# LLMBoard.ai vs Models.dev LLMBoard.ai는 월간 방문 378, 전월 대비 성장률 0%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Models.dev는 월간 방문 200,451, 성장률 -3.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다. | 지표 | [LLMBoard.ai](https://openaitools.app/ko/tool/llmboard-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 웹사이트 URL | https://www.llmboard.ai | https://models.dev | | 카테고리 | Large Language Models (LLMs), AI 모델 | AI 모델, AI API, 오픈소스 AI 모델, AI 도구 디렉터리 | | 가격 모델 | 무료 | 무료 | | 월간 방문 수 | 378 | 200,451 | | 전월 대비 성장률 | 0% | -3.9% | | 주요 시장 | 미국 | 중국 | | 직접 방문 | 124 | 136,316 | | 리뷰 점수 | 4.6 | 4.4 | | 저장 수 | 1 | 0 | | 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 | ## LLMBoard.ai LLMBoard.ai는 몇 주마다 바뀌는 질문에 답합니다. 결국 어떤 모델을 써야 하는가입니다. 지속적으로 갱신되는 모델 레코드와 벤치마크 결과를 유지하고, 이를 작업 단위 리더보드로 제시합니다. 종합 채팅·LLM, 에이전트, 코딩, 추론, 수학, 지식, 지시 준수와 함께 비전, 이미지 생성·편집, 비디오, 음성 합성, 음성 인식, 임베딩 트랙이 별도로 있습니다. 각 순위는 GPQA, MMLU-Pro, AIME, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, MATH, HumanEval, MMMU-Pro 같은 구체적 벤치마크로 뒷받침됩니다. 단일 점수 순위와 다른 점은 신호를 의도적으로 분리한다는 것입니다. 능력 점수는 가격, 실행 지연, 제공자 신뢰성과 따로 제시되므로 벤치마크 1위 모델이 자동으로 가장 가성비가 좋거나 가장 안정적이라고 간주되지 않습니다. 채팅 토큰, 이미지, 비디오, 오디오 각각의 가격 페이지와 속도·신뢰성 화면도 있습니다. 점수 산정과 데이터 섹션은 모델 매핑과 채점 규칙을 공개하고, 각 벤치마크 페이지는 원래 순위와 커버리지를 보여주므로 순위의 근거를 확인할 수 있습니다. 대상은 특정 워크로드에 맞춰 모델을 평가하는 엔지니어링 팀, 프로덕트 매니저, 연구자, 그리고 오픈 모델과 최전선 폐쇄형 모델의 비교를 추적하는 독자입니다. 정보·비교 리소스이며 모델 자체를 호스팅하지 않으므로, 결과는 자체 테스트의 출발점으로 다루는 것이 적절합니다. **가격 및 요금제:** 무료 열람. 리더보드, 벤치마크 라이브러리, 모델 디렉터리, 가격 비교, 채점 문서가 구독 없이 공개됩니다. 사이트에 표시된 토큰 가격은 각 벤더의 공식 API 가격을 비교용으로 정리한 것이며 LLMBoard.ai 자체의 과금이 아닙니다. - **작업별 리더보드:** 종합 채팅, 코딩, 추론, 수학, 지식, 지시 준수, 에이전트는 물론 비전, 이미지, 비디오, 오디오, 임베딩까지 개별 순위를 제공해 실제 업무에 맞춰 비교할 수 있습니다. - **벤치마크 라이브러리:** GPQA, MMLU-Pro, AIME, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, MATH, HumanEval, MMMU-Pro 등 개별 평가를 원래 순위와 커버리지 정보와 함께 제공합니다. - **가격 및 가성비 비교:** 채팅 토큰, 이미지, 비디오, 오디오 가격 화면과 비용 대비 능력 관계를 제시해 추가 지출이 실제로 더 나은 출력을 사는지 판단하게 합니다. - **실행 성능과 신뢰성 데이터:** 출력 속도와 지연 순위, 제공자 신뢰성 신호를 제공해 벤치마크 점수뿐 아니라 운영 측면까지 다룹니다. - **모델 디렉터리와 채점 문서:** 벤더, 유형, 모달리티, 가격으로 필터링하는 카탈로그와 채점·커버리지·모델 매핑 규칙을 공개해 순위를 검증할 수 있습니다. **강점:** 리더보드, 벤치마크 라이브러리, 가격 데이터를 모두 무료로 이용; 능력·가격·실행 성능·신뢰성을 의도적으로 분리해 단일 점수로 뭉개지 않음; 모달리티 범위가 넓어 채팅 외 이미지·비디오·오디오·임베딩까지 포괄; 채점과 매핑 방법을 공개해 순위를 검증할 수 있음 **한계:** 벤치마크 순위는 표준화된 테스트 결과로 자체 데이터 성능을 보장하지 않음; 모델 공개 속도가 빨라 페이지가 최신 발표보다 일시적으로 뒤처질 수 있음; 모델 호스팅이나 API 제공은 없고 연구·비교 용도에 한정 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/llmboard-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 ### LLMBoard.ai과(와) Models.dev의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요? LLMBoard.ai의 월간 방문 수는 378이고, Models.dev는 200,451입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다. ### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요? LLMBoard.ai의 전월 대비 성장률은 0%이며, Models.dev는 -3.9%입니다. ### 가격은 어떻게 비교되나요? LLMBoard.ai: 무료. 무료 열람. 리더보드, 벤치마크 라이브러리, 모델 디렉터리, 가격 비교, 채점 문서가 구독 없이 공개됩니다. 사이트에 표시된 토큰 가격은 각 벤더의 공식 API 가격을 비교용으로 정리한 것이며 LLMBoard.ai 자체의 과금이 아닙니다. 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 | [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) | | 2 | [Design Arena](https://openaitools.app/ko/tool/design-arena) | 949,534 | -13.2% | 무료 | AI 모델이 겨루고 사람의 투표가 최고의 디자인 결과물을 결정하는 크라우드소싱 아레나 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/design-arena.md) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [Frontier Model Forum](https://openaitools.app/ko/tool/frontiermodelforum-org) | 10,545 | +33.5% | 가격 문의 | The Frontier Model Forum is a non-profit industry body founded by Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI to advance the safety and security of frontier AI models through best practices, research funding and information | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/frontiermodelforum-org.md) | | 7 | [Museum of Models(Rival)](https://openaitools.app/ko/tool/rival) | 9,187 | -35% | 무료 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/rival.md) | | 8 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/ko/tool/llm-price-check) | 8,255 | -34.7% | 무료 | 간단한 비교표를 통해 주요 AI 제공업체의 토큰별 API 가격을 추적하지만, 더 광범위한 모델 사양은 생략되어 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/llm-price-check.md) | | 9 | [OpenGPT](https://openaitools.app/ko/tool/opengpt-com) | 3,559 | -24.7% | 무료+유료 | 기반 모델 성능과 AI 스택 비교를 돕지만, 순수 데이터베이스보다는 의사결정 작업 공간에 가깝게 작동합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/opengpt-com.md) | | 10 | [thisorthis.ai](https://openaitools.app/ko/tool/thisorthis-ai) | 2,250 | -43.7% | 무료 | 매달 최고의 AI에 투표하고 실시간 순위를 확인하세요 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/thisorthis-ai.md) | --- 출처: https://openaitools.app/ko/compare/llmboard-ai-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)