# BigModel vs Boxes.dev

BigModel registra 5.700.686 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -17 % y un modelo de precios Freemium. Boxes.dev registra 552 visitas mensuales con un crecimiento de 0 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar.

| Métrica | [BigModel](https://openaitools.app/es/tool/bigmodel) | [Boxes.dev](https://openaitools.app/es/tool/boxes-dev) |
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| URL del sitio web | https://bigmodel.cn | https://boxes.dev |
| Categorías | Large Language Models (LLMs), AI API, Modelos de IA, AI Agent | AI Agent, Herramientas de desarrollo con IA, Asistente de código con IA, Copiloto de IA |
| Modelo de precios | Freemium | Freemium, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 5.700.686 | 552 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -17 % | 0 % |
| Mercado principal | China | Global |
| Visitas directas | 4.230.503 | 159 |
| Puntuación de reseñas | 4,6 | 4,6 |
| Número de guardados | 0 | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## BigModel

BigModel es la plataforma para desarrolladores de Zhipu AI, con acceso por API a su serie GLM de modelos de lenguaje y a un amplio conjunto de capacidades multimodales. En lugar de coordinar varios proveedores, los equipos pueden invocar generación de texto, comprensión visión-lenguaje, OCR, reconocimiento de voz, síntesis de voz, generación de imágenes y de vídeo desde una sola cuenta y unas mismas credenciales.

Más allá del acceso a modelos, la plataforma apunta a quienes construyen aplicaciones. Incluye un marco de agentes, soporte de servicios MCP, herramientas de base de conocimiento para generación aumentada por recuperación, flujos de ajuste fino y un playground para probar en el navegador. También ofrece un asistente de código con IA y experiencias de construcción visual o low-code para equipos que quieren lanzar sin un gran equipo de ML.

Para organizaciones con requisitos estrictos, BigModel admite instancias privadas y despliegue on-premise, además de pago por uso según tokens y contratos empresariales. Encaja tanto con desarrolladores individuales que prototipan con presupuesto limitado como con empresas que necesitan que los datos permanezcan en su propia infraestructura.

**Precios y planes:** BigModel combina un modelo freemium con pago por uso según tokens: los nuevos usuarios suelen recibir créditos de prueba y después pagan por los tokens consumidos en la API. Los grandes volúmenes, las instancias privadas y las instalaciones on-premise se acuerdan mediante contratos empresariales con precio a consultar. Confirma siempre las tarifas en la página oficial de precios.

- **APIs de texto y multimodales GLM:** Acceso unificado a los modelos GLM y a endpoints de visión, OCR, voz, imagen y vídeo con una sola cuenta.
- **Soporte de agentes y MCP:** Crea agentes que usan herramientas y expón o consume servicios MCP para conectar modelos con sistemas externos.
- **Base de conocimiento y RAG:** Crea bases de conocimiento gestionadas y canalizaciones de recuperación para responder con tus propios documentos.
- **Ajuste fino y playground:** Ajusta modelos con tus datos y prototipa prompts de forma interactiva en el navegador antes de publicar.
- **Despliegue privado y on-premise:** Ejecuta los modelos en instancia privada o en tu propio hardware para requisitos de residencia y cumplimiento.

**Fortalezas:** Amplia cobertura de modelos, de LLM a visión, voz y vídeo, en una sola plataforma; Respaldo oficial de la familia GLM, con documentación y actualizaciones de primera mano; Admite despliegue privado y on-premise para requisitos estrictos de datos; Incluye agentes, bases de conocimiento y ajuste fino además del acceso por API

**Limitaciones:** La documentación y los precios son principalmente en chino, lo que ralentiza a equipos solo en inglés; Algunas capacidades empresariales requieren contactar con ventas y carecen de precio autoservicio transparente; Los costes por tokens pueden crecer rápido en cargas multimodales de alto volumen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/bigmodel.md)

## Boxes.dev

Boxes.dev resuelve un problema que aparece en cuanto ejecutas más de un agente de código con IA a la vez: un solo portátil no puede dar a varios agentes sistemas de archivos aislados, puertos aislados y suficiente CPU simultáneamente. La respuesta del producto es asignar a cada unidad de trabajo relevante su propia máquina en la nube, llamada devbox. Una devbox es una computadora Linux real con su propio sistema de archivos, sus propios procesos, reenvío de puertos a localhost y tu entorno de desarrollo ya instalado, de modo que varias tareas corren en paralelo sin colisiones de puertos ni contención de recursos.

