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Open WebUI

Open WebUI는 로컬 Ollama 모델과 OpenAI 호환 API를 연결하는 셀프 호스팅 AI 인터페이스로, 자체 서버를 운영하는 팀에 지식 베이스, Python 도구, 다중 사용자 접근 제어를 제공합니다.

AI 채팅생성형 AI 플랫폼#AI 채팅#오픈 소스#LLM
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2026년 10월 6일
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Open WebUI, 어떤 도구인가요?

Open WebUI는 셀프 호스팅 AI 플랫폼으로, 노트북, 서버 또는 클러스터에 설치한 뒤 원하는 모델에 연결해 쓰는 브라우저 기반 채팅 작업 공간입니다. 완전 오프라인 실행을 전제로 만들어졌고 Ollama와 OpenAI 호환 API를 지원해, 한 인터페이스로 로컬 모델과 클라우드 호스팅 모델을 모두 다룹니다.

Open WebUI는 자신을 셀프 호스팅 AI 인터페이스, 곧 AI를 원하는 방식대로 운영하는 플랫폼이라고 소개합니다. Open WebUI에는 자체 모델이 없어 모든 대화가 관리자가 연결한 제공업체나 로컬 런타임에서 실행됩니다. 커뮤니티 허브를 포함한 프로젝트 웹사이트는 Open WebUI, Inc. 소유입니다.

2026년 10월 5일에 확인한 홈페이지에는 다운로드 406M+, 커뮤니티 회원 506K+, GitHub 스타 154K+가 표시되어 있었습니다. 이는 벤더 공개 카운터이며 감사된 사용량 수치가 아닙니다.

가장 먼저 확인할 것은 라이선스입니다. 2025년 4월 v0.6.6에서 프로젝트는 허용적인 기반을 유지하면서 브랜딩 보호 조항을 추가했고, 이 조항이 누가 인터페이스를 리브랜딩할 수 있는지와 누가 유료 라이선스가 필요한지를 좌우합니다.

핵심 기능

Open WebUI는 채팅, 검색, 플러그인, 사용자 관리를 하나의 배포에 결합합니다. 인스턴스마다 할 수 있는 일은 관리자가 어떤 모델 제공업체, 검색 엔진, 스토리지를 연결하느냐에 따라 달라집니다.

모델과 채팅

  • 제공업체 선택: 한 인터페이스에서 Ollama, OpenAI, Anthropic 또는 모든 OpenAI 호환 제공업체와 채팅하고, 채팅 안에서 파일 첨부, 웹 검색, 코드 실행을 하거나 모델이 도구를 호출하게 할 수 있습니다.
  • 나란히 비교하는 답변: 멀티 모델 채팅은 두 모델을 나란히 실행해 같은 프롬프트의 응답을 비교하게 해 줍니다.
  • 프로토콜 중심 코어: 코어는 각 벤더의 독점 API가 아니라 OpenAI Chat Completions API 같은 표준 프로토콜을 중심으로 만들어졌습니다.

지식과 검색

  • 지식 베이스: 파일을 업로드해 지식 베이스를 만들고, 대규모 자료에는 벡터 검색(RAG)을, 규모보다 정확도가 중요하면 전체 콘텐츠 주입을 고를 수 있습니다.
  • 벡터 저장소: ChromaDB와 PGVector는 공식 유지 관리 벡터 데이터베이스이고, Qdrant, Milvus, Elasticsearch 등은 코어 외 통합입니다.

플러그인, MCP, 에이전트

  • Python과 API: Python 도구는 채팅 안에서 실행되고, 외부 서비스는 OpenAPI나 MCP로 연결되며, 파이프라인은 모든 메시지를 필터링, 변환 또는 라우팅할 수 있습니다.
  • MCP 지원: Streamable HTTP 전송을 쓰는 MCP 서버는 네이티브로 연결되고, 다른 MCP 전송 방식은 공식 MCPO 프록시 어댑터를 거칩니다.
  • Open Terminal: 에이전트가 실제 터미널과 파일 시스템을 받아 데이터를 분석하고, 스크립트를 실행하고, 스스로 오류를 고치고, 만든 파일을 돌려줄 수 있으며, 모두 채팅 안에서 이루어집니다.

