Tonic.ai
토닉 AI
소개
Tonic.ai는 엔지니어링·AI 팀이 민감 정보 노출 없이 운영 환경과 유사한 데이터를 개발·테스트·모델 학습에 쓸 수 있도록 만드는 합성 데이터 플랫폼이다. 운영 DB 패턴을 학습해 관계형 데이터베이스와 모의 API를 생성하고, 구조화·비구조화 데이터에서 민감 정보를 자동으로 탐지·비식별화한다. Fabricate(생성)·Structural(구조화 비식별)·Textual(비구조화 비식별) 세 제품군으로 나뉘며, HIPAA·GDPR·SOC 2·PCI 등 규제 프레임워크에 맞춘 컴플라이언스가 내장되어 있다. 의료·금융·정부 등 민감 데이터 산업의 개발/QA/ML 워크플로에 주로 쓰인다.
장점
- •운영 DB 패턴을 그대로 살린 합성 데이터로 실제 환경과 가까운 테스트가 가능하다
- •HIPAA·GDPR·SOC 2·PCI 등 컴플라이언스가 기본 내장되어 규제 산업에서 바로 쓸 수 있다
- •관계형 DB·NoSQL·데이터 레이크·SaaS 등 다양한 데이터 소스를 한 플랫폼에서 처리한다
- •Fabricate에 $0 무료 플랜이 있어 도입 전 평가가 쉽다
단점
- •공식 한국어 UI·결제·문서를 제공하지 않아 영어가 어려운 팀에는 진입장벽이 있다
- •Structural·Textual은 가격이 공개되지 않아 도입 비용을 사전 비교하기 어렵다
- •운영 DB 스키마·비식별 규칙을 설정해야 해 사용자 측 초기 셋업 부담이 있다
핵심 기능
합성 데이터 생성 (Fabricate)
운영 데이터 패턴을 학습해 관계형 데이터베이스와 모의 API를 새로 생성한다.
데이터 비식별화 (Structural·Textual)
구조화·비구조화 데이터에서 민감 정보를 자동 탐지하고 마스킹·합성한다.
데이터베이스 서브세팅
대용량 운영 DB를 무결성 유지한 작은 대표 샘플로 축소한다.
다중 포맷 지원
관계형 DB, 데이터 레이크, NoSQL, 플랫 파일, SaaS 앱을 한 플랫폼에서 다룬다.
컴플라이언스 내장
HIPAA, GDPR, SOC 2, PCI 등 규제 프레임워크에 맞춘 보안 체계가 기본 제공된다.
에이전트 AI 인터페이스
대화형 인터페이스로 AI에 지시해 데이터를 생성·조정할 수 있다.
공식 사이트 2026-06-26 검증
요금제
2026-06-26 기준
Fabricate Free
Free
- 월 $10 크레딧 제공
- 기본 익스포트 옵션
- Discord 커뮤니티 지원
- Tonic Cloud 배포
Fabricate Plus
$29/mo
- 월 $25 크레딧 + 사용량 초과분 PAYG
- 기본 익스포트 옵션
- Discord·이메일 지원
- Tonic Cloud 배포
Fabricate Enterprise
Custom
(문의)
- 맞춤/풀링 사용량과 중앙 빌링
- SQL Server·Oracle 등 확장 익스포트
- RBAC·SSO 및 워크스페이스 다중 운영
- 셀프호스팅·클라우드 선택, 전담 지원
자주 묻는 질문
Tonic.ai는 어떤 도구인가요?
운영 데이터의 패턴을 학습해 안전한 합성 데이터를 만들어 주는 플랫폼입니다. 개발·테스트·AI 모델 학습에 쓸 데이터를 민감 정보 노출 없이 확보할 수 있습니다.
무료로 시작할 수 있나요?
Fabricate 제품에 $0 무료 플랜이 있어 월 $10 상당의 크레딧으로 합성 데이터 생성을 평가해 볼 수 있습니다.
어떤 데이터 소스를 지원하나요?
관계형 데이터베이스, 데이터 레이크, NoSQL, 플랫 파일, SaaS 애플리케이션 등 구조화·비구조화 데이터를 모두 지원합니다.
규제 산업에서 써도 되나요?
HIPAA·GDPR·SOC 2·PCI 등 주요 컴플라이언스 프레임워크가 내장되어 있어 의료·금융·정부 등 민감 데이터 산업에서 자주 채택됩니다.
한국어 UI나 한국 결제 수단을 지원하나요?
공식 한국어 사이트와 UI를 제공하지 않으며 결제는 USD 기준 글로벌 카드로 이뤄집니다. 한글 문서가 필요한 팀은 별도 번역이 필요합니다.
Tonic Structural과 Fabricate는 어떻게 다른가요?
Fabricate는 합성 데이터를 새로 생성하는 도구이고, Structural은 기존 운영 DB의 민감 컬럼을 비식별화·마스킹하는 데 초점이 있습니다. 비정형 텍스트 비식별이 필요하면 Textual을 씁니다.
사용자 리뷰
불러오는 중...