Thunderbit과 Apify 중 하나를 고르는 건, 전동 드릴과 공구가 잔뜩 들어 있는 작업실 중에서 하나를 택하는 것과 비슷합니다. 둘 다 벽에 구멍은 뚫을 수 있지만, 쓰는 방식도, 청구 방식도 완전히 다르죠. Thunderbit은 에이전틱 웹 스크래퍼입니다.
Thunderbit은 에이전틱 웹 스크래퍼입니다. 호환되고 허용된 페이지에서 One Click Extract를 누르면 에이전트가 페이지를 감지하고 읽고 분석해서 무엇을 추출할지 스스로 판단합니다. Run Now를 누르면 바로 시작되고, 아무것도 하지 않으면 작업이 자동으로 시작됩니다. 즉, 기본 사용 경험은 의도적인 클릭 한 번이면 충분하고, 코드나 셀렉터, 스키마 설정은 필요 없습니다.
저는 수년간 웹 스크래핑 도구를 만들고 평가해 왔습니다. (Thunderbit 팀이 이 제품을 만들었으니, 저도 할 말이 좀 있습니다.) 그리고 영업 운영, 마케팅 분석, 창업자들로부터 계속 듣는 질문은 늘 같습니다. "그래서 실제로 뭐를 써야 하죠?" 온라인의 비교 글들은 기능을 보기 좋게 표로 정리해 놓았지만, 두 도구를 같은 작업에 써봤을 때 실제로 어떤 느낌인지 보여주는 글은 거의 없습니다. 그 실질적인 공백을 메우고 싶었습니다. 그래서 실제 워크플로우, 가격 계산 방식, 개발자용 기능, 그리고 무엇보다 각 도구를 언제 선택하는 게 좋은지에 대한 솔직한 가이드를 풀어보려 합니다. 허수아비 논쟁도, 과장도 없습니다. 사실과 몇 개의 표, 그리고 조금은 별로인 농담만 있을 뿐입니다.
Thunderbit와 Apify는 무엇이며, 누구를 위해 만들어졌나?
Thunderbit은 Chrome 및 Edge 확장 프로그램과 웹 앱으로 제공되는 AI 웹 스크래퍼로, 코드를 몰라도 웹페이지에서 구조화된 데이터를 빠르게 얻고 싶은 비즈니스 사용자를 위해 만들어졌습니다. 페이지를 열고 "One Click Extract"를 누르면 에이전트가 페이지를 분석합니다. "Run Now"를 누르면 즉시 시작되며, 아무 작업도 하지 않으면 자동으로 추출이 시작됩니다. 이후 결과는 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있습니다. CSS 셀렉터를 배우거나 클라우드 컨테이너를 띄우고 싶지 않은 영업팀, 운영 관리자, 리서처를 위한 도구라고 보면 됩니다. Chrome 웹 스토어에는 100,000명 이상의 사용자가 있습니다.
Apify는 웹 스크래핑, 브라우저 자동화, 데이터 추출을 위한 클라우드 플랫폼입니다. 하지만 사실상 더 넓은 범위의 애플리케이션 플랫폼에 가깝습니다. 중심에는 Actor Store가 있는데, 아마존 상품 스크래퍼부터 소셜 미디어 추출 도구까지 수만 개의 사전 제작 도구(“Actors”)가 들어 있는 마켓플레이스입니다. 코드 없이 콘솔의 폼으로 Store Actor를 실행할 수도 있고, Apify SDK와 Crawlee(오픈소스 크롤링 라이브러리, GitHub 스타 약 25,000개)를 사용해 JavaScript 또는 Python으로 직접 커스텀 Actor를 만들 수도 있습니다. Apify의 사용자는 비기술 사용자부터 복잡한 스케줄 기반 데이터 파이프라인을 구축하는 엔지니어링 팀까지 다양합니다. 이 플랫폼은 74,000개 고객사를 보유하고 있으며, 월 1PB 이상의 데이터를 처리한다고 밝히고 있습니다.
핵심 차이는 아주 단순합니다. Thunderbit은 지금 보고 있는 페이지에서 에이전트가 한 번에 추출하도록 설계되었습니다. 반면 Apify는 작업에 맞는 Actor를 고르거나 직접 만들고, 그 위에 스케줄, 웹훅, 저장소, 프록시를 얹어 운영하는 더 넓은 플랫폼입니다.
테스트한 작업: 무엇을 스크래핑했고, Thunderbit vs Apify 비교에서 왜 중요한가?
결정을 더 현실적으로 만들기 위해, 영업 및 운영팀이 실제로 자주 하는 작업을 골랐습니다. 공개된 이커머스 카테고리 페이지에서 상품 목록을 추출하는 일이죠. 상품명, 가격, 평점, 상품 URL 같은 구조화된 데이터가 대표적입니다. 경쟁사 분석, 리드 리스트, 상품 리서치에 필요한 바로 그 데이터입니다.
