2025년 주목해야 할 API 및 백엔드 테스트 AI 도구 TOP 10

현대 애플리케이션의 디지털 중추인 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 이들이 연결되는 백엔드 시스템은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 개발 주기가 가속화되고 아키텍처가 복잡해짐에 따라, 기존의 테스트 방식으로는 속도를 따라잡기 어렵습니다. 이때 등장한 판도를 바꾸는 요소가 바로 인공지능입니다. 2025년, AI는 소프트웨어 테스트 영역에서 단순한 유행어가 아닙니다. 이는 디지털 인프라의 품질, 성능, 보안을 보장하는 방식을 혁신하는 차세대 도구의 원동력입니다.

이러한 지각 변동은 단순한 테스트 자동화를 넘어섭니다. AI 기반 도구는 이제 지능적인 테스트 생성, 애플리케이션 변경에 적응하는 자가 치유 스크립트, 통찰력 있는 이상 감지, 심지어 사용자에게 영향을 미치기 전에 잠재적인 실패 지점을 예측하는 기능까지 갖추고 있습니다. 엔지니어링 팀에게 이는 더 빠른 피드백 루프, 더 넓은 테스트 범위, 그리고 반응적인 버그 수정에서 사전 예방적인 품질 보증으로의 전략적 전환을 의미합니다.

이 글에서는 2025년에 지배적인 위치를 차지할 API 및 백엔드 테스트를 위한 상위 10가지 AI 도구를 공개합니다. 이 플랫폼들은 단순히 반복적인 작업을 자동화하는 것을 넘어, 테스트 팀의 역량을 강화하여 전례 없는 효율성과 지능으로 현대 소프트웨어의 복잡성을 해결할 수 있도록 지원합니다.

1. Apidog: 올인원 AI 기반 API 라이프사이클 플랫폼

2025년 최고 자리를 차지할 Apidog는 설계 및 디버깅부터 테스트 및 문서화에 이르기까지 전체 API 라이프사이클을 원활하게 통합하는 포괄적인 플랫폼입니다. Apidog를 차별화하는 것은 기능 세트 전반에 걸친 AI의 깊은 통합으로, 이는 초고효율성과 강력한 API 품질을 목표로 하는 팀에게 강력한 도구가 됩니다.

본질적으로 Apidog는 AI를 활용하여 테스트 생성을 간소화하고 가속화합니다. AI 기반 테스트 스크립트 생성기는 OpenAPI (Swagger) 파일과 같은 API 사양에서 완전하고 복잡한 테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 기존에 테스트 스크립트를 작성하고 유지 관리하는 데 필요했던 수동 작업의 상당 부분을 제거합니다. AI 엔진은 API 기능의 미묘한 차이를 이해하고 "해피 패스"뿐만 아니라 엣지 케이스 및 잠재적인 실패 시나리오까지 포괄하는 테스트를 생성할 수 있습니다.

또한 Apidog는 지능적인 테스트 데이터 생성에 탁월합니다. 이 플랫폼의 AI는 API 모델을 분석하고 테스트를 위한 현실적이고 다양한 데이터 세트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 수동 데이터 생성 없이 광범위한 사용자 입력 및 시나리오를 시뮬레이션할 수 있게 해주므로, 철저한 테스트 범위를 보장하는 데 중요한 기능입니다. 백엔드 테스트의 경우, 이는 데이터베이스와 서비스를 의미 있는 데이터로 채울 수 있어 더 효과적이고 현실적인 테스트를 가능하게 합니다.

보안은 Apidog의 AI가 빛을 발하는 또 다른 영역입니다. 이 플랫폼은 OWASP API 보안 상위 10가지에 명시된 것과 같은 일반적인 취약점에 대해 API를 지능적으로 탐색할 수 있는 AI 기반 자동 보안 테스트를 통합합니다. API의 예상 동작을 학습함으로써 AI는 보안 위협을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다.

2025년을 내다보면, Apidog는 AI 기반 부하 프로파일 생성 및 성능 지표의 이상 감지를 포함하여 성능 테스트를 위한 더 고급 기능으로 AI 역량을 더욱 강화할 것으로 예상됩니다. 통합된 AI 강화 API 라이프사이클에 대한 Apidog의 헌신은 Apidog를 주목해야 할 확실한 리더로 만듭니다.

