# huntr vs Models.dev huntr는 월간 방문 45,283, 전월 대비 성장률 -61.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Models.dev는 월간 방문 200,451, 성장률 -3.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다. | 지표 | [huntr](https://openaitools.app/ko/tool/huntr-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 웹사이트 URL | https://huntr.com | https://models.dev | | 카테고리 | AI 개발자 도구, 오픈소스 AI 모델, AI 모델 | AI 모델, AI API, 오픈소스 AI 모델, AI 도구 디렉터리 | | 가격 모델 | 무료 | 무료 | | 월간 방문 수 | 45,283 | 200,451 | | 전월 대비 성장률 | -61.9% | -3.9% | | 주요 시장 | 미국 | 중국 | | 직접 방문 | 22,903 | 136,316 | | 리뷰 점수 | 4.3 | 4.4 | | 저장 수 | 2 | 0 | | 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 | ## huntr huntr는 버그 바운티 시장의 구조를 인공지능과 머신러닝에 그대로 겨냥합니다. 일반적인 웹 취약점 대신 참가자는 챌린지를 고르고 규칙을 확인한 뒤 특정 AI 어시스턴트, 에이전트, 모델 산출물을 깨뜨리려 시도합니다. 예를 들어 보험 청구 어시스턴트에서 숨겨진 토큰을 끌어내거나, 주식 거래 에이전트가 승인되지 않은 거래를 하도록 만들거나, 비밀을 지키도록 설계된 어시스턴트의 가드레일을 뚫는 것입니다. 각 챌린지에는 명확한 목표와 상금 풀이 있고 진행 상황은 공개 리더보드 순위로 나타납니다. 흐름은 의도적으로 단순하고 투명합니다. 도전을 선택하고, 순위를 올리고, 상금을 획득합니다. 참가자는 정해진 기간 동안 경쟁하고 이후 결과와 해설이 공개되어 기법이 커뮤니티 전체로 퍼집니다. 사이트에 소개된 주요 챌린지에는 약 15,000달러 규모의 상금 풀이 있었습니다. 플랫폼은 블로그도 운영하며 LLM 탈옥, 프롬프트 인젝션형 우회, AI/ML 구성 요소의 제로데이 정보를 다룹니다. Keras 모델 역직렬화와 TensorFlow Lambda 취약점 연구도 포함됩니다. huntr는 연구자에게 무료로 제공되며 Palo Alto Networks와 그 AI 보안 플랫폼 Prisma AIRS의 지원을 받습니다. 이 후원 구조는 중요합니다. huntr는 커뮤니티의 사냥터이자 AI 공급망에 실제로 존재하는 취약점을 드러내는 통로로 기능하며, 조직은 이를 바탕으로 문제를 수정할 수 있습니다. Discord 커뮤니티와 참가자용 FAQ도 마련되어 있습니다. **가격 및 요금제:** Free - **AI/ML 특화 챌린지:** LLM 어시스턴트, 에이전트 시스템, 모델 산출물을 겨냥한 기간 한정 해킹 과제로 각각 목표와 규칙이 명시됩니다. - **현금 상금 풀과 리더보드:** 정해진 기간에 경쟁해 공개 순위를 올리고 상위 입상으로 실제 현금 상금을 받습니다. - **결과와 해설 공개:** 챌린지 종료 후 결과와 사용된 기법이 공개되어 커뮤니티가 각 공격에서 배울 수 있습니다. - **모델 및 라이브러리 취약점 연구:** Keras 모델 역직렬화, TensorFlow Lambda 취약점 등 ML 공급망 대상까지 연구 범위를 넓힙니다. - **커뮤니티와 지식 베이스:** Discord, 블로그, FAQ가 첫 챌린지부터 고급 랭킹까지 연구자를 지원합니다. **강점:** 기존 웹 바운티의 전용이 아닌 AI/ML 보안 전용 설계; 실제 현금 상금과 투명하고 게임화된 리더보드; Palo Alto Networks와 Prisma AIRS의 지원; 공개 해설 덕분에 모든 챌린지가 학습 자료가 됨 **한계:** 보상이 각 챌린지 상위 입상자에게 집중됨; 챌린지가 교체되어 대상이 적은 시기가 있음; 경쟁 중심이라 장기 비공개 취약점 신고 프로그램 비중은 작음 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/huntr-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 ### huntr과(와) Models.dev의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요? huntr의 월간 방문 수는 45,283이고, Models.dev는 200,451입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다. ### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요? huntr의 전월 대비 성장률은 -61.9%이며, Models.dev는 -3.9%입니다. ### 가격은 어떻게 비교되나요? huntr: 무료. Free 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) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Code Arena](https://openaitools.app/ko/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 무료 | Code Arena is a hands-on playground and leaderboard where you can pit leading AI coding models against each other on real web builds, comparing speed, accuracy, and logic in live side-by-side battles. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/code-arena.md) | | 2 | [Outlier AI](https://openaitools.app/ko/tool/outlier-ai) | 10,372,036 | +7.6% | 유료 | 차세대 AI 모델을 훈련하고 보수를 받으세요 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/outlier-ai.md) | | 3 | [clickworker](https://openaitools.app/ko/tool/clickworker-com) | 1,861,149 | +0.5% | 가격 문의 | AI 학습과 시장 데이터를 위한 크라우드소싱 데이터 서비스 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/clickworker-com.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 | [Surge AI](https://openaitools.app/ko/tool/surgehq-ai) | 245,142 | +6.6% | 가격 문의 | 프론티어 AI 학습을 위한 전문가 인간 데이터와 평가 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/surgehq-ai.md) | | 7 | [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) | | 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 | [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) | | 10 | [CalcForge](https://openaitools.app/ko/tool/calcforge) | 31,360 | -4.8% | Free, Paid | 토목·구조 설계를 위한 오픈소스 엔지니어링 계산기 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/calcforge.md) | --- 출처: https://openaitools.app/ko/compare/huntr-com-vs-models-dev 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)