# The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Models.dev

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)는 월간 방문 46,082, 전월 대비 성장률 +6.6%, Free (educational content) 가격 모델을 기록합니다. Models.dev는 월간 방문 200,451, 성장률 -3.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/ko/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) |
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| 웹사이트 URL | https://fullstackdeeplearning.com | https://models.dev |
| 카테고리 | AI 강의, Large Language Models (LLMs), 프롬프트 엔지니어링, AI 개발자 도구 | AI 모델, AI API, 오픈소스 AI 모델, AI 도구 디렉터리 |
| 가격 모델 | Free (educational content) | 무료 |
| 월간 방문 수 | 46,082 | 200,451 |
| 전월 대비 성장률 | +6.6% | -3.9% |
| 주요 시장 | 미국 | 중국 |
| 직접 방문 | 26,064 | 136,316 |
| 리뷰 점수 | 4.6 | 4.4 |
| 저장 수 | 1 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)

Full Stack Deep Learning은 엔지니어가 딥러닝을 노트북에서 프로덕션으로 옮기는 방법을 가르치는 과정으로 시작해 더 넓은 교육 허브로 성장했습니다. 강의 페이지, 슬라이드, 실습 노트북, 영상 해설을 포함한 전체 과정 자료를 Deep Learning Course와 LLM Bootcamp 양쪽에 대해 공개해, 수강료 없이 자기 속도로 따라갈 수 있습니다.

커리큘럼은 모델 중심이 아니라 의도적으로 풀스택입니다. Deep Learning Course는 개발 인프라, 실험 관리, 문제 해결과 테스트, 데이터 관리와 라벨링, 배포, 지속 학습, 모델 모니터링에 더해 팀과 프로젝트 관리, 윤리까지 다룹니다. LLM Bootcamp는 프롬프트 엔지니어링, 증강 언어 모델, LLMOps, 언어 인터페이스의 UX를 깊이 파고들며 직접 따라 만드는 프로젝트 해설도 포함합니다.

과정 외에도 블로그, 협업 기반 AI 제품 구축 선언문, 클라우드 GPU 가격 가이드 같은 참고 자료를 꾸준히 유지합니다. 자료가 공개되어 오래 접근할 수 있기 때문에 기간 한정 부트캠프라기보다 오래 쓰는 도서관에 가깝고, 개인 개발자와 팀, 체계적인 교재가 필요한 교육자에게 유용합니다.

**가격 및 요금제:** fullstackdeeplearning.com에 공개된 과정 자료는 무료입니다. 일반적인 구독이나 좌석 단위 요금은 안내되어 있지 않으며, 프로젝트는 그동안 스폰서와 커뮤니티의 지원을 받아 왔습니다. 향후 유료 프로그램이 생기면 사이트에서 공지될 것입니다.

- **무료 LLM 부트캠프 자료:** 프롬프트 엔지니어링, 증강 언어 모델, LLMOps, 언어 UI의 UX를 다루는 강의 페이지와 자료.
- **Deep Learning Course 전체 아카이브:** 인프라, 데이터 관리, 배포, 모니터링, ML 팀 구성까지 다루는 다년간의 과정 내용.
- **Working with AI Agents:** 에이전트 시스템 구축과 협업에 관한 최신 자료로, 멀티플레이어 AI 관점도 포함합니다.
- **클라우드 GPU 참고 자료:** 학습과 추론에 쓸 컴퓨트를 고르도록 돕는, 꾸준히 갱신되는 클라우드 GPU 가이드.
- **블로그와 커뮤니티 자료:** AI 제품을 만드는 실무자를 위한 글과 업데이트, 뉴스레터로 새 소식을 받습니다.

**강점:** 과정 자료가 공개·무료라 자기 속도로 학습 가능; 모델 훈련뿐 아니라 제품 전 수명주기를 다룸; 여러 해에 걸쳐 유지되어 실무 변화가 기록됨; 실습 랩과 따라 만드는 프로젝트 해설 포함

**한계:** 주요 과정 일부가 2021~2023년이라 도구 세부 정보는 노후화됨; 대화형 코호트 방식이 아니라 강사 피드백이 없음; 공식 인증이나 체계적 평가는 부족

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/fullstackdeeplearning-com.md)

## Models.dev

Models.dev는 '어떤 모델을 써야 하고 비용은 얼마인가'라는 실무적인 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다. 각 항목은 provider/model 형식의 정규 식별자로 정리되어 여러 공급자가 제공하는 같은 모델을 추측이 아니라 직접 비교할 수 있습니다. 열에는 컨텍스트 윈도, 최대 출력, 입력·출력 지원, 추론, 도구 호출, 구조화 출력, 온도 제어, 오픈/클로즈드 가중치, 백만 토큰당 가격, 출시일과 업데이트 일자가 포함됩니다.

