# Apify vs DataVLab

Apify verzeichnet 4.147.762 monatliche Besuche mit +3,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. DataVLab verzeichnet 12.740 monatliche Besuche mit -7,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Apify](https://openaitools.app/de/tool/apify) | [DataVLab](https://openaitools.app/de/tool/datavlab) |
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| Website-URL | https://www.apify.com | https://datavlab.ai |
| Kategorien | KI-Web-Scraping, AI Agent, AI API, KI-Entwicklertools | KI-Bilderkennung, KI-Bildsegmentierung, Large Language Models (LLMs), KI-Textklassifizierer |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 4.147.762 | 12.740 |
| MoM-Wachstumsrate | +3,9 % | -7,8 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 1.816.433 | 5.125 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,2 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 6 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Apify

Apify startete als universelle Web-Automatisierungs-Cloud und ist heute einer der größten Marktplätze für gebrauchsfertige Datenextraktoren. Die Plattform bietet einen Store mit Actors – kleinen containerisierten Programmen von Apify und Drittanbietern –, die Aufgaben wie das Auslesen von Google-Maps-Einträgen, TikTok-Videos, Instagram-Posts oder Amazon-Preisen übernehmen oder eine Dokumentationsseite in sauberes Markdown für eine RAG-Pipeline verwandeln. Jeder Actor läuft in der Apify-Cloud, lässt sich per API starten, regelmäßig planen und an Speicher oder Anwendungen anbinden.\n\nDa Scraping im Produktivbetrieb vor allem ein Infrastrukturproblem ist, bündelt Apify die unangenehmen Teile: rotierende Residential- und Datacenter-Proxys, Browser-Fingerprinting und Blocking-Umgehung, Wiederholungslogik, Datensatz- und Key-Value-Speicher sowie Monitoring. Wer selbst programmieren möchte, baut Actors mit dem Apify SDK in Python oder JavaScript oder nutzt Crawlee, die Open-Source-Bibliothek für Crawling und Browser-Automatisierung, kompatibel mit Playwright, Puppeteer, Selenium und BeautifulSoup.\n\nZuletzt hat sich die Plattform klar auf KI ausgerichtet: Über MCP-Server und CLI können KI-Assistenten und Agenten Actors als Tools entdecken und aufrufen, und der Actor Website Content Crawler ist ausdrücklich dafür gedacht, LLM-Anwendungen und Vektordatenbanken zu versorgen. Das Preismodell ist Freemium mit monatlichen Guthaben, nutzungsbasierter Abrechnung vieler Actors und individuellen Enterprise-Verträgen.

**Preise und Tarife:** Freemium: kostenloser Tarif mit monatlichem Guthaben, bezahlte Abos mit mehr Guthaben und Parallelität, nutzungsbasierte Abrechnung vieler Actors im Marktplatz sowie individuelle Enterprise-Preise. Entwickler veröffentlichter Actors erhalten Umsatzbeteiligung.

- **Actor-Marktplatz:** Über hunderttausend fertige Scraper und Automatisierungstools für soziale Netzwerke, Kartendienste, E-Commerce, Immobilien und allgemeines Web-Crawling.
- **MCP-Server und CLI:** Verbindet Apify-Actors direkt mit KI-Assistenten und Agenten, die den Store durchsuchen, Scraper starten und strukturierte Ergebnisse als Tool-Aufruf erhalten.
- **Proxys und Blocking-Umgehung:** Verwaltete Proxy-Rotation und Unblocking sind integriert, sodass Scraper auch bei verstärkten Abwehrmaßnahmen der Zielseiten weiterlaufen.
- **Crawlee und Apify SDK:** Open-Source-Crawling-Bibliothek plus Python- und JavaScript-SDKs für eigene Actors mit Playwright, Puppeteer, Selenium oder Cheerio.
- **Planung, Speicher und Integrationen:** Wiederkehrende Läufe, Datensatz-Exporte als CSV/JSON/Excel, Webhooks und Integrationen mit LangChain, LlamaIndex, Zapier und Tausenden Apps.

