Користувачам NotebookLM: open-notebook 34,8K stars — ваші дані, будь-яка модель, повний API
NotebookLM чудовий, але дані у Google, Gemini зафіксовано, немає API. open-notebook (34,8K stars): self-hosted, 18+ провайдерів, Docker за 2 хвилини, REST API.
Google NotebookLM чудовий — але якщо вам потрібні дані поза хмарою, свобода моделей і API, він не дає жодного з трьох. Саме цю прогалину заповнює open-notebook.
NotebookLM — справді хороший продукт. Читає PDF, генерує подкасти, організовує літературу й створює слайди — Google зробив сильну роботу в Q&A на основі джерел. Наприкінці 2025 року NotebookLM перевищив 103 млн відвідувань на місяць, з оцінкою 15–25 млн щоденних активних користувачів у світі.
Чим більше користуєшся, тим більше відчуваєш тертя. Тоді я знайшов open-notebook — open-source проєкт із 34.8K GitHub stars.
1. Чому все більше людей залишають NotebookLM
У NotebookLM є кілька болючих точок, які зростають з часом:
По-перше, ваші дані не у ваших руках. Кожен PDF і аудіокліп, який ви завантажуєте, живе на серверах Google. Для публічного контенту — нормально. Але проєктні документи, файли клієнтів, неопубліковані чернетки? Ви справді завантажите все?
По-друге, ви прив'язані до моделей Google. Gemini здатний. Але хочете Claude для глибокого аналізу, GPT-4o для написання чи DeepSeek для дешевшої пакетної роботи — ні. NotebookLM тримає вас в екосистемі Google.
По-третє, немає публічного API. У 2026 році AI-продукт без відкритого API — вузьке місце. Масовий імпорт, інтеграція workflow, автоматизація? Лише ручне завантаження сторінка за сторінкою.
Дрібні незручності накопичуються: подкасти лише на двох спікерів, жорсткі формати цитування, немає власної логіки обробки.
2. Що таке open-notebook?
Одним реченням: open-source альтернатива NotebookLM — і в кількох аспектах сильніша.
34.8K stars на GitHub, 800+ комітів, останній реліз v1.10.0, ліцензія MIT. Створено lfnovo з імпульсом спільноти з жовтня 2024 — менше двох років швидкої ітерації.
3. Де він перевершує NotebookLM
3.1 Дані залишаються на 100% на вашій машині
Це ключова відмінність. open-notebook — self-hosted: один рядок Docker, дані в локальній SurrealDB. Конфіденційні документи, файли клієнтів, внутрішні звіти — скільки завгодно без сторонніх серверів.
Гранульований контроль контексту: показувати AI лише резюме, повний вміст або виключати джерела — не перемикач «все або нічого» у NotebookLM.
Розгортання тривіальне: візьміть docker-compose.yml, задайте ключ шифрування, запустіть docker compose up -d — готово приблизно за дві хвилини.
3.2 18+ моделей, ваш вибір
open-notebook підтримує 18+ AI-провайдерів: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Ollama, DeepSeek, xAI, Mistral, Qwen та інші.
Головне — різні задачі, різні моделі. Claude для чату, GPT-4o-mini для дешевих резюме, Voyage для embeddings, ElevenLabs для мовлення в текст. Комбінуйте вільно.
Працюють і reasoning-моделі — DeepSeek-R1, Qwen3 thinking і повністю локальний запуск через Ollama. Модель і дані на вашій машині; працює офлайн.
3.3 Подкасти з набагато більшим контролем
Подкаст NotebookLM хороший, але обмежений двома голосами з малим контролем сценарію.
open-notebook підтримує 1–4 налаштовуваних спікерів, кожен з персоною та налаштуванням голосу, плюс Episode Profiles для точних сценаріїв.
Панель із трьох? Два дебатери плюс оповідач? Усе підтримується — якість порівнянна з NotebookLM, гнучкість набагато вища.
3.4 Повний REST API
Найпрактичніша прогалина. open-notebook надає повний REST API для будь-якого workflow — масовий імпорт, автоматизація, інтеграція у ваш стек.
4. Кому підійде open-notebook?
- Користувачі, що дбають про приватність — проєктні документи, дані клієнтів, внутрішні звіти, які не повинні залишати вашу інфраструктуру
- Шукачі свободи моделей — втомлені від прив'язки до Gemini
- Будівельники автоматизації — доступ до API для реальних workflow
- Економні — повністю локально без витрат на API
- Технічні ентузіасти — Docker, self-hosting, fork і кастомізація
Якщо ви звичайний користувач, безкоштовного рівня NotebookLM, ймовірно, вистачить. Але якщо вам важливі суверенітет даних, вибір моделей і автоматизація — open-notebook варте двохвилинного розгортання.
Проєкт: github.com/lfnovo/open-notebook