# Eraser vs EvalCore Eraser registra 534.396 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -23,6 % y un modelo de precios Freemium, De pago, Precio a consultar. EvalCore registra 0 visitas mensuales con un crecimiento de 0 % y un modelo de precios Gratis. | Métrica | [Eraser](https://openaitools.app/es/tool/eraser) | [EvalCore](https://openaitools.app/es/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://www.eraser.io | https://evalcore.cc | | Categorías | Generador de diagramas con IA, Copiloto de IA, Generador de diseño con IA, Generador de documentos con IA | Testing con IA, Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | Modelo de precios | Freemium, De pago, Precio a consultar | Gratis | | Visitas mensuales | 534.396 | 0 | | Tasa de crecimiento intermensual | -23,6 % | 0 % | | Mercado principal | India | Global | | Visitas directas | 267.661 | 0 | | Puntuación de reseñas | 4,6 | 4,8 | | Número de guardados | 3 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## Eraser Eraser es una plataforma de diseño técnico pensada para quienes documentan arquitecturas: arquitectos empresariales, ingenieros de DevOps y de plataforma, consultores y equipos de software. Su propuesta central es rapidez sin descuido: en lugar de arrastrar cajas durante horas, describes el sistema o dejas que Eraser lea fuentes de verdad como código, una cuenta de nube, un CMDB o una hoja de cálculo, y obtienes un diagrama que ya respeta reglas de maquetación sensatas. Más allá de imágenes estáticas, Eraser admite mapas interactivos que hacen zoom desde una vista de toda la empresa hasta un solo servicio, guías que acompañan a los compañeros por un sistema y documentos con IA para documentos de diseño y documentación técnica. Funciones de gobierno como presets de estilo compartidos, reglas de nomenclatura y arquitecturas de referencia mantienen la coherencia a medida que más personas crean diagramas. Un kit de agentes de código abierto y un servidor MCP permiten que herramientas como Claude, Cursor y ChatGPT creen, busquen y exporten diagramas de forma programática. Los precios se organizan en niveles que incluyen una entrada gratuita, planes de pago y acuerdos empresariales, con despliegues multiinquilino, de un solo inquilino o autoalojados para organizaciones grandes. En seguridad cuenta con certificación SOC 2 Type 2 y SSO SAML. **Precios y planes:** Modelo freemium con planes de pago y precios empresariales personalizados. Hay un nivel gratuito y herramientas gratuitas como DiagramGPT, mientras que los planes de pago individuales y de equipo, junto con los acuerdos empresariales, cubren gobierno avanzado, seguridad y opciones de despliegue; consulta la página de precios para tarifas actuales. - **Generación de diagramas con IA:** Crea diagramas de arquitectura, diagramas de flujo, diagramas de secuencia y BPMN desde un prompt, código, Terraform o un archivo PDF, Word, Excel, PowerPoint, Draw.io o Visio. - **Mapas desde sistemas reales:** Construye mapas interactivos que se sincronizan con cuentas de nube, repositorios y catálogos internos, con exploración desde el nivel de organización hasta un solo contenedor. - **Integraciones diagram-as-code:** Pega código o conecta repositorios Git privados y públicos, Confluence, Notion, VS Code y GitHub para que los diagramas se basen en la implementación real. - **Kit de agentes y servidor MCP de código abierto:** Ejecuta el kit en tu propia infraestructura con licencia MIT y permite que clientes compatibles con MCP creen, busquen, actualicen y exporten diagramas con OAuth o tokens de API. - **Gobierno de estilo de equipo:** Aplica presets, reglas de nomenclatura y notación y arquitecturas de referencia para que cada diagrama salga coherente y acorde a la marca. **Fortalezas:** Convierte prompts, código y archivos en diagramas bien maquetados, no en cajas y flechas desordenadas; Los mapas interactivos y las guías hacen comprensibles los sistemas complejos para quien no es arquitecto; El servidor MCP y el kit de código abierto encajan en flujos impulsados por agentes y autoalojados; Controles empresariales como SSO, SAML y certificación SOC 2 Type 2 **Limitaciones:** Gran parte del valor requiere configurar funciones de equipo y gobierno; El mapeo avanzado y el despliegue autoalojado apuntan a organizaciones grandes más que a usuarios individuales [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/eraser.md) ## EvalCore EvalCore resuelve un fallo habitual en ingeniería de IA: ajustas un prompt, cambias de modelo o actualizas una dependencia y algo se rompe silenciosamente en producción. En lugar de reejecutar llamadas caras y no deterministas en CI, EvalCore trata el comportamiento de la IA como una instantánea. Una evaluación es solo un archivo YAML que describe un objetivo y un conjunto de datos JSONL, con evaluadores superpuestos para definir qué significa "bueno". La primera ejecución es en vivo contra un modelo real: cualquier endpoint compatible con OpenAI, vLLM, Ollama, una API REST propia, un comando de shell o trazas de OpenTelemetry/OpenInference. Cada petición y respuesta se guarda en un cassette SQLite local, con clave basada en el hash de la petición canónica, y el resumen muestra tokens y coste. A partir de ahí, CI reproduce esas grabaciones byte a byte con `--cache replay`: sin red, sin claves de API, sin un modelo juez inestable, y con entradas idénticas que siempre producen el mismo veredicto. Como el cassette se confirma en tu repositorio, la