# Labelbox vs ShareID Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. ShareID verzeichnet 3.618 monatliche Besuche mit +200,5 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | [ShareID](https://openaitools.app/de/tool/shareid) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://labelbox.com | https://shareid.ai | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | KI-Gesichtserkennung, KI-Detektor, KI-Bilderkennung | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 762.803 | 3.618 | | MoM-Wachstumsrate | -22,8 % | +200,5 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 370.024 | 1.440 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,1 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 2 | | 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) ## ShareID ShareID versteht sich als Identitäts-Hub und nicht als einzelnes Prüf-Widget. Die Module umfassen die Prüfung der Dokumentenauthentizität per Foto, Video oder NFC, aktive und passive Lebenderkennung passend zu den eIDAS-2.0-Niveaus niedrig, substanziell und hoch sowie Ausstellung und Prüfung von EUDI-Wallet-Attestierungen wie PID, EAA und QEAA. Ein viertes Modul namens MFA 3.0 lässt Nutzer sich mit ihrer EUDI Wallet statt mit einem Passwort anmelden und nutzt dabei eine bereits erfolgte Identitätsprüfung. Besonders ist das Baukastenmodell. Man wählt die benötigten Abläufe, ergänzt optionale Verhaltensweisen wie wiederverwendbare oder einmalige Identität, begleitete oder unbeaufsichtigte Prozesse und intelligentes Fallback und rollt das Ganze über anpassbare SDKs für Web und native Apps aus. Alles läuft hinter einer Verwaltungskonsole, in der Teams jede Anfrage prüfen, automatische Ablehnungen bei Fehlentscheidungen überstimmen und Volumen, Erfolgsquoten und Betrugsmuster verfolgen. Ergebnisse bleiben nur im erlaubten Aufbewahrungsfenster erhalten. Compliance gilt als Kernfunktion: Die Plattform gibt an, alle eIDAS-2.0-Vertrauensniveaus by design zu unterstützen und bei GDPR-Anforderungen zu helfen. Verfügbar ist sie als SaaS, On-Premise oder auf SecNumCloud. ShareID nennt 92 % erfolgreiche Erstregistrierung und 99,9 % Genauigkeit bei der Dokumentenprüfung sowie 0 % gespeicherte personenbezogene oder biometrische Daten. Zudem arbeitet das Unternehmen mit der französischen Gendarmerie Nationale bei der Erkennung von Dokumentenbetrug zusammen. **Preise und Tarife:** Nicht veröffentlicht; ShareID verkauft über Kontaktaufnahme und bietet eine kostenlose Testphase. Der Betrieb ist als SaaS, On-Premise oder auf SecNumCloud möglich, was üblicherweise Angebote nach Volumen und Umfang bedeutet. - **Identitätsprüfung per Dokument:** Prüft die Echtheit von Ausweisen per Foto, Video oder NFC auf den eIDAS-2.0-Niveaus niedrig, substanziell oder hoch. - **Aktive und passive Lebenderkennung:** Erkennt Spoofing-Versuche mit Lebendprüfungen, die zum geforderten Vertrauensniveau passen und ETSI TS 119 461 folgen. - **EUDI-Wallet-Attestierungen:** Registriert Nutzer mit ihren PID-Attestierungen und stellt EAA- und QEAA-Attestierungen gemäß EUDI-Wallet-Spezifikation aus oder prüft sie. - **Passwortlose starke Authentifizierung:** Nutzer melden sich mit ihrer echten, bereits geprüften Identität über die EUDI Wallet an statt mit einem Passwort. - **Verwaltungskonsole und Analytics:** Jede Prüfanfrage einsehen, automatische Entscheidungen überstimmen und Volumen, Erfolgsquoten und Betrugsmuster an einem Ort verfolgen. **Stärken:** Deckt by design alle eIDAS-2.0-Vertrauensniveaus ab; Gibt an, keine personenbezogenen oder biometrischen Daten zu speichern; Modular: nur die benötigten Prüfbausteine wählen; Flexibler Betrieb, einschließlich On-Premise und SecNumCloud **Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise; Angebot nur über den Vertrieb; Funktionstiefe für regulierte Unternehmen, für kleine Teams womöglich schwer; EU-zentriertes Design setzt EUDI Wallet oder EU-anerkannte Dokumente voraus [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/shareid.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Labelbox und ShareID beim monatlichen Traffic? Labelbox hat 762.803 monatliche Besuche, während ShareID 3.618 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Labelbox verzeichnet eine Wachstumsrate von -22,8 % gegenüber dem Vormonat; ShareID verzeichnet +200,5 %. ### 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. ShareID: Preise auf Anfrage. Nicht veröffentlicht; ShareID verkauft über Kontaktaufnahme und bietet eine kostenlose Testphase. Der Betrieb ist als SaaS, On-Premise oder auf SecNumCloud möglich, was üblicherweise Angebote nach Volumen und Umfang bedeutet. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Undetectable AI](https://openaitools.app/de/tool/undetectable-ai) | 3.113.403 | +17,5 % | Freemium | Undetectable AI is a web platform that scans text for AI fingerprints and rewrites flagged passages so they read like natural human writing. It bundles an AI detector, an AI humanizer and a growing set of media authentic | [.md](https://openaitools.app/de/tool/undetectable-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 | [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) | | 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 | [Face Search AI](https://openaitools.app/de/tool/face-search-ai) | 211.136 | +10 % | Freemium, Kostenpflichtig | Reverse-Gesichtssuche im öffentlichen Web mit klaren Datenschutzregeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/face-search-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 | [Shufti](https://openaitools.app/de/tool/shufti-pro) | 114.794 | -28,1 % | Preise auf Anfrage | Shufti is an identity verification platform that helps businesses verify customers and companies, automate KYC and AML compliance, and detect fraud across the full customer lifecycle. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/shufti-pro.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labelbox-vs-shareid 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)