# Devin vs Labelbox Devin registra 2.549.346 visitas mensais com crescimento de +1% mês a mês e preços Pago. Labelbox registra 762.803 visitas mensais com crescimento de -22,8% e preços Preço sob consulta. | Métrica | [Devin](https://openaitools.app/pt/tool/devin) | [Labelbox](https://openaitools.app/pt/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | URL do site | https://devin.ai | https://labelbox.com | | Categorias | Assistente de código com IA, AI Agent, Ferramentas de desenvolvimento com IA | Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI API, AI Workflow, Ferramentas de produtividade com IA | | Modelo de preços | Pago | Preço sob consulta | | Visitas mensais | 2.549.346 | 762.803 | | Taxa de crescimento mensal | +1% | -22,8% | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas diretas | 1.386.401 | 370.024 | | Nota de avaliação | 4,3 | 4,4 | | Contagem de favoritos | 0 | 0 | | Plataformas suportadas | website | Site | ## Devin Devin fica no extremo agêntico da programação com IA. Em vez de sugerir a próxima linha, ele recebe um objetivo no nível do ticket —"adicionar SAML SSO para clientes enterprise" ou "investigar esse pico de latência na API" — explora o código em vários repositórios, implementa mudanças, executa testes e explica o pull request resultante em linguagem clara. Ele mantém um mapa em estilo wiki do código para navegar por serviços desconhecidos e manter a documentação atualizada conforme o projeto muda. Um diferencial é que Devin trabalha na própria máquina. Ele provisiona VMs Windows, Mac e Linux conforme necessário, compila o projeto, testa no navegador e pode até se gravar clicando no recurso que acabou de criar. O trabalho longo continua na nuvem mesmo com o notebook fechado, e tarefas grandes se dividem entre agentes paralelos que Devin coordena e reporta. Para times, Devin vai além do prompt pontual. Você pode marcar @Devin no Slack ou Teams para ele ler a conversa e responder com um PR, configurar automações que corrigem testes falhos ou aplicam patches em dependências vulneráveis, e rodar revisões de segurança. O preço é por assento e voltado a empresas, com um nível Ultra para uso autônomo intenso. **Preços e planos:** Pago, voltado a empresas. Devin é vendido por assinatura de assento com planos em níveis (incluindo um nível de maior capacidade para uso autônomo intenso) e cotas de uso; a Cognition também oferece programas de créditos e contratos empresariais. Como planos mudam, consulte a página oficial de preços para valores atuais. - **Programação autônoma de ponta a ponta:** Devin planeja, escreve código, roda testes e abre pull requests em bases de código complexas com vários repositórios, sem aprovação linha por linha. - **Suas próprias máquinas virtuais:** Devin provisiona VMs Windows, Mac e Linux, compila e executa o projeto, testa em navegador real e ainda se grava usando o recurso que criou. - **Integração com Slack, Teams e alertas:** Marque @Devin em um thread para delegar uma correção, ou conecte CI, PagerDuty e gestores de incidentes para reagir automaticamente a falhas e alertas. - **Agentes em nuvem em paralelo:** Delegue uma tarefa grande e Devin a divide entre agentes em nuvem paralelos que continuam trabalhando quando você fecha o notebook e depois reportam. - **Wiki do código e automações:** Devin mantém um mapa vivo da arquitetura e oferece automações recorrentes como atualização de dependências, correção de testes e varreduras de segurança. **Pontos fortes:** Realiza trabalho autônomo no nível do ticket, não apenas sugestões de código; Testa no próprio navegador e em VMs, capturando falhas que a geração de código pura ignora; Integração profunda com Slack, Teams, CI e ferramentas de alerta; Segue trabalhando em agentes paralelos na nuvem mesmo com seu computador desligado **Limitações:** Preço por assento elevado, pouco indicado para uso individual casual; Tarefas complexas ou mal especificadas ainda exigem revisão humana antes do merge; O valor máximo depende de um repositório bem estruturado e de um ambiente de testes limpo [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/devin.md) ## Labelbox A Labelbox ocupa uma posição incomum no stack de IA: não vende principalmente um chatbot ou um gerador, mas os ambientes e dados dos quais os modelos aprendem, além dos agentes que assumem trabalho recorrente de engenharia e pesquisa. A afirmação da página inicial é direta: laboratórios de IA de fronteira treinam com ambientes e dados de especialistas da Labelbox, enquanto equipes de engenharia e pesquisa entregam o backlog recorrente a agentes rodando no Recursion. Uma Série E recente de mais de 100 milhões de dólares sinaliza uma aposta fortemente financiada.,Para empresas, a metade mais nova do produto é o Recursion. Os agentes são acionados por sinais reais — build quebrado, alerta do PagerDuty, nova versão de dependência, checkpoint novo de modelo ou agenda de segunda-feira — e trabalham em segundo plano até concluir. Os exemplos divulgados são entregáveis concretos, não resumos: um pull request testado com link de pré-visualização, um rascunho de postmortem no Confluence com cada evento referenciado, uma tabela de ablação nomeando as mudanças decisivas ou um patch para cada serviço exposto após uma CVE crítica. Um agente avaliador pontua cada execução, e a sessão avaliada deixa memórias, notas e habilidades que a próxima sessão lê antes de agir.,O alicerce original segue sendo o negócio de dados: rotulagem, anotação, curadoria e avaliação de modelos com apoio de revisores humanos especialistas, aplicados a visão computacional, PLN, ajuste supervisionado, RLHF e red teaming. Na prática as duas metades se reforçam, já que os ambientes que produzem dados de treinamento de qualidade são os mesmos onde os agentes aprendem a fazer trabalho real. O preço é no estilo empresarial, passa por conversas com vendas e depende do volume de dados e do uso de agentes, sem plano público de autoatendimento. **Preços e planos:** Preço sob consulta. A Labelbox não publica planos de autoatendimento nem tabelas de