# Devin vs LangWatch

Devin registra 2.549.346 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +1 % y un modelo de precios De pago. LangWatch registra 52.098 visitas mensuales con un crecimiento de +73 % y un modelo de precios Precio a consultar.

| Métrica | [Devin](https://openaitools.app/es/tool/devin) | [LangWatch](https://openaitools.app/es/tool/langwatch) |
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| URL del sitio web | https://devin.ai | https://www.langwatch.ai |
| Categorías | Asistente de código con IA, AI Agent, Herramientas de desarrollo con IA | Large Language Models (LLMs), Monitorización con IA, AI Agent, Testing con IA |
| Modelo de precios | De pago | Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 2.549.346 | 52.098 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +1 % | +73 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas directas | 1.386.401 | 28.986 |
| Puntuación de reseñas | 4,3 | 4,6 |
| 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)

## LangWatch

LangWatch nació como herramienta de observabilidad de LLM de código abierto y hoy es una plataforma integral para equipos de plataforma de IA. La capa de trazado es nativa de OpenTelemetry, así que los agentes creados con LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI o el Vercel AI SDK envían spans sin reescribir código. Las trazas incluyen tokens, coste y caché, se exploran como cascadas, flame graphs, topologías o diagramas de secuencia, y son buscables con vistas guardadas, lenguaje natural y agrupación automática por temas.

Sobre el trazado, LangWatch añade evaluación y pruebas. Los equipos puntúan una salida o una conversación completa con un juez LLM, código propio o un flujo completo; ejecutan evaluaciones desde un notebook o la interfaz compartida; y evalúan tráfico de producción en tiempo real. Las pruebas agénticas simulan usuarios reales de texto y voz que desafían al agente turno a turno, mientras el red-teaming lanza simulaciones adversarias para detectar jailbreaks, violaciones de políticas y llamadas a herramientas inseguras antes que los usuarios.

Las incorporaciones más recientes apuntan a la operación diaria: una pasarela de IA enruta las llamadas a OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Mistral y otros por un solo endpoint con presupuestos por persona, equipo y cliente y una sobrecarga mínima; agentes de código como Claude Code y Codex se integran en el mismo estándar de observabilidad con un comando; y Langy convierte el objetivo en lenguaje natural de un product manager en un plan de escenarios y después en pull requests. LangWatch ofrece despliegue en nube, autoalojado e híbrido, y declara certificación ISO 27001, cumplimiento del RGPD y residencia de datos en la UE.

**Precios y planes:** LangWatch publica una página de precios propia junto a la opción de reservar una demo, con planes que van del uso individual y de equipo al empresarial. También ofrece autoalojamiento y tiene raíces de código abierto, pero conviene confirmar precios, límites de asientos y créditos en su página de precios actual.

- **Trazado nativo de OpenTelemetry:** Soporte completo del estándar GenAI: las trazas de LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI, el Vercel AI SDK y cualquier stack compatible con OTel llegan a la misma vista, con tokens, coste y caché por span.
- **Evaluaciones offline y en vivo:** Puntúa salidas individuales o conversaciones completas con un juez LLM, código propio o un flujo, ejecuta evaluaciones desde notebook o interfaz y evalúa tráfico de producción en tiempo real.
- **Pruebas agénticas y simulaciones:** Usuarios simulados de texto y voz desafían al agente turno a turno en escenarios realistas, ejecutables en local y en CI, con herramientas, skills y servidores MCP trazados y mockeables.
- **Pasarela de IA y presupuestos:** Enruta OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Mistral y otros proveedores por un solo endpoint con tus claves, con presupuestos por persona, equipo y cliente y unos 11 microsegundos de sobrecarga.
- **Red-teaming y gestión de prompts:** Las simulaciones adversarias buscan jailbreaks y llamadas a herramientas inseguras, mientras los prompts se versionan, despliegan y prueban A/B como código con historial y sincronización con GitHub.

**Fortalezas:** Nativo de OpenTelemetry con amplio soporte de frameworks, por lo que la adopción no suele requerir reescritura; Combina trazado, evaluaciones, pruebas agénticas, pasarela y red-teaming en lugar de cubrir una sola capa; Opciones de despliegue autoalojado, híbrido y en nube, más ISO 27001 y RGPD para revisiones de seguridad; Con raíces de código abierto y comunidad activa, la capa de trazado es accesible para desarrolladores individuales

**Limitaciones:** La superficie creciente (pasarela, Langy, seguimiento de agentes de código) implica más configuración y aprendizaje; Las funciones de gobernanza empresarial requieren hablar con ventas en lugar de registro autoservicio; El valor depende de instrumentar tu stack; los equipos sin trazado necesitarán trabajo de implantación

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

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan Devin y LangWatch en tráfico mensual?

Devin tiene 2.549.346 visitas mensuales, mientras que LangWatch tiene 52.098. 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 %; LangWatch tiene +73 %.

### ¿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. LangWatch: Precio a consultar. LangWatch publica una página de precios propia junto a la opción de reservar una demo, con planes que van del uso individual y de equipo al empresarial. También ofrece autoalojamiento y tiene raíces de código abierto, pero conviene confirmar precios, límites de asientos y créditos en su página de precios actual.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [Augment Code](https://openaitools.app/es/tool/augment-code) | 326.215 | +24,1 % | Freemium, Prueba gratuita, Precio a consultar | An enterprise AI software development platform featuring a context engine and multi-agent software development lifecycle orchestration. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/augment-code.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/devin-vs-langwatch

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