# Labelbox vs Models.dev Labelbox registra 762.803 visitas mensais com crescimento de -22,8% mês a mês e preços Preço sob consulta. Models.dev registra 200.451 visitas mensais com crescimento de -3,9% e preços Grátis. | Métrica | [Labelbox](https://openaitools.app/pt/tool/labelbox) | [Models.dev](https://openaitools.app/pt/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | URL do site | https://labelbox.com | https://models.dev | | Categorias | Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI API, AI Workflow, Ferramentas de produtividade com IA | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código aberto, Diretório de ferramentas de IA | | Modelo de preços | Preço sob consulta | Grátis | | Visitas mensais | 762.803 | 200.451 | | Taxa de crescimento mensal | -22,8% | -3,9% | | Mercado principal | Estados Unidos | China | | Visitas diretas | 370.024 | 136.316 | | Nota de avaliação | 4,4 | 4,4 | | Contagem de favoritos | 0 | 0 | | Plataformas suportadas | Site | Site | ## 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) ## Models.dev O Models.dev existe para responder a uma pergunta bem prática: qual modelo devo usar e quanto vai custar? O site organiza cada entrada sob um identificador canônico no formato provedor/modelo, de modo que o mesmo modelo servido por vários provedores pode ser comparado diretamente. As colunas cobrem janela de contexto, saída máxima, suporte de entrada e saída, raciocínio, chamada de ferramentas, saída estruturada, controle de temperatura, pesos abertos ou fechados, preço por milhão de tokens e datas de lançamento e atualização. Como os lançamentos são rápidos, o catálogo foi feito para se manter atual, com tabelas ordenáveis e pesquisáveis que permitem filtrar por laboratório ou provedor. Inclui tanto modelos fechados de ponta quanto alternativas de pesos abertos, o que serve para planejamento de custos e para pesquisa de capacidades. O projeto é open source e gratuito, e foi pensado para ser consumido por programa. Desenvolvedores podem levar o catálogo para suas próprias ferramentas via API JSON ou SDK com tipos, o que o torna um backend prático para painéis, lógica de roteamento ou calculadoras internas de custo, e não apenas uma página de consulta. **Preços e planos:** O Models.dev é gratuito e open source. É um banco de dados de referência, então os preços listados são as tarifas por milhão de tokens cobradas pelos provedores, não uma taxa pelo uso do site. - **Identificadores canônicos:** Cada modelo usa um formato provedor/modelo uniforme para comparação direta entre provedores. - **Comparação de especificações:** Janela de contexto, limite de saída, raciocínio, chamada de ferramentas, saída estruturada e temperatura lado a lado. - **Preços transparentes:** Preços de entrada e saída por milhão de tokens junto às datas de lançamento e atualização. - **Modelos abertos e fechados:** Abrange APIs fechadas de ponta e modelos de pesos abertos de vários laboratórios em um só catálogo ordenável. - **Acesso para desenvolvedores:** Consuma o catálogo via API JSON ou SDK com tipos para suas próprias ferramentas e painéis. **Pontos fortes:** Gratuito e open source, sem necessidade de conta; Identificadores canônicos tornam a comparação entre provedores confiável; Reúne preços, limites e capacidades em uma tabela ordenável; Disponível como API JSON e SDK com tipos para uso programático **Limitações:** É um catálogo de referência, não um serviço de inferência ou hospedagem; A qualidade dos dados depende de a comunidade e os mantenedores acompanharem os lançamentos; A interface é voltada a desenvolvedores e oferece pouca orientação a usuários não técnicos [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/models-dev.md) ## Perguntas frequentes ### Como Labelbox e Models.dev se comparam em tráfego mensal? Labelbox tem 762.803 visitas mensais, enquanto Models.dev tem 200.451. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto. ### Como as taxas de crescimento se comparam? Labelbox tem taxa de crescimento mês a mês de -22,8%; Models.dev tem -3,9%. ### Como os preços se comparam? 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. Models.dev: Grátis. O Models.dev é gratuito e open source. É um banco de dados de referência, então os preços listados são as tarifas por milhão de tokens cobradas pelos provedores, não uma taxa pelo uso do site. ## Alternativas | # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [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) | | 2 | [Appen](https://openaitools.app/pt/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2% | Preço sob consulta | Depende fortemente de serviços de força de trabalho gerenciada com humano no circuito para validação de dados, oferecendo menos ferramentas técnicas de autoatendimento que o Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/appen-com.md) | | 3 | [Scale](https://openaitools.app/pt/tool/scale) | 616.915 | +12,5% | Preço sob consulta | Oferece rotulagem de nível empresarial e avaliação de modelos em grande escala, mas costuma exigir orçamentos maiores que o Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/scale.md) | | 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/pt/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4% | Teste gratuito, Preço sob consulta | Oferece anotação multimodal robusta e automação de fluxos, contando com pipelines de curação mais intuitivos para equipes de visão computacional. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/super-annotate.md) | | 5 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/pt/tool/prompts) | 315.624 | -80,2% | Freemium, Preço sob consulta, Grátis | Rastreie, avalie e publique modelos e agentes de IA em um único ambiente conectado. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/prompts.md) | | 6 | [Encord](https://openaitools.app/pt/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4% | Preço sob consulta | Especializa-se em visão computacional avançada e pipelines de IA física, embora com um foco mais restrito do que a rotulagem geral. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/encord-com.md) | | 7 | [Stork](https://openaitools.app/pt/tool/stork) | 201.544 | +2,3% | Grátis | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/stork.md) | | 8 | [Label Studio](https://openaitools.app/pt/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1% | Preço sob consulta, Grátis | Oferece uma alternativa de código aberto flexível para rotulagem personalizada, mas exige auto-hospedagem e manutenção manual. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/label-studio.md) | | 9 | [Confident AI](https://openaitools.app/pt/tool/confident-ai) | 83.400 | -3,3% | Freemium, Pago, Preço sob consulta | Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/confident-ai.md) | | 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/pt/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6% | Grátis | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/infrabase-ai.md) | --- Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/labelbox-vs-models-dev 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)