이건 의도적으로 단순하면서도 대표적인 작업입니다. "지금 이 페이지를 보고 있다"에서 "깔끔한 스프레드시트가 생겼다"로 몇 시간 아니라 몇 분 만에 넘어가고 싶을 때 하는 일과 같습니다. 아래 섹션에서는 설정부터 필드 구성, 스크래핑 실행, Google Sheets로 데이터 보내기까지 각 도구가 모든 단계를 어떻게 처리하는지 살펴봅니다.
솔직하게 말하자면, 버전 고정, 동일한 재시도 설정, 정답 데이터셋이 있는 통제된 실험실 수준 벤치마크는 돌리지 않았습니다. (그걸 하려면 연구팀과 한 달이 필요할 겁니다.) 제가 한 일은 두 도구에서 실제 워크플로우를 그대로 따라가며 단계를 기록하고 경험을 비교하는 것이었습니다. 페이지당 비용이나 정확도처럼 1:1로 직접 비교할 수 없는 부분은 그 점을 분명히 밝히겠습니다.
같은 스크래핑 작업에서 Thunderbit과 Apify를 단계별로 비교하기
다른 비교 글에서는 보기 어려운, 실제 워크플로우를 단계별로 보여드리겠습니다.
시작하기: 설치와 계정 생성
Thunderbit: Chrome 웹 스토어에서 Thunderbit Chrome 확장 프로그램을 설치합니다. 코드도, 서버도, Docker 컨테이너도 없습니다. 가입하고 바로 시작하면 됩니다. 온보딩은 광고 차단기 하나 설치하는 정도로 간단합니다.
Apify: apify.com에서 가입하면, Actor, 실행, 저장소, 스케줄, 통합을 관리하는 웹 대시보드인 Console에 접근할 수 있습니다. 거기서 Actor Store를 둘러보며 대상 사이트에 맞는 사전 제작 스크래퍼를 찾습니다. 직접 만들고 싶다면 Web IDE, CLI, 또는 로컬 개발 환경을 사용하게 됩니다.
Thunderbit의 시작 방식은 브라우저 확장 설치입니다. Apify는 웹앱 가입 후 적합한 Actor를 찾거나 만드는 방식입니다. 둘 다 무료로 시작할 수 있습니다.
필드 설정: One Click Extract vs Apify Actor 선택
Thunderbit: 스크래핑할 페이지에 들어가서 "One Click Extract"를 누릅니다. AI가 페이지를 읽고 Product Name, Price, Rating, URL 같은 컬럼을 제안합니다. 별다른 설정 없이 바로 추출이 시작될 수도 있습니다. 더 특별한 결과가 필요하면 "통화 기호 없이 숫자 가격만 추출" 같은 커스텀 필드 지시문을 추가할 수도 있습니다. DOM 확인도, CSS 셀렉터도, 코드도 필요 없습니다.
Apify: Actor Store에서 대상에 맞는 스크래퍼를 찾습니다. 예를 들면 범용 웹 스크래퍼나 특정 사이트 전용 Actor가 될 수 있습니다. 각 Actor는 고유한 입력 스키마를 갖고 있으며, 어떤 것은 "URL만 붙여넣고 Start 클릭" 수준으로 간단하지만, 어떤 것은 셀렉터, 페이지네이션 규칙, 프록시 설정, 출력 필드를 직접 구성해야 합니다. 사전 제작 Actor가 맞지 않으면 JavaScript나 Python으로 새로 만들거나 수정해야 할 수 있습니다.
Thunderbit은 AI가 필드 감지를 대신해 줍니다. Apify의 사전 제작 Actor도 지원되는 사이트에서는 자동으로 처리할 수 있지만, 커스텀 Actor나 범용 Actor는 수동 입력 구성이 필요한 경우가 많습니다.
스크래핑 실행과 페이지네이션 처리
Thunderbit: 즉시 시작하려면 "Run Now"를 누르면 됩니다. 아니면 확장 프로그램이 자동으로 시작해 페이지를 처리합니다. 페이지네이션이나 무한 스크롤이 있으면 호환되는 페이지에서는 Thunderbit의 내장 페이지네이션 워크플로우가 이를 처리합니다. 브라우저 안에서 행이 채워지는 모습을 바로 볼 수 있습니다.
Apify: Console에서 Actor 실행을 시작합니다. 또는 API/CLI로 실행할 수도 있습니다. 페이지네이션 처리 방식은 Actor에 따라 다릅니다. 어떤 것은 자동으로 처리하고, 어떤 것은 입력에서 직접 설정해야 합니다. 실행은 클라우드에서 이뤄지며, 진행 상황, 로그, 결과를 Console에서 확인할 수 있습니다.
Thunderbit은 브라우저에서 실행되거나(Browser Mode), 클라우드에서 실행됩니다(Cloud Mode). Apify는 항상 클라우드에서 실행됩니다. Thunderbit의 페이지네이션은 기본 내장이고, Apify에서는 Actor에 따라 다릅니다.
