# Apify vs Labelbox

Apify는 월간 방문 4,147,762, 전월 대비 성장률 +3.9%, 무료+유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Labelbox는 월간 방문 762,803, 성장률 -22.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Apify](https://openaitools.app/ko/tool/apify) | [Labelbox](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox) |
| :--- | :--- | :--- |
| 웹사이트 URL | https://www.apify.com | https://labelbox.com |
| 카테고리 | AI 웹 스크래핑, AI Agent, AI API, AI 개발자 도구 | AI 개발자 도구, AI API, AI Workflow, AI 생산성 도구 |
| 가격 모델 | 무료+유료, 가격 문의 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 4,147,762 | 762,803 |
| 전월 대비 성장률 | +3.9% | -22.8% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 1,816,433 | 370,024 |
| 리뷰 점수 | 4.6 | 4.4 |
| 저장 수 | 6 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## Apify

Apify는 범용 웹 자동화 클라우드로 시작해 현재는 바로 사용 가능한 데이터 추출 도구의 최대 마켓플레이스 중 하나로 성장했습니다. 플랫폼에는 Apify 공식 팀과 서드파티 개발자가 만든 작은 컨테이너 프로그램인 Actor 스토어가 있습니다. 구글 맵스 매장 정보, 틱톡 영상, 인스타그램 게시물, 아마존 가격을 추출하거나 문서 사이트를 RAG 파이프라인에 맞는 깔끔한 마크다운으로 크롤링하는 작업을 처리합니다. 각 Actor는 Apify 클라우드에서 실행되며 API로 트리거하고 정기 스케줄을 걸 수 있으며 하위 저장소나 애플리케이션에 연결됩니다.\n\n운영 환경의 스크래핑은 사실상 인프라 문제인데, Apify는 번거로운 부분을 묶어서 처리합니다. 주거용·데이터센터 프록시 로테이션, 브라우저 지문과 차단 우회, 재시도 로직, 데이터셋과 키-값 저장소, 실행 모니터링이 포함됩니다. 직접 코드를 쓰고 싶은 개발자는 파이썬·자바스크립트용 Apify SDK로 Actor를 만들 수 있고, Playwright, Puppeteer, Selenium, BeautifulSoup을 지원하는 오픈소스 크롤링·브라우저 자동화 라이브러리 Crawlee도 사용할 수 있습니다.\n\n최근에는 AI 중심으로 포지셔닝을 강화했습니다. Apify MCP 서버와 CLI를 통해 AI 어시스턴트와 에이전트가 Actor를 도구로 탐색하고 호출할 수 있으며, Website Content Crawler Actor는 LLM 애플리케이션과 벡터 데이터베이스에 콘텐츠를 공급하도록 설계되었습니다. 요금은 프리미엄 모델로 월별 크레딧, 일부 Actor의 사용량 기반 과금, 기업 맞춤 계약으로 구성됩니다.

**가격 및 요금제:** 프리미엄: 월 사용 크레딧이 포함된 무료 플랜, 크레딧과 동시 실행 수를 늘리는 유료 구독, 마켓플레이스 내 다수 Actor의 사용량 기반 과금, 기업용 맞춤 견적이 있습니다. Actor를 공개한 개발자에게는 수익 분배도 제공됩니다.

- **Actor 마켓플레이스:** 소셜 미디어, 지도, 이커머스, 부동산, 범용 크롤링을 아우르는 10만 개 이상의 즉시 사용 스크레이퍼와 자동화 도구.
- **MCP 서버와 CLI:** Apify Actor를 AI 어시스턴트와 에이전트에 직접 연결해 스토어 검색, 스크레이퍼 실행, 구조화된 결과 회수를 도구 호출로 처리합니다.
- **차단 우회와 프록시 인프라:** 관리형 프록시 로테이션과 차단 우회가 플랫폼에 내장되어 대상 사이트가 방어를 강화해도 안정적으로 동작합니다.
- **Crawlee와 Apify SDK:** 오픈소스 크롤링 라이브러리와 파이썬·자바스크립트 SDK로 Playwright, Puppeteer, Selenium, Cheerio 기반 맞춤 Actor를 만들 수 있습니다.
- **스케줄링·저장·연동:** 정기 실행, CSV/JSON/Excel 내보내기, 웹훅, LangChain·LlamaIndex·Zapier 등 수천 개 앱 연동을 지원합니다.

