고를 때 살펴볼 점
- 학습 데이터를 어디서 가져오는지, 학습 전에 어떻게 검토하는지.
- 어떤 베이스 모델을 어떤 방식(LoRA 또는 전체)으로 튜닝할 수 있는지.
- 학습 토큰당 가격, 그리고 튜닝한 모델의 서빙 비용.
- 튜닝한 모델이 프로덕션에 도달하는 방식 — API 엔드포인트인지, 에이전트가 이미 고르는 모델 목록인지.
도구 8개
- 1.
2pm.space
우리 제품받은편지함에 내장된 파인튜닝: 에이전트의 답변을 평가하고 수정한 뒤, Llama, Qwen, Mistral 같은 오픈 웨이트 모델로 LoRA 어댑터를 학습하고, 어떤 에이전트의 모델 목록에서든 선택하세요 — 같은 크레딧에서 청구됩니다.
- 적합한 용도
- 실제 대화로 상담 또는 영업 에이전트를 튜닝하는 팀
- 요금
- 모든 기능 무료 — AI 사용량만 모델 제공사 요금 그대로 결제
- 2.
Together AI
Llama, Qwen, Gemma, DeepSeek 같은 오픈 웨이트 모델의 지도 학습 및 선호도(DPO) 파인튜닝 클라우드 서비스. 처리한 토큰당 청구되며, Together의 추론 플랫폼에 배포합니다.
- 적합한 용도
- API로 오픈 웨이트 모델을 파인튜닝하고 호스팅하는 개발자
- 요금
- $0.34/학습 토큰 100만 개부터
- 3.
Fireworks AI
Fireworks 추론 클라우드에서 오픈 모델의 관리형 파인튜닝(LoRA 및 전체 파라미터 SFT/DPO)과 GPU 시간당 학습을 제공합니다. 파인튜닝한 모델은 베이스 모델 가격으로 서빙됩니다.
- 적합한 용도
- 오픈 모델을 파인튜닝해 대규모로 서빙하는 팀
- 요금
- $0.50/학습 토큰 100만 개부터
- 4.
Amazon Bedrock
Amazon Nova, Titan, Llama, Cohere, gpt-oss, Qwen 같은 Bedrock 모델의 지도 학습·강화 파인튜닝과 지속 사전 학습을 제공하는 AWS 서비스로, 학습 토큰 또는 시간당 청구됩니다.
- 적합한 용도
- AWS 계정 안에서 파운데이션 모델을 맞춤화하는 AWS 팀
- 요금
- $0.0004/학습 토큰 1,000개부터 (Titan Text Lite)
- 5.
Google Gemini Enterprise Agent Platform (Vertex AI)
Gemini 모델과 Gemma, Llama, Qwen 같은 오픈 모델을 위한 Google Cloud의 지도 학습, 선호도, 강화 파인튜닝으로, 현재 Gemini Enterprise Agent Platform(이전 Vertex AI)의 일부입니다.
- 적합한 용도
- Gemini나 오픈 모델을 튜닝하는 Google Cloud 팀
- 요금
- $0.28/학습 토큰 100만 개부터 (Llama 3.2 1B)
- 6.
Replicate
오픈 소스 모델을 실행, 파인튜닝, 배포하는 API 플랫폼으로 하드웨어 사용 초당 청구됩니다. 파인튜닝은 FLUX 같은 이미지 모델 중심입니다. Replicate는 2025년 11월 Cloudflare에 합류했습니다.
- 적합한 용도
- API로 FLUX 같은 이미지 모델을 파인튜닝하는 개발자
- 요금
- $0.000225/GPU 초부터 (Nvidia T4)
- 7.
Unsloth
오픈 소스무료 요금제더 빠르고 메모리를 덜 쓰는 LLM 파인튜닝과 로컬 추론을 위한 오픈 소스 프레임워크(코어 Apache-2.0, Studio UI AGPL-3.0). Pro와 Enterprise 등급은 별도 문의입니다.
- 적합한 용도
- 자체 GPU로 오픈 모델을 파인튜닝하는 개발자
- 요금
- 오픈 소스, 셀프 호스팅 무료
- 8.
Axolotl
오픈 소스무료 요금제YAML 설정으로 LLM을 파인튜닝하고 후속 학습(LoRA, QLoRA, 전체 파인튜닝, 선호도와 RL 방식)하는 무료 Apache-2.0 오픈 소스 프레임워크로, 자체 GPU나 임대 GPU에서 실행합니다.
- 적합한 용도
- 자체 인프라에서 오픈 모델을 파인튜닝하는 ML 엔지니어
- 요금
- 오픈 소스, 셀프 호스팅 무료
자주 묻는 질문
Claude 같은 호스팅 모델은 고객이 LoRA로 튜닝할 수 없습니다. 2pm.space의 파인튜닝은 Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss 같은 오픈 웨이트 베이스 모델을 사용합니다.
2pm.space에서는 받은편지함에서 가져옵니다. 좋게 평가한 답변과 "개선"으로 직접 쓴 수정 답변입니다. 모든 쌍은 보내기 전에 "포함"을 눌러야 합니다.
2pm.space에서는 그렇지 않습니다. 데이터셋은 내 워크스페이스에만 속하는 어댑터를 학습합니다. 학습 자체는 Together AI에서 실행되며, 전화번호와 이메일은 먼저 제거됩니다.
확인 방법
이 페이지의 모든 설명은 각 공급사의 공개 웹사이트에서 가져왔으며, 2026년 10월 4일에 확인했습니다. 제품과 가격은 바뀔 수 있으니 최신 정보는 각 공급사 사이트에서 확인하세요. 오래된 내용이 있다면 알려 주시면 바로잡겠습니다.
가격은 각 공급사가 유료 요금제에 표시한 시작 정가이며, 세금과 애드온은 포함하지 않습니다. 일부는 연간 결제 기준입니다. 필요한 요금제는 공급사의 요금 페이지에서 확인하세요.
제품명과 상표는 각 소유자에게 있습니다. 2pm.space는 여기에 언급된 회사와 제휴 관계가 없으며, 이들 회사의 보증을 받지 않았습니다.
다른 비교
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요금제도, 좌석 요금도 없습니다. 워크스페이스를 열고 채널이나 데이터베이스를 연결한 뒤, 에이전트가 쓴 AI 비용만 결제하세요.