# Labelbox vs Models.dev

Labelbox registra 762.803 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -22,8 % y un modelo de precios Precio a consultar. Models.dev registra 200.451 visitas mensuales con un crecimiento de -3,9 % y un modelo de precios Gratis.

| Métrica | [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) |
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| URL del sitio web | https://labelbox.com | https://models.dev |
| Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, AI Workflow, Herramientas de productividad con IA | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código abierto, Directorio de herramientas de IA |
| Modelo de precios | Precio a consultar | Gratis |
| Visitas mensuales | 762.803 | 200.451 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -22,8 % | -3,9 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | China |
| Visitas directas | 370.024 | 136.316 |
| Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,4 |
| Número de guardados | 0 | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## 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)

## Models.dev

Models.dev existe para responder a una pregunta muy práctica: ¿qué modelo debería usar y cuánto costará? El sitio organiza cada entrada bajo un identificador canónico con el formato proveedor/modelo, de modo que un mismo modelo servido por varios proveedores puede compararse directamente y no a ojo. Las columnas cubren ventana de contexto, salida máxima, soporte de entrada y salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada, control de temperatura, pesos abiertos o cerrados, precio por millón de tokens y fechas de publicación y actualización.

Como los lanzamientos avanzan rápido, el catálogo está pensado para mantenerse al día, con tablas ordenables y con búsqueda que permiten filtrar por laboratorio o proveedor. Incluye tanto modelos insignia cerrados como alternativas de pesos abiertos, lo que resulta útil para planificar costes y también para investigar capacidades.

El proyecto es de código abierto y gratuito, y está pensado para consumirse por programa. Los desarrolladores pueden llevar el catálogo a sus propias herramientas mediante una API JSON o un SDK con tipado, lo que lo convierte en un backend práctico para paneles, lógica de enrutado o calculadoras internas de coste, más que en una simple página de consulta.

**Precios y planes:** Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio.

- **Identificadores canónicos:** Cada modelo usa un formato proveedor/modelo uniforme para compararlo directamente entre proveedores.
- **Comparación de especificaciones:** Ventana de contexto, límite de salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada y temperatura, lado a lado.
- **Precios transparentes:** Precios de entrada y salida por millón de tokens junto a las fechas de publicación y actualización.
- **Modelos abiertos y cerrados:** Cubre API insignia cerradas y modelos de pesos abiertos de muchos laboratorios en un solo catálogo ordenable.
- **Acceso para desarrolladores:** Consume el catálogo mediante API JSON o un SDK con tipado para tus propias herramientas y paneles.

**Fortalezas:** Gratuito y de código abierto, sin necesidad de cuenta; Los identificadores canónicos hacen fiable la comparación entre proveedores; Reúne precios, límites y capacidades en una tabla ordenable; Disponible como API JSON y SDK con tipado para uso programático

**Limitaciones:** Es un catálogo de referencia, no un servicio de inferencia ni de alojamiento; La calidad de los datos depende de que la comunidad y los mantenedores sigan el ritmo de los lanzamientos; La interfaz está orientada a desarrolladores y ofrece poca guía a usuarios no técnicos

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/models-dev.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan Labelbox y Models.dev en tráfico mensual?

Labelbox tiene 762.803 visitas mensuales, mientras que Models.dev tiene 200.451. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

Labelbox tiene una tasa de crecimiento intermensual de -22,8 %; Models.dev tiene -3,9 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

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. Models.dev: Gratis. Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | [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) |
| 7 | [Stork](https://openaitools.app/es/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Gratis | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/stork.md) |
| 8 | [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) |
| 9 | [Confident AI](https://openaitools.app/es/tool/confident-ai) | 83.400 | -3,3 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/confident-ai.md) |
| 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Gratis | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/labelbox-vs-models-dev

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