**강점:** 방대한 기성 스크레이퍼 덕분에 코딩 없이 끝나는 작업이 많음; 프록시, 재시도, 차단 대응 등 인프라를 플랫폼이 처리; MCP, CLI, API로 에이전트 연동이 가능하고 LangChain·LlamaIndex 통합 지원; 테스트용 무료 요금제와 개발자 수익 분배 프로그램 제공

**한계:** 사용량 기반 과금이라 대량 스크래핑 시 비용이 빠르게 증가; 커뮤니티 제작 Actor와 공식 Actor의 품질 편차가 존재; 대상 사이트가 자주 바뀌어 일부 Actor가 깨지거나 업데이트가 필요

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/apify.md)

## Labelbox

Labelbox는 AI 스택에서 독특한 위치를 차지합니다. 챗봇이나 생성 도구를 앞세우기보다, 모델이 배우는 환경과 데이터, 그리고 반복적인 엔지니어링·연구 업무를 대신하는 에이전트를 제공합니다. 홈페이지의 주장은 명확합니다. 최전선 AI 연구소는 Labelbox 환경과 전문가 데이터로 학습하고, 엔지니어링과 연구 팀은 반복되는 백로그를 Recursion 위의 에이전트에 넘깁니다. 최근 1억 달러 이상의 시리즈 E 투자는 이 가설에 대한 두터운 자금 지원을 보여 줍니다.,기업 입장에서 더 새로운 축은 Recursion입니다. 에이전트는 빌드 실패, PagerDuty 알림, 새 의존성 릴리스, 새 모델 체크포인트, 월요일 아침 스케줄 같은 실제 신호로 시작해 작업이 끝날 때까지 백그라운드에서 움직입니다. 회사가 내세우는 예시는 요약이 아니라 구체적 산출물입니다. 미리보기 링크가 있는 테스트된 풀 리퀘스트, 모든 사건에 출처가 붙은 Confluence 포스트모템 초안, 결정적 변경을 짚은 절제 실험 표, 심각한 CVE 이후 노출된 각 서비스의 패치 등입니다. 채점 에이전트가 각 실행을 평가하고, 채점된 세션은 기억과 노트, 스킬을 남겨 다음 세션이 행동 전에 읽습니다.,원래의 토대는 데이터 사업입니다. 전문가 검토자가 뒷받침하는 라벨링, 주석, 큐레이션, 모델 평가로 컴퓨터 비전, NLP, 지도 미세조정, RLHF, 레드팀에 사용됩니다. 고품질 학습 데이터를 만드는 환경은 에이전트가 실제 업무를 배우는 환경이기도 해서 두 축은 서로를 강화합니다. 가격은 엔터프라이즈 방식으로 영업 상담을 거쳐 정해지고 데이터 물량과 에이전트 사용량에 좌우되며, 공개 셀프서비스 요금제는 없습니다.

**가격 및 요금제:** 가격 문의. Labelbox는 셀프서비스 요금제나 공개 요금표를 제공하지 않으며, 가격 안내 경로에서 영업 상담을 안내합니다. 비용은 데이터 생산 범위, 에이전트 배포, 엔터프라이즈 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공개된 무료 등급은 없습니다. 도입을 검토하는 팀은 물량과 사용 사례를 기준으로 견적을 요청하는 것이 좋습니다.

- **데이터 라벨링과 전문가 주석:** 비전, 언어, 생성 작업 전반에 걸친 구조적 주석, 데이터 큐레이션, 모델 평가, 휴먼 인 더 루프 검수를 제공해 학습과 평가 데이터의 기반이 됩니다.
- **자율 에이전트 세션:** Recursion 에이전트는 빌드, 알림, 커밋, 체크포인트, 스케줄로 스스로 시작해 작업이 끝나 검토 가능해질 때까지 백그라운드에서 수행합니다.
- **직무별 전문 에이전트:** 소프트웨어 엔지니어링, 안정성, 보안, ML 연구, 평가, R&D, 제품, 재무까지 전문 에이전트가 불안정한 테스트 수정부터 포스트모템 초안까지 담당합니다.
- **축적되는 채점 결과:** 모든 실행은 채점 에이전트가 평가하고, 채점된 세션은 기억과 노트, 스킬을 남겨 다음 세션이 행동 전에 읽습니다.
- **네이티브 도구 및 데이터 연동:** GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel, 클라우드 사업자 등 기존 도구 위에서 동작합니다.