팀과 관리

  • 기본 다중 사용자: 관리자가 역할 정의, 사용자 그룹 생성, 모델별 접근 권한 설정, ID 공급자 연결을 맡습니다.
  • 디렉터리 통합: 로그인을 기존 LDAP, Active Directory, SSO 공급자와 연동할 수 있습니다.
  • 채널: 지속되는 공유 공간에서 사람과 AI 모델이 같은 대화에 참여합니다.
  • 평가: 관리자 쪽에는 모델 아레나, A/B 테스트, ELO 기반 리더보드가 있습니다.

Open WebUI는 사용자와 모델 사이에 위치하므로, 로컬 LLM 인터페이스와 클라우드 게이트웨이는 같은 제품을 다르게 구성한 것입니다. 추론 위치는 선택한 엔드포인트가 정합니다. 클라우드 모델은 프롬프트와 포함된 컨텍스트를 받고, 멀티 모델 비교는 선택한 모든 엔드포인트로 프롬프트를 보냅니다.

가이드

Docker로 설치하고 모델 연결하기

  1. 빠른 시작의 Docker 명령을 실행하고 WEBUI_SECRET_KEY를 한 번 설정합니다. 고정 키가 없으면 컨테이너를 다시 만들 때마다 모두 로그아웃됩니다.
  2. 인터페이스를 엽니다. Docker는 포트 3000, Python 설치와 데스크톱 앱은 포트 8080을 쓰며, 첫 시작에는 1분 정도 걸립니다.
  3. 첫 계정을 만들면 사용자와 인스턴스 전체 설정을 관리하는 관리자가 됩니다.
  4. Settings > Admin > Connections(설정 > 관리자 > 연결)에서 모델을 추가합니다. 같은 머신의 Ollama 인스턴스는 자동으로 인식됩니다. OpenAI, Anthropic 또는 기타 OpenAI 호환 제공업체의 API 키는 Manage OpenAI API Connections(OpenAI API 연결 관리)에 입력합니다.
  5. New Sign Ups(신규 가입)를 켜서 동료를 초대합니다. 관리자가 생기면 가입이 닫히고, 이후 새 계정은 관리자가 승인할 때까지 Pending(대기) 상태로 기다리기 때문입니다.

Python 경로는 pip install open-webui 후 open-webui serve 실행입니다. 시작에 벤더 계정은 필요 없습니다. 로그인 없는 단일 사용자 모드도 있지만, 그렇게 시작한 인스턴스는 나중에 다중 계정 모드로 전환할 수 없습니다.

Open WebUI 활용 사례와 예시

  • 오프라인 및 에어갭 환경의 어시스턴트: Open WebUI는 에어갭 네트워크, 원격 배포, 그 밖에 클라우드 시스템을 쓰기 어려운 곳을 위해 설계되었으며, 인터넷 없이 LLM을 실행하거나 로컬 AI 챗봇을 오프라인으로 운영하는 경우도 포함됩니다.
  • 캠퍼스 전체의 AI 관문: 벤더 엔터프라이즈 페이지의 추천 글에서 Johannes Gutenberg University Mainz의 한 AI 아키텍트는 Open WebUI가 학생 30,000명 이상과 직원 5,000명 이상에게 서비스하는 셀프 호스팅 스택의 채팅 프런트엔드라고 말합니다.
  • 전사 맞춤 어시스턴트: 벤더가 공개한 또 다른 사례에 따르면 Astellas Pharma는 직원 3,000명 이상이 Azure에서 맞춤 AI 모델 420개 이상을 만들고 공유할 수 있게 했으며, 68%가 상당한 효율 향상을 보고했습니다.
  • 역할별 어시스턴트: 팀은 사내 스타일 가이드를 따르는 "Python 튜터"나 회사 템플릿을 쓰는 "회의 요약 도우미"를 만들 수 있습니다. 각 맞춤 모델은 기본 모델을 연결된 지식, 도구, 시스템 프롬프트와 함께 감싸기 때문입니다.

이 고객 성과는 벤더가 호스팅하는 페이지에 자체 보고된 것이며 독립적으로 측정되지 않았습니다.

누구를 위한 것인가

Open WebUI는 자체 서비스를 직접 운영하고 유지 관리할 준비가 된 사람에게 맞습니다.

