# FaceSearch vs Labelbox FaceSearch verzeichnet 167.598 monatliche Besuche mit +66,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [FaceSearch](https://openaitools.app/de/tool/facesearch-ai) | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://facesearch.net | https://labelbox.com | | Kategorien | KI-Gesichtserkennung, KI-Suchmaschine, AI API | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 167.598 | 762.803 | | MoM-Wachstumsrate | +66,6 % | -22,8 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 43.240 | 370.024 | | Bewertungsergebnis | 3,7 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## FaceSearch FaceSearch ist ein Produkt für Reverse-Suche, das auf Gesichter statt auf Landschaften oder Objekte spezialisiert ist. Statt einer Suchanfrage lädst du ein einzelnes Foto hoch; das System prüft, ob ein nutzbares Gesicht vorhanden ist, durchsucht dann indexiertes öffentliches Bildmaterial aus sozialen Netzwerken, Dating-Plattformen und Websites und liefert Kandidatentreffer mit Quelllinks und Konfidenzwerten. Vermarktet wird es für praktische Alltagsprobleme: prüfen, ob ein Dating-Profil echt ist, Catfishing oder Romance-Scams erkennen, Bewerber oder Auftragnehmer verifizieren und herausfinden, ob eigene Bilder unerlaubt weiterverwendet werden. Datenschutz und Rechtmäßigkeit werden im ganzen Produkt ausdrücklich behandelt. Uploads sind bei der Übertragung verschlüsselt und werden laut Anbieter innerhalb von 24 Stunden gelöscht, ohne dauerhafte Speicherung biometrischer Daten. Nutzer müssen bestätigen, dass sie das Recht haben, ein bestimmtes Bild zu suchen; Stalking oder Belästigung sind untersagt. Jede Suche kostet drei Credits, die nur bei erfolgreichem Abschluss verbraucht werden, sodass technische Fehler erstattet werden – eine Suche ohne Ergebnis verbraucht jedoch Credits. Die Preisgestaltung folgt einem Credit-Modell mit kostenlosem Einstieg. Ein PRO-Abo ist mit 29 US-Dollar pro Monat inklusive 60 Credits sowie Suchverlauf und PDF-Export gelistet, während Pay-as-you-go-Pakete von einem kleinen Startpaket bis zu Enterprise-Volumen reichen, mit sinkenden Preisen pro Credit. Zahlungswege umfassen gängige Karten, Wallets wie Apple Pay und Google Pay, PayPal, regionale Methoden wie Alipay und WeChat Pay sowie Kryptowährungen. Zusätzlich gibt es Suchmodi je Netzwerk und Apps für iOS und Android. **Preise und Tarife:** Freemium mit kostenloser Einstiegsstufe, PRO-Abo für 29 USD/Monat mit 60 Credits plus Verlauf und PDF-Export sowie Credit-Pakete von etwa 6 USD für 3 Credits bis 599 USD für 1.000 Credits. - **Reverse-Bildsuche nach Gesichtern:** Durchsucht soziale Profile, Dating-Seiten und allgemeine Webseiten, um zu finden, wo ein bestimmtes Gesicht öffentlich erschienen ist. - **Intelligente Gesichtsvorprüfung:** Bilder werden vor der Suche geprüft, damit unscharfe Fotos ohne Gesicht keine Suchcredits verbrauchen. - **Exportierbare PDF-Berichte:** Macht aus einer abgeschlossenen Suche einen professionellen Bericht mit Treffern, Konfidenzwerten und Quelllinks für Dokumentation oder rechtliche Zwecke. - **Suchverlauf für Abonnenten:** PRO-Nutzer können frühere Suchen erneut ansehen und herunterladen und so einen Nachweis aller Prüfungen behalten. - **Mobile Apps und netzwerkspezifische Suchen:** Apps für iOS und Android sowie eigene Modi für Instagram, TikTok, Facebook, X, Snapchat, YouTube und LinkedIn. **Stärken:** Speziell für Gesichter statt generisches Bildmatching entwickelt, mit Konfidenzwerten und Quelllinks je Treffer; Klare Datenschutzhaltung: verschlüsselte Uploads, Löschung binnen 24 Stunden, keine dauerhafte biometrische Speicherung; Breite Zahlungsabdeckung inklusive Karten, Wallets, PayPal, regionaler Methoden und Kryptowährungen **Einschränkungen:** Auch Suchen ohne Ergebnis verbrauchen Credits, erfolglose Prüfungen kosten also Geld; Gekaufte Credits sind außer bei technischen Fehlern in der Regel nicht erstattungsfähig; Gesichtssuche wirft ethische und rechtliche Fragen auf, die je nach Jurisdiktion variieren und respektiert werden müssen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/facesearch-ai.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 FaceSearch und Labelbox beim monatlichen Traffic? FaceSearch hat 167.598 monatliche Besuche, während Labelbox 762.803 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? FaceSearch verzeichnet eine Wachstumsrate von +66,6 % gegenüber dem Vormonat; Labelbox verzeichnet -22,8 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? FaceSearch: Freemium. Freemium mit kostenloser Einstiegsstufe, PRO-Abo für 29 USD/Monat mit 60 Credits plus Verlauf und PDF-Export sowie Credit-Pakete von etwa 6 USD für 3 Credits bis 599 USD für 1.000 Credits. 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 | [Lenso.ai](https://openaitools.app/de/tool/lenso-ai) | 1.588.648 | -1,3 % | Freemium | Bietet breitere Funktionen für die Rückwärts-Bild- und Gesichts-Suche im Web, konzentriert sich jedoch stärker auf die allgemeine visuelle Suche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lenso-ai.md) | | 2 | [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) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [FaceSeek](https://openaitools.app/de/tool/faceseek-ai-face-search) | 350.166 | -11,9 % | Freemium | Bietet ein ähnliches direktes Tool zur Gesichtsrückwärtssuche, wobei die Indexabdeckung und Ergebnisgenauigkeit variieren können. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/faceseek-ai-face-search.md) | | 7 | [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) | | 8 | [SocialFinder.ai](https://openaitools.app/de/tool/socialfinder-ai) | 250.665 | +47,7 % | Kostenpflichtig | Spezialisiert sich strikter auf das Aufspüren öffentlicher Social-Media-Profile anhand von Fotos und bietet eine übersichtliche Benutzeroberfläche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/socialfinder-ai.md) | | 9 | [Encord](https://openaitools.app/de/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Preise auf Anfrage | Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/encord-com.md) | | 10 | [Face Search AI](https://openaitools.app/de/tool/face-search-ai) | 211.136 | +10 % | Freemium, Kostenpflichtig | Durchsucht öffentliche Webseiten ähnlich nach passenden Gesichtern, enthält jedoch zusätzliche integrierte Datenschutz-Leitplanken und Fotolöschung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/face-search-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/facesearch-ai-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)