# Devin vs Labelbox

Devin는 월간 방문 2,549,346, 전월 대비 성장률 +1%, 유료 가격 모델을 기록합니다. Labelbox는 월간 방문 762,803, 성장률 -22.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Devin](https://openaitools.app/ko/tool/devin) | [Labelbox](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox) |
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| 웹사이트 URL | https://devin.ai | https://labelbox.com |
| 카테고리 | AI 코드 어시스턴트, AI Agent, AI 개발자 도구 | AI 개발자 도구, AI API, AI Workflow, AI 생산성 도구 |
| 가격 모델 | 유료 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 2,549,346 | 762,803 |
| 전월 대비 성장률 | +1% | -22.8% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 1,386,401 | 370,024 |
| 리뷰 점수 | 4.3 | 4.4 |
| 저장 수 | 0 | 0 |
| 지원 플랫폼 | website | 웹사이트 |

## Devin

Devin은 AI 코딩 스펙트럼에서 에이전트 쪽에 가깝습니다. 다음 한 줄을 제안하는 대신 "엔터프라이즈 고객용 SAML SSO 추가"나 "이 API 지연 급증 조사"처럼 티켓 단위 목표를 받아 여러 저장소에 걸쳐 코드베이스를 탐색하고, 변경을 구현하고, 테스트를 실행하고, 생성한 pull request를 쉬운 말로 설명합니다. 코드베이스의 위키 형태 지도를 유지해 낯선 서비스도 파악하고, 코드 변경에 맞춰 문서를 최신으로 유지합니다.

가장 두드러진 특징은 Devin이 자기 머신에서 일한다는 점입니다. 필요할 때 Windows, Mac, Linux 가상 머신을 준비해 프로젝트를 빌드하고 브라우저에서 실행해 보며, 방금 만든 기능을 직접 클릭하는 모습을 녹화하기도 합니다. 오래 걸리는 작업은 노트북을 닫아도 클라우드에서 계속되고, 큰 작업은 병렬 에이전트로 나뉘어 Devin이 조율하고 보고합니다.

팀 단위에서는 일회성 프롬프트를 넘어섭니다. Slack이나 Teams에서 @Devin을 멘션하면 스레드를 읽고 PR로 응답하고, 테스트 실패나 취약한 의존성을 자동 수정하는 자동화를 설정할 수 있으며 보안 리뷰도 실행합니다. 요금은 시트 기반의 엔터프라이즈 지향이며, 자율 사용량이 많은 팀을 위한 Ultra 티어도 있습니다.

**가격 및 요금제:** 유료, 엔터프라이즈 지향. Devin은 시트 단위 구독으로 계층형 플랜(자율 사용량이 많은 팀을 위한 고용량 티어 포함)과 사용 한도를 제공합니다. Cognition은 크레딧 프로그램과 기업 계약도 운영합니다. 플랜과 크레딧은 자주 바뀌므로 최신 금액은 공식 가격 페이지를 확인하세요.

- **엔드투엔드 자율 코딩:** 복잡한 멀티 저장소 코드베이스에서 계획, 구현, 테스트, pull request 생성까지 한 줄씩 승인받지 않고 진행합니다.
- **자체 가상 머신:** Windows, Mac, Linux VM을 준비해 프로젝트를 빌드·실행하고 실제 브라우저에서 테스트하며, 만든 기능을 직접 조작하는 모습을 녹화할 수도 있습니다.
- **Slack·Teams·알림 연동:** 스레드에서 @Devin을 호출해 수정을 위임하고, CI·PagerDuty·이슈 트래커를 연결해 장애와 알림에 자동 대응합니다.
- **병렬 클라우드 에이전트:** 큰 작업을 맡기면 병렬 클라우드 에이전트로 나뉘어 노트북을 닫아도 작업을 계속하고 결과를 보고합니다.
- **코드베이스 위키와 자동화:** 아키텍처의 살아 있는 지도를 유지하고 의존성 업그레이드, 테스트 수정, 보안 스캔 같은 반복 자동화를 지원합니다.

**강점:** 코드 보완이 아니라 티켓 단위 자율 작업을 수행; 자체 브라우저와 VM에서 테스트해 순수 코드 생성이 놓치는 문제를 잡아냄; Slack, Teams, CI, 알림 도구와의 깊은 워크플로 연동; PC 전원이 꺼져 있어도 병렬 클라우드 에이전트가 계속 작업

**한계:** 시트 기반의 높은 가격으로 개인의 가벼운 사용에는 부적합; 복잡하거나 요구가 모호한 작업은 병합 전 사람의 리뷰가 필요; 최대 효과는 잘 정돈된 저장소와 깨끗한 테스트 환경에 의존

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

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

Devin의 월간 방문 수는 2,549,346이고, Labelbox는 762,803입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Devin의 전월 대비 성장률은 +1%이며, Labelbox는 -22.8%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Devin: 유료. 유료, 엔터프라이즈 지향. Devin은 시트 단위 구독으로 계층형 플랜(자율 사용량이 많은 팀을 위한 고용량 티어 포함)과 사용 한도를 제공합니다. Cognition은 크레딧 프로그램과 기업 계약도 운영합니다. 플랜과 크레딧은 자주 바뀌므로 최신 금액은 공식 가격 페이지를 확인하세요. 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) |
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| 1 | [Cursor](https://openaitools.app/ko/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 무료+유료 | 고급 다중 파일 코드 생성 및 편집을 제공하지만 Devin만큼 완전한 엔드투엔드 자율성은 떨어지는 AI 네이티브 코드 편집기입니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor.md) |
| 2 | [Manus](https://openaitools.app/ko/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 무료 체험 | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/manus.md) |
| 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 무료+유료 | IDE와 CLI 워크스페이스에서 병렬로 AI 코딩 에이전트를 실행하는 구글의 에이전트 기반 개발 플랫폼. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity.md) |
| 4 | [Replit](https://openaitools.app/ko/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 무료+유료, 유료 | 풀스택 앱을 자동으로 빌드, 실행, 배포하는 AI 에이전트가 탑재된 클라우드 개발 플랫폼. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/replit.md) |
| 5 | [Qoder](https://openaitools.app/ko/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | 무료+유료, 무료 체험, 무료 | 전체 코드베이스를 읽어 복잡한 다중 파일 작업을 실행하는 에이전트 기반 코딩 플랫폼 및 IDE 플러그인. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/qoder.md) |
| 6 | [Kiro](https://openaitools.app/ko/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 무료+유료 | 소프트웨어 엔지니어링 작업을 계획, 구축, 검토, 검증하는 AWS의 사양 기반 AI IDE 및 에이전트 플랫폼. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kiro.md) |
| 7 | [Command Code](https://openaitools.app/ko/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 무료+유료, 가격 문의 | 당신의 코딩 취향을 학습하는 AI 코딩 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/command-code.md) |
| 8 | [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) |
| 9 | [Orca](https://openaitools.app/ko/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 여러 코딩 에이전트를 각자의 worktree에서 병렬로 실행 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/orca.md) |
| 10 | [Trae](https://openaitools.app/ko/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | 무료+유료 | 전체 리포지토리를 인덱싱하여 소프트웨어를 계획, 구축, 테스트하는 AI 기반 IDE 및 코딩 에이전트. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/trae.md) |

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

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