결과 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable로 데이터 보내기
Thunderbit: 스크래핑이 끝나면 확장 프로그램이나 웹 앱에서 바로 Excel, CSV, JSON, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있습니다. 대부분의 대상은 클릭 한 번이면 충분합니다.
Apify: 결과는 Console의 Dataset에 저장되며, JSON, CSV, XML, Excel, HTML로 다운로드할 수 있습니다. Google Sheets로 보내려면 Apify의 통합 기능을 사용하거나 웹훅/Zapier/Make/n8n 워크플로우를 구성하면 됩니다. 더 유연하지만, 비기술 사용자에게는 단계가 더 많습니다.
Thunderbit의 내보내기는 직접적이고 기본 제공입니다. Apify의 내보내기는 강력하고 프로그래밍 가능하지만, 비즈니스 도구로 보내려면 추가 구성이 필요할 수 있습니다.
나란히 보는 요약 표
| 단계 | Thunderbit (브라우저 확장) | Apify |
|---|---|---|
| 설정 / 계정 | Chrome 확장 설치, 코드 없음 | 가입 후 Actor Store 탐색 또는 SDK 사용 |
| 필드 구성 | One Click Extract → 에이전틱 분석 | 사전 제작 Actor 선택 또는 입력 스키마 구성 |
| 스크래핑 실행 | 브라우저에서 "Scrape" 클릭 | Console 또는 API에서 Actor 실행 시작 |
| 페이지네이션 처리 | 내장 페이지네이션 워크플로우(호환 페이지) | Actor별 구성(템플릿마다 다름) |
| 내보내기 | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion | CSV/JSON 다운로드, API 웹훅, 통합 |
| 코드 필요 여부 | 없음(확장/Web App 기준) | 사전 제작 Actor는 없음, 커스텀 Actor는 필요 |
에이전틱 페이지 분석 vs 수동 셀렉터: 언제 각 방식이 강하고, 언제 무너지는가
Thunderbit과 Apify의 가장 큰 실무 차이 중 하나는, 도구에게 추출할 데이터를 어떻게 알려주느냐입니다. Thunderbit은 에이전틱 페이지 분석을 쓰고, Apify는 Actor에 따라 사전 구성된 셀렉터, 고수준 입력 필드, 또는 커스텀 코드를 사용합니다. 어느 방식이 무조건 더 낫다고 할 수는 없습니다. 둘 다 강점과 실패 지점이 분명합니다.
에이전틱 페이지 분석이 빛나는 경우(Thunderbit)
- 처음 보는 사이트, 즉흥적인 추출: 한 번도 스크래핑해 본 적 없는 페이지에 들어갔을 때, Thunderbit의 AI가 레이아웃을 읽고 컬럼을 제안합니다. DOM을 살펴보거나 셀렉터를 작성할 필요가 없습니다.
- 비기술 사용자를 위한 빠른 세팅: CSS 셀렉터가 뭔지 몰라도 One Click Extract는 큰 도움이 됩니다.
- 사이트 레이아웃 변경: AI가 매번 페이지를 다시 읽기 때문에 호환되는 페이지에서는 작은 레이아웃 변화에 어느 정도 적응할 수 있습니다. 다만 Thunderbit의 이용약관에도 AI 결과는 부정확할 수 있으며 독립적으로 검증해야 한다고 적혀 있으니, 결과는 항상 검토해야 합니다.
수동 셀렉터나 Actor별 설정이 빛나는 경우(Apify)
- 구조가 잘 잡힌 안정적인 HTML: 사이트 HTML이 정돈되어 있고 자주 바뀌지 않는다면, 정밀한 셀렉터로 만든 잘 설계된 Actor가 신뢰도 높은 결과를 줍니다.
- 복잡한 중첩/동적 콘텐츠: 커스텀 Actor는 로그인 흐름, 다단계 이동, API 호출, 까다로운 JavaScript 렌더링까지 완전한 제어가 가능합니다.
- 특정 사이트 전용 Actor: Actor Store에는 Amazon, Google Maps, LinkedIn처럼 정확한 대상에 맞춘 목적형 도구가 있을 수 있으며, 그 사이트 구조에 맞춘 입력 필드가 제공됩니다.
솔직한 실패 지점
- 에이전틱 페이지 분석(Thunderbit): 애매한 레이아웃을 잘못 해석하거나, 필드를 의도치 않게 묶거나, 특이한 구조의 페이지에서 데이터를 놓칠 수 있습니다. 중요한 결과는 추출 후 검증해야 합니다.
- 수동 셀렉터(Apify): 사이트가 HTML을 개편하면 쉽게 깨집니다. 커뮤니티 Actor는 제때 업데이트되지 않을 수 있고, 커스텀 Actor는 지속적인 유지보수가 필요합니다.
