# Listen Labs vs Models.dev Listen Labs 每月有 1,254,632 次造訪，月增率 +22.1%，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 | [Listen Labs](https://openaitools.app/tw/tool/listen-labs) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://listenlabs.ai | https://models.dev | | 分類 | AI 面試助手, AI 研究工具, AI 摘要工具, AI 報告生成器 | 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 | 1,254,632 | 200,451 | | 月成長率 | +22.1% | -3.9% | | 主要市場 | 美國 | 中國 | | 直接造訪 | 620,749 | 136,316 | | 評論分數 | 4.5 | 4.4 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Listen Labs Listen Labs 圍繞一個簡單前提構築：客戶研究的瓶頸很少在問題本身，而在於恰當提問所需的成本與時間。你可以描述一個業務目標，平台隨即起草研究方案——目標、問題，以及資深主持人會帶入的追問語境——也可以直接上傳你在用的訪談提綱。之後它會以人工主持難以企及的規模執行真實對話，並把產生的訪談紀錄壓縮為結構化結論。 它的產出是給決策用的，而不是歸檔用的。結論會呈現概念之間的排序偏好、每條洞察的引語級證據、猶豫時刻、情緒基調，以及尤其重要的——受訪者聲稱重視的與他們實際選擇之間的落差。這種「說與做」的落差分析，是多數問卷工具無法產出的，因為它依賴在對話中觀察行為，而不是統計答案。 受訪者來自涵蓋多市場、多語言的合格全球網絡，這意味著多國研究無需各自搭建招募管道。公司服務品牌與產品團隊執行概念測試、可用性研究、品牌認知與訊息傳達研究；被收購後平台作為 Salesforce 的一部分運作，並提供面向知情同意、隱私與規模的企業級管控。使用需透過 demo 洽談，而非自助註冊。 **價格與方案:** 按報價。Listen Labs 以企業研究平台形式銷售，價格透過 demo 洽談，取決於研究設計、樣本量與市場涵蓋，沒有公開的自助價目表。 - **AI 主持的訪談設計:** 描述目標後，平台會起草研究目標、可能的問題與追問語境；你也可以上傳既有的訪談提綱。 - **全球受訪者招募:** 研究樣本來自涵蓋多市場、多語言的合格全球網絡，並可定向匹配你的目標族群。 - **自動分析與報告:** 回答會被整理成排序偏好、洞察引語與主題摘要，無需人工編碼即可產出結論。 - **情緒與行為訊號:** 除文字之外，平台還捕捉猶豫時刻、情緒基調，以及受訪者所說與所做之間的落差。 - **企業級研究管控:** 為跨團隊、跨地區規模化執行研究的組織提供安全、知情同意與隱私控管。 **優勢:** 把一個目標轉化為有主持的研究方案與成品結論，縮短從提問到決策的週期; 以人工主持無法達到的規模執行對話式訪談，涵蓋多語言、多市場; 呈現「說與做」的落差、猶豫時刻與情緒訊號，而不只是統計答案; 全球受訪者網絡讓研究者免去大部分招募與篩選工作 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/listen-labs.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 ### Listen Labs 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ Listen Labs 每月有 1,254,632 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？ Listen Labs 的月增率為 +22.1%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ Listen Labs：需聯絡報價。按報價。Listen Labs 以企業研究平台形式銷售，價格透過 demo 洽談，取決於研究設計、樣本量與市場涵蓋，沒有公開的自助價目表。 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 | [Outset.ai](https://openaitools.app/tw/tool/outset-ai) | 518,287 | +18.4% | 需聯絡報價 | 專注於企業級 AI 調控的定性研究與模擬研究，足以媲美 Listen Labs 的訪談工作流程。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/outset-ai.md) | | 2 | [Voxpopme](https://openaitools.app/tw/tool/voxpopme-com) | 301,522 | +38.5% | 需聯絡報價 | 專門提供視訊問卷與 AI 主題分析報告的企業級消費者研究平台。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/voxpopme-com.md) | | 3 | [Dovetail](https://openaitools.app/tw/tool/dovetail) | 238,937 | -5.1% | 需聯絡報價 | 擅長整理與綜合非結構化客戶回饋為可搜尋的洞察，但缺乏即時 AI 訪談主持功能。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/dovetail.md) | | 4 | [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) | | 5 | [UserCue](https://openaitools.app/tw/tool/usercue) | 108,096 | +277.4% | 需聯絡報價 | UserCue is an expert-led, AI-native primary research platform for high-trust industries. Senior researchers design and run consulting-grade qualitative and quantitative studies — VoC, pricing, conjoint and retention — us | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/usercue.md) | | 6 | [Koji](https://openaitools.app/tw/tool/koji-ai-native-research-platform) | 61,640 | +13.9% | 付費、需聯絡報價 | 大規模執行 AI 主持的客戶訪談並取得研究洞察 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/koji-ai-native-research-platform.md) | | 7 | [Voiceform](https://openaitools.app/tw/tool/voiceform) | 54,210 | +5.6% | 需聯絡報價 | 結合結構化問卷與 AI 主持的語音和視訊訪談，提供類似的對話式研究方法。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/voiceform.md) | | 8 | [Enterpret](https://openaitools.app/tw/tool/enterpret) | 51,665 | -14.1% | 需聯絡報價 | Unifies and analyzes multichannel customer feedback into actionable insights, but lacks live interactive interview moderation. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/enterpret.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免費 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [Voicepanel](https://openaitools.app/tw/tool/voicepanel) | 27,176 | -12.6% | 需聯絡報價 | Voicepanel is an AI-powered customer and user research platform that lets teams test products, campaigns, and ideas with real people at scale. It combines surveys, interviews, usability tests, voice, video, and screen re | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/voicepanel.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/listen-labs-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)