  • 홈랩 및 개인 사용자: 이미 Ollama를 실행 중인 사람은 같은 머신에 채팅 인터페이스를 더할 수 있습니다. Docker가 공식 지원 경로이며 대부분의 사용자에게 권장됩니다.
  • 규제 산업의 IT 팀: 셀프 호스팅, 온프레미스, 에어갭 옵션은 SOC 2, HIPAA, GDPR 같은 프레임워크 안에서 운영하기 위한 기반으로 제시되지만, 규정 준수 책임은 배포하는 조직에 있습니다.
  • 사설 네트워크를 갖춘 조직: Open WebUI는 데이터베이스나 CI 서버처럼 사설의 신뢰할 수 있는 네트워크를 위해 만들어졌으며, 대부분의 배포는 방화벽, VPN 또는 유사한 네트워크 경계 뒤에서 실행됩니다.

다음 경우에는 덜 적합합니다.

  • 상업용 라이선스를 원하는 개인: 엔터프라이즈 라이선스는 등록된 법인과 조직에만 제공되며 개인 사용자에게는 제공되지 않습니다.
  • 호스팅 서비스를 원하는 팀: Open WebUI는 직접 설치하고 관리하는 소프트웨어이며, 확인한 엔터프라이즈 및 제품 페이지에는 벤더 호스팅 플랜이 나와 있지 않았습니다.

플랫폼

  • 운영체제: Open WebUI는 x86_64 또는 ARM64의 macOS, Windows, Linux에서 실행되며 Raspberry Pi와 NVIDIA DGX Spark도 포함됩니다.
  • 설치 경로: Docker와 pip 외에, 확장과 오케스트레이션이 필요한 엔터프라이즈 배포에는 Kubernetes를 씁니다.
  • Python 버전: pip 패키지는 Python 3.11과 3.12를 지원하며 Python 3.13은 아직 지원하지 않습니다.
  • 이미지 크기: 모델을 호스팅 API, 자체 모델 서버 또는 별도 Ollama 인스턴스로 실행하는 구성이라면 slim 태그로 다운로드를 1.66 GB에서 176 MB로 줄일 수 있습니다.
  • slim의 절충점: slim 이미지에서는 지식 검색과 음성 기능에 외부 서비스가 필요합니다.
  • Docker에서의 GPU: GPU는 Docker for Windows와 Linux의 Docker Engine에서만 공식 지원되며, Linux용과 macOS용 Docker Desktop은 이를 제공하지 않습니다.
  • 확장: 애플리케이션 계층이 상태 비저장이므로 복제본이 데이터베이스와 스토리지를 공유하고, Redis가 세션과 실시간 이벤트를 조정하며, 수요가 늘면 로드 밸런서 뒤에 복제본을 더 둘 수 있습니다.
  • 휴대폰과 태블릿: 모든 인스턴스는 프로그레시브 웹 앱(PWA)이므로 브라우저에서 바로 휴대폰, 태블릿 또는 데스크톱에 설치할 수 있습니다.
  • 알림: 답변 완료와 채널 메시지에 대한 브라우저 알림은 푸시 서비스가 없어 앱이 열려 있을 때만 표시됩니다.
  • iPhone과 iPad: iOS에서는 Chrome과 Firefox가 PWA를 추가할 수 없어 Safari만 설치할 수 있습니다.
  • 데스크톱 앱: 데스크톱 앱은 Docker나 수동 설정 없이 Open WebUI를 네이티브로 실행하지만, 프로덕션 배포에는 Docker나 Python 방식이 안내됩니다.

가격

배포 모델라이선스 요건
표준 사용: 원래 브랜딩을 그대로 유지한 내부 사용무료
엔터프라이즈 사용: 화이트 라벨링, 리브랜딩, 브랜딩 변경 또는 Terminals 같은 엔터프라이즈 전용 제품엔터프라이즈 라이선스, 영업 견적에 따른 가격

엔터프라이즈 계약 없이 지금 바로 Open WebUI를 배포할 수 있으며, 벤더는 엔터프라이즈 고객과 개인 후원자 덕분에 현재 그대로 무료로 사용할 수 있다고 말합니다. 위 표에 나오는 엔터프라이즈 계층 Terminals는 사용자마다 리소스 제한과 자동 수명 주기 관리를 갖춘 격리 환경을 제공합니다.