빠른 비교: AI 감지 vs 수동 셀렉터
| 시나리오 | 에이전틱 페이지 분석(Thunderbit) | 수동 셀렉터 / Actor 설정(Apify) |
|---|---|---|
| 처음 보는 사이트, 즉흥 추출 | ✅ 빠른 설정, DOM 확인 불필요 | ⚠️ 페이지 구조 확인 또는 맞는 Actor 탐색이 필요할 수 있음 |
| 구조가 잘 잡힌 안정적 HTML | ✅ 잘 작동하지만 수동 검토 권장 | ✅ 셀렉터/Actor가 잘 만들어졌다면 정확하고 안정적 |
| 복잡한 중첩/동적 콘텐츠 | ⚠️ 필드 지시문이나 수동 수정이 필요할 수 있음 | ✅ 커스텀 Actor 코드로 완전 제어 가능 |
| 사이트 개편 발생 | ✅ 다음 실행 시 AI가 다시 분석(결과 검토 필요) | ⚠️ 셀렉터가 깨져 Actor 업데이트가 필요할 수 있음 |
둘 중 어느 방식도 "한 번 설정하면 끝"은 아닙니다. 둘 다 모니터링과 검토가 필요합니다. 차이는 그 노력이 어디에 들어가느냐입니다.
Thunderbit vs Apify: 가격 모델 설명(단순한 페이지당 비용 표가 통하지 않는 이유)
가격은 이 선택에서 가장 헷갈리는 부분입니다. 분명히 말씀드리자면, 플랜 가격을 페이지 수로 나눈다고 의미 있는 숫자가 나오지 않습니다. 두 도구는 완전히 다른 청구 단위를 사용하기 때문입니다.
Thunderbit 가격 모델 이해하기
Thunderbit의 노코드 플랜은 크레딧 기준으로 과금됩니다. 표준 출력 행 1개 = 1크레딧, 하위 페이지 출력 행 1개 = 2크레딧이며, 보강 기능이나 고급 기능은 더 많은 크레딧이 듭니다. 아래는 Thunderbit 가격 페이지 기준 스냅샷입니다. (이 수치는 실제 사용 전 반드시 다시 확인하세요.)
| 플랜 | 월간 | 연간 | 크레딧 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | $0 | 월 6페이지(현재 한도는 실시간 플랜 표 확인) |
| Starter | $15/월 | $108/년 | 월 500 또는 연 5,000 |
| Pro 1 | $38/월 | $288/년 | 월 3,000 또는 연 30,000 |
| Pro 2 | $75/월 | $576/년 | 월 6,000 또는 연 60,000 |
| Pro 3 | $125/월 | $1,152/년 | 월 10,000 또는 연 120,000 |
| Pro 4 | $249/월 | $2,304/년 | 월 20,000 또는 연 240,000 |
중요: 무료 플랜에 표시된 "pages"와 크레딧 규칙의 "output rows"는 같은 개념이 아닙니다. 하나의 목록 페이지에서 여러 행이 나올 수 있습니다.
Thunderbit는 개발자용으로 별도의 API 요금제도 제공합니다. Distill은 1 unit/page, Extract는 20 units/page이며, 연간 단위는 선지급됩니다.
Apify 가격 모델 이해하기
Apify는 컴퓨트 유닛(CU) 기준으로 과금합니다. 1 CU는 1GB RAM을 1시간 할당한 것과 같습니다. 여기에 프록시 트래픽, 저장소, 데이터 전송, Actor별 이벤트 요금이 추가될 수 있습니다. 아래는 Apify 가격 페이지 기준 스냅샷입니다. (실시간 기준으로 다시 확인하세요.)
| 플랜 | 월간 / 연간 | 포함된 플랫폼 사용량 | CU 요금 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 월 $5 | $0.20/CU |
| Starter | $29 / $26 | 월 $29 | $0.20/CU |
| Scale | $199 / $179 | 월 $199 | $0.16/CU |
| Business | $999 / $899 | 월 $999 | $0.13/CU |
중요: 실제 CU 사용량은 페이지 수나 행 수가 아니라 Actor의 RAM 할당량과 실행 시간에 따라 달라집니다. Store Actor는 이벤트당 과금(PPE) 또는 사용량당 과금(PPU)을 적용할 수도 있으며, 제작자가 정의한 이벤트 가격도 있습니다. 특히 규모가 커질수록 프록시, 저장소, 전송 비용이 누적될 수 있습니다.
왜 페이지당 비용 표를 만들지 않는가
100/1,000/10,000페이지 기준 비용 비교표가 필요하다는 개요를 알고 있습니다. 하지만 저는 그걸 만들어서 드리지 않겠습니다. 이유는 다음과 같습니다.
- Thunderbit 크레딧 ≠ Apify 컴퓨트 유닛 ≠ 페이지 수 ≠ 행 수입니다.
- Apify 실행 비용은 Actor, RAM, 실행 시간, 프록시/저장소 사용량, 그리고 이벤트/사용량 과금 여부에 따라 달라집니다.