2. Postman: 유비쿼터스 API 플랫폼의 AI 업그레이드

Postman은 API 개발 및 테스트를 위한 개발자 도구 키트에서 오랫동안 필수적인 요소였습니다. AI 비서인 Postbot의 도입으로 Postman은 AI 혁명을 확고히 수용하여 플랫폼을 더욱 지능적이고 협업적인 환경으로 변화시켰습니다.

Postbot은 API 테스트 프로세스 전반에 걸쳐 유용한 동반자 역할을 합니다. 한 번의 클릭으로 API에 대한 테스트 스위트를 자동으로 생성하고, API의 설계 및 기능에 기반하여 관련 테스트를 제안합니다. 이 기능은 특히 신규 또는 기존 API에 대한 포괄적인 테스트 프레임워크를 신속하게 구축해야 하는 팀에게 엄청난 시간 절약 효과를 제공합니다.

테스트 생성 외에도 Postbot은 API 설명 및 문서화에 탁월합니다. 복잡한 API 응답을 분석하고 명확하고 사람이 읽을 수 있는 설명을 제공하여 개발자와 테스터가 API의 동작을 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이는 새로운 팀원을 온보딩하고 API 문서의 전반적인 명확성을 향상시키는 데 특히 유용합니다.

2025년에는 Postman이 Postbot을 플랫폼에 더욱 깊이 통합할 것으로 예상됩니다. 예상되는 발전에는 더 정교한 테스트 생성 기능, API 설계 개선을 위한 AI 기반 제안, 그리고 개발 팀 내에서 의사소통 및 지식 공유를 간소화하기 위해 AI를 활용하는 향상된 협업 기능이 포함됩니다.

3. Katalon Studio: AI 기반 코어로 테스트 통합

Katalon Studio는 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 다재다능한 올인원 테스트 자동화 플랫폼으로 틈새시장을 개척했습니다. 그 강점은 기술 사용자 및 비기술 사용자 모두에게 권한을 부여하는 능력에 있으며, AI 기반 기능은 이러한 접근성을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

API 및 백엔드 테스트를 위해 Katalon의 AI 엔진은 지능적인 테스트 생성 및 유지 관리를 제공합니다. API 정의를 분석하고 관련 테스트 케이스를 제안하여 새 프로젝트의 초기 설정 시간을 줄일 수 있습니다. 더욱 인상적인 것은 자체 치유 메커니즘이 테스트 대상 애플리케이션의 변경 사항을 자동으로 식별하고 적응한다는 것입니다. 이는 API 엔드포인트가 수정될 때 Katalon의 AI가 해당 테스트 스크립트를 지능적으로 업데이트하여 기존 테스트 자동화를 괴롭히는 유지 관리 오버헤드를 크게 줄일 수 있음을 의미합니다.

Katalon은 또한 데이터 기반 테스트를 위해 AI를 활용합니다. 테스트 데이터 생성 및 관리를 지원하여 다양한 입력으로 API가 테스트되도록 보장할 수 있습니다. 2025년을 향해 Katalon은 API 응답에서 더 고급 이상 감지 및 테스트 결과에 대한 AI 기반 통찰력을 포함하도록 AI 기능을 확장하여 팀이 실패를 식별할 뿐만 아니라 근본 원인을 더 빠르게 이해하도록 도울 것으로 예상됩니다.

4. Parasoft SOAtest: 에이전트 AI를 통한 엔터프라이즈급 API 테스트

Parasoft SOAtest는 엔터프라이즈 API 테스트 시장에서 오랫동안 선두 주자였으며, 최근 에이전트 AI를 수용함으로써 2025년을 위한 강력한 도구로 자리매김했습니다. 에이전트 AI는 지능형 에이전트를 사용하여 최소한의 사람 개입으로 복잡한 테스트 작업을 추론, 계획 및 실행함으로써 단순한 자동화를 넘어섭니다.

SOAtest의 AI 기반 테스트 생성은 OpenAPI 및 Swagger 사양에서 포괄적인 테스트 스위트를 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼의 AI는 단순히 기본 테스트를 생성하는 것이 아니라, 광범위한 시나리오를 다루는 복잡하고 데이터 기반의 테스트를 생성할 수 있습니다. 이는 종종 백엔드 시스템에 존재하는 복잡한 비즈니스 로직을 테스트하는 데 특히 유용합니다.