브랜딩이 중요해지면 무료 경로가 달라집니다. 브랜딩 요건은 총 50명 이상 사용자의 대규모 배포에만 적용되며, 사용자가 50명 이하인 셀프 호스팅 내부 배포는 완전히 리브랜딩할 수 있습니다. 대량 재배포나 재판매를 위해 브랜딩을 제거하려면 엔터프라이즈 또는 독점 라이선스가 필요합니다.

선택형 엔터프라이즈 라이선스는 화이트 라벨링과 기업용 전담 지원 같은 혜택을 더합니다. 확인한 엔터프라이즈 페이지에 정가는 없었고, 영업팀은 공식 업무용 이메일 주소와 예상 최종 사용자 좌석 수를 묻습니다.

Open WebUI Computer는 별도의 Open WebUI 프로젝트로 자체 가격 체계가 있습니다. 업무용으로도 계정이나 카드 없이 무료로 쓸 수 있고, 추가 혜택을 주는 Supporter 플랜은 좌석당 연 $60이며, 엔터프라이즈 조건은 맞춤형입니다.

Open WebUI 대안

Open WebUI와 비교할 때 사람들이 따지는 주요 방향은 두 가지 대안으로 정리됩니다. 다중 제공업체 웹 플랫폼과 데스크톱 우선 개인 어시스턴트입니다.

  • LibreChat: LibreChat은 모든 AI 대화를 하나의 통합된 맞춤형 인터페이스로 모읍니다. LibreChat은 ClickHouse에 합류해 오픈 소스 에이전트형 데이터 스택을 뒷받침하겠다고 발표하기도 했습니다.
  • AnythingLLM: AnythingLLM은 계정, API 키, 토큰 한도 없이 내 컴퓨터에서 완전히 실행되는 개인 AI 어시스턴트로 자리매김하고 있습니다. 의존성 없는 단일 파일로 제공되며 macOS, Windows, Linux에서 작동합니다.

Open WebUI는 다중 사용자 서버로 실행된다는 점에서 데스크톱 우선 옵션과 다르며, 브랜딩 조항은 각 대안의 라이선스와 비교해 볼 라이선스 쟁점입니다.

제한 사항

라이선스와 브랜딩

  • OSI 기준 오픈 소스 아님: 프로젝트는 v0.6.6 이상의 Open WebUI 라이선스가 브랜딩 조항 때문에 OSI 승인 오픈 소스 라이선스가 아니라고 밝힙니다.
  • 이전 코드는 BSD-3 유지: v0.6.5까지(해당 버전 포함) 병합된 코드는 브랜딩 요건 없이 BSD-3 라이선스로 남아 있어, 이 릴리스에서 포크하면 여전히 조항 없이 쓸 수 있습니다.
  • 기여자 계약: v0.6.5 이후의 새 기여에는 기여자 라이선스 계약(CLA)이 필요합니다.
  • 소규모 팀 기준: 리브랜딩 예외는 어느 30일 기간에서든 사용자가 50명 이하인 배포로 정의됩니다.

보안과 운영

  • 기본 HTTPS 없음: 프로덕션 배포의 HTTPS 종료는 운영자에게 맡겨집니다.
  • 플러그인은 실제 코드를 실행: 도구(Tools)와 함수(Functions)는 Open WebUI 프로세스와 같은 접근 권한으로 서버에서 임의의 Python을 실행합니다.
  • 플러그인은 기본적으로 관리자 전용: 기본적으로 관리자만 도구와 함수를 만들거나 가져올 수 있으며, 이 권한을 받은 사람은 사실상 Open WebUI 프로세스와 같은 접근 권한을 갖게 됩니다.
  • 과거 취약점: 독립 보안 보도는 계정 탈취, 일부 구성에서는 원격 코드 실행까지 가능하게 할 수 있는 고위험 결함을 다뤘습니다.
  • 영향받은 기능: CVE-2025-64496으로 추적되는 이 결함은 외부 모델 서버 연결용 Direct Connections(직접 연결) 기능에 있었습니다.
  • 패치된 릴리스: 0.6.34 이하 버전이 영향을 받았으며, 사용자에게는 0.6.35 이상으로 패치하라는 권고가 나왔습니다.
  • 릴리스 주기: 팀은 주요 릴리스를 매주 내는 것을 목표로 하고 버그 수정과 소규모 업데이트는 필요에 따라 내지만, 엄격한 일정을 따르지는 않습니다.

