
Ocular AI is an applied research lab and data foundry that turns raw human expertise across voice, vision, language and reasoning into structured training data, alignment signals and benchmarks for frontier AI models.
| 항목 / 지표 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | models.dev | useocular.com |
| 가격 모델 | 무료 | 무료+유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 20.05만 (200,451) | 8.85천 (8,852) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | -8.17천 (-3.9%) | +4.44천 (+100.6%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇨🇳 중국 (23%) | 🇺🇸 미국 (93.3%) |
| 월 직접 방문 수 | 13.63만 | 3.61천 |
| 사용자 평점 | 4.4 | 4.2 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

AI 모델 가격과 성능을 비교하는 오픈소스 데이터베이스
모든 모델이 provider/model 형식을 사용해 공급자 간 동일 모델 비교가 가능합니다.
컨텍스트 윈도, 출력 한도, 추론, 도구 호출, 구조화 출력, 온도 지원을 나란히 확인합니다.
백만 토큰당 입력·출력 가격을 출시일과 업데이트 일자와 함께 제시합니다.
클로즈드 플래그십 API와 각 랩의 오픈 가중치 모델을 하나의 정렬 가능한 카탈로그에 담았습니다.

Ocular AI is an applied research lab and data foundry that turns raw human expertise across voice, vision, language and reasoning into structured training data, alignment signals and benchmarks for frontier AI models.
A purpose-built engine that converts raw expert input — audio, video, text and decisions — into structured training data, alignment signals and evaluation sets at scale.
A global workforce of domain specialists, linguists, researchers and voice actors who generate the human judgment that synthetic data cannot approximate.
Open leaderboards for conversational speech-to-text (WER/CER) and speaker diarization (DER), published with technical reports, datasets and an open-source harness.
Preference data, rewards and task environments plus rubrics so teams can fine-tune and post-train models on realistic, expert-graded behavior.
RLHF, 평가, 어노테이션을 위한 검증된 AI 트레이너와 데이터 라벨러 채용

특화 강점프론티어 AI 학습을 위한 전문가 인간 데이터와 평가

특화 강점Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs.
특화 강점Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs.
무료 / 오픈소스데이터 과학, 머신러닝, AI 실무자를 위한 커뮤니티 허브

특화 강점Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables.
특화 강점Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables.

특화 강점AI·머신러닝 모델을 위한 휴먼 인 더 루프 데이터 수집과 어노테이션
특화 강점AI·머신러닝 모델을 위한 휴먼 인 더 루프 데이터 수집과 어노테이션

특화 강점Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing.
특화 강점Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing.

간단한 비교표를 통해 주요 AI 제공업체의 토큰별 API 가격을 추적하지만, 더 광범위한 모델 사양은 생략되어 있습니다.
간단한 비교표를 통해 주요 AI 제공업체의 토큰별 API 가격을 추적하지만, 더 광범위한 모델 사양은 생략되어 있습니다.