Fillout는 월간 방문 3,923,917, 전월 대비 성장률 -9.7%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Scale는 월간 방문 616,915, 성장률 +12.5%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
| 항목 / 지표 | ||
|---|---|---|
| 공식 도메인 | fillout.com | scale.com |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 392.39만 (3,923,917) | 61.69만 (616,915) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | -42.32만 (-9.7%) | +6.87만 (+12.5%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (38.6%) | 🇺🇸 미국 (44.2%) |
| 월 직접 방문 수 | 230.68만 | 19.14만 |
| 사용자 평점 | 4.4 | 4.7 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
AI로 강력한 폼, 설문, 퀴즈를 몇 분 만에 제작
필요한 폼을 자연어로 설명하면 Zite가 로직, 파일 업로드, 결제를 갖춘 브랜드 폼을 생성합니다.
조건부 로직, 지능형 라우팅, 다단계 워크플로로 제출 이후 처리를 자동화합니다.
응답자가 로그인해 답변을 수정할 수 있고, 폼을 내부 사용자 전용으로 제한할 수도 있습니다.
사용자 지정 테마, 폰트, 로고, CSS, 자체 도메인을 지원하고 팝업·슬라이더·전체 화면으로 임베드할 수 있습니다.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require.
Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers.
Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome.
Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations.
특화 강점컴퓨터 비전 데이터셋 어노테이션 및 모델 학습을 간소화하지만, 일반적인 LLM 텍스트 작업에는 덜 적합합니다.
Fillout보다 더 방대한 템플릿 라이브러리와 멀티채널 공유 기능을 제공하지만, 다페이지 레이아웃 커스텀의 유연성은 떨어집니다.
Scale의 핵심 어노테이션 사업과 비슷하게 기업용 데이터 라벨링 및 학습 데이터 큐레이션에 집중합니다.
기업용 멀티모달 어노테이션 및 데이터 관리 도구를 제공하지만, 관리형 라벨링 인력에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.
기업용 멀티모달 어노테이션 및 데이터 관리 도구를 제공하지만, 관리형 라벨링 인력에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.
특화 강점하나의 연결 환경에서 AI 모델과 에이전트를 추적·평가·배포하세요.
특화 강점Superior privacy-first encryption and secure data handling, but more restrictive workflow automation and styling capabilities.
특화 강점Superior privacy-first encryption and secure data handling, but more restrictive workflow automation and styling capabilities.
특화 강점Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
특화 강점Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
내장 로직으로 더 빠른 AI 폼 생성이 가능하지만, 고급 데이터베이스 연동과 멀티페이지 기능은 다소 적습니다.
무료 / 오픈소스맞춤형 데이터 라벨링 및 인간 참여형(Human-in-the-loop) 어노테이션 파이프라인을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공합니다.
무료 / 오픈소스맞춤형 데이터 라벨링 및 인간 참여형(Human-in-the-loop) 어노테이션 파이프라인을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공합니다.
특화 강점스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링
특화 강점스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링
특화 강점Provides LLM evaluation and testing workflows, but lacks Scale's massive human-in-the-loop data labeling services.
