# LabLab.ai vs Models.dev

LabLab.ai는 월간 방문 431,529, 전월 대비 성장률 -39.7%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Models.dev는 월간 방문 200,451, 성장률 -3.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/ko/tool/lablab-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) |
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| 웹사이트 URL | https://lablab.ai | https://models.dev |
| 카테고리 | AI 개발자 도구, AI 강의, AI 뉴스 | AI 모델, AI API, 오픈소스 AI 모델, AI 도구 디렉터리 |
| 가격 모델 | 무료 | 무료 |
| 월간 방문 수 | 431,529 | 200,451 |
| 전월 대비 성장률 | -39.7% | -3.9% |
| 주요 시장 | 미국 | 중국 |
| 직접 방문 | 202,261 | 136,316 |
| 리뷰 점수 | 4.3 | 4.4 |
| 저장 수 | 10 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## LabLab.ai

LabLab은 AI로 만드는 사람들을 위한 커뮤니티 플랫폼이며, 중심 활동은 해커톤입니다. 이벤트는 AI 랩과 기술 벤더와 공동으로 기획되며, 이들이 모델, API, 인프라, 상금 예산을 제공하고 LabLab이 플랫폼, 멘토, 스트리밍 운영을 담당합니다. 최근과 정기 이벤트에는 AMD, IBM, Vultr, AssemblyAI, Kisaco Research 등이 스폰서로 참여했고, 음성 에이전트와 AI 트레이딩 에이전트부터 인프라급 애플리케이션 구축, 에이전트형 코딩까지 주제가 넓습니다.

플랫폼 측 진행 방식은 일관됩니다. 킥오프 스트림에서 기술과 일정을 소개하고, 팀은 정해진 기간에 개발하며, 멘토는 Discord에서 상시 도움을 주고, 마지막에는 스트리밍 피치로 각 팀이 발표하고 멘토와 심사위원의 질문에 답합니다. 형식은 48시간 스프린트부터 한 달 챌린지까지 다양하고, 완전 온라인·하이브리드·현장 진행이 있으며 산타클라라 컨벤션센터나 솔트레이크시티 Pierpont Place 같은 장소에서 초청제 현장 단계가 열리기도 합니다.

플랫폼은 특정 문제를 강요하지 않는 것이 방침입니다. 대신 주어진 스폰서 기술 위에서 혁신하도록 요청하며, 엔지니어, 디자이너, 데이터 과학자, 도메인 전문가가 섞인 팀을 기대합니다. 이벤트 외에도 AI 튜토리얼과 아티클을 발행하고, 프로토타입 갤러리와 리더보드를 운영하며, Discord, Twitch, YouTube, LinkedIn에서 커뮤니티 채널을 돌립니다. 해커톤 등록과 참가는 무료이며, AMD AI Developer Program처럼 특정 이벤트와 연결된 스폰서 프로그램은 자체 계정이 필요할 수 있습니다.

**가격 및 요금제:** LabLab은 무료로 이용할 수 있고 모든 해커톤도 무료입니다. 기술, 크레딧, 상금은 스폰서가 제공하며 참가자 구독은 없습니다.

- **무료 스폰서 AI 해커톤:** AMD, IBM, Vultr, AssemblyAI, BAND 등이 주최하는 진행 중·예정·종료 해커톤을 상금, 일정, 주최 정보와 함께 확인합니다.
- **멘토 지원과 라이브 스트림:** Discord와 Twitch로 멘토의 인사이트, 보일러플레이트, 직접 지원을 받고 이벤트 중 인터뷰와 토크도 시청합니다.
- **커뮤니티 프로토타입과 팀:** 프로토타입을 공개하고 동료를 팔로우하며 같은 AI 스택이나 스폰서 기술에 다른 팀이 어떻게 접근했는지 확인하는 공간입니다.
- **프로젝트 발표와 심사:** 이벤트는 스트리밍 팀 피치로 마무리되어 창업자에게 심사위원, 멘토, 수천 명의 참가자가 모인 라이브 무대를 제공합니다.
- **AI 튜토리얼과 리소스:** 튜토리얼, AI 아티클, 리더보드로 실력을 키우고 내 프로젝트를 글로벌 참가자와 비교합니다.

**강점:** 해커톤이 무료이고 주요 AI 인프라·모델 기업이 자주 스폰서로 참여; 멘토 접근성이 좋고 킥오프·피치 스트림으로 실제 발표 경험을 쌓을 수 있음; 48시간 스프린트부터 한 달 챌린지까지 온라인과 현장을 아우르는 다양한 형식; 공개 프로토타입, 리더보드, 대규모 빌더 네트워크 등 포트폴리오 측면에서도 유용

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/lablab-ai.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

### LabLab.ai과(와) Models.dev의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

LabLab.ai의 월간 방문 수는 431,529이고, Models.dev는 200,451입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

LabLab.ai의 전월 대비 성장률은 -39.7%이며, Models.dev는 -3.9%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

LabLab.ai: 무료. LabLab은 무료로 이용할 수 있고 모든 해커톤도 무료입니다. 기술, 크레딧, 상금은 스폰서가 제공하며 참가자 구독은 없습니다. 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 | 세계 수준의 AI 엔지니어링 과정과 전문 자격증을 제공하지만, 빠른 해커톤이나 커뮤니티 프로토타이핑 이벤트는 적은 편입니다. | [.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 | 체계적인 과정과 라이브 이벤트를 제공하는 공식 OpenAI 학습 허브이지만, LabLab.ai 같은 멀티벤더 해커톤 중심 특화 기능은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/openai-academy.md) |
| 4 | [SkillsMP — 에이전트 스킬 마켓플레이스](https://openaitools.app/ko/tool/agent-skills-marketplace) | 470,744 | -3.7% | 무료 | 수백만 개의 공개 SKILL.md 에이전트 스킬을 검색하고 연구하세요 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/agent-skills-marketplace.md) |
| 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/ko/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 무료 | 유명한 무료 딥러닝 과정과 PyTorch 리소스를 제공하지만, 빠른 프로토타이핑 해커톤보다는 학술적 깊이에 중점을 둡니다. | [.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 엔지니어링에 관한 포괄적인 오픈 교육 가이드를 제공하지만, 협업 AI 해커톤이나 빌드 챌린지는 개최하지 않습니다. | [.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 사이언스 및 AI 실무자를 위한 대규모 오픈 커뮤니티이지만, 체계적인 해커톤 이벤트와 빠른 프로토타이핑 챌린지가 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/ods-ai.md) |
| 9 | [Cursor Directory](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-directory) | 125,466 | +5.3% | 무료 | Cursor를 위한 커뮤니티 플러그인·규칙·MCP 서버 허브 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-directory.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/lablab-ai-vs-models-dev

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