Parasoft의 주요 차별점은 API 보안 및 성능 테스트에 중점을 둔다는 것입니다. 이 플랫폼의 AI는 보안 취약점에 대해 API를 지능적으로 분석하고 실제 부하 조건을 정확하게 시뮬레이션하는 성능 테스트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 개발 수명 주기 초기에 중요한 보안 및 성능 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 2025년으로 접어들면서 Parasoft는 에이전트 AI를 더욱 정교하게 다듬어 훨씬 더 자율적이고 지능적인 테스트 기능을 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

5. Tricentis Tosca: API 및 백엔드 환경을 위한 Vision AI

Tricentis Tosca는 모델 기반 접근 방식과 광범위한 기술 지원으로 알려진 포괄적인 테스트 자동화 플랫폼입니다. Vision AI의 도입으로 Tricentis는 혁신적인 방식으로 API 및 백엔드 테스트 세계로 지능형 자동화 기능을 확장하고 있습니다.

Vision AI는 종종 UI 테스트와 연관되지만, API 테스트에서의 적용은 놀랍도록 효과적입니다. Tosca는 Swagger 및 Postman 컬렉션을 포함한 다양한 형식의 API 정의 및 문서를 "보고" 이해할 수 있습니다. 이를 통해 코딩 전문 지식이 제한적인 팀에서도 자동화된 API 테스트를 신속하게 생성할 수 있습니다.

백엔드 테스트를 위해 Tosca의 AI 기반 접근 방식은 탄력적이고 유지 관리 가능한 테스트 생성을 가능하게 합니다. AI와 결합된 모델 기반 접근 방식은 백엔드 시스템이 변경될 때 테스트 모델을 한 번 업데이트하면 모든 관련 테스트 케이스가 자동으로 업데이트됨을 의미합니다. 이는 대규모 테스트 스위트를 유지 관리하는 데 필요한 노력을 크게 줄여줍니다. 2025년에는 Tricentis가 API용 Vision AI를 더욱 강화하여 더 지능적인 테스트 데이터 생성과 더욱 스마트한 테스트 케이스 설계를 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

6. ReadyAPI: 지능형 API 유효성 검사를 위한 스마트 어설션

SmartBear의 ReadyAPI는 API의 기능, 보안 및 성능 테스트를 위한 인기 있는 플랫폼입니다. 그 뛰어난 기능 중 하나는 AI를 활용하여 API 응답 유효성 검사 프로세스를 단순화하고 개선하는 "스마트 어설션"입니다.

전통적으로 API 테스트를 위한 어설션을 작성하는 것은 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스일 수 있습니다. ReadyAPI의 스마트 어설션은 AI를 사용하여 API 응답을 분석하고 관련 어설션을 자동으로 생성합니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 테스트가 더 포괄적이고 버그를 잡는 데 효과적인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

ReadyAPI의 AI는 데이터 기반 테스트로도 확장되어 테스트 데이터 생성 및 관리를 지원할 수 있습니다. 2025년을 내다보면, ReadyAPI가 테스트 결과에 대한 더 지능적인 통찰력을 제공하고 복잡한 테스트 시나리오를 생성 및 유지 관리하는 프로세스를 더욱 자동화하기 위해 AI 기능을 확장할 것으로 예상할 수 있습니다.

7. AccelQ: AI 기반 코드 없는 API 자동화

AccelQ는 웹, 모바일 및 API 테스트에 대한 사용자 친화적인 접근 방식으로 주목받고 있는 클라우드 기반의 코드 없는 테스트 자동화 플랫폼입니다. AI 기반 핵심이 이러한 코드 없는 접근 방식을 강력하고 효과적으로 만듭니다.

API 및 백엔드 테스트를 위해 AccelQ의 AI는 사용자가 한 줄의 코드도 작성하지 않고 자동화된 테스트를 생성하고 유지 관리할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼의 AI는 자연어를 이해할 수 있어 사용자가 일반 영어로 테스트 시나리오를 설명하면 자동으로 실행 가능한 테스트로 변환됩니다.

AccelQ의 AI는 테스트 유지 관리에도 중요한 역할을 합니다. 자체 치유 기능은 애플리케이션 변경에 따라 테스트를 자동으로 조정하여 자동화된 테스트와 자주 관련된 취약성을 줄입니다. 2025년에는 AccelQ가 AI 엔진을 더욱 강화하여 더 지능적인 테스트 생성 기능을 제공하고 테스트 중인 애플리케이션의 상태 및 품질에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 것으로 예상됩니다.

