# Arize AI vs ClearML

Arize AI registra 249.028 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +3,2 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. ClearML registra 20.123 visitas mensuales con un crecimiento de -60,9 % y un modelo de precios Precio a consultar.

| Métrica | [Arize AI](https://openaitools.app/es/tool/arize-com) | [ClearML](https://openaitools.app/es/tool/clear-ml) |
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| URL del sitio web | https://arize.com | https://clear.ml |
| Categorías | Large Language Models (LLMs), AI Agent, Monitorización con IA, Herramientas de desarrollo con IA | Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA, AI Workflow |
| Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 249.028 | 20.123 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +3,2 % | -60,9 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Alemania |
| Visitas directas | 107.838 | 6667 |
| Puntuación de reseñas | 4,6 | 4,3 |
| Número de guardados | 1 | 1 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## Arize AI

Arize es una plataforma de ingeniería de IA pensada para equipos que ejecutan IA generativa en producción. Se divide en dos productos: Arize AX, un entorno gestionado para observabilidad, evaluación y experimentación de agentes, y Phoenix, una biblioteca de trazado y evaluación de código abierto que los equipos pueden autoalojar cuando necesitan control total de sus datos. Ambos se apoyan en OpenInference, la convención semántica abierta para trazado de IA generativa fundada por el equipo de Arize y construida sobre OpenTelemetry.

El flujo de trabajo responde a tres preguntas. Observe responde qué hizo realmente un agente capturando cada span, traza y sesión; Evaluate responde si la calidad mejora o empeora con evaluaciones a nivel de span, traza y sesión; Learn responde si un cambio propuesto ayudará, permitiendo probar prompts y arneses antes de desplegar. Un almacén de trazas para IA generativa (ADB) guarda los datos en formatos abiertos que conectan con BigQuery, Databricks o Snowflake, y un agente de ingeniería de IA integrado llamado Alyx detecta problemas y redacta correcciones listas para revisar.

La plataforma se integra con decenas de modelos, frameworks y herramientas, incluidos OpenAI, Anthropic, Google, Amazon Bedrock, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI y DSPy. Publica certificaciones como SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS, HIPAA y GDPR, y admite despliegue en nube, híbrido y autoalojado.

**Precios y planes:** Arize usa un modelo de pago con un punto de entrada gratuito: se puede empezar gratis o reservar una demo, mientras que el uso a escala empresarial, las opciones de despliegue y el soporte se cotizan mediante contacto con ventas. El proyecto de código abierto Phoenix es gratuito para autoalojar.

- **Trazado de extremo a extremo:** Captura spans, trazas y sesiones de agentes y llamadas LLM con convenciones OpenInference sobre OpenTelemetry, manteniendo la instrumentación portable.
- **Framework de evaluación escalable:** Ejecuta evaluaciones a nivel de span, traza y sesión para calificar recuperación, uso de herramientas y respuestas finales sobre grandes volúmenes en producción.
- **Agente de ingeniería de IA Alyx:** Un agente dentro del producto que inspecciona trazas, diagnostica causas probables y propone correcciones revisables antes de publicarlas.
- **Kit de código abierto Phoenix:** Autoaloja la herramienta líder de código abierto para trazado y evaluación cuando necesites mantener los datos dentro de tu infraestructura.
- **Almacenamiento de trazas nativo de data warehouse:** ADB guarda trazas en formatos abiertos que conectan de forma nativa con BigQuery, Databricks o Snowflake para analizarlas junto a datos de negocio.

**Fortalezas:** Cubre el ciclo completo de observar, evaluar y mejorar, sin quedarse en paneles; Basado en los estándares OpenInference y OpenTelemetry, lo que limita el bloqueo del formato de trazas; Sólida postura empresarial con SOC 2, ISO 27001, HIPAA y GDPR, además de opciones de autoalojamiento; Se integra con una gama muy amplia de modelos, frameworks y SDK de agentes

**Limitaciones:** No publica precios de autoservicio, por lo que el coste requiere hablar con ventas; La amplitud de funciones puede resultar abrumadora para equipos pequeños con su primera función LLM; El valor completo depende de una instrumentación disciplinada en toda la aplicación

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/arize-com.md)

## ClearML

ClearML reúne el lado operativo de la IA en una sola plataforma. El plano de control de infraestructura conecta y gestiona recursos de GPU en entornos locales, en la nube e híbridos, y añade multitenencia, control de acceso basado en roles, gestión de cuotas, GPU fraccionadas, planificación por prioridades y facturación por uso para repartir costes internamente. El objetivo es claro: elevar la utilización del hardware que la empresa ya posee y hacer viable un GPU-as-a-Service interno.

El centro de desarrollo de IA es la mitad orientada al constructor. Ofrece un entorno de trabajo con IDE integrado para programar, probar y desplegar modelos, además de integración de datos, seguimiento de experimentos, automatización, paneles, pipelines, repositorio de modelos e integración continua. Al ser agnóstico respecto a nube y silicio, cada equipo conserva sus herramientas y gana un flujo de trabajo coherente desde la investigación hasta producción.

El motor de aplicaciones GenAI se encarga de desplegar modelos de lenguaje sobre esos mismos clústeres. ClearML gestiona redes, autenticación, control de acceso y monitorización, de modo que un equipo puede publicar una API de LLM segura con poca configuración, afinar un modelo existente o conectar la ingesta de datos y bases de datos vectoriales. La venta es empresarial: demostraciones y presupuestos en lugar de compra autoservicio.