모델 출시가 빠르기 때문에 카탈로그는 최신성 유지를 목표로 하며, 정렬과 검색이 가능한 표에서 랩이나 공급자별로 좁혀 볼 수 있습니다. 클로즈드 플래그십 모델과 오픈 가중치 대안을 함께 담아 비용 계획과 기능 조사 모두에 유용합니다.

프로젝트는 오픈소스이며 무료이고, 프로그램에서 소비되는 것을 전제로 합니다. JSON API나 타입 안전 SDK로 카탈로그를 자체 도구에 가져올 수 있어, 단순 참고 페이지보다 대시보드, 라우팅 로직, 사내 비용 계산기의 백엔드로 실용적입니다.

**가격 및 요금제:** Models.dev는 무료이며 오픈소스입니다. 참고용 데이터베이스로, 표시되는 가격은 모델 제공사가 부과하는 백만 토큰당 요금이며 사이트 이용료가 아닙니다.

- **정규 모델 식별자:** 모든 모델이 provider/model 형식을 사용해 공급자 간 동일 모델 비교가 가능합니다.
- **사양 비교:** 컨텍스트 윈도, 출력 한도, 추론, 도구 호출, 구조화 출력, 온도 지원을 나란히 확인합니다.
- **가격 투명성:** 백만 토큰당 입력·출력 가격을 출시일과 업데이트 일자와 함께 제시합니다.
- **오픈·클로즈드 모두 지원:** 클로즈드 플래그십 API와 각 랩의 오픈 가중치 모델을 하나의 정렬 가능한 카탈로그에 담았습니다.
- **개발자 접근:** JSON API나 타입 안전 SDK로 카탈로그를 가져와 자체 도구와 대시보드에 활용할 수 있습니다.

**강점:** 무료 오픈소스이며 계정이 필요 없음; 정규 식별자 통일로 공급자 간 비교가 신뢰할 만함; 가격·한도·기능을 하나의 정렬 가능한 표로 제공; JSON API와 타입 안전 SDK로 프로그래밍 활용 가능

**한계:** 참고 카탈로그일 뿐 추론이나 호스팅 서비스가 아님; 데이터 품질은 커뮤니티와 유지관리자의 업데이트 속도에 의존; 인터페이스가 개발자 중심이라 비기술 사용자 안내가 거의 없음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev.md)

## 자주 묻는 질문

### The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)과(와) Models.dev의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)의 월간 방문 수는 46,082이고, Models.dev는 200,451입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)의 전월 대비 성장률은 +6.6%이며, Models.dev는 -3.9%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com): Free (educational content). fullstackdeeplearning.com에 공개된 과정 자료는 무료입니다. 일반적인 구독이나 좌석 단위 요금은 안내되어 있지 않으며, 프로젝트는 그동안 스폰서와 커뮤니티의 지원을 받아 왔습니다. 향후 유료 프로그램이 생기면 사이트에서 공지될 것입니다. Models.dev: 무료. Models.dev는 무료이며 오픈소스입니다. 참고용 데이터베이스로, 표시되는 가격은 모델 제공사가 부과하는 백만 토큰당 요금이며 사이트 이용료가 아닙니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/ko/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | 무료+유료 | AI 엔지니어링 강좌·인증서와 세계 최대 AI 뉴스레터 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/deeplearning-ai.md) |
| 2 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/ko/tool/the-rundown-ai) | 1,018,070 | +28.6% | 무료 | 매일 5분, 최신 AI 뉴스와 활용법을 한 번에 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/the-rundown-ai.md) |
| 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/ko/tool/openai-academy) | 937,379 | -6.3% | 무료 | 무료 강좌·이벤트·커뮤니티로 실전 AI 역량을 기른다 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/openai-academy.md) |
| 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/ko/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 무료 | AI 빌더를 위한 무료 해커톤과 글로벌 커뮤니티 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/lablab-ai.md) |
| 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/ko/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 무료 | 무료 실전 딥러닝 강좌, 연구, 오픈소스 라이브러리 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/fast-ai.md) |
| 6 | [Stork](https://openaitools.app/ko/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 무료 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/stork.md) |
| 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/ko/tool/learn-prompting) | 159,807 | -8.6% | 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 | 프롬프트 엔지니어링과 AI 보안을 위한 무료 공개 강좌 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/learn-prompting.md) |
| 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/ko/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 무료 | 데이터 과학, 머신러닝, AI 실무자를 위한 커뮤니티 허브 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/ods-ai.md) |
| 9 | [AIToolGo](https://openaitools.app/ko/tool/aitoolgo) | 85,066 | +11.8% | 무료 | AI 도구 탐색과 AI 학습을 한곳에서 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/aitoolgo.md) |
| 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/ko/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 무료 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/infrabase-ai.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-models-dev

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