**Stärken:** Riesige Bibliothek gepflegter Scraper macht viele Aufgaben codefrei lösbar; Infrastrukturthemen wie Proxys, Wiederholungen und Blocking übernimmt die Plattform; Agententauglich über MCP, CLI und API, mit LangChain- und LlamaIndex-Integration; Großzügiger kostenloser Tarif zum Testen plus Umsatzbeteiligung für Entwickler

**Einschränkungen:** Die Kosten skalieren mit der Nutzung, umfangreiches Scraping wird schnell teuer; Die Qualität zwischen Community-Actors und offiziellen Actors schwankt; Zielseiten ändern sich häufig, manche Actors brechen oder brauchen Updates

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/apify.md)

## DataVLab

DataVLab positioniert sich als Annotationspartner für KI-Teams, die bei Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Datenhaltung keine Kompromisse eingehen können. Statt Self-Service-Labeling-Software zu verkaufen, betreibt das Unternehmen managed Annotationsprogramme: Der Projektumfang wird definiert, Richtlinien anhand einer kleinen Stichprobe kalibriert, die Produktion skaliert und jeder Batch durchläuft vor der Lieferung eine Prüfung und Qualitätssicherung. Das Unternehmen ist ISO 27001 zertifiziert und kann Projekte ausschließlich mit EU-Teams besetzen, was in sensiblen Bereichen wie medizinischer Bildgebung, Schadensregulierung und Geodatenintelligenz wichtig ist.

Das Leistungsspektrum deckt die wichtigsten Modalitäten moderner ML-Pipelines ab. Bildannotation umfasst Bounding Boxes, Polygone, Segmentierungsmasken, Keypoints und Klassifikationslabels für Detektions- und Segmentierungsmodelle. Videoannotation ergänzt Frame-für-Frame-Tracking, Aktionserkennung und identitätskonsistente Objektspuren mit QA auf Sequenzebene. 3D-Annotation verarbeitet LiDAR, Punktwolken, Tiefenkarten und Sensorfusion und liefert Cuboids, Punktwolkensegmentierung, befahrbare Flächen und Objektverfolgung für Robotik und autonome Mobilität. Im Sprachbereich bietet DataVLab OCR- und Dokumentverständnis-Annotation, NLP-Textlabeling, GenAI-Annotation für Instruction Tuning und Alignment sowie LLM-Evaluierung durch mehrsprachige Fachgutachter mit kalibrierten Rubriken.

Zu den bedienten Branchen zählen Gesundheitswesen, Automotive und Mobilität, Geodaten und Kartierung, Energie und Versorgung, Landwirtschaft, Handel und Mode, Versicherungen und Finanzen, Logistik, Luftfahrt, Bauwesen, Recht und Fertigung. Die Preise werden projektbezogen kalkuliert und hängen von Umfang, Datenmenge, Modalitäten und Durchlaufzeit ab; Teams fordern ein Angebot über die Website an. Ein typisches Projekt beginnt mit einem Scoping-Gespräch, einem Kalibrierungsbatch und einem definierten QA-Protokoll, bevor die Produktion im großen Maßstab startet.

**Preise und Tarife:** Individuelle, angebotsbasierte Preisgestaltung. DataVLab veröffentlicht keine Preislisten; die Kosten hängen von Modalität, Datenmenge, Annotationskomplexität, Qualitätsanforderungen und Durchlaufzeit ab. Angebote werden über die Website angefragt.

- **Bildannotation für Computer Vision:** Bounding Boxes, Polygone, Segmentierungsmasken, Keypoints, Landmarks und Klassifikationslabels mit menschlicher Validierung in jedem Batch.
- **Videoannotation mit temporärer QA:** Frame-genaue Boxen, Masken, Keypoints und identitätskonsistente Objektspuren, validiert auf Sequenzebene.
- **3D- und LiDAR-Annotation:** 3D-Cuboids, Punktwolkensegmentierung, Annotation befahrbarer Flächen und Objektverfolgung für Robotik und autonome Mobilität.
- **OCR-, Dokument- und LLM-Datendienste:** Labeling von Textregionen, Dokumentsegmentierung, Handschriftannotation, strukturierte Feldextraktion sowie LLM-Evaluierung mit kalibrierten Rubriken.
- **Sicherheit und Data Governance:** ISO-27001-zertifizierte Workflows mit der Option reiner EU-Teams für Projekte mit Anforderungen an Datensouveränität.

