# EvalCore vs Hacktron EvalCore registra 0 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de 0 % y un modelo de precios Gratis. Hacktron registra 125.526 visitas mensuales con un crecimiento de -40,9 % y un modelo de precios Freemium, De pago, Precio a consultar. | Métrica | [EvalCore](https://openaitools.app/es/tool/evalcore) | [Hacktron](https://openaitools.app/es/tool/hacktron) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://evalcore.cc | https://hacktron.ai | | Categorías | Testing con IA, Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | AI Agent, Revisión de código con IA, Herramientas de desarrollo con IA | | Modelo de precios | Gratis | Freemium, De pago, Precio a consultar | | Visitas mensuales | 0 | 125.526 | | Tasa de crecimiento intermensual | 0 % | -40,9 % | | Mercado principal | Global | India | | Visitas directas | 0 | 34.807 | | Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,4 | | Número de guardados | 0 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## 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) ## Hacktron Hacktron es una plataforma de ciberseguridad nativa de IA construida sobre la idea de que la seguridad ofensiva debe ejecutarse de forma continua en lugar de en campañas anuales puntuales. Reúne tres productos: Red para pruebas continuas al estilo de un adversario sobre toda la superficie de ataque, Whitebox para pentesting white-box profundo basado en el análisis del código fuente, y Review para comprobaciones de seguridad automáticas en cada pull request. El enfoque se apoya en agentes de IA que leen código real, reproducen problemas e intentan demostrar su explotabilidad. Esto importa porque las herramientas clásicas de análisis estático generan grandes volúmenes de hallazgos teóricos que los equipos deben triar manualmente. La postura de Hacktron es reportar solo lo que puede probar como explotable, con guías de remediación incluidas. Entre los clientes mencionados hay equipos de ingeniería y seguridad de producto, incluidos CTO y responsables de cumplimiento que necesitan evidencia lista para auditorías SOC 2 e ISO 27001. La empresa ha anunciado públicamente una colaboración con OpenAI para encontrar vulnerabilidades en sus sistemas, y publica avisos de seguridad, un changelog y herramientas de código abierto. El despliegue va desde una prueba autoservicio de Review hasta instalaciones on-premise para entornos sensibles. **Precios y planes:** Freemium con niveles enterprise personalizados. Hacktron Review Pro parte de unos 40 dólares por desarrollador al mes con 50 pull requests por desarrollador, 1 dólar por PR adicional, y es gratis para código abierto. Los pentests Whitebox se cotizan por proyecto, entre unos 50 y 25.000 dólares según alcance (unos 500 dólares por 100.000 líneas de código). Red y enterprise son a consulta. - **Red teaming continuo:** Hacktron Red ataca tu organización de forma continua como un adversario real y muestra la ruta de intrusión y cómo cerrarla. - **Pentests white-box a velocidad de máquina:** Hacktron Whitebox lee tu código fuente, demuestra cada hallazgo en un sandbox o contra tu app desplegada y genera un informe listo para auditoría SOC 2 o ISO 27001. - **Revisión de seguridad de pull requests:** Cada pull request se revisa usando todo tu código como contexto, de modo que los problemas se detectan antes de llegar a la rama principal. - **Hallazgos basados en explotabilidad:** Solo se reportan hallazgos cuya explotabilidad puede demostrarse, verificados en lugar de supuestos. - **API, MCP y automatizaciones:** Una API, un servidor MCP y automatizaciones permiten integrar Hacktron en flujos de CI/CD y seguridad existentes. **Fortalezas:** Combina red teaming, pentesting white-box y revisión de PR en una sola plataforma; Se centra en hallazgos verificados y explotables en lugar de alertas teóricas; Precios públicos transparentes para los niveles Review y Whitebox; Gratis para código abierto, con prueba autoservicio y acceso por API/MCP **Limitaciones:** El red teaming y el despliegue enterprise requieren hablar con ventas; El precio de Whitebox escala con el tamaño del código y puede encarecerse; Se aprovecha al máximo integrándolo en el flujo de CI/CD y revisión de código [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/hacktron.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan EvalCore y Hacktron en tráfico mensual? EvalCore tiene 0 visitas mensuales, mientras que Hacktron tiene 125.526. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? EvalCore tiene una tasa de crecimiento intermensual de 0 %; Hacktron tiene -40,9 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? 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. Hacktron: Freemium, De pago, Precio a consultar. Freemium con niveles enterprise personalizados. Hacktron Review Pro parte de unos 40 dólares por desarrollador al mes con 50 pull requests por desarrollador, 1 dólar por PR adicional, y es gratis para código abierto. Los pentests Whitebox se cotizan por proyecto, entre unos 50 y 25.000 dólares según alcance (unos 500 dólares por 100.000 líneas de código). Red y enterprise son a consulta. ## 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 | El agente de código con IA para crear software ambicioso | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cursor.md) | | 2 | [Devin](https://openaitools.app/es/tool/devin) | 2.549.346 | +1 % | De pago | El ingeniero de software autónomo de Cognition que entrega pull requests reales | [.md](https://openaitools.app/es/tool/devin.md) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [Aikido Security](https://openaitools.app/es/tool/aikido-security) | 757.491 | +9,6 % | Freemium | Plataforma AppSec todo en uno que detecta y corrige vulnerabilidades | [.md](https://openaitools.app/es/tool/aikido-security.md) | | 6 | [Augment Code](https://openaitools.app/es/tool/augment-code) | 326.215 | +24,1 % | Freemium, Prueba gratuita, Precio a consultar | Plataforma de orquestación de agentes para todo el ciclo de desarrollo | [.md](https://openaitools.app/es/tool/augment-code.md) | | 7 | [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) | | 8 | [ProjectDiscovery Neo](https://openaitools.app/es/tool/projectdiscovery-neo) | 158.530 | +22,5 % | De pago, Precio a consultar | Plataforma de seguridad con IA que encuentra exposiciones, prueba que son explotables y entrega la corrección | [.md](https://openaitools.app/es/tool/projectdiscovery-neo.md) | | 9 | [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) | | 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) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/evalcore-vs-hacktron 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)