# Models.dev vs SuperAnnotate

Models.dev는 월간 방문 200,451, 전월 대비 성장률 -3.9%, 무료 가격 모델을 기록합니다. SuperAnnotate는 월간 방문 386,034, 성장률 +37.4%, 무료 체험, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Models.dev](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev) | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate) |
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| 웹사이트 URL | https://models.dev | https://www.superannotate.com |
| 카테고리 | AI 모델, AI API, 오픈소스 AI 모델, AI 도구 디렉터리 | AI Workflow, AI 개발자 도구, AI 프로젝트 관리 |
| 가격 모델 | 무료 | 무료 체험, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 200,451 | 386,034 |
| 전월 대비 성장률 | -3.9% | +37.4% |
| 주요 시장 | 중국 | 미국 |
| 직접 방문 | 136,316 | 248,258 |
| 리뷰 점수 | 4.4 | 4.6 |
| 저장 수 | 0 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## Models.dev

Models.dev는 '어떤 모델을 써야 하고 비용은 얼마인가'라는 실무적인 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다. 각 항목은 provider/model 형식의 정규 식별자로 정리되어 여러 공급자가 제공하는 같은 모델을 추측이 아니라 직접 비교할 수 있습니다. 열에는 컨텍스트 윈도, 최대 출력, 입력·출력 지원, 추론, 도구 호출, 구조화 출력, 온도 제어, 오픈/클로즈드 가중치, 백만 토큰당 가격, 출시일과 업데이트 일자가 포함됩니다.

모델 출시가 빠르기 때문에 카탈로그는 최신성 유지를 목표로 하며, 정렬과 검색이 가능한 표에서 랩이나 공급자별로 좁혀 볼 수 있습니다. 클로즈드 플래그십 모델과 오픈 가중치 대안을 함께 담아 비용 계획과 기능 조사 모두에 유용합니다.

프로젝트는 오픈소스이며 무료이고, 프로그램에서 소비되는 것을 전제로 합니다. JSON API나 타입 안전 SDK로 카탈로그를 자체 도구에 가져올 수 있어, 단순 참고 페이지보다 대시보드, 라우팅 로직, 사내 비용 계산기의 백엔드로 실용적입니다.

**가격 및 요금제:** Models.dev는 무료이며 오픈소스입니다. 참고용 데이터베이스로, 표시되는 가격은 모델 제공사가 부과하는 백만 토큰당 요금이며 사이트 이용료가 아닙니다.

- **정규 모델 식별자:** 모든 모델이 provider/model 형식을 사용해 공급자 간 동일 모델 비교가 가능합니다.
- **사양 비교:** 컨텍스트 윈도, 출력 한도, 추론, 도구 호출, 구조화 출력, 온도 지원을 나란히 확인합니다.
- **가격 투명성:** 백만 토큰당 입력·출력 가격을 출시일과 업데이트 일자와 함께 제시합니다.
- **오픈·클로즈드 모두 지원:** 클로즈드 플래그십 API와 각 랩의 오픈 가중치 모델을 하나의 정렬 가능한 카탈로그에 담았습니다.
- **개발자 접근:** JSON API나 타입 안전 SDK로 카탈로그를 가져와 자체 도구와 대시보드에 활용할 수 있습니다.

**강점:** 무료 오픈소스이며 계정이 필요 없음; 정규 식별자 통일로 공급자 간 비교가 신뢰할 만함; 가격·한도·기능을 하나의 정렬 가능한 표로 제공; JSON API와 타입 안전 SDK로 프로그래밍 활용 가능

**한계:** 참고 카탈로그일 뿐 추론이나 호스팅 서비스가 아님; 데이터 품질은 커뮤니티와 유지관리자의 업데이트 속도에 의존; 인터페이스가 개발자 중심이라 비기술 사용자 안내가 거의 없음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/models-dev.md)

## SuperAnnotate

SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.