**Stärken:** ISO-27001-Zertifizierung und Option auf reine EU-Teams für regulierte und datenschutzsensible Projekte; Bild, Video, 3D, Dokumente, Text und LLM-Evaluierung in einem managed Service; KI-gestützte Workflows mit menschlicher Validierung pro Batch für Tempo und Genauigkeit; Branchenexpertise in Gesundheitswesen, Automotive, Geodaten, Energie und Finanzen

**Einschränkungen:** Keine transparenten öffentlichen Preise; jedes Projekt erfordert ein individuelles Angebot; Das managed Service-Modell passt weniger zu Teams, die sofortige Self-Service-Labeling-Tools wollen; Durchlaufzeiten und Mindestmengen für Custom-Projekte werden auf der Website nicht genannt

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/datavlab.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Apify und DataVLab beim monatlichen Traffic?

Apify hat 4.147.762 monatliche Besuche, während DataVLab 12.740 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Apify verzeichnet eine Wachstumsrate von +3,9 % gegenüber dem Vormonat; DataVLab verzeichnet -7,8 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Apify: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium: kostenloser Tarif mit monatlichem Guthaben, bezahlte Abos mit mehr Guthaben und Parallelität, nutzungsbasierte Abrechnung vieler Actors im Marktplatz sowie individuelle Enterprise-Preise. Entwickler veröffentlichter Actors erhalten Umsatzbeteiligung. DataVLab: Preise auf Anfrage. Individuelle, angebotsbasierte Preisgestaltung. DataVLab veröffentlicht keine Preislisten; die Kosten hängen von Modalität, Datenmenge, Annotationskomplexität, Qualitätsanforderungen und Durchlaufzeit ab. Angebote werden über die Website angefragt.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Quelloffene Workflow-Automatisierung für KI-Agenten und technische Teams | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) |
| 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | 1.828.239 | -1,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet direkte LLM-fertige Markdown-Konvertierung per API, hat aber nicht Apifys riesigen Marktplatz vorgefertigter Scraping-Akteure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) |
| 3 | [Clay](https://openaitools.app/de/tool/clay-2-0) | 1.267.465 | -2,7 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | GTM-Systeme aufbauen, die Daten in Umsatz verwandeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/clay-2-0.md) |
| 4 | [Bright Data](https://openaitools.app/de/tool/bright-data) | 802.752 | -5,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Bietet Proxy-Netzwerke auf Unternehmensebene und rohe Webdaten-Infrastruktur, aber hat nicht Apifys Plug-and-Play-Akteur-Marktplatz. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bright-data.md) |
| 5 | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8 % | Preise auf Anfrage | Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit | [.md](https://openaitools.app/de/tool/labelbox.md) |
| 6 | [Appen](https://openaitools.app/de/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Preise auf Anfrage | Von Menschen validierte Trainingsdaten und Evaluierung für Frontier-KI-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/appen-com.md) |
| 7 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) |
| 8 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Automates complex business workflows with AI agents, but is less specialized for raw large-scale web scraping actors. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) |
| 9 | [PhantomBuster](https://openaitools.app/de/tool/phantombuster) | 279.012 | -10,1 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Konzentriert sich stark auf vorgefertigte Social-Media-Automatisierung und Lead-Generierung statt auf allgemeines Web-Scraping. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/phantombuster.md) |
| 10 | [Encord](https://openaitools.app/de/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Preise auf Anfrage | Die multimodale Datenschicht für Computer-Vision- und Physical-AI-Teams | [.md](https://openaitools.app/de/tool/encord-com.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/apify-vs-datavlab

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