**Precios y planes:** ClearML se vende como plataforma empresarial con precios basados en demostración y presupuesto; se anuncia un nivel de inicio gratuito junto a las llamadas a solicitar demo. No se publican tarifas por asiento, GPU o uso, así que conviene contactar con ventas para un presupuesto.

- **Plano de control de infraestructura:** Conecta y gobierna clústeres de GPU en local, nube e híbrido con multitenencia, RBAC, cuotas, GPU fraccionadas y planificación por prioridades.
- **Centro de desarrollo de IA:** Entorno de trabajo con IDE integrado, seguimiento de experimentos, integración de datos, paneles, pipelines, repositorio de modelos y CI/CD.
- **Motor de aplicaciones GenAI:** Despliega LLM en los clústeres existentes gestionando red, autenticación y seguridad para publicar API de modelos seguras con poca configuración manual.
- **Facturación por uso y reparto de costes:** El seguimiento granular por horas de cómputo, almacenamiento y llamadas API permite imputar el gasto a los proyectos y departamentos que lo consumen.
- **Diseño agnóstico de proveedor y nube:** Funciona sobre distintos silicios, nubes y entornos, lo que reduce la dependencia y mantiene un flujo único de experimentación a producción.

**Fortalezas:** Una sola plataforma cubre gestión de clústeres, MLOps y despliegue de LLM en lugar de combinar tres proveedores; Funciones sólidas de utilización de GPU, planificación y reparto de costes orientadas al control del gasto; Agnóstico de nube, silicio y proveedor, lo que limita la dependencia en infraestructuras mixtas; Adopción empresarial relevante, con documentación y materiales de formación

**Limitaciones:** La venta empresarial por presupuesto implica precios no transparentes y ciclos de compra más largos; La amplitud de la plataforma puede resultar pesada para equipos pequeños que solo necesitan seguimiento de experimentos; El autoalojamiento y la integración de clústeres exigen capacidad real de operaciones e ingeniería de plataforma

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/clear-ml.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan Arize AI y ClearML en tráfico mensual?

Arize AI tiene 249.028 visitas mensuales, mientras que ClearML tiene 20.123. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

Arize AI tiene una tasa de crecimiento intermensual de +3,2 %; ClearML tiene -60,9 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

Arize AI: De pago, Precio a consultar. Arize usa un modelo de pago con un punto de entrada gratuito: se puede empezar gratis o reservar una demo, mientras que el uso a escala empresarial, las opciones de despliegue y el soporte se cotizan mediante contacto con ventas. El proyecto de código abierto Phoenix es gratuito para autoalojar. ClearML: Precio a consultar. ClearML se vende como plataforma empresarial con precios basados en demostración y presupuesto; se anuncia un nivel de inicio gratuito junto a las llamadas a solicitar demo. No se publican tarifas por asiento, GPU o uso, así que conviene contactar con ventas para un presupuesto.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Ollama](https://openaitools.app/es/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Ejecuta y crea con modelos de IA abiertos en local o en la nube | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ollama.md) |
| 2 | [ModelScope](https://openaitools.app/es/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Gratis | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/modelscope-community.md) |
| 3 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/es/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Prueba gratuita, Precio a consultar | SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and | [.md](https://openaitools.app/es/tool/super-annotate.md) |
| 4 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/es/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Precio a consultar, Gratis | Haz seguimiento, evalúa y lanza modelos y agentes de IA en un entorno conectado. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/prompts.md) |
| 5 | [Label Studio](https://openaitools.app/es/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Precio a consultar, Gratis | Label Studio is an open-source data labeling and AI evaluation platform from HumanSignal. It handles images, video, audio, text, documents, time series and agent traces in one flexible workspace, and connects to your ML | [.md](https://openaitools.app/es/tool/label-studio.md) |
| 6 | [Future AGI](https://openaitools.app/es/tool/future-agi) | 121.741 | -7,8 % | Freemium, Usage-based | Construye, simula, evalúa y monitoriza agentes de IA que se mejoran solos | [.md](https://openaitools.app/es/tool/future-agi.md) |
| 7 | [Maxim AI](https://openaitools.app/es/tool/maxim-ai) | 121.351 | +10 % | Contact for Pricing, Free Open Source | Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, an | [.md](https://openaitools.app/es/tool/maxim-ai.md) |
| 8 | [PromptLayer](https://openaitools.app/es/tool/promptlayer) | 85.899 | -4,6 % | Prueba gratuita, Precio a consultar | Se centra fuertemente en la gestión de prompts y el control de versiones, mientras que Arize prioriza el rastreo de extremo a extremo y la observabilidad de ML. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/promptlayer.md) |
| 9 | [Confident AI](https://openaitools.app/es/tool/confident-ai) | 83.400 | -3,3 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Ofrece evaluación integral de LLM y pruebas unitarias a través de DeepEval, pero carece de la profunda infraestructura de monitoreo de producción de Arize. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/confident-ai.md) |
| 10 | [LangWatch](https://openaitools.app/es/tool/langwatch) | 52.098 | +73 % | Precio a consultar | Observabilidad, evaluación y gobernanza de agentes para equipos de plataforma de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/langwatch.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/arize-com-vs-clear-ml

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