- Thunderbit의 비용은 출력 행 수, 하위 페이지 보강 여부, 확장 프로그램인지 API인지에 따라 달라집니다.
- 같은 사이트에서 정확히 같은 작업을 두 도구로 실행해 모든 변수를 측정하지 않는 한, "페이지당 비용" 숫자는 오해를 낳을 수 있습니다.
제 조언: 소규모의 즉흥 스크래핑이라면 두 도구의 무료 티어만으로도 충분할 수 있습니다. 규모가 커질수록 Thunderbit의 크레딧 모델은 단순 추출에 대해 더 예측 가능하고, Apify의 CU 모델은 대규모, 장시간, 복잡한 파이프라인에서 더 효율적일 수 있습니다. 다만 Actor의 자원 사용을 이해하고 최적화해야 합니다. 항상 실시간 가격 페이지를 확인하고, 가능하면 실제 규모에 가까운 작은 테스트부터 해보세요.
개발자 관점: Thunderbit API, MCP, CLI vs Apify Actor SDK
개발자이거나, 도구가 팀과 함께 성장할 수 있는지 보는 준기술 사용자라면 이 섹션이 도움이 될 겁니다.
Thunderbit의 개발자용 진입점
Thunderbit은 관리형 웹페이지 추출을 중심으로 한 세 가지 개발자용 진입점을 제공합니다.
- Open API: Distill(LLM 친화적 Markdown 반환)과 Extract(스키마에 따른 구조화 JSON 반환)를 위한 HTTP/JSON 엔드포인트, 그리고 웹훅/폴링을 지원하는 비동기 Batch 워크플로우가 있습니다. 렌더링 모드는
none,basic,full이 있으며, 관리형 기능으로 프록시 회전, 지역 라우팅, 재시도, 안티봇 처리가 포함됩니다. 단, 한계가 있으며 어떤 대상도 100% 보장되지는 않습니다. - MCP Server:
@thunderbit/mcp-server패키지는 Distill, Extract, 필드 제안, 배치 기능을 Claude, Cursor, Windsurf 같은 호환 AI 호스트에 제공합니다. - CLI:
@thunderbit/thunderbit-cli패키지는 터미널 및 코딩 에이전트 워크플로우에서 JSON/Markdown/표 형식 출력을 지원합니다.
Thunderbit의 개발자용 기능이 아닌 것: 범용 Actor/컨테이너 런타임은 아닙니다. 임의의 애플리케이션을 만들고 배포하거나, 마켓플레이스에 도구를 게시하거나, 내구성 있는 큐와 저장소로 다단계 워크플로우를 오케스트레이션할 수는 없습니다. 추상화의 중심은 관리형 추출입니다. URL을 보내면 구조화된 데이터를 돌려받는 방식입니다.
Apify의 개발자용 진입점
Apify의 개발자 생태계는 더 넓고 깊습니다.
- REST API v2: Actor, 실행, 빌드, 태스크, 스케줄, 웹훅, 저장소를 완전히 제어할 수 있습니다. 공식 JavaScript 및 Python 클라이언트가 재시도와 제한 처리를 지원합니다.
- Actor SDK: Apify SDK 및/또는 Crawlee(오픈소스, Apache-2.0, GitHub 스타 약 25,000개)를 사용해 JavaScript 또는 Python으로 커스텀 Actor를 만들 수 있습니다. Crawlee는 HTTP/Cheerio/JSDOM/Playwright/Puppeteer와 여러 브라우저를 지원합니다.
- CLI:
apify-cli로 Actor를 검색/실행하고, 프로젝트를 생성/배포/가져오기/가져오기(pull) 하며, MCP를 구성할 수 있습니다. - Actor Store: 수만 개의 커뮤니티 및 Apify 관리 Actor가 있습니다. 직접 게시할 수도 있습니다.
- Scheduling: 시간대/DST를 지원하는 내장 cron 스타일 스케줄링(스케줄당 최대 10개의 Actor와 10개의 Task).
- Webhooks: Actor/빌드 라이프사이클 이벤트, 재시도, 지수 백오프 지원.
- Storage: Dataset, key-value store, request queue.
- Proxy: 데이터센터, 레지던셜, Google SERP 프록시 제품과 회전/세션/지역 옵션.
- MCP: AI 에이전트 통합을 위한 호스티드 및 로컬 MCP 엔드포인트(권한 및 Actor 모델 제한 포함).
- Integrations: Make, n8n, Zapier, GitHub, Google Sheets, AI 프레임워크(LangChain, LlamaIndex) 등.