Lo distintivo de Boxes.dev es que no introduce un nuevo harness de agentes. Ejecuta el CLI nativo de Claude Code o Codex que ya pagas, usando tu suscripción o clave de API existente; la empresa declara explícitamente que no vende tokens. El onboarding está pensado para delegarlo al propio agente: pegas un prompt en Claude Code o Codex dentro de la carpeta del proyecto, el agente inspecciona tu entorno (archivos .env, bases de datos locales, herramientas fuera del repositorio), redacta un plan de configuración y, tras tu aprobación, un segundo agente lo ejecuta en una máquina remota. La instantánea resultante de sistema de archivos y memoria se convierte en la plantilla desde la que arrancan en segundos todas las devboxes futuras.

En el plano operativo, los agentes pueden iniciarse desde Slack mencionando al bot, asignando un issue de Linear, con una programación cron o con una sola llamada a la API, y los resultados vuelven donde los pediste. Las devboxes duermen automáticamente cuando están inactivas y las cajas dormidas son gratuitas, lo que evita que el paralelismo se convierta en un coste descontrolado. La empresa se posiciona frente a Devin, Cursor y configuraciones básicas de Claude Code/Codex, destacando computadoras en la nube completas por agente, apps nativas para iOS y Android, sesiones compartidas en vivo para compañeros de equipo y URLs de previsualización para apps en ejecución.

**Precios y planes:** Modelo freemium con base en el uso. La prueba gratuita incluye 20 box-hours con una caja plantilla más 3 devboxes activas y cajas dormidas ilimitadas. Los planes de pago por usuario y mes son Starter 19 $ (50 box-hours, 5 devboxes activas), Pro 99 $ (300 box-hours, 12 devboxes activas) y Max 249 $ (750 box-hours, 25 devboxes activas). El exceso cuesta 0,40 $ por box-hour, con descuentos por prepago de hasta el 10 %. Los planes Teams con SSO, SCIM, RBAC y registros de auditoría se cotizan a medida. Un box-hour equivale a una hora activa en una máquina estándar de 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB; los tamaños mayores consumen proporcionalmente más.

- **Una computadora en la nube por agente:** Cada tarea relevante recibe una devbox Linux nueva con su propio sistema de archivos, procesos y puertos, así los agentes paralelos no compiten por recursos ni chocan en los puertos.
- **Trae tu Claude Code o Codex:** Boxes.dev ejecuta el harness nativo y tu suscripción o clave de API existente: sin nuevo framework de agentes y sin reventa de tokens.
- **Inicia agentes desde cualquier lugar:** Lanza trabajo mencionando @boxes.dev en Slack, asignando un issue de Linear, programando un cron o llamando a la API REST, y recibe los resultados en el mismo canal.
- **Clientes de escritorio, móvil, terminal y web:** Lee hilos, aprueba solicitudes, revisa diffs o abre una terminal en cualquier superficie, incluidas apps nativas completas para iOS y Android.
- **Las devboxes dormidas son gratis:** Las cajas inactivas se suspenden automáticamente y solo se facturan por segundo mientras están despiertas, manteniendo a raya el coste de muchos agentes.