preços; seu caminho de preços direciona as equipes interessadas a conversar com vendas, e o custo depende do escopo da produção de dados, da implantação de agentes e de requisitos empresariais. Não há camada gratuita publicada. Vale solicitar uma cotação com base em volumes e casos de uso. - **Rotulagem e anotação com especialistas:** Anotação estruturada, curadoria de dados, avaliação de modelos e revisão humana em tarefas de visão, linguagem e generativas, base dos dados de treinamento e avaliação. - **Sessões de agentes autônomos:** Agentes do Recursion iniciam sozinhos a partir de builds, alertas, commits, checkpoints e agendas, e trabalham em segundo plano até a tarefa ficar pronta para revisão. - **Especialistas por função:** Agentes especialistas cobrem engenharia de software, confiabilidade, segurança, pesquisa de ML, avaliações, P&D, produto e finanças, de corrigir testes instáveis a redigir postmortems. - **Resultados avaliados que se acumulam:** Cada execução é avaliada por um agente, e sessões avaliadas deixam memórias, notas e habilidades que a sessão seguinte lê antes de agir. - **Integrações nativas de ferramentas e dados:** Os agentes operam sobre as ferramentas que o time já usa: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel e provedores de nuvem. **Pontos fortes:** Cobre os dois lados do problema: produção de dados de treinamento e avaliação, e agentes que agem sobre trabalho recorrente; Apoiada em uma Série E recente de mais de 100 M USD e adotada por laboratórios de IA de fronteira; As execuções dos agentes geram entregáveis concretos e verificáveis — testes, reexecuções, ablações — em vez de sugestões não comprovadas; Integra-se à cadeia de ferramentas existente: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery e Databricks **Limitações:** Sem preços de autoatendimento ou cadastro aberto: tudo passa por conversa com vendas, o que atrasa a avaliação; A plataforma pressupõe infraestrutura real de engenharia e pesquisa (GitHub, nuvens, data warehouses); O posicionamento migrou rápido para sessões de agentes autônomos, então quem quer apenas rotulagem pode achar pesado demais [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/labelbox.md) ## Perguntas frequentes ### Como Devin e Labelbox se comparam em tráfego mensal? Devin tem 2.549.346 visitas mensais, enquanto Labelbox tem 762.803. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto. ### Como as taxas de crescimento se comparam? Devin tem taxa de crescimento mês a mês de +1%; Labelbox tem -22,8%. ### Como os preços se comparam? Devin: Pago. Pago, voltado a empresas. Devin é vendido por assinatura de assento com planos em níveis (incluindo um nível de maior capacidade para uso autônomo intenso) e cotas de uso; a Cognition também oferece programas de créditos e contratos empresariais. Como planos mudam, consulte a página oficial de preços para valores atuais. Labelbox: Preço sob consulta. Preço sob consulta. A Labelbox não publica planos de autoatendimento nem tabelas de preços; seu caminho de preços direciona as equipes interessadas a conversar com vendas, e o custo depende do escopo da produção de dados, da implantação de agentes e de requisitos empresariais. Não há camada gratuita publicada. Vale solicitar uma cotação com base em volumes e casos de uso. ## Alternativas | # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/pt/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4% | Freemium | Um editor de código nativo de IA que oferece geração e edição avançada de código em vários arquivos, embora seja menos totalmente autônomo de ponta a ponta do que o Devin. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/pt/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7% | Teste gratuito | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/pt/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1% | Freemium | A plataforma de desenvolvimento baseada em agentes da Google que executa agentes de código de IA em paralelo num IDE e CLI. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/pt/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7% | Freemium, Pago | Uma plataforma de desenvolvimento em nuvem com um agente de IA que cria, executa e implanta aplicativos full-stack. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/pt/tool/qoder) | 5.145.040 | +81,8% | Freemium, Teste gratuito, Grátis | Uma plataforma de código com agentes e plugin de IDE que lê bases de código inteiras para executar tarefas complexas. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/pt/tool/kiro) | 3.330.476 | +4,6% | Freemium | Uma plataforma de IDE e agentes de IA orientada a especificações da AWS que planeja, cria e verifica software. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/pt/tool/command-code) | 2.358.177 | -12,1% | Freemium, Preço sob consulta | O agente de programação que aprende o seu estilo de código | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/command-code.md) | | 8 | [Roboflow](https://openaitools.app/pt/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6% | Freemium, Preço sob consulta | Otimiza fluxos de visão computacional de ponta a ponta, mas carece da orquestração de agentes corporativos do Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/roboflow.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/pt/tool/orca) | 1.025.891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | Execute vários agentes de código em paralelo, cada um no seu próprio worktree | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/orca.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/pt/tool/trae) | 702.366 | -7,8% | Freemium | Uma IDE alimentada por IA e agente de código que indexam repositórios inteiros para planejar, criar e testar software. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/trae.md) | --- Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/devin-vs-labelbox More Markdown: [Categorias](https://openaitools.app/pt/categories.md) · [Rankings de tráfego](https://openaitools.app/pt/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/pt/llms.txt)