# Devin vs Labelbox Devin registra 2.549.346 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +1 % y un modelo de precios De pago. Labelbox registra 762.803 visitas mensuales con un crecimiento de -22,8 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [Devin](https://openaitools.app/es/tool/devin) | [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://devin.ai | https://labelbox.com | | Categorías | Asistente de código con IA, AI Agent, Herramientas de desarrollo con IA | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, AI Workflow, Herramientas de productividad con IA | | Modelo de precios | De pago | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 2.549.346 | 762.803 | | Tasa de crecimiento intermensual | +1 % | -22,8 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 1.386.401 | 370.024 | | Puntuación de reseñas | 4,3 | 4,4 | | Número de guardados | 0 | 0 | | Plataformas compatibles | website | Sitio web | ## Devin Devin se sitúa en el extremo agéntico de la programación con IA. En vez de sugerir la siguiente línea, asume un objetivo a nivel de ticket —«añadir SAML SSO para clientes enterprise» o «investigar este pico de latencia en la API»— explora el código en varios repositorios, implementa los cambios, ejecuta pruebas y explica el pull request resultante en lenguaje claro. Mantiene un mapa tipo wiki del código para orientarse en servicios desconocidos y mantener la documentación al día a medida que el proyecto cambia. Un rasgo distintivo es que Devin trabaja en su propia máquina. Aprovisiona máquinas virtuales Windows, Mac y Linux según necesita, compila el proyecto, lo ejecuta en un navegador y puede grabarse a sí mismo usando la función que acaba de crear. El trabajo largo continúa en la nube aunque cierres el portátil, y las tareas grandes se reparten entre agentes paralelos que Devin coordina e informa. Para los equipos, Devin va más allá de un prompt puntual. Puedes etiquetar a @Devin en Slack o Teams para que lea un hilo y responda con un PR, configurar automatizaciones que arreglen pruebas fallidas o parcheen dependencias vulnerables, y ejecutar revisiones de seguridad. El precio es por asiento y orientado a empresas, con un nivel Ultra para uso autónomo intensivo. **Precios y planes:** De pago, orientado a empresas. Devin se vende por suscripción por asiento con planes escalonados (incluido un nivel de mayor capacidad para uso autónomo intensivo) y cupos de uso; Cognition también ofrece programas de créditos y acuerdos empresariales. Como los planes cambian, consulta la página oficial de precios para los importes actuales. - **Programación autónoma de extremo a extremo:** Devin planifica, escribe código, ejecuta pruebas y abre pull requests en bases de código complejas con varios repositorios, sin aprobación línea por línea. - **Sus propias máquinas virtuales:** Devin aprovisiona VM de Windows, Mac y Linux, compila y ejecuta el proyecto, prueba en un navegador real e incluso se graba usando la función que creó. - **Integración con Slack, Teams y alertas:** Menciona a @Devin en un hilo para delegar una corrección, o conecta CI, PagerDuty y gestores de incidencias para que reaccione a fallos y alertas. - **Agentes en la nube en paralelo:** Delega una tarea grande y Devin la reparte entre agentes en la nube paralelos que siguen trabajando cuando cierras el portátil y luego informan. - **Wiki del código y automatizaciones:** Devin mantiene un mapa vivo de la arquitectura y admite automatizaciones recurrentes como actualizaciones de dependencias, arreglo de pruebas y escaneos de seguridad. **Fortalezas:** Realiza trabajo autónomo a nivel de ticket, no solo sugerencias de código; Prueba en su propio navegador y sus VM, detectando fallos que la generación de código pura pasa por alto; Integración profunda con Slack, Teams, CI y herramientas de alertas; Sigue trabajando en agentes paralelos en la nube aunque apagues tu equipo **Limitaciones:** Precio por asiento elevado, poco apto para uso individual ocasional; Las tareas complejas o mal especificadas aún requieren revisión humana antes de fusionar; El máximo valor depende de un repositorio bien estructurado y un entorno de pruebas limpio [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/devin.md) ## Labelbox Labelbox ocupa una posición poco habitual en el stack de IA: no vende principalmente un chatbot ni un generador, sino los entornos y datos de los que aprenden los modelos, además de los agentes que asumen trabajo recurrente de ingeniería e investigación. La afirmación de la portada es directa: los laboratorios de IA de frontera entrenan con entornos y datos de expertos de Labelbox, mientras los equipos de ingeniería e investigación entregan su backlog recurrente a agentes que corren sobre Recursion. Una reciente ronda Serie E de más de 100 millones de dólares señala una apuesta fuertemente financiada.,Para las empresas, la mitad más nueva del producto es Recursion. Los agentes se activan con señales reales — una compilación fallida, una alerta de PagerDuty, una nueva versión de dependencia, un checkpoint de modelo reciente o un calendario de lunes por la mañana — y trabajan en segundo plano hasta terminar. Los ejemplos que promociona la compañía son entregables concretos, no resúmenes: un pull request probado con enlace de vista previa, un borrador de postmortem en Confluence con cada evento referenciado, una tabla de ablación con los cambios decisivos o un parche para cada servicio expuesto tras una CVE crítica. Un agente evaluador puntúa cada ejecución, y la sesión calificada deja memorias, notas y habilidades que la siguiente sesión lee antes de actuar.,El fundamento original sigue siendo el negocio de datos: etiquetado, anotación, curación y evaluación de modelos con apoyo de revisores humanos expertos, empleado en visión por computador, NLP, ajuste supervisado, RLHF y red teaming. En la práctica ambas mitades se refuerzan, porque los entornos que producen datos de entrenamiento de calidad son los mismos donde los agentes aprenden a hacer trabajo real. El precio es de corte empresarial, se canaliza por conversaciones con ventas y depende del volumen de datos y