# ClearML vs SuperAnnotate

ClearML registra 20.123 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -60,9 % y un modelo de precios Precio a consultar. SuperAnnotate registra 386.034 visitas mensuales con un crecimiento de +37,4 % y un modelo de precios Prueba gratuita, Precio a consultar.

| Métrica | [ClearML](https://openaitools.app/es/tool/clear-ml) | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/es/tool/super-annotate) |
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| URL del sitio web | https://clear.ml | https://www.superannotate.com |
| Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA, AI Workflow | AI Workflow, Herramientas de desarrollo con IA, Gestión de proyectos con IA |
| Modelo de precios | Precio a consultar | Prueba gratuita, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 20.123 | 386.034 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -60,9 % | +37,4 % |
| Mercado principal | Alemania | Estados Unidos |
| Visitas directas | 6667 | 248.258 |
| Puntuación de reseñas | 4,3 | 4,6 |
| Número de guardados | 1 | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## 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)

## SuperAnnotate

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 production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.

**Precios y planes:** SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

- **Customizable multimodal editor:** One configurable annotation surface for image, video, text, and audio projects, so multimodal datasets can be labeled without switching tools.
- **Data curation and exploration:** Search, filter, and inspect datasets to find the examples that will most improve a model, then route them into targeted annotation or review queues.
- **Analytics and insights:** Dashboards for annotation volume, reviewer agreement, and project progress, plus advanced analytics on upper tiers for program-level reporting.
- **Compute orchestration:** Metered orchestration capacity for running annotation, evaluation, and data-processing workloads, scaled by plan from roughly 1K to 10K compute hours.
- **Managed Data Operations:** Optional access to SuperAnnotate's own annotation experts and AI DataOps consultants to run large or specialized data programs end to end.

**Fortalezas:** Unified editor removes the need to maintain separate tools per modality; Rich project management and quality analytics suited to large distributed teams; Enterprise-grade governance features such as SSO and dedicated support channels; Managed data-operations services let you outsource complex or high-volume programs

**Limitaciones:** No public list price, so budgeting requires a sales conversation; Advanced analytics, SSO, and dedicated support are locked to higher tiers; The breadth of features can be heavy for individuals or very small teams; Compute orchestration capacity is metered and may require planning for large jobs

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

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan ClearML y SuperAnnotate en tráfico mensual?

ClearML tiene 20.123 visitas mensuales, mientras que SuperAnnotate tiene 386.034. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

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

ClearML tiene una tasa de crecimiento intermensual de -60,9 %; SuperAnnotate tiene +37,4 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

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. SuperAnnotate: Prueba gratuita, Precio a consultar. SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

## 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 | [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8 % | Precio a consultar | Sólido etiquetado de datos empresariales y automatización de agentes, pero con una interfaz de colaboración y precios distintos. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/labelbox.md) |
| 4 | [Appen](https://openaitools.app/es/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Precio a consultar | Extensive human-validated training datasets and alignment services, but lacks SuperAnnotate's self-serve software platform flexibility. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/appen-com.md) |
| 5 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/es/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Precio a consultar, Gratis | Exceptional for ML experiment tracking and LLM evaluation, but does not provide traditional computer vision data labeling environments. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/prompts.md) |
| 6 | [Arize AI](https://openaitools.app/es/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2 % | De pago, Precio a consultar | Observabilidad, evaluación y mejora continua de agentes para IA en producción | [.md](https://openaitools.app/es/tool/arize-com.md) |
| 7 | [Encord](https://openaitools.app/es/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Precio a consultar | Excelente infraestructura de datos multimodales para visión por computador, pero carece de algunas herramientas de gestión de proyectos empresariales de SuperAnnotate. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/encord-com.md) |
| 8 | [Defined.ai](https://openaitools.app/es/tool/definedcrowd-com) | 146.251 | -21 % | Precio a consultar | Strong enterprise data collection and annotation services, but focuses more on managed datasets than self-serve tooling. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/definedcrowd-com.md) |
| 9 | [Label Studio](https://openaitools.app/es/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Precio a consultar, Gratis | Potente etiquetado de datos de código abierto con gran personalización, pero requiere autohospedaje y carece de flujos de trabajo empresariales gestionados listos para usar. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/label-studio.md) |
| 10 | [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) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/clear-ml-vs-super-annotate

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