# GPUPerHour vs Labelbox

GPUPerHour는 월간 방문 28,718, 전월 대비 성장률 +25.3%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Labelbox는 월간 방문 762,803, 성장률 -22.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/ko/tool/gpuperhour) | [Labelbox](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox) |
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| 웹사이트 URL | https://gpuperhour.com | https://labelbox.com |
| 카테고리 | AI 개발자 도구, AI 도구 디렉터리 | AI 개발자 도구, AI API, AI Workflow, AI 생산성 도구 |
| 가격 모델 | 무료 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 28,718 | 762,803 |
| 전월 대비 성장률 | +25.3% | -22.8% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 11,398 | 370,024 |
| 리뷰 점수 | 4.4 | 4.4 |
| 저장 수 | 4 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## GPUPerHour

GPUPerHour가 해결하는 문제는 범위는 좁지만 비용이 큰 영역입니다. 클라우드 GPU 가격은 수십 개 제공업체 대시보드에 흩어져 있고 단위와 재고 상태도 제각각입니다. 이 사이트는 31개 클라우드 GPU 제공업체의 공개 가격과 재고 엔드포인트를 주기적으로 수집해 각 항목을 GPU 시간당 가격으로 정규화하고(멀티 GPU 인스턴스 가격을 GPU 수로 나눔), 가격 유형과 보안 등급을 표시합니다. 현재 가격 요약은 마지막 새로고침 기준 약 15분 이내에 관측된 보안 온디맨드 오퍼만 의도적으로 사용하며, 스팟·예약·P2P 마켓플레이스 항목은 직접 비교가 어려워 제외합니다.

결과는 H100 SXM5와 PCIe, H200, B200, B300, A100 80GB/40GB, L40S, RTX PRO 6000, RTX 5090, RTX 4090, RTX A6000을 아우르는 하나의 실시간 표로, 제공업체, 30일 카탈로그 평균, 재고가 있는 제공업체 수를 함께 보여줍니다. CSV 다운로드가 있는 일일 가격 지수로 가격 추이를 추적할 수 있고, 구매 가이드와 하드웨어 해설은 동일 조건 GPU 비교, VRAM 기준 선택, 스토리지와 이그레스 비용을 포함한 총액 산정, 시간 단위 대여를 다룹니다. 지원 제공업체에 한 곳에서 배포할 수 있는 연동 콘솔 DeployGPU도 안내합니다.

핵심 유의사항도 페이지에 명시되어 있습니다. 오퍼 수는 구성 개수를 뜻하며 예약 가능한 물리 GPU 수가 아니고, 재고는 예약 완료 전에 바뀔 수 있습니다. 가격은 GPU 시간당이지만 제공업체는 인스턴스 전체에 청구하며, 스토리지·네트워크 전송·약정 조건도 최종 청구액에 영향을 줍니다. GPUPerHour는 조사와 비교 계층일 뿐 자체적으로 호스팅을 제공하지는 않습니다.

**가격 및 요금제:** 가격 비교 및 조사 리소스로 무료입니다. GPUPerHour는 GPU 용량을 판매하지 않습니다. 표시 가격은 서드파티 제공업체의 보안 온디맨드 인스턴스 GPU 시간당 요금이며, 지원 제공업체 배포를 위한 연동 서비스 DeployGPU도 제공합니다.

- **31개 제공업체 실시간 가격표:** 수집된 모든 오퍼를 GPU 시간당 가격으로 정규화하고 제공업체, 가격 유형, 보안 등급과 함께 표시합니다.
- **최저가 요약:** H100, H200부터 RTX 4090까지 인기 GPU 모델별 현재 최저 보안 온디맨드 가격을 시장 스냅샷으로 제시합니다.
- **일일 가격 지수와 CSV:** 카탈로그 이력 평균과 다운로드 가능한 일일 데이터로 특정 GPU의 최근 30일 가격 변화를 확인합니다.
- **구매 가이드와 해설:** 동일 조건 GPU 비교, VRAM 기준 선택, 스토리지와 이그레스를 포함한 총액 산정, 시간 단위 대여를 다루는 실용 글.
- **DeployGPU 콘솔:** 오퍼를 고른 뒤 연동 콘솔에서 지원 제공업체에 한 번에 배포할 수 있습니다.

**강점:** 31개 제공업체를 비교 가능한 GPU 시간당 가격으로 통합; 방법론을 명시하고 비교 불가능한 스팟·P2P 항목을 제외; 무료이며 일일 이력 데이터와 CSV 다운로드 제공; 구매 가이드가 표시 요금뿐 아니라 전체 청구액을 다룸

**한계:** 가격과 재고 엔드포인트가 공개된 제공업체만 포함; 현재 가격 뷰는 종종 더 저렴한 스팟·예약 용량을 의도적으로 제외; 비교 리소스이므로 결국 제공업체에서 계정을 만들고 인스턴스를 개설해야 함

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

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

GPUPerHour의 월간 방문 수는 28,718이고, Labelbox는 762,803입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

GPUPerHour의 전월 대비 성장률은 +25.3%이며, Labelbox는 -22.8%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

GPUPerHour: 무료. 가격 비교 및 조사 리소스로 무료입니다. GPUPerHour는 GPU 용량을 판매하지 않습니다. 표시 가격은 서드파티 제공업체의 보안 온디맨드 인스턴스 GPU 시간당 요금이며, 지원 제공업체 배포를 위한 연동 서비스 DeployGPU도 제공합니다. 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 | [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) |
| 2 | [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) |
| 3 | [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) |
| 4 | [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) |
| 5 | [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) |
| 6 | [mcp.so](https://openaitools.app/ko/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 무료 | AI 에이전트와 개발 도구를 위한 Model Context Protocol 서버 탐색 및 공유 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/mcp-server.md) |
| 7 | [Encord](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 가격 문의 | 고급 컴퓨터 비전 및 피지컬 AI 데이터 파이프라인에 특화되어 있지만, 일반적인 텍스트 및 이미지 라벨링보다는 범위가 좁습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com.md) |
| 8 | [Stork](https://openaitools.app/ko/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 무료 | AI 도구 디렉터리, 조사 기반 리뷰, 일일 AI 뉴스 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/stork.md) |
| 9 | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) | 200,451 | -3.9% | 무료 | AI 모델 가격과 성능을 비교하는 오픈소스 데이터베이스 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev.md) |
| 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/ko/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 가격 문의, 무료 | 맞춤형 데이터 라벨링을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공하지만, 자체 호스팅과 수동 인프라 관리가 필요합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/label-studio.md) |

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

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