하며, 선형 채팅 기록이 금방 쓸모없어지는 상황에서 강점을 발휘합니다. 여러 선도적 대형 언어 모델을 하나의 인터페이스에 통합해 작업에 맞는 모델에 맡기거나 여러 모델의 출력을 나란히 비교할 수 있습니다. 채팅 외에도 목표를 단계로 나누고 스스로 정보를 수집해 결과물을 완성하는 자율 에이전트 모드를 제공합니다. 또한 Flowith는 지식 관리에 중점을 둡니다. 노트, 출처, 생성물을 저장해 나중에 참조할 수 있어 워크스페이스가 일회성 대화가 아니라 성장하는 지식 베이스가 됩니다. 복잡한 창의·분석 업무를 다루는 개인과 팀에게 캔버스·에이전트·기억의 조합이 핵심 차별점입니다. **가격 및 요금제:** Flowith는 무료 진입점과 더 많이 쓰는 사용자를 위한 유료 플랜으로 구성된 단계형 요금제이며 팀·기업 옵션은 문의 방식입니다. 최신 크레딧 한도와 좌석 가격은 공식 사이트에서 확인하세요. - **공간형 에이전트 캔버스:** 프롬프트, 출력, 에이전트 실행을 연결 가능한 노드로 무한 캔버스에 배치해 복잡한 프로젝트도 놓치지 않습니다. - **멀티 모델 채팅:** 여러 선도 모델을 한 화면에서 사용하고 작업별로 전환하거나 답변을 나란히 비교합니다. - **자율 에이전트 모드:** 다단계 목표를 에이전트에 위임해 계획, 정보 수집, 결과물 생성을 최소한의 상호작용으로 처리합니다. - **지식 가든:** 노트, 참고 자료, 생성물을 검색 가능한 지식 공간에 저장해 이후 프로젝트에서 재사용합니다. - **협업과 공유:** 협업자를 캔버스에 초대하고 링크로 공유해 소규모 팀이 같은 프로젝트 맥락을 유지합니다. **강점:** 캔버스 구조로 장기 프로젝트를 읽기 쉽고 다시 찾기 쉬움; 여러 최전선 모델을 한곳에서 사용; 내장 에이전트 모드로 수동 프롬프트 연결 감소; 지식 축적으로 세션이 재사용 가능한 자산이 됨 **한계:** 아주 단순한 일회성 질문에는 개방형 캔버스가 다소 무거움; 에이전트를 많이 쓰면 크레딧이나 유료 요금제에 의존; 고급 워크플로는 일반 챗봇보다 학습 시간이 필요 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/flowith.md) ## Kollab Kollab은 단순한 챗봇의 다음 단계를 겨냥한 제품입니다. 프롬프트를 입력하고 답 하나를 기다리는 대신, 예를 들어 '하루 세 번 소셜 채널에 게시하기'나 '매일 아침 분석 브리핑 만들기' 같은 결과를 설명하면 플랫폼이 이를 단계로 분해하고, 각 단계에 적합한 모델을 선택하며, 반복 일정에 따라 실행합니다. 결과는 Slack, Notion, Gmail, Instagram, Search Console, Google Ads, Shopify, HubSpot 같은 연결 도구로 전달되어 완성된 작업이 팀이 일하는 공간에 도착합니다. 모델 유연성도 핵심 강점입니다. 한 계정에서 여러 공급업체의 채팅·이미지·비디오·음성 모델을 사용할 수 있고 모두 하나의 공유 크레딧 잔액에서 차감됩니다. 따라서 조사 단계는 한 모델에, 시각 단계는 다른 모델에 맡기는 운영을 여러 구독이나 API 키 없이 할 수 있습니다. 팀은 프로젝트, 산출물, 크레딧을 함께 쓰며 추가 좌석은 개별 과금되지 않습니다. 일회성 답변이 아니라 지속적 자동화를 원하는 소규모 팀과 크리에이터에게 적합합니다. 무료 플랜은 정기 크레딧과 무제한 팀 좌석을 제공하고, 유료 플랜은 월 크레딧을 늘립니다. 스케줄링, 앱 커넥터, 멀티 모델 접근을 하나의 공유 워크스페이스에 모으고 싶다면 명확한 선택입니다. **가격 및 요금제:** 프리미엄(Freemium). 무료 플랜은 0달러로 3일마다 600크레딧(월 약 2,000크레딧)과 무제한 팀 좌석을 제공합니다. Pro는 월 약 20달러에 월 6,000크레딧, Max는 월 약 200달러에 80,000크레딧이며 연간 결제도 지원합니다. 모든 플랜에 무제한 좌석과 공유 크레딧 풀이 포함됩니다. - **일정 기반 자율 에이전트:** 반복 업무를 자연어로 설명하면 Kollab이 단계를 계획하고 모델과 앱을 선택해 시각적 워크플로 빌더나 코드 없이 일정대로 실행합니다. - **한 계정, 다양한 모델:** 여러 공급업체의 채팅·이미지·비디오·음성 모델을 단일 계정에서 사용하며 하나의 크레딧 잔액을 공유합니다. - **1,000개 이상 앱 커넥터:** Gmail, Notion, Slack, Instagram, Search Console, Google Ads, Shopify, HubSpot 등을 승인해 에이전트가 직접 읽고 쓸 수 있습니다. - **팀 공유 워크스페이스:** 프로젝트, 완성된 산출물, 크레딧을 함께 관리하고 모든 플랜에 무제한 팀 좌석이 포함됩니다. - **다양한 접속 환경:** 웹 앱, CLI, 브라우저 확장, 데스크톱 앱 등 여러 경로로 사용해 자동화가 팀 환경을 넘나듭니다. **강점:** 반복 자동화로 수작업 단계 감소; 한 계정 한 크레딧 풀로 여러 모델 사용; 모든 플랜에 무제한 팀 좌석 포함; 1,000개 이상 앱을 아우르는 커넥터 **한계:** 자동화를 많이 쓸수록 크레딧 소모 예측이 어려움; 고급 스케줄링은 비기술 사용자에게 학습 부담; 커넥터 동작은 각 외부 앱 권한에 의존 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/kollab.md) ## 자주 묻는 질문 ### Flowith과(와) Kollab의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요? Flowith의 월간 방문 수는 324,679이고, Kollab는 38,090입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다. ### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요? Flowith의 전월 대비 성장률은 -27.3%이며, Kollab는 -13.8%입니다. ### 가격은 어떻게 비교되나요? Flowith: 가격 문의. Flowith는 무료 진입점과 더 많이 쓰는 사용자를 위한 유료 플랜으로 구성된 단계형 요금제이며 팀·기업 옵션은 문의 방식입니다. 