# Labelbox vs Miro Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Miro verzeichnet 30.749.206 monatliche Besuche mit +1,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | [Miro](https://openaitools.app/de/tool/miro) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://labelbox.com | https://miro.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | KI-Projektmanagement, AI Workflow, Whiteboard AI, KI-Diagramm-Generator | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 762.803 | 30.749.206 | | MoM-Wachstumsrate | -22,8 % | +1,7 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 370.024 | 20.179.618 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,5 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 40 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## 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) ## Miro Miro ist eine visuelle Kollaborationsplattform rund um eine unendliche Multiplayer-Leinwand. Teams führen damit Brainstormings, Design Sprints, Workshops und Retrospektiven durch und skizzieren Ideen als Haftnotizen, Formen und freie Zeichnungen, die alle gleichzeitig sehen und bearbeiten können. Aus dem digitalen Whiteboard ist ein „Innovation Workspace“ geworden, in dem frühes unstrukturiertes Denken und der daraus entstehende Plan an einem Ort liegen. Strukturierte Formate sind ein großer Teil dieser Entwicklung. Miro-Boards können Docs, Tables, Slides, Kanban-Boards und Timelines enthalten, sodass eine Research-Synthese direkt in eine Roadmap mündet, ohne das Tool zu wechseln. Tausende Vorlagen und fertige Playbooks decken gängige Formate ab, von Customer Journey Mapping bis zu technischen Architekturdiagrammen. Tiefe Integrationen mit Jira, Asana, Linear, ClickUp, Slack und Microsoft halten die Leinwand mit der eigentlichen Ausführung verbunden. KI zieht sich inzwischen durch das Produkt. Miro erzeugt Diagramme, Tabellen und Zusammenfassungen aus Board-Inhalten, verbessert Bilder und bindet externe Assistenten wie Claude, Cursor oder Copilot über einen MCP-Server an. Bezahlte Pläne rechnen diese Funktionen über AI-Credits ab, Enterprise-Stufen ergänzen SSO, Governance-Kontrollen und erweiterte Sicherheit. Der Einstieg beginnt mit einer kostenlosen Stufe für kleine Teams und skaliert über Pro-Mitglieder-Preise bis zu individuellen Unternehmensverträgen. **Preise und Tarife:** Freemium mit drei bezahlten Wegen. Free deckt kleine Teams mit 3 editierbaren Boards, Vorlagen und Kernformaten ab. Starter kostet jährlich abgerechnet etwa 8 $ pro Mitglied/Monat mit unbegrenzten privaten Boards und 25 AI-Credits pro Mitglied. Business liegt bei etwa 20 $ pro Mitglied/Monat (jährlich) mit Workspaces, Prototyping und KI-Workflows. Enterprise wird individuell angeboten. - **Unendliche kollaborative Leinwand:** Ein unendliches Multiplayer-Board, auf dem Cursor, Kommentare und Live-Bearbeitung verteiltes Arbeiten im selben Raum ermöglichen. - **Strukturierte Formate auf dem Board:** Docs, Tables, Slides, Kanban und Timelines stehen neben freiem Zeichnen, sodass aus einem Workshop direkt ein strukturierter Plan wird. - **KI-Diagramme und Synthese:** Diagramme, Tabellen und Zusammenfassungen generieren, Bildhintergründe entfernen und externe KI-Assistenten über den MCP-Server anbinden. - **Vorlagen und Playbooks:** Über 6.000–7.000 Vorlagen für Brainstorming, Workshops, Roadmapping und Prozessabbildung geben Teams einen schnellen Start. - **Integrationen und Zwei-Wege-Sync:** Über 250 Tools wie Jira, Asana, Linear, Slack und Microsoft anbinden, mit bidirektionaler Synchronisation für Planungs-Workflows. **Stärken:** Herausragende unendliche Leinwand, die vom schnellen Brainstorming bis zu großen Workshops skaliert; Strukturierte Docs, Tables, Slides und Kanban reduzieren Tool-Wechsel; Riesiges Integrations- und Vorlagen-Ökosystem inklusive bidirektionalem Jira- und Linear-Sync; Starke Enterprise-Sicherheit, SSO und Admin-Kontrollen für große Organisationen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/miro.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Labelbox und Miro beim monatlichen Traffic? Labelbox hat 762.803 monatliche Besuche, während Miro 30.749.206 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Labelbox verzeichnet eine Wachstumsrate von -22,8 % gegenüber dem Vormonat; Miro verzeichnet +1,7 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? 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. Miro: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium mit drei bezahlten Wegen. Free deckt kleine Teams mit 3 editierbaren Boards, Vorlagen und Kernformaten ab. Starter kostet jährlich abgerechnet etwa 8 $ pro Mitglied/Monat mit unbegrenzten privaten Boards und 25 AI-Credits pro Mitglied. Business liegt bei etwa 20 $ pro Mitglied/Monat (jährlich) mit Workspaces, Prototyping und KI-Workflows. Enterprise wird individuell angeboten. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [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) | | 2 | [Whimsical](https://openaitools.app/de/tool/whimsical) | 966.895 | -18,7 % | Freemium | Stärkerer Fokus auf strukturiertes Mindmapping und Flowcharts, bietet jedoch nicht die riesige Vorlagenbibliothek und die Enterprise-Workshop-Funktionen von Miro. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/whimsical.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 | [Eraser](https://openaitools.app/de/tool/eraser) | 534.396 | -23,6 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Glänzt beim Generieren technischer Architekturdiagramme direkt aus Code, ist jedoch weniger für kreatives Freihand-Brainstorming geeignet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/eraser.md) | | 6 | [Boardmix](https://openaitools.app/de/tool/boardmix-online-whiteboard) | 447.560 | -6,2 % | Freemium | Ähnliche kollaborative Online-Whiteboard-Erfahrung mit starkem KI-Diagrammbildungs-Tool, bietet jedoch weniger komplexe Enterprise-Integrationsoptionen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/boardmix-online-whiteboard.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Flowith](https://openaitools.app/de/tool/flowith) | 324.679 | -27,3 % | Preise auf Anfrage | Features a spatial visual canvas integrated with multi-model chat agents, but less focused on team workshop facilitation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/flowith.md) | | 9 | [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) | | 10 | [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) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labelbox-vs-miro 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)