개발자용 기능 비교 표
| 기능 | Thunderbit | Apify |
|---|---|---|
| API 접근 | Open API (Distill, Extract, 비동기 Batch) | REST API v2 + Actor SDK |
| 언어 지원 | HTTP/JSON(언어 비종속) | JavaScript/Python SDK |
| AI 에이전트 통합 | MCP Server, Claude Code 플러그인 | MCP, 커뮤니티 LLM 통합 |
| CLI / 터미널 | @thunderbit/thunderbit-cli | apify-cli |
| 커스텀 스크래퍼 마켓플레이스 | 해당 없음 | Actor Store (수만 개의 Actor) |
| 스케줄링 | 플랜에 따라 다름 | 내장, cron 스타일 |
| 저장소 | 계정 수준(내보내기 중심) | Dataset, key-value store, request queue |
| 프록시 관리 | 관리형(API), 사용자 설정 불가 | 데이터센터, 레지던셜, SERP, 설정 가능 |
| 배포 | SaaS(사용자 배포 없음) | Web IDE, CLI push, Git, Docker, Standby |
요구 사항이 "URL에서 구조화된 데이터를 얻는 것"이라면, Thunderbit의 API는 직관적이고 관리형입니다. 반면 대규모로 커스텀 스크래핑/자동화 애플리케이션을 만들고 배포하고 운영해야 한다면, Apify는 훨씬 많은 원자적 기능을 제공합니다. 대신 학습 곡선이 더 가파르고, 다뤄야 할 요소도 더 많습니다.
Thunderbit을 선택하면 좋은 경우(솔직한 추천)
저는 Thunderbit의 공동창업자라 약간 편향되어 있을 수 있지만, 그래도 누구에게서든 듣고 싶은 만큼 솔직하게 말씀드리겠습니다.
Thunderbit이 더 나은 출발점인 경우:
- 비기술 사용자(영업, 운영, 마케팅, 리서치)로서, 코딩이나 셀렉터 설정 없이 웹페이지에서 바로 지금 구조화된 데이터를 얻고 싶을 때
- 페이지를 읽고 컬럼을 제안해 주는 에이전틱 페이지 분석이 필요할 때
- 워크플로우가 즉흥적일 때: 경쟁사 가격 확인, 리드 추출, 상품 리서치, 스프레드시트나 Airtable용 빠른 데이터 수집
- 웹훅이나 통합 설정 없이 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 내보내고 싶을 때
- 세밀한 커스터마이징보다 첫 결과를 빠르게 얻는 속도를 더 중요하게 생각할 때. (제 경험상 많은 비즈니스 사용자는 47개의 설정 옵션보다 5분 안에 깔끔한 데이터를 얻는 것을 더 중시합니다.)
- 인증이 필요한 페이지에서 브라우저의 기존 로그인 세션을 그대로 활용해 추출하고 싶을 때(Browser Mode)
Thunderbit이 최선이 아닐 수 있는 경우:
- 대규모 반복 파이프라인과 복잡한 오케스트레이션이 필요할 때
- 다단계 탐색, 커스텀 로그인 흐름, 고급 안티봇 처리 등 관리형 시스템 이상의 기능이 필요할 때
- 커스텀 스크래핑 도구나 애플리케이션을 만들고 배포해야 할 때
Chrome 웹 스토어의 사용자 리뷰에서는 편의성과 AI 필드 설정이 가장 큰 강점으로 자주 언급됩니다.
Apify를 선택하면 좋은 경우(솔직한 추천)
이건 양보가 아니라, 친구에게도 해줄 조언입니다. Apify는 정말 강력한 플랫폼이고, 특정 사용 사례에서는 정답이 될 수 있습니다.
Apify가 더 나은 출발점인 경우:
- SDK로 복잡한 다단계 크롤링, 브라우저 자동화, 데이터 처리용 커스텀 Actor를 만들어야 할 때
- 팀이 웹훅 통합, 내구성 있는 저장소, request queue를 활용한 대용량 스케줄 파이프라인을 운영할 때
- 틈새 사이트용 커뮤니티 스크래퍼 마켓플레이스가 필요할 때(Actor Store에는 수만 개의 옵션이 있음)
- 대규모에서 고급 프록시 관리와 헤드리스 브라우저 오케스트레이션이 필요할 때 — 데이터센터, 레지던셜, SERP 프록시와 회전/세션 제어
- 스크래핑을 넘어, 폼 입력 자동화, 소셜 미디어 자동화, API 백엔드, AI 에이전트 도구까지 작업 범위가 넓을 때
- 다른 사용자에게 Store를 통해 직접 도구를 게시하고 배포하고 싶을 때
Apify가 최선이 아닐 수 있는 경우:
- 보고 있는 페이지에서 빠르게, 코드 없이 데이터를 가져오고 싶은 비기술 사용자(사전 제작 Actor가 도움이 되지만, 찾고 설정하는 과정도 여전히 부담이 될 수 있음)
- 입력 스키마나 셀렉터 설정 없이 즉시 에이전틱 페이지 분석을 원하는 팀
- 통합을 따로 구성하지 않고 Airtable이나 Notion으로 바로 원클릭 내보내기를 원하는 사용자
Apify는 G2에서 약 4.7/5, Capterra에서 4.8/5 정도의 높은 평점을 받으며, Actor의 폭, 관리형 인프라, 스케줄링/통합 생태계가 호평받습니다. 흔한 단점으로는 Actor 품질 편차(커뮤니티 Actor는 유지보수가 안 될 수 있음), 탐색의 번거로움, 커스텀 개발 학습 곡선, 디버깅 복잡성, 비용 예측의 어려움 등이 있습니다.
