# GPUPerHour vs Labelbox GPUPerHour registra 28.718 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +25,3 % y un modelo de precios Gratis. Labelbox registra 762.803 visitas mensuales con un crecimiento de -22,8 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [GPUPerHour](https://openaitools.app/es/tool/gpuperhour) | [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://gpuperhour.com | https://labelbox.com | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Directorio de herramientas de IA | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, AI Workflow, Herramientas de productividad con IA | | Modelo de precios | Gratis | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 28.718 | 762.803 | | Tasa de crecimiento intermensual | +25,3 % | -22,8 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 11.398 | 370.024 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,4 | | Número de guardados | 4 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## GPUPerHour GPUPerHour resuelve un problema estrecho pero caro: los precios de GPU en la nube están repartidos entre decenas de paneles de proveedores, en unidades distintas y con disponibilidad diferente. El sitio extrae periódicamente los endpoints públicos de precio e inventario de 31 proveedores, normaliza cada listado a un precio por GPU y hora (dividiendo el precio de una instancia multi-GPU entre su número de GPU) y lo etiqueta con su tipo de precio y nivel de seguridad. El resumen de precios actuales usa deliberadamente solo ofertas bajo demanda seguras observadas en unos 15 minutos desde la última actualización, excluyendo spot, reservadas y de mercado punto a punto porque esos precios no son comparables directamente. El resultado es una única tabla en vivo que cubre H100 SXM5 y PCIe, H200, B200, B300, A100 80GB y 40GB, L40S, RTX PRO 6000, RTX 5090, RTX 4090 y RTX A6000, junto al proveedor, una media histórica del catálogo a 30 días y el número de proveedores con stock. Un índice de precios diario con descargas CSV permite seguir la evolución de los precios, mientras que las guías de compra y los explicativos de hardware cubren temas prácticos como comparar GPU equivalentes, elegir por VRAM, contabilizar almacenamiento y salida de red, y alquilar por horas. El sitio también apunta a una consola complementaria, DeployGPU, para aprovisionar en proveedores compatibles desde un solo lugar. La advertencia clave se declara abiertamente: los recuentos de ofertas describen configuraciones, no el número de GPU físicas reservables, y la disponibilidad puede cambiar antes de completar una reserva. Los precios son por GPU-hora, pero el proveedor factura la instancia completa, y el almacenamiento, la transferencia de red y los compromisos afectan la factura final. GPUPerHour es una capa de investigación y comparación, no un proveedor de alojamiento. **Precios y planes:** Gratis como recurso de comparación e investigación; GPUPerHour no vende capacidad de GPU. Los precios mostrados son tarifas de terceros para instancias bajo demanda seguras, por GPU-hora, y un servicio complementario (DeployGPU) permite desplegar en proveedores compatibles. - **Tabla en vivo de 31 proveedores:** Cada oferta rastreada se normaliza a un precio por GPU-hora y se muestra con su proveedor, tipo de precio y nivel de seguridad. - **Resumen de ofertas más baratas:** Una instantánea destaca el precio bajo demanda seguro más bajo para cada modelo popular, desde H100 y H200 hasta RTX 4090. - **Índice diario y CSV:** Medias históricas del catálogo y datos diarios descargables muestran cómo se ha movido el precio de una GPU en los últimos 30 días. - **Guías y explicativos:** Artículos prácticos sobre comparar GPU equivalentes, elegir por VRAM, estimar la factura completa con almacenamiento y salida, y alquilar por horas. - **Consola DeployGPU:** Una consola enlazada permite desplegar en proveedores compatibles desde un solo lugar una vez elegida una oferta. **Fortalezas:** Agrega 31 proveedores en precios comparables por GPU-hora; Declara su metodología y excluye listados spot y P2P no comparables; Gratis, con datos históricos diarios y descargas CSV; Las guías de compra cubren la factura completa, no solo la tarifa anunciada **Limitaciones:** Solo cubre proveedores cuyos endpoints de precio e inventario son rastreables públicamente; La vista de precio actual excluye a propósito capacidad spot y reservada, que suele ser más barata; Es un recurso de comparación, así que igualmente creas la cuenta y aprovisionas en el propio proveedor [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/gpuperhour.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 GPUPerHour y Labelbox en tráfico mensual? GPUPerHour tiene 28.718 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? GPUPerHour tiene una tasa de crecimiento intermensual de +25,3 %; Labelbox tiene -22,8 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? GPUPerHour: Gratis. Gratis como recurso de comparación e investigación; GPUPerHour no vende capacidad de GPU. Los precios mostrados son tarifas de terceros para instancias bajo demanda seguras, por GPU-hora, y un servicio complementario (DeployGPU) permite desplegar en proveedores compatibles. 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 | [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) | | 2 | [Appen](https://openaitools.app/es/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Precio a consultar | Depende en gran medida de servicios de mano de obra gestionada con humanos en el bucle para la validación de datos, ofreciendo menos herramientas técnicas de autoservicio que Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/appen-com.md) | | 3 | [Scale](https://openaitools.app/es/tool/scale) | 616.915 | +12,5 % | Precio a consultar | Ofrece etiquetado empresarial y evaluación de modelos a gran escala, pero suele requerir presupuestos mayores que Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/scale.md) | | 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/es/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Prueba gratuita, Precio a consultar | Ofrece anotación multimodal robusta y automatización de flujos con pipelines de curación más intuitivos para visión artificial. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/super-annotate.md) | | 5 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/es/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Precio a consultar, Gratis | Haz seguimiento, evalúa y lanza modelos y agentes de IA en un entorno conectado. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/prompts.md) | | 6 | [mcp.so](https://openaitools.app/es/tool/mcp-server) | 286.704 | -3 % | Gratis | Descubre y comparte servidores Model Context Protocol para agentes de IA y herramientas de desarrollo | [.md](https://openaitools.app/es/tool/mcp-server.md) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/es/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Precio a consultar | Se especializa en visión artificial avanzada y pipelines de IA física, aunque con un enfoque más restringido que el etiquetado general. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/encord-com.md) | | 8 | [Stork](https://openaitools.app/es/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Gratis | Directorio de herramientas de IA, reseñas investigadas y noticias diarias de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/stork.md) | | 9 | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) | 200.451 | -3,9 % | Gratis | Base de datos de código abierto de modelos de IA, precios y capacidades | [.md](https://openaitools.app/es/tool/models-dev.md) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/es/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Precio a consultar, Gratis | Ofrece una alternativa de código abierto flexible para etiquetado personalizado, pero requiere autohospedaje y mantenimiento manual. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/label-studio.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/gpuperhour-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)