# Apify vs Labelbox Apify 每月有 4,147,762 次造訪，月增率 +3.9%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Labelbox 每月有 762,803 次造訪，成長率 -22.8%，定價模式為需聯絡報價。 | 指標 | [Apify](https://openaitools.app/tw/tool/apify) | [Labelbox](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://www.apify.com | https://labelbox.com | | 分類 | AI 網頁擷取, AI Agent, AI API, AI 開發者工具 | AI 開發者工具, AI API, AI Workflow, AI 生產力工具 | | 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 4,147,762 | 762,803 | | 月成長率 | +3.9% | -22.8% | | 主要市場 | 美國 | 美國 | | 直接造訪 | 1,816,433 | 370,024 | | 評論分數 | 4.6 | 4.4 | | 收藏數 | 6 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Apify Apify 起初是通用網頁自動化雲服務，如今已成為規模最大的即用型資料擷取工具市集之一。平台提供 Actor 商店——由 Apify 官方與第三方開發者打造的小型容器化程式——可完成擷取 Google 地圖商家、TikTok 影片、Instagram 貼文、Amazon 價格，或把文件網站爬成適合 RAG 流程的乾淨 Markdown 等任務。每個 Actor 都跑在 Apify 雲端，可透過 API 觸發、依排程重複執行，並串接下游儲存或應用。\n\n在正式環境跑爬蟲本質上主要是基礎架構問題，Apify 把這些繁瑣環節一次打包：輪換住宅與資料中心代理、瀏覽器指紋與反封鎖、失敗重試、資料集與鍵值儲存，以及執行監控。偏好自己寫程式的開發者可用 Python 或 JavaScript 的 Apify SDK 建立 Actor，也能使用 Apify 的開源爬蟲與瀏覽器自動化函式庫 Crawlee，它相容 Playwright、Puppeteer、Selenium 與 BeautifulSoup。\n\n近年平台明顯轉向 AI：Apify MCP 伺服器與 CLI 讓 AI 助手與代理能把 Actor 當成工具來探索與呼叫，Website Content Crawler 這個 Actor 更專為餵資料給 LLM 應用與向量資料庫而設計。計費採免費增值模式，包含每月平台額度、部分 Actor 的按量計費，以及企業客製方案。 **價格與方案:** 免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。 - **Actor 市集:** 超過十萬個現成擷取器與自動化工具，涵蓋社群媒體、地圖商家、電商、房地產與通用網頁爬取。 - **MCP 伺服器與 CLI:** 把 Apify Actor 直接接進 AI 助手與代理，讓它們能搜尋商店、執行爬蟲，並以工具呼叫取得結構化結果。 - **反封鎖與代理基礎架構:** 平台內建代管代理輪換與反封鎖能力，目標網站加強防護時擷取仍能穩定運作。 - **Crawlee 與 Apify SDK:** 開源爬蟲函式庫加上 Python、JavaScript SDK，可用 Playwright、Puppeteer、Selenium 或 Cheerio 打造自訂 Actor。 - **排程、儲存與整合:** 支援定時執行、資料集匯出 CSV/JSON/Excel、Webhook，以及與 LangChain、LlamaIndex、Zapier 等數千款應用的整合。 **優勢:** 龐大的現成爬蟲庫讓許多任務不需寫程式; 代理、重試與封鎖等基礎架構問題由平台處理; 透過 MCP、CLI 與 API 與代理協作，並整合 LangChain、LlamaIndex; 提供可試用的免費額度及開發者分潤計畫 **限制:** 按用量計費，大量擷取的成本會快速攀升; 社群維護的 Actor 與官方 Actor 品質有落差; 目標網站經常改版，部分 Actor 可能失效或需更新 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/apify.md) ## Labelbox Labelbox 在 AI 技術堆疊中占據特殊位置：它主要賣的不是聊天機器人或生成工具，而是模型學習所需的環境與資料，以及接手例行工程與研究工作的代理。首頁的說法很直接——前沿 AI 實驗室用 Labelbox 的環境與專家資料訓練模型，而工程與研究團隊把反覆出現的待辦事項交給在 Recursion 上運作的代理。近期超過 1 億美元的 E 輪募資，顯示這個主張獲得充足資金支持。,對企業而言，較新的一半是 Recursion。代理由真實訊號觸發——建置失敗、PagerDuty 告警、新的相依套件版本、新的模型檢查點，或週一早晨的排程——然後在背景工作到完成。官方強調的例子是具體交付物而非摘要：附預覽連結且已測試的 pull request、每個事件都有出處的 Confluence 事故檢討草稿、點名關鍵變更的消融實驗表，或重大 CVE 後針對每個受影響服務的修補。評分代理會為每次執行打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。,最初的核心仍是資料業務：由專家審閱者支援的標註、註記、策展與模型評估，用於電腦視覺、NLP、監督式微調、RLHF 與紅隊測試。實務上兩半相互強化，因為產出高品質訓練資料的環境，正是代理學習真實工作的環境。價格屬企業模式，透過業務洽談決定，並取決於資料量與代理使用情形，沒有公開的自助式方案。 **價格與方案:** 價格另洽。Labelbox 未公布自助式方案或公開價目表，其價格入口引導有興趣的團隊與業務洽談，費用取決於資料產出規模、代理部署與企業需求。官方未公布免費方案。有意導入者應依自身用量與使用情境索取報價。 - **資料標註與專家註記:** 涵蓋視覺、語言與生成任務的結構化標註、資料策展、模型評估與人機協作審閱，是訓練與評估資料的基礎。 - **自主代理工作階段:** Recursion 代理會從建置、告警、提交、檢查點與排程自動啟動，並在背景持續工作直到任務完成可審查。 - **依職能分工的專業代理:** 專業代理涵蓋軟體工程、可靠性、資安、ML 研究、評估、研發、產品與財務，從修復不穩定測試到撰寫事故檢討草稿。 - **可累積的評分成果:** 每次執行都由評分代理打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。 - **原生工具與資料整合:** 代理直接在團隊既有工具上運作，包括 GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel 與雲端服務商。 **優勢:** 同時涵蓋問題兩端：訓練與評估資料的產出，以及處理例行工作的代理; 近期超過 1 億美元的 E 輪募資與前沿 AI 實驗室的採用，代表資金與需求皆有實據; 代理執行產出可驗證的具體成果——測試、重跑、消融實驗——而非未經檢核的建議; 可與既有工具鏈整合：GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery 與 Databricks **限制:** 沒有自助式定價或公開註冊，一切都得透過業務洽談，評估流程較慢; 平台預設使用者已有實際的工程與研究基礎設施（GitHub、雲端、資料倉儲）; 定位快速轉向自主代理工作階段，只想做標註的團隊可能覺得過於龐大 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox.md) ## 常見問題 ### Apify 與 Labelbox 的每月流量相比如何？ Apify 每月有 4,147,762 次造訪，而 Labelbox 有 762,803。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Apify 的月增率為 +3.9%；Labelbox 為 -22.8%。 ### 價格相比如何？ Apify：免費增值、需聯絡報價。免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。 Labelbox：需聯絡報價。價格另洽。Labelbox 未公布自助式方案或公開價目表，其價格入口引導有興趣的團隊與業務洽談，費用取決於資料產出規模、代理部署與企業需求。官方未公布免費方案。有意導入者應依自身用量與使用情境索取報價。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [n8n](https://openaitools.app/tw/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 免費增值 | 為 AI 代理與技術團隊打造的開源工作流自動化平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/n8n.md) | | 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | 免費增值、需聯絡報價 | 透過 API 提供直接對應 LLM 的 Markdown 轉換，但缺乏 Apify 豐富的現成爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev.md) | | 3 | [Roboflow](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 免費增值、需聯絡報價 | 簡化從標註到模型部署的端到端電腦視覺工作流程，但缺乏 Labelbox 的一般企業代理編排功能。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow.md) | | 4 | [Clay](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | 免費增值、免費試用、需聯絡報價 | 打造把數據轉化為營收的 GTM 系統 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0.md) | | 5 | [Bright Data](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 免費試用、付費 | 提供企業級代理伺服器網路與原始網頁資料基礎設施，但缺乏 Apify 的隨插即用爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data.md) | | 6 | [Appen](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 需聯絡報價 | 高度依賴真人參與的託管人力服務來進行資料驗證，相比 Labelbox 提供較少的自助式技術工具。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com.md) | | 7 | [Scale](https://openaitools.app/tw/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 需聯絡報價 | 提供大規模的企業級標註與模型評估，但通常需要比 Labelbox 更高的企業預算。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/scale.md) | | 8 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/tw/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 免費試用、需聯絡報價 | 提供強大的多模態標註與工作流程自動化，並為電腦視覺團隊提供更直觀的資料策展管線。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/super-annotate.md) | | 9 | [Gumloop](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | Automates complex business workflows with AI agents, but is less specialized for raw large-scale web scraping actors. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop.md) | | 10 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/tw/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | 免費增值、需聯絡報價、免費 | 在互聯環境中追蹤、評估並交付 AI 模型與代理。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/prompts.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/apify-vs-labelbox More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)