Actor 품질에 대한 참고: Store의 모든 Actor가 같은 수준으로 관리되거나 검증된 것은 아닙니다. 커뮤니티 Actor는 제작자의 책임 아래 있으며, 품질도 제각각입니다. 민감한 데이터나 비즈니스 핵심 워크플로우에 Actor를 쓰기 전에는 항상 유지관리자, 권한, 버전, 실행 이력, 샘플 출력을 확인하세요.
Thunderbit vs Apify: 전체 기능 비교 표
이 표는 위 섹션의 주요 차이를 한눈에 모아 정리한 것입니다.
| 구분 | Thunderbit | Apify |
|---|---|---|
| 주요 대상 | 비기술 비즈니스 사용자, 영업/운영/리서치 | 개발자, 데이터 팀, 기술 운영자(사전 제작 Actor용 노코드 경로 포함) |
| 핵심 제품 | AI 웹 스크래퍼(Chrome/Edge 확장 + 웹 앱) | Actor 중심 클라우드 플랫폼(스크래핑, 자동화, 애플리케이션) |
| 에이전틱 페이지 분석 | One Click Extract(에이전트가 분석, Run Now 또는 자동 시작) | Actor 의존(일부는 AI 사용, 대부분은 구성된 셀렉터/입력 사용) |
| 노코드 경로 | 예(확장/Web App) | 예(콘솔 폼의 사전 제작 Actor, Apify AI 베타, MCP, Tasks) |
| 커스텀 코드 | 확장 사용 시 불필요, 개발자는 API/MCP/CLI 사용 가능 | JavaScript/Python SDK, Crawlee, 커스텀 Actor |
| 마켓플레이스 | 해당 없음 | Actor Store (수만 개의 Actor) |
| 페이지네이션 | 내장(호환 페이지) | Actor별 다름 |
| 내보내기 | Excel, CSV, JSON, Google Sheets, Airtable, Notion | CSV, JSON, XML, Excel, HTML, RSS, JSONL + 통합(Make, n8n, Zapier, Sheets 등) |
| 스케줄링 | 플랜에 따라 다름 | 내장, cron 스타일 |
| 프록시 관리 | 관리형(API), 사용자 설정 불가 | 데이터센터, 레지던셜, SERP, 설정 가능 |
| 저장소 | 계정 수준(내보내기 중심) | Dataset, key-value store, request queue |
| 개발자 API | Open API (Distill, Extract, Batch) | REST API v2 + Actor SDK |
| AI 에이전트 통합 | MCP Server, CLI, Claude Code 플러그인 | MCP, LangChain, LlamaIndex, 커뮤니티 통합 |
| 가격 모델 | 크레딧(출력 행당) | 컴퓨트 유닛(GB-시간당) + 프록시/저장소/전송 + Actor별 이벤트 과금 |
| 무료 티어 | 있음(가격 참조) | 있음(월 $5 플랫폼 사용량, 가격 참조) |
| 브라우저 모드 | 예(로그인 세션 사용) | 클라우드 전용(Apify 컨테이너에서 실행) |
| 오픈소스 구성 요소 | 해당 없음 | Crawlee(Apache-2.0, GitHub 스타 약 25,000개) |
최종 결론: 어떤 도구가 당신의 워크플로우에 맞는가?
여기엔 절대적인 승자가 없습니다. 그걸 단정하는 사람은 근거를 보여주지 않는 한 의심해 보는 게 맞습니다.
비즈니스 사용자라면, "지금 보고 있는 페이지"에서 "깔끔한 스프레드시트가 생겼다"까지 몇 분 안에 가고 싶을 때 Thunderbit이 더 직접적인 길입니다. 에이전틱 페이지 분석, 내장 내보내기, 브라우저 네이티브 워크플로우가 바로 그 목적에 맞게 설계되어 있습니다. 새 플랫폼을 배우거나, 마켓플레이스를 뒤지거나, 입력 스키마를 구성할 필요가 없습니다. 그냥 스크래핑하고 내보내면 됩니다.
개발자나 기술 팀이라면, 커스텀 크롤러, 스케줄 파이프라인, 고급 프록시/안티봇 오케스트레이션, 방대한 사전 제작 도구 마켓플레이스가 필요할 때 Apify가 훨씬 넓은 원자적 기능을 제공합니다. 학습 곡선은 더 가파르지만, 특히 복잡하거나 반복적이거나 대규모 작업에서는 확장 한계가 더 높습니다.