**Fortalezas:** Cada agente obtiene una verdadera computadora en la nube aislada en lugar de un worktree o sandbox en tu portátil; Funciona con tu suscripción existente de Claude Code o Codex, así que no hay factura separada de tokens; Los agentes se pueden lanzar desde Slack, Linear, cron o API, lo que encaja con los flujos del equipo; Las devboxes inactivas duermen gratis y la facturación es por segundo, así los experimentos en paralelo siguen siendo asequibles

**Limitaciones:** El uso se mide en box-hours, por lo que cargas pesadas o de larga duración pueden superar las asignaciones incluidas; Las 20 box-hours de la prueba gratuita bastan para evaluar, pero no para trabajo diario sostenido; Las funciones más potentes, como SSO, registros de auditoría y despliegue dedicado, están en planes Teams con precio a medida

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

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan BigModel y Boxes.dev en tráfico mensual?

BigModel tiene 5.700.686 visitas mensuales, mientras que Boxes.dev tiene 552. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

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

BigModel tiene una tasa de crecimiento intermensual de -17 %; Boxes.dev tiene 0 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

BigModel: Freemium. BigModel combina un modelo freemium con pago por uso según tokens: los nuevos usuarios suelen recibir créditos de prueba y después pagan por los tokens consumidos en la API. Los grandes volúmenes, las instancias privadas y las instalaciones on-premise se acuerdan mediante contratos empresariales con precio a consultar. Confirma siempre las tarifas en la página oficial de precios. Boxes.dev: Freemium, Precio a consultar. Modelo freemium con base en el uso. La prueba gratuita incluye 20 box-hours con una caja plantilla más 3 devboxes activas y cajas dormidas ilimitadas. Los planes de pago por usuario y mes son Starter 19 $ (50 box-hours, 5 devboxes activas), Pro 99 $ (300 box-hours, 12 devboxes activas) y Max 249 $ (750 box-hours, 25 devboxes activas). El exceso cuesta 0,40 $ por box-hour, con descuentos por prepago de hasta el 10 %. Los planes Teams con SSO, SCIM, RBAC y registros de auditoría se cotizan a medida. Un box-hour equivale a una hora activa en una máquina estándar de 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB; los tamaños mayores consumen proporcionalmente más.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/es/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Ofrece un rendimiento de razonamiento de peso abierto excepcional a muy bajo costo, pero carece del amplio conjunto de herramientas de construcción de agentes multimodales empresariales de BigModel. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deepseek.md) |
| 2 | [Plataforma OpenAI](https://openaitools.app/es/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | De pago | Ofrece inteligencia de vanguardia líder en la industria y ecosistemas para desarrolladores, pero carece de la arquitectura GLM especializada y las optimizaciones nativas para chino de BigModel. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openai.md) |
| 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/es/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Ofrece ventanas de contexto masivas y API multimodales de Gemini robustas, pero difiere en la arquitectura del modelo y las herramientas empresariales regionales. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/google-ai-studio.md) |
| 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | De pago | Agrega cientos de modelos globales bajo un solo extremo de API, mientras que BigModel proporciona infraestructura nativa directa para los modelos GLM de Zhipu. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai.md) |
| 5 | [fal.ai](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Una API para más de 1.500 modelos de medios generativos listos para producción | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai.md) |
| 6 | [RunPod](https://openaitools.app/es/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | De pago | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/es/tool/runpod.md) |
| 7 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Se especializa en alojamiento sin servidor de modelos de código abierto y clústeres de GPU dedicados, pero ofrece menos integración nativa de modelos GLM propietarios. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) |
| 8 | [MyClaw](https://openaitools.app/es/tool/myclaw) | 990.387 | -23,8 % | De pago | MyClaw is a managed cloud hosting service for OpenClaw (formerly Clawdbot) agents. It gives you an always-on private AI agent with a cloud computer, preinstalled automation skills, daily backups and automatic updates, so | [.md](https://openaitools.app/es/tool/myclaw.md) |
| 9 | [Replicate AI](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | De pago | Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference | [.md](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai.md) |
| 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/es/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Precio a consultar | Ofrece velocidades de inferencia ultra rápidas para modelos de peso abierto, pero se centra menos en los kits de herramientas de agentes empresariales propietarios que BigModel. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fireworks-ai.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/bigmodel-vs-boxes-dev

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