comparación con `--baseline main` falla solo ante regresiones reales y el código de salida del proceso bloquea la canalización. Trials, comparaciones de modelos, trazas de agentes, puertas y informes son unas pocas líneas de YAML o un flag, no un framework. Se distribuye como un pequeño binario de Rust, funciona con cualquier lenguaje al otro lado del objetivo y no recopila telemetría. **Precios y planes:** Gratis y de código abierto bajo licencia Apache-2.0, con coste cero en CI gracias a la reproducción offline de cassettes. Se instala con cargo o binarios precompilados; sin registro, sin servidor y sin telemetría. - **Graba una vez, reproduce siempre:** Una ejecución en vivo captura cada petición y respuesta del modelo en un cassette SQLite local que CI reproduce sin conexión, de forma determinista y gratuita. - **Cualquier cosa puede ser objetivo:** Apunta EvalCore a endpoints compatibles con OpenAI, vLLM, Ollama, tus APIs REST, comandos de shell o trazas OTel/OpenInference, sin SDK. - **Evaluadores que definen lo 'bueno':** Combina evaluadores como contains o rúbricas de juez en YAML para expresar exactamente cómo es una respuesta correcta en cada caso. - **Puertas de regresión y baselines:** Compara contra una rama base para que solo fallen las regresiones reales y usa el código de salida para bloquear tus pull requests. - **Coste, tokens e informes integrados:** Cada resumen informa el uso de tokens y el gasto en ejecuciones en vivo, mientras que trials, comparaciones e historial ofrecen una visión clara. **Fortalezas:** Realmente gratuito y de código abierto bajo Apache-2.0, sin precios por uso; La reproducción offline determinista elimina de CI las llamadas caras e inestables; Un único binario sin dependencias, independiente del lenguaje de tu app; Su configuración es YAML y JSONL, lo que facilita revisar y versionar las suites **Limitaciones:** Requiere una toolchain de Rust o un binario precompilado y soltura con la línea de comandos; Los cassettes deben grabarse primero en vivo, así que el arranque necesita acceso real a la API; Sin panel alojado: los resultados y el historial viven en tu repositorio y en los logs de CI [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/evalcore.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Eraser y EvalCore en tráfico mensual? Eraser tiene 534.396 visitas mensuales, mientras que EvalCore tiene 0. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Eraser tiene una tasa de crecimiento intermensual de -23,6 %; EvalCore tiene 0 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Eraser: Freemium, De pago, Precio a consultar. Modelo freemium con planes de pago y precios empresariales personalizados. Hay un nivel gratuito y herramientas gratuitas como DiagramGPT, mientras que los planes de pago individuales y de equipo, junto con los acuerdos empresariales, cubren gobierno avanzado, seguridad y opciones de despliegue; consulta la página de precios para tarifas actuales. EvalCore: Gratis. Gratis y de código abierto bajo licencia Apache-2.0, con coste cero en CI gracias a la reproducción offline de cassettes. Se instala con cargo o binarios precompilados; sin registro, sin servidor y sin telemetría. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Miro](https://openaitools.app/es/tool/miro) | 30.749.206 | +1,7 % | Freemium, Precio a consultar | Ofrece un lienzo infinito y expansivo para lluvias de ideas en equipo y talleres visuales, pero carece de la automatización de código a diagrama de Eraser. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/miro.md) | | 2 | [Napkin AI](https://openaitools.app/es/tool/napkin) | 1.029.978 | -17,5 % | Freemium | Inserta automáticamente diagramas visuales directamente dentro de documentos de texto, aunque carece del enfoque especializado de Eraser en la arquitectura en la nube. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/napkin.md) | | 3 | [KaneAI](https://openaitools.app/es/tool/kaneai) | 901.340 | +13,2 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Agente de QA E2E nativo de IA generativa que planifica, escribe y auto-repara pruebas en lenguaje natural | [.md](https://openaitools.app/es/tool/kaneai.md) | | 4 | [EdrawMax](https://openaitools.app/es/tool/edrawmax-com) | 301.707 | -6,5 % | De pago | Provides extensive drag-and-drop shapes and templates for general diagrams, but weaker automated code-to-diagram capabilities than Eraser. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/edrawmax-com.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Cloudairy](https://openaitools.app/es/tool/cloudairy) | 179.162 | -13 % | Freemium, Precio a consultar | Combines team whiteboarding, documentation, and diagramming in one platform, but less tailored for automated codebase architecture. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cloudairy.md) | | 7 | [Mindgard](https://openaitools.app/es/tool/mindgard) | 153.455 | +1,3 % | Precio a consultar | Pruebas de seguridad de IA y red teaming liderados por el ataque | [.md](https://openaitools.app/es/tool/mindgard.md) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [Maestro Studio Desktop Beta](https://openaitools.app/es/tool/maestro-studio-desktop-beta) | 102.589 | -22,4 % | Freemium | Pruebas de UI legibles y de código abierto para móvil y web | [.md](https://openaitools.app/es/tool/maestro-studio-desktop-beta.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/eraser-vs-evalcore 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)