중간쯤에 있다면 — 예를 들어 즉흥 스크래핑으로 시작하지만 프로그램형 워크플로우로 확장하고 싶은 준기술 분석가라면 — 두 도구 모두 개발자용 기능이 있습니다. Thunderbit의 API/MCP/CLI, Apify의 SDK/CLI/API가 그 예입니다. 핵심 질문은 관리형 추출이 필요한가(Thunderbit), 아니면 데이터 애플리케이션을 만들고 운영하는 풀스택 플랫폼이 필요한가(Apify)입니다.
제 추천은 이렇습니다. 실제 사용 사례로 두 도구의 무료 티어를 직접 써 보세요. 가장 좋은 비교는 언제나 자신의 데이터, 자신의 팀으로 직접 해보는 비교입니다. 그리고 구조화된 데이터를 가장 빠르게 얻고 싶다면, Thunderbit을 한번 써보세요. 생각보다 빨리 결과가 나올 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Thunderbit은 정말 노코드인가요, 아니면 기술 지식이 필요하나요?
Thunderbit의 브라우저 확장 워크플로우인 One Click Extract → 에이전틱 분석 → Run Now 또는 자동 시작 → 내보내기는 코딩이 전혀 필요 없습니다. CSS 셀렉터를 한 번도 만져본 적 없는 비즈니스 사용자를 위해 만들어졌습니다. 다만 Thunderbit은 기술 사용자를 위한 개발자용 기능(Open API, MCP Server, CLI)도 제공하며, 이를 통해 추출을 애플리케이션이나 에이전트 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
Apify는 코딩 없이 사용할 수 있나요?
네, 사전 제작 Actor는 가능합니다. Console이 Actor의 입력 스키마를 기반으로 폼을 생성하므로, 많은 Actor를 코딩 없이 설정하고 실행할 수 있습니다. Apify는 Apify AI(베타), MCP, Tasks, 그리고 Make, n8n, Zapier 통합 같은 노코드/로우코드 진입점도 제공합니다. 하지만 커스텀 Actor를 만들거나 고급 설정을 다루려면 여전히 JavaScript 또는 Python이 필요합니다.
소규모 스크래핑에서는 어떤 도구가 더 저렴한가요?
두 도구 모두 소규모 즉흥 스크래핑을 커버할 수 있는 무료 티어가 있습니다. Thunderbit의 무료 플랜은 월 제한 페이지 수를 포함하고, Apify의 무료 플랜은 월 $5의 플랫폼 사용량을 제공합니다. 낮은 사용량에서는 비용이 크게 문제가 되지 않습니다. 규모가 커지면 과금 방식이 크게 달라집니다. Thunderbit은 출력 행(크레딧) 기준이고, Apify는 컴퓨트 유닛(GB-시간) 기준이며 프록시, 저장소, Actor별 이벤트 요금이 추가될 수 있습니다. 항상 실시간 Thunderbit 가격과 Apify 가격을 확인하세요.
Thunderbit은 대규모 스크래핑도 가능한가요, 아니면 소규모 작업용인가요?
Thunderbit의 확장 프로그램과 웹 앱은 에이전틱 원클릭 추출에 최적화되어 있습니다. 더 큰 규모나 프로그램형 워크로드의 경우, Thunderbit의 Open API는 비동기 Batch 워크플로우를 지원하고, MCP Server와 CLI는 에이전트 및 터미널 기반 추출을 가능하게 합니다. 이 개발자용 기능들은 추출 중심이며, 내구성 있는 큐, 저장소, 커스텀 컨테이너처럼 Apify 플랫폼이 제공하는 오케스트레이션 원자 기능의 폭은 제공하지 않습니다. Apify는 복잡하고 고용량 파이프라인을 더 오래 지원해 온 플랫폼입니다.
웹사이트 변경이나 안티봇 조치는 Thunderbit와 Apify가 어떻게 다루나요?
Thunderbit은 스크래핑할 때마다 AI가 페이지를 다시 읽기 때문에, 호환되는 페이지에서 레이아웃 변화에 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다만 AI 출력은 항상 검토해야 하며, 어떤 대상도 보장은 없습니다. API에는 관리형 렌더링, 프록시 회전, 안티봇 처리가 포함되지만 문서화된 한계가 있습니다. Apify는 설정 가능한 프록시 관리(데이터센터, 레지던셜, SERP), 헤드리스 브라우저 오케스트레이션, 세션/회전 제어를 제공합니다. 그러나 Actor, 특히 커뮤니티가 관리하는 Actor는 대상 사이트의 HTML이 바뀌면 깨질 수 있고, 업데이트는 Actor 유지관리자에게 달려 있습니다. 어느 도구도 모든 안티봇 조치를 보편적으로 우회하거나 모든 대상에 대한 접근을 보장하지 않으며, 사용자들은 항상 사이트 약관, 개인정보, 관련 법규를 준수해야 합니다.
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