비용과 답변 품질

  • 숨은 작업 호출: 제목, 태그, 검색 쿼리, 자동 완성 같은 백그라운드 작업은 기본적으로 채팅 모델을 쓰므로, 비싼 API 모델을 쓰면 더 저렴한 작업 모델을 설정하지 않는 한 비용이 크게 늘 수 있습니다.
  • Ollama의 짧은 컨텍스트: Ollama는 VRAM이 24 GiB 미만인 GPU에서 기본 컨텍스트를 4096 토큰으로 설정하므로, 이 값을 높이지 않으면 검색된 구절이 컨텍스트 창에 다 들어가지 않을 수 있습니다.
  • 제공업체 고유 API: 지원 프로토콜에 속하지 않는 제공업체는 직접 만들거나 커뮤니티에서 가져온 파이프 함수로 추가합니다.

개인정보와 데이터 권리

  • 기본 데이터 공유 없음: Open WebUI는 기본적으로 외부 서비스에 데이터를 보내지 않습니다. 연결한 외부 모델 제공업체 호출을 제외하면 모든 것이 자신의 머신이나 서버에서 실행되고 저장됩니다.
  • 혼합 구성: 로컬 추론이라도 별도로 구성한 클라우드 도구, 추출 또는 임베딩 서비스까지 로컬이 되지는 않습니다.
  • 공유 링크: 모든 사용자는 Settings > Data Controls > Shared Chats > Manage(설정 > 데이터 제어 > 공유된 채팅 > 관리)에서 공유한 채팅 링크를 검토하고 그곳에서 모든 대화의 접근 권한을 취소할 수 있습니다.
  • 설치본은 수집하지 않음: 회사는 셀프 호스팅 여부와 관계없이 설치본에서 대화를 수집하지 않는다고 밝힙니다.
  • 옵트인 데이터 프로그램: 별도의 Open WebUI Data 대기자 명단은 기존 채팅을 구매자 요청과 연결하며, 구매자는 현금, Open WebUI 크레딧 또는 기타 보상으로 지급할 수 있습니다. 대기자 명단에 등록해도 채팅이 업로드되거나 공유되지는 않습니다.
  • 커뮤니티 웹사이트 약관: 웹사이트의 선택 기능을 통해 동기화된 데이터는 머신러닝과 AI 학습을 포함해 회사에 영구적으로 라이선스됩니다.
  • 동기화 데이터의 라이선스 유지: 동기화는 자발적이지만, 중단한 뒤에도 이미 동기화된 데이터는 그 라이선스 아래 남습니다.
  • 웹사이트 개인정보 처리방침: 이 방침은 해당되는 경우 동의를 받아 머신러닝 모델을 학습하고 개선하는 것을 개인정보 이용 목적 중 하나로 명시합니다.
  • 웹사이트 연령 규정: 커뮤니티 웹사이트는 사용자가 18세 이상이어야 합니다. 일부 영역에는 성인을 대상으로 한 사용자 콘텐츠가 있을 수 있습니다.

FAQ

Q1. Open WebUI는 무료인가요?

표준 사용이라면 그렇습니다. 원래 브랜딩을 그대로 유지한 채 내부용으로 비용 없이 배포할 수 있습니다. 화이트 라벨링, 소규모 팀 기준을 넘는 리브랜딩, 또는 Terminals 같은 엔터프라이즈 전용 기능에는 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다.

Q2. Open WebUI는 오픈 소스인가요?

소스 코드는 공개되어 있고 v0.6.5까지의 코드는 BSD-3 라이선스입니다. v0.6.6부터 Open WebUI 라이선스에 브랜딩 조항이 추가되었으며, 프로젝트 스스로도 이 라이선스가 OSI 승인을 받지 않았다고 말합니다.

Q3. Open WebUI에 AI 모델이 포함되어 있나요?

아니요. Ollama, llama.cpp, vLLM 같은 로컬 실행기나 OpenAI, Anthropic 또는 기타 OpenAI 호환 제공업체의 호스팅 API를 연결합니다.

Q4. Open WebUI 로고와 이름을 제거할 수 있나요?

특정 경우에만 가능합니다. 사용자가 50명 이하인 배포, 서면 허가를 받은 실질적 기여자, 또는 브랜딩 변경을 허용하는 엔터프라이즈 라이선스 보유자입니다.

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