# Labelbox vs Screenify

Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Screenify verzeichnet 4.326 monatliche Besuche mit -17,1 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | [Screenify](https://openaitools.app/de/tool/screenify) |
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| Website-URL | https://labelbox.com | https://screenify.ai |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | KI-Interview-Assistent, KI-Recruiting, KI-Chatbot |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 762.803 | 4.326 |
| MoM-Wachstumsrate | -22,8 % | -17,1 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 370.024 | 1.694 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| 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)

## Screenify

Screenify is an AI interview platform that screens and qualifies job applicants with automated, human-like video interviews. Recruiters define the role and scoring criteria once, then Screenify invites candidates by email, runs the interview through Google Meet or Zoom at a time that suits the candidate, and returns structured scores and insights so hiring teams can focus on the strongest people.

**Preise und Tarife:** Screenify uses volume-based pricing with a 7-day free trial on paid plans: Starter at $149/month covers 1 job role and up to 100 interviews per month, Growth at $629/month covers up to 5 job roles, 500 interviews, up to 3 integrations, and custom branding, and larger requirements are quoted custom. Credits are only charged for interviews that candidates start and join.

- **Fully automated screening:** Create an interview, define scoring criteria, and send invitations automatically so screening, scheduling, and feedback collection happen without manual coordination.
- **Adaptive, personalised interviews:** Every interview is tailored to the role and the candidate's experience, and the AI follows up on responses the way a human interviewer would.
- **Consistent AI scoring:** Candidates are scored against your company's criteria using AI evaluation, which reduces interviewer bias and keeps comparisons fair across applicants.
- **Candidate-friendly experience:** Applicants get an email invite, a custom intro video, and the freedom to interview any time through Google Meet or Zoom, with your own branding throughout.
- **ATS and workflow integrations:** Connect Screenify to your ATS or to no-code tools like Typeform and Airtable so candidate data flows into the systems you already use.

**Stärken:** Fully automates first-round screening, scheduling, and feedback collection; Candidates can interview any time via Google Meet or Zoom, improving completion rates; AI scoring applies your criteria consistently and reduces interviewer bias; Works with ATS platforms as well as non-ATS tools like Typeform and Airtable

**Einschränkungen:** Pricing starts at $149/month, which is steep for very small teams or occasional hiring; Interview credits are metered monthly, so high-volume hiring seasons can push you into an upgrade; Advanced features such as custom branding and multiple ATS integrations are gated behind the Growth tier; AI scoring is consistent but still benefits from a human review pass for senior or highly specialized roles

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Labelbox und Screenify beim monatlichen Traffic?

Labelbox hat 762.803 monatliche Besuche, während Screenify 4.326 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Labelbox verzeichnet eine Wachstumsrate von -22,8 % gegenüber dem Vormonat; Screenify verzeichnet -17,1 %.

### 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. Screenify: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Screenify uses volume-based pricing with a 7-day free trial on paid plans: Starter at $149/month covers 1 job role and up to 100 interviews per month, Growth at $629/month covers up to 5 job roles, 500 interviews, up to 3 integrations, and custom branding, and larger requirements are quoted custom. Credits are only charged for interviews that candidates start and join.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | [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) |
| 3 | [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) |
| 4 | [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) |
| 5 | [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) |
| 6 | [Metaview](https://openaitools.app/de/tool/metaview) | 259.340 | +54,3 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Agentische Recruiting-Plattform für Sourcing, Screening und Interviews | [.md](https://openaitools.app/de/tool/metaview.md) |
| 7 | [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) |
| 8 | [Alex AI](https://openaitools.app/de/tool/alex-ai) | 235.876 | +49,3 % | Preise auf Anfrage | Ein KI-Recruiter, der Bewerber interviewt, verifiziert und vorfiltert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/alex-ai.md) |
| 9 | [Label Studio](https://openaitools.app/de/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Preise auf Anfrage, Kostenlos | Bietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/label-studio.md) |
| 10 | [FloCareer](https://openaitools.app/de/tool/flocareer) | 136.868 | -9,8 % | Preise auf Anfrage | Interviews auf Abruf – KI-gesteuert oder von Expertinnen geführt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/flocareer.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labelbox-vs-screenify

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