# Appen vs Models.dev Appen 每月有 665,840 次造訪，月增率 +0.2%，定價模式為需聯絡報價。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [Appen](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://appen.com | https://models.dev | | 分類 | AI 模型, Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 需聯絡報價 | 免費 | | 每月造訪次數 | 665,840 | 200,451 | | 月成長率 | +0.2% | -3.9% | | 主要市場 | 美國 | 中國 | | 直接造訪 | 238,314 | 136,316 | | 評論分數 | 4.4 | 4.4 | | 收藏數 | 2 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Appen Appen 是最早專注 AI 資料的公司之一，其前身可追溯至 1996 年為語音辨識與自然語言處理建構人工標註資料集。三十年來它陪伴了多代模型的發展：2000 年代的搜尋相關性、機器翻譯、深度學習視覺標註、Transformer 時代的語意理解、GPT-3 規模的語料、對話式 AI 的 RLHF，直到如今的代理式與多模態基礎模型。 如今 Appen 圍繞六大專業能力展開：前沿對齊（思維鏈推理軌跡、專家級 RLHF、監督式微調示範、對抗性紅隊測試）、代理式 AI（黃金軌跡、RL 環境設計、失敗模式分類、基於軟體工程的深度評估）、多模態與語音 AI（多語 ASR 與會話語料、表現力 TTS 標註、VLM 訓練資料、影片動作標註）、實體 AI（LiDAR 點雲標註、多鏡頭感測器融合、機器人示範軌跡、世界模型推演）、模型完整性（幻覺基準測試、偏差偵測、法規稽核與持續監控）以及研究服務（脈絡工程、經過校準的 LLM-as-a-judge、合成資料與客製基準）。 交付透過 Appen 的 AI 資料平台（ADAP）進行，將自動化與人工監督結合。公司宣稱通過 SOC 2 與 ISO 27001 認證，涵蓋 500 多個語系地區，客戶包括大型雲端服務、搜尋、零售與航太機構。Appen 不公布自助價格，合作從需求訪談開始按專案報價，費用取決於資料量、語系覆蓋、模態與標註複雜度。 **價格與方案:** 企業級／需聯繫報價。Appen 不公布自助方案，按專案個別評估與報價；另提供開箱即用的現成資料集與外包人力方案，條款另議。 - **前沿對齊資料:** 思維鏈推理軌跡、專家級 RLHF、監督式微調示範與對抗性紅隊資料，服務於能力最強的模型。 - **代理式 AI 資料集:** 黃金軌跡、RL 環境設計、失敗模式分類法，以及基於軟體工程任務的代理深度評估。 - **多模態與語音語料:** 多語 ASR 與會話語音資料、表現力 TTS 標註、視覺語言模型訓練資料、影片動作標註與語音助理評估。 - **實體 AI 標註:** LiDAR 點雲標註、多鏡頭感測器融合、機器人示範軌跡、世界模型推演與具身互動日誌。 - **模型完整性與評估:** 幻覺基準測試、偏差偵測、法規稽核與持續監控，並提供獨立第三方模型評估。 - **AI 資料平台（ADAP）:** 將自動化與人工監督結合的生產級平台，通過 SOC 2 與 ISO 27001 認證，涵蓋 500 多個語系地區。 **優勢:** 擁有三十年的標註方法論、工具鏈與人力管理經驗; 能力覆蓋極廣：前沿對齊、代理式、語音、多模態、實體 AI 與評估一應俱全; 涵蓋 500 多個語系地區，多語能力遠超一般自建團隊; 具備企業級安全資質（SOC 2、ISO 27001）與上市公司治理架構 **限制:** 沒有透明公開的自助定價，每次合作都需經過業務與需求評估流程; 企業導向的合約對小團隊或獨立開發者而言偏重; 品質依賴人力管理，不同專案與語系地區的成效存在差異; 與眾多價格更低的專業標註廠商重疊，供應商選型有難度 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一個非常實際的問題：該用哪個模型，成本是多少？網站為每個項目設定形如 provider/model 的規範識別碼，因此同一模型在不同供應商下的版本可以直接比較。表格欄位包含上下文視窗、最大輸出、是否支援輸入與輸出、推理、工具呼叫、結構化輸出、溫度控制、開放或閉源權重、每百萬 token 價格，以及發布與更新日期。 由於模型發布節奏很快，該目錄以保持最新為目標，提供可排序與可搜尋的表格，能依實驗室或供應商瀏覽並篩選關鍵條件。項目同時涵蓋閉源旗艦模型與開放權重模型，既能用於成本規劃，也能用於能力調研。 專案開源且免費，定位為可被程式化取用的資料源。開發者可透過 JSON API 或型別安全 SDK 把目錄接入自家工具，因此很適合作為儀表板、路由邏輯或內部成本計算器的後端，而不只是瀏覽用的參考頁。 **價格與方案:** Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 - **規範模型識別碼:** 每個模型採用統一的 provider/model 格式，方便跨供應商直接對比同一模型。 - **規格對比:** 並排查看上下文視窗、輸出上限、推理、工具呼叫、結構化輸出與溫度支援。 - **價格透明:** 列出每百萬 token 的輸入輸出價格，並標註發布與更新日期。 - **開源與閉源兼顧:** 在一個可排序目錄中同時涵蓋閉源旗艦 API 與各實驗室的開放權重模型。 - **面向開發者:** 可透過 JSON API 或型別安全 SDK 取得目錄，用於自建工具與儀表板。 **優勢:** 免費開源，無需註冊帳號; 統一的規範識別碼讓跨供應商對比更可靠; 在同一張可排序表格中呈現價格、上限與能力; 提供 JSON API 與型別安全 SDK，便於程式化使用 **限制:** 它是參考目錄，並非推論或託管服務; 資料品質取決於社群與維護者能否跟上發布節奏; 介面面向開發者，對非技術使用者幾乎沒有引導 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev.md) ## 常見問題 ### Appen 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ Appen 每月有 665,840 次造訪，而 Models.dev 有 200,451。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？ Appen 的月增率為 +0.2%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ Appen：需聯絡報價。企業級／需聯繫報價。Appen 不公布自助方案，按專案個別評估與報價；另提供開箱即用的現成資料集與外包人力方案，條款另議。 Models.dev：免費。Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 ## 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 | [Prolific](https://openaitools.app/tw/tool/prolific-com) | 18,697,671 | -1.8% | 付費 | 直接將團隊與經過驗證的人類參與者連接以進行偏好調整與研究，但缺乏託管的端到端標註管線。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/prolific-com.md) | | 2 | [Invisible Technologies](https://openaitools.app/tw/tool/invisible-technologies-inc) | 1,364,520 | +64.4% | 需聯絡報價 | 結合自訂軟體與專門的專家團隊來處理複雜業務，但屬於量身訂製的服務。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/invisible-technologies-inc.md) | | 3 | [Labelbox](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 需聯絡報價 | 結合強大的資料標註工具與自動化工作流程，但比人力託管服務更專注於軟體工具。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox.md) | | 4 | [Scale](https://openaitools.app/tw/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 需聯絡報價 | 提供企業級的AI訓練數據與模型評估，但企業定價通常較高。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/scale.md) | | 5 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/tw/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 免費試用、需聯絡報價 | 提供先進的多模態資料策展與標註基礎設施，但標註工作需要自備人力。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/super-annotate.md) | | 6 | [Arize AI](https://openaitools.app/tw/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 付費、需聯絡報價 | 面向生產級 AI 的代理可觀測性、評估與持續改進平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/arize-com.md) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 需聯絡報價 | 為電腦視覺與 physical AI 團隊而生的 multimodal 資料層 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com.md) | | 8 | [Stork](https://openaitools.app/tw/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免費 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/stork.md) | | 9 | [Defined.ai](https://openaitools.app/tw/tool/definedcrowd-com) | 146,251 | -21% | 需聯絡報價 | 提供預先打包的AI訓練資料集與自訂資料收集服務，但全球群眾外包規模比Appen小。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/definedcrowd-com.md) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 需聯絡報價、免費 | Provides a flexible open-source annotation platform for self-hosting, but lacks Appen's managed enterprise human workforce services. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/appen-com-vs-models-dev 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)