최신 크레딧 한도와 좌석 가격은 공식 사이트에서 확인하세요. Kollab: 무료+유료. 프리미엄(Freemium). 무료 플랜은 0달러로 3일마다 600크레딧(월 약 2,000크레딧)과 무제한 팀 좌석을 제공합니다. Pro는 월 약 20달러에 월 6,000크레딧, Max는 월 약 200달러에 80,000크레딧이며 연간 결제도 지원합니다. 모든 플랜에 무제한 좌석과 공유 크레딧 풀이 포함됩니다. ## 대안 | # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Notion](https://openaitools.app/ko/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | 무료+유료 | 팀과 AI 에이전트가 함께 일을 완수하는 AI 워크스페이스 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/t.md) | | 2 | [Miro](https://openaitools.app/ko/tool/miro) | 30,749,206 | +1.7% | 무료+유료, 가격 문의 | 최고 수준의 협업 화이트보드 및 브레인스토밍 도구를 제공하지만, 기본 멀티 모델 채팅 어시스턴트와 자율 에이전트 워크플로는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/miro.md) | | 3 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/ko/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 가격 문의 | 전문가와 기업을 위한 올인원 AI 슈퍼 어시스턴트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/abacus-ai.md) | | 4 | [Whimsical](https://openaitools.app/ko/tool/whimsical) | 966,895 | -18.7% | 무료+유료 | 협업용 시각적 캔버스와 AI 다이어그램 생성기를 제공하지만, 멀티 모델 채팅과 자율 에이전트 실행 기능이 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/whimsical.md) | | 5 | [Dify](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | 무료+유료 | RAG 파이프라인 및 AI 에이전트 구축을 위한 오픈소스 시각적 캔버스를 제공하지만, 자체 호스팅이나 기술적 설정이 필요합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai.md) | | 6 | [MiniMax Agent](https://openaitools.app/ko/tool/minimax-agent) | 679,573 | +2.8% | 무료+유료 | MiniMax Agent is MiniMax's general-purpose AI workspace, also branded MiniMax Code, built around the idea of an always-available supercompanion. It combines a multi-agent system, a model selector, plugins, skills and sch | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/minimax-agent.md) | | 7 | [LobeHub](https://openaitools.app/ko/tool/lobehub) | 654,548 | -25% | 무료+유료 | 팀 채팅에 상주하는 AI 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/lobehub.md) | | 8 | [Dust](https://openaitools.app/ko/tool/dust) | 547,217 | +1.8% | 가격 문의 | 사람과 에이전트가 함께 일하는 멀티플레이어 AI | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/dust.md) | | 9 | [Taskade](https://openaitools.app/ko/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | 무료+유료 | Generates automated AI agents and business apps from text, but uses structured task lists instead of spatial canvases. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/taskade.md) | | 10 | [FLORA](https://openaitools.app/ko/tool/flora-ai) | 493,317 | -30.5% | 무료+유료 | 무한 캔버스에서 수십 개의 주요 생성 모델을 통합하지만, 에이전트 중심의 작업 공간보다는 크리에이티브 미디어에 더 초점을 맞춥니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/flora-ai.md) | --- 출처: https://openaitools.app/ko/compare/flowith-vs-kollab More Markdown: [카테고리](https://openaitools.app/ko/categories.md) · [트래픽 순위](https://openaitools.app/ko/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ko/llms.txt)