**강점:** 학습·평가 데이터 생산과 반복 업무를 수행하는 에이전트를 한 곳에서 아우릅니다; 1억 달러 이상 시리즈 E 투자와 최전선 AI 연구소의 채택으로 실제 자금과 수요가 뒷받침됩니다; 에이전트 실행이 검증 가능한 구체적 산출물(테스트, 재실행, 절제 실험)을 냅니다; 기존 도구 체계(GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks)와 통합됩니다

**한계:** 셀프서비스 요금제나 공개 가입이 없어 모든 논의가 영업 상담을 거쳐야 하므로 평가가 느립니다; 가치를 얻으려면 실제 엔지니어링·연구 인프라(GitHub, 클라우드, 데이터 웨어하우스)가 전제됩니다; 자율 에이전트 세션 쪽으로 무게가 빠르게 이동해, 라벨링만 필요한 팀에는 과하게 느껴질 수 있습니다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox.md)

## 자주 묻는 질문

### Apify과(와) Labelbox의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Apify의 월간 방문 수는 4,147,762이고, Labelbox는 762,803입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Apify의 전월 대비 성장률은 +3.9%이며, Labelbox는 -22.8%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Apify: 무료+유료, 가격 문의. 프리미엄: 월 사용 크레딧이 포함된 무료 플랜, 크레딧과 동시 실행 수를 늘리는 유료 구독, 마켓플레이스 내 다수 Actor의 사용량 기반 과금, 기업용 맞춤 견적이 있습니다. Actor를 공개한 개발자에게는 수익 분배도 제공됩니다. Labelbox: 가격 문의. 가격 문의. Labelbox는 셀프서비스 요금제나 공개 요금표를 제공하지 않으며, 가격 안내 경로에서 영업 상담을 안내합니다. 비용은 데이터 생산 범위, 에이전트 배포, 엔터프라이즈 요구 사항에 따라 결정됩니다. 공개된 무료 등급은 없습니다. 도입을 검토하는 팀은 물량과 사용 사례를 기준으로 견적을 요청하는 것이 좋습니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [n8n](https://openaitools.app/ko/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 무료+유료 | AI 에이전트와 기술 팀을 위한 오픈소스 워크플로 자동화 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/n8n.md) |
| 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/ko/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | 무료+유료, 가격 문의 | API를 통해 LLM에 최적화된 마크다운 변환을 직접 제공하지만, Apify의 방대한 사전 제작 스크래핑 액터 마켓플레이스는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/firecrawl-dev.md) |
| 3 | [Roboflow](https://openaitools.app/ko/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 무료+유료, 가격 문의 | 어노테이션부터 모델 배포까지의 엔드투엔드 컴퓨터 비전 워크플로우를 간소화하지만, Labelbox의 일반적인 기업용 에이전트 오케스트레이션은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/roboflow.md) |
| 4 | [Clay](https://openaitools.app/ko/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 | 데이터를 매출로 바꾸는 GTM 시스템 구축 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/clay-2-0.md) |
| 5 | [Bright Data](https://openaitools.app/ko/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 무료 체험, 유료 | 기업용 프록시 네트워크와 원시 웹 데이터 인프라를 제공하지만, Apify의 플러그앤플레이 액터 마켓플레이스는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/bright-data.md) |
| 6 | [Appen](https://openaitools.app/ko/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 가격 문의 | 데이터 검증을 위해 휴먼 인 더 루프 관리형 인력 서비스에 크게 의존하며, Labelbox보다 셀프 서비스 기술 도구가 적습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/appen-com.md) |
| 7 | [Scale](https://openaitools.app/ko/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 가격 문의 | 대규모 기업급 데이터 라벨링과 모델 평가를 제공하지만, 종종 Labelbox보다 더 큰 예산이 필요합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/scale.md) |
| 8 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 무료 체험, 가격 문의 | 안정적인 멀티모달 어노테이션과 워크플로우 자동화를 제공하며, 컴퓨터 비전 팀을 위한 직관적인 데이터 선별 파이프라인을 갖추고 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate.md) |
| 9 | [Gumloop](https://openaitools.app/ko/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | Automates complex business workflows with AI agents, but is less specialized for raw large-scale web scraping actors. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/gumloop.md) |
| 10 | [Weights & Biases(CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/ko/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | 무료+유료, 가격 문의, 무료 | 하나의 연결 환경에서 AI 모델과 에이전트를 추적·평가·배포하세요. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/prompts.md) |

---
출처: https://openaitools.app/ko/compare/apify-vs-labelbox

More Markdown: [카테고리](https://openaitools.app/ko/categories.md) · [트래픽 순위](https://openaitools.app/ko/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ko/llms.txt)