del uso de agentes, sin plan público de autoservicio. **Precios y planes:** Precio a consultar. Labelbox no publica planes de autoservicio ni tarifas públicas; su ruta de precios dirige a los equipos interesados a hablar con ventas, y el coste depende del alcance de la producción de datos, del despliegue de agentes y de los requisitos empresariales. No hay una capa gratuita publicada. Conviene solicitar una cotización según volúmenes y casos de uso. - **Etiquetado y anotación con expertos:** Anotación estructurada, curación de datos, evaluación de modelos y revisión humana en tareas de visión, lenguaje y generativas, base de los datos de entrenamiento y evaluación. - **Sesiones de agentes autónomos:** Los agentes de Recursion arrancan solos desde compilaciones, alertas, commits, checkpoints y calendarios, y trabajan en segundo plano hasta terminar la tarea. - **Especialistas por función:** Agentes especialistas cubren ingeniería de software, fiabilidad, seguridad, investigación ML, evaluaciones, I+D, producto y finanzas, desde corregir tests inestables hasta redactar postmortems. - **Resultados calificados que se acumulan:** Cada ejecución la puntúa un evaluador, y las sesiones calificadas dejan memorias, notas y habilidades que la siguiente sesión lee antes de actuar. - **Integraciones nativas de herramientas y datos:** Los agentes operan sobre las herramientas que ya usa el equipo: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel y proveedores de nube. **Fortalezas:** Cubre las dos caras del problema: producción de datos de entrenamiento y evaluación, y agentes que actúan sobre trabajo recurrente; Respaldado por una Serie E reciente de más de 100 M USD y adoptado por laboratorios de IA de frontera; Las ejecuciones de los agentes producen entregables concretos y verificables —tests, repeticiones, ablaciones— en lugar de sugerencias sin comprobar; Se integra con la cadena de herramientas existente: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery y Databricks **Limitaciones:** Sin precios de autoservicio ni registro abierto: todo pasa por una conversación con ventas, lo que ralentiza la evaluación; La plataforma presupone infraestructura real de ingeniería e investigación (GitHub, nubes, almacenes de datos); El posicionamiento se ha movido rápido hacia sesiones de agentes autónomos, así que quien solo busca etiquetado puede encontrarlo sobredimensionado [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/labelbox.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Devin y Labelbox en tráfico mensual? Devin tiene 2.549.346 visitas mensuales, mientras que Labelbox tiene 762.803. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Devin tiene una tasa de crecimiento intermensual de +1 %; Labelbox tiene -22,8 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Devin: De pago. De pago, orientado a empresas. Devin se vende por suscripción por asiento con planes escalonados (incluido un nivel de mayor capacidad para uso autónomo intensivo) y cupos de uso; Cognition también ofrece programas de créditos y acuerdos empresariales. Como los planes cambian, consulta la página oficial de precios para los importes actuales. Labelbox: Precio a consultar. Precio a consultar. Labelbox no publica planes de autoservicio ni tarifas públicas; su ruta de precios dirige a los equipos interesados a hablar con ventas, y el coste depende del alcance de la producción de datos, del despliegue de agentes y de los requisitos empresariales. No hay una capa gratuita publicada. Conviene solicitar una cotización según volúmenes y casos de uso. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/es/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Un editor de código nativo de IA que ofrece generación y edición avanzada de código en múltiples archivos, aunque es menos autónomo de extremo a extremo que Devin. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/es/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7 % | Prueba gratuita | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/es/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1 % | Freemium | La plataforma de desarrollo con agentes de Google que ejecuta agentes de código de IA en paralelo en un IDE y CLI. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/es/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7 % | Freemium, De pago | Una plataforma de desarrollo en la nube con un agente de IA que crea, ejecuta y despliega aplicaciones full-stack. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/es/tool/qoder) | 5.145.040 | +81,8 % | Freemium, Prueba gratuita, Gratis | Una plataforma de código con agentes y plugin de IDE que lee bases de código completas para ejecutar tareas complejas. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/es/tool/kiro) | 3.330.476 | +4,6 % | Freemium | Una plataforma de IDE y agentes de IA basada en especificaciones de AWS que planifica, crea y verifica software. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/es/tool/command-code) | 2.358.177 | -12,1 % | Freemium, Precio a consultar | El agente de programación que aprende tu estilo de código | [.md](https://openaitools.app/es/tool/command-code.md) | | 8 | [Roboflow](https://openaitools.app/es/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6 % | Freemium, Precio a consultar | Optimiza flujos de visión artificial de extremo a extremo, pero carece de la orquestación de agentes empresariales de Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/roboflow.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/es/tool/orca) | 1.025.891 | +1 % | Free, Open Source, Enterprise on request | Ejecuta muchos agentes de código en paralelo, cada uno en su propio worktree | [.md](https://openaitools.app/es/tool/orca.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/es/tool/trae) | 702.366 | -7,8 % | Freemium | Un IDE impulsado por IA y agente de código que indexa repositorios completos para planificar, crear y probar software. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/trae.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/devin-vs-labelbox More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)