# Apify vs Labelbox Apify verzeichnet 4.147.762 monatliche Besuche mit +3,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Apify](https://openaitools.app/de/tool/apify) | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.apify.com | https://labelbox.com | | Kategorien | KI-Web-Scraping, AI Agent, AI API, KI-Entwicklertools | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 4.147.762 | 762.803 | | MoM-Wachstumsrate | +3,9 % | -22,8 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 1.816.433 | 370.024 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 | | 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) ## Labelbox Labelbox nimmt im KI-Stack eine ungewöhnliche Position ein: Das Unternehmen verkauft nicht in erster Linie einen Chatbot oder Generator, sondern baut die Umgebungen und Daten, aus denen Modelle lernen, sowie die Agenten, die wiederkehrende Engineering- und Research-Arbeit übernehmen. Die Aussage auf der Startseite ist direkt — Frontier-KI-Labore trainieren auf Labelbox-Umgebungen und Experten-Daten, während Engineering- und Research-Teams ihren wiederkehrenden Backlog an Agenten auf Recursion übergeben. Eine kürzliche Series-E-Runde über mehr als 100 Millionen US-Dollar signalisiert eine stark finanzierte Wette auf diese These.,Für Unternehmen ist die neuere Produkthälfte Recursion. Agenten werden durch reale Signale ausgelöst — einen fehlgeschlagenen Build, einen PagerDuty-Alert, eine neue Dependency-Version, einen frischen Modell-Checkpoint oder einen Montagmorgen-Zeitplan — und arbeiten dann im Hintergrund, bis der Auftrag erledigt ist. Die beworbenen Beispiele sind konkrete Ergebnisse statt Zusammenfassungen: ein getesteter Pull Request mit Preview-Link, ein Postmortem-Entwurf in Confluence mit vollständiger Quellenangabe, eine Ablationstabelle mit den entscheidenden Änderungen oder ein Patch für jeden exponierten Service nach einer kritischen CVE. Ein Grader-Agent benotet jeden Lauf, und die bewertete Session hinterlässt Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.,Das ursprüngliche Fundament bleibt das Datengeschäft: Labeling, Annotation, Kuration und Model Evaluation mit Unterstützung menschlicher Experten-Reviewer, genutzt für Computer Vision, NLP, Supervised Fine-Tuning, RLHF und Red Teaming. In der Praxis verstärken sich beide Hälften gegenseitig, da die Umgebungen, in denen hochwertige Trainingsdaten entstehen, dieselben sind, in denen Agenten echte Arbeit lernen. Die Preisgestaltung ist enterprise-typisch, läuft über Vertriebsgespräche und richtet sich nach Datenvolumen und Agentennutzung; einen öffentlichen Self-Service-Tarif gibt es nicht. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern. - **Data Labeling und Experten-Annotation:** Strukturierte Annotation, Datenkuration, Model Evaluation und Human-in-the-Loop-Review über Vision-, Sprach- und generative Aufgaben hinweg als Grundlage für Trainings- und Eval-Daten. - **Autonome Agent-Sessions:** Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist. - **Fachliche Spezialisten nach Funktion:** Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen. - **Bewertete Ergebnisse mit Lerneffekt:** Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest. - **Native Tool- und Datenintegrationen:** Agenten arbeiten mit den vorhandenen Tools: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel und Cloud-Anbieter. **Stärken:** Deckt beide Seiten ab: Produktion von Trainings- und Eval-Daten sowie Agenten, die wiederkehrende Arbeit erledigen; Getragen von einer aktuellen Series-E-Runde über 100 Mio.+ USD und von Frontier-KI-Laboren genutzt; Agentenläufe liefern konkrete, belegte Ergebnisse — Tests, Reruns, Ablationen — statt ungeprüfter Vorschläge; Integriert sich in die bestehende Toolchain: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery und Databricks **Einschränkungen:** Keine Self-Service-Preise und keine offene Registrierung: alles läuft über ein Verkaufsgespräch, was die Evaluierung verlangsamt; Die Plattform setzt echte Engineering- und Research-Infrastruktur voraus (GitHub, Cloud-Anbieter, Data Warehouses); Die Positionierung hat sich schnell in Richtung autonomer Agent-Sessions verschoben; wer nur Labeling-Workflows will, findet es womöglich überdimensioniert [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/labelbox.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Apify und Labelbox beim monatlichen Traffic? Apify hat 4.147.762 monatliche Besuche, während Labelbox 762.803 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Apify verzeichnet eine Wachstumsrate von +3,9 % gegenüber dem Vormonat; Labelbox verzeichnet -22,8 %. ### 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. Labelbox: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern. ## 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/de/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Optimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/roboflow.md) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [Appen](https://openaitools.app/de/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Preise auf Anfrage | Setzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/appen-com.md) | | 7 | [Scale](https://openaitools.app/de/tool/scale) | 616.915 | +12,5 % | Preise auf Anfrage | Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scale.md) | | 8 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) | | 9 | [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) | | 10 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prompts.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/apify-vs-labelbox More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)