8. Testim: 깨지지 않는 API를 위한 자가 치유 테스트

Testim은 놀랍도록 탄력적인 자가 치유 테스트로 명성을 얻은 빠르게 성장하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼입니다. 처음에는 UI 테스트에 중점을 두었지만, Testim은 강력한 AI를 API 및 백엔드 테스트 영역에 점점 더 많이 적용하고 있습니다.

Testim AI의 핵심은 애플리케이션의 구조와 동작을 이해하는 능력입니다. API 또는 백엔드 서비스가 변경될 때 Testim의 AI는 해당 테스트를 지능적으로 조정하여 사소하고 비기능적인 변경으로 인해 실패하는 것을 방지합니다. 이는 테스트 유지 관리를 극적으로 줄이고 팀이 손상된 테스트를 수정하는 대신 새로운 기능 테스트에 집중할 수 있도록 합니다.

2025년에는 Testim이 AI를 활용하여 더 지능적인 테스트 생성, 데이터 생성 및 이상 감지를 제공함으로써 API 테스트 기능을 심화할 것으로 예상됩니다. "깨지지 않는" 테스트를 생성하는 데 중점을 두는 Testim은 불안정하고 유지 관리가 많이 필요한 테스트 스위트로 고통받는 모든 팀이 주목해야 할 도구입니다.

9. Sauce Labs: 포괄적인 API 테스트를 위한 AI 기반 통찰력

Sauce Labs는 지속적인 테스트 분야에서 확고한 선두 주자로서, 웹 및 모바일 테스트를 대규모로 수행하기 위한 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 회사는 API 및 백엔드 테스트를 위한 더 지능적이고 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 자사 제품에 AI를 점점 더 많이 통합하고 있습니다.

Sauce Labs는 AI를 활용하여 방대한 양의 테스트 데이터를 분석하고 추세, 패턴 및 잠재적인 위험 영역을 식별합니다. API 및 백엔드 테스트의 경우, 이는 팀이 API의 성능, 안정성 및 보안에 대한 더 명확한 그림을 시간 경과에 따라 얻을 수 있음을 의미합니다. 이 플랫폼의 AI 기반 분석은 실패의 근본 원인을 정확히 찾아내고 개선을 위한 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2025년을 내다보면, Sauce Labs는 AI 기반 테스트 케이스 생성 및 프로덕션에 나타나기 전에 잠재적인 문제를 식별할 수 있는 예측 분석과 같은 더 사전 예방적인 테스트 기능을 포함하도록 AI 역량을 확장할 것으로 예상됩니다.

10. Launchable: 더 빠른 피드백을 위한 AI 기반 테스트 선택

목록의 마지막은 Launchable입니다. Launchable은 현대 소프트웨어 개발의 중요한 과제인 전체 회귀 스위트를 실행하는 데 걸리는 시간이 계속 늘어나는 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하는 독특한 도구입니다. Launchable은 테스트 자체를 실행하지 않습니다. 대신, 주어진 빌드의 코드 변경 사항을 기반으로 실행할 가장 관련성 높은 테스트를 선택하기 위해 AI를 사용합니다.

API 및 백엔드 테스트의 경우, 이는 팀이 품질을 희생하지 않고도 변경 사항에 대해 훨씬 더 빠른 피드백을 얻을 수 있음을 의미합니다. Launchable의 AI 엔진은 코드 변경과 테스트 실패 간의 관계를 학습하여 버그를 잡을 가능성이 가장 높은 테스트의 우선순위를 지능적으로 지정할 수 있습니다.

속도가 가장 중요한 CI/CD 세상에서 Launchable의 AI 기반 테스트 선택은 판도를 바꾸는 요소입니다. 2025년으로 접어들면서 더 많은 팀이 이러한 지능적인 테스트 접근 방식을 채택하고, Launchable이 훨씬 더 정확하고 효과적인 테스트 선택을 위해 AI 모델을 계속해서 개선할 것으로 예상됩니다.

미래는 지능적이고 자동화됩니다

수동적이고 반응적인 테스트의 시대는 저물고 있습니다. 이 글에서 강조된 10가지 도구는 API 및 백엔드 테스트에 대한 새로운 AI 기반 접근 방식의 선봉에 서 있습니다. 인공지능의 힘을 활용하여 이 플랫폼들은 개발 팀이 이전에는 상상할 수 없었던 속도로 더욱 견고하고 안정적이며 안전한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 2025년으로 더 나아갈수록, 이러한 지능형 테스트 도구의 채택은 더 이상 경쟁 우위가 아니라 디지털 시대의 성공을 위한 근본적인 요구 사항이 될 것입니다.