**가격 및 요금제:** SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

- **Customizable multimodal editor:** One configurable annotation surface for image, video, text, and audio projects, so multimodal datasets can be labeled without switching tools.
- **Data curation and exploration:** Search, filter, and inspect datasets to find the examples that will most improve a model, then route them into targeted annotation or review queues.
- **Analytics and insights:** Dashboards for annotation volume, reviewer agreement, and project progress, plus advanced analytics on upper tiers for program-level reporting.
- **Compute orchestration:** Metered orchestration capacity for running annotation, evaluation, and data-processing workloads, scaled by plan from roughly 1K to 10K compute hours.
- **Managed Data Operations:** Optional access to SuperAnnotate's own annotation experts and AI DataOps consultants to run large or specialized data programs end to end.

**강점:** Unified editor removes the need to maintain separate tools per modality; Rich project management and quality analytics suited to large distributed teams; Enterprise-grade governance features such as SSO and dedicated support channels; Managed data-operations services let you outsource complex or high-volume programs

**한계:** No public list price, so budgeting requires a sales conversation; Advanced analytics, SSO, and dedicated support are locked to higher tiers; The breadth of features can be heavy for individuals or very small teams; Compute orchestration capacity is metered and may require planning for large jobs

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate.md)

## 자주 묻는 질문

### Models.dev과(와) SuperAnnotate의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Models.dev의 월간 방문 수는 200,451이고, SuperAnnotate는 386,034입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Models.dev의 전월 대비 성장률은 -3.9%이며, SuperAnnotate는 +37.4%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Models.dev: 무료. Models.dev는 무료이며 오픈소스입니다. 참고용 데이터베이스로, 표시되는 가격은 모델 제공사가 부과하는 백만 토큰당 요금이며 사이트 이용료가 아닙니다. SuperAnnotate: 무료 체험, 가격 문의. SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Labelbox](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 가격 문의 | 강력한 엔터프라이즈 데이터 라벨링과 에이전트 자동화를 제공하지만, 협업 인터페이스와 가격 구조가 다릅니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox.md) |
| 2 | [Appen](https://openaitools.app/ko/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 가격 문의 | Extensive human-validated training datasets and alignment services, but lacks SuperAnnotate's self-serve software platform flexibility. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/appen-com.md) |
| 3 | [Weights & Biases(CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/ko/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | 무료+유료, 가격 문의, 무료 | Exceptional for ML experiment tracking and LLM evaluation, but does not provide traditional computer vision data labeling environments. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/prompts.md) |
| 4 | [Encord](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 가격 문의 | 컴퓨터 비전을 위한 우수한 멀티모달 데이터 인프라를 갖추고 있으나, SuperAnnotate의 광범위한 엔터프라이즈 프로젝트 관리 도구 일부가 빠져 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com.md) |
| 5 | [Stork](https://openaitools.app/ko/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 무료 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/stork.md) |
| 6 | [Defined.ai](https://openaitools.app/ko/tool/definedcrowd-com) | 146,251 | -21% | 가격 문의 | Strong enterprise data collection and annotation services, but focuses more on managed datasets than self-serve tooling. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/definedcrowd-com.md) |
| 7 | [Label Studio](https://openaitools.app/ko/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 가격 문의, 무료 | 깊이 있는 커스터마이징이 가능한 강력한 오픈소스 데이터 라벨링이지만, 자체 호스팅이 필요하며 기본 제공되는 관리형 엔터프라이즈 워크플로가 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/label-studio.md) |
| 8 | [Voxel51](https://openaitools.app/ko/tool/voxel51-com) | 117,715 | -8.2% | 가격 문의 | 컴퓨터 비전을 위한 우수한 시각적 데이터셋 검색 및 큐레이션을 제공하지만, 수동 텍스트 및 멀티모달 주석에 대한 집중도는 다소 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/voxel51-com.md) |
| 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/ko/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 무료 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/infrabase-ai.md) |
| 10 | [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/ko/tool/basicai-cloud) | 21,670 | -13.1% | Freemium, Enterprise Quote | 효율적인 학습 데이터 주석 및 관리형 서비스를 제공하지만, SuperAnnotate보다 생태계가 작습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/basicai-cloud.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/models-dev-vs-super-annotate

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