# GPUPerHour vs Labelbox GPUPerHour ghi nhận 28.718 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là +25,3% và giá Miễn phí. Labelbox ghi nhận 762.803 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng -22,8% và giá Liên hệ để biết giá. | Chỉ số | [GPUPerHour](https://openaitools.app/vi/tool/gpuperhour) | [Labelbox](https://openaitools.app/vi/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | URL trang web | https://gpuperhour.com | https://labelbox.com | | Danh mục | Công cụ cho lập trình viên AI, Danh mục công cụ AI | Công cụ cho lập trình viên AI, AI API, AI Workflow, Công cụ năng suất AI | | Mô hình giá | Miễn phí | Liên hệ để biết giá | | Lượt truy cập hàng tháng | 28.718 | 762.803 | | Tốc độ tăng trưởng theo tháng | +25,3% | -22,8% | | Thị trường chính | Hoa Kỳ | Hoa Kỳ | | Truy cập trực tiếp | 11.398 | 370.024 | | Điểm đánh giá | 4,4 | 4,4 | | Số lượt lưu | 4 | 0 | | Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web | ## GPUPerHour GPUPerHour giải quyết một vấn đề hẹp nhưng tốn kém: giá GPU đám mây nằm rải rác trên hàng chục bảng điều khiển của nhà cung cấp, với đơn vị khác nhau và tình trạng tồn kho khác nhau. Trang định kỳ thu thập các endpoint giá và tồn kho công khai của 31 nhà cung cấp GPU đám mây, chuẩn hóa từng niêm yết thành giá mỗi GPU mỗi giờ (chia giá instance nhiều GPU cho số GPU) và gắn nhãn loại giá cùng mức bảo mật. Bảng giá hiện tại cố ý chỉ dùng các ưu đãi theo yêu cầu bảo mật được quan sát trong khoảng 15 phút kể từ lần làm mới cuối, loại trừ spot, đặt trước và chợ ngang hàng vì những mức giá đó không thể so sánh trực tiếp. Kết quả là một bảng trực tiếp bao gồm H100 SXM5 và PCIe, H200, B200, B300, A100 80GB và 40GB, L40S, RTX PRO 6000, RTX 5090, RTX 4090 và RTX A6000, kèm nhà cung cấp, mức trung bình lịch sử danh mục 30 ngày và số nhà cung cấp còn hàng. Chỉ số giá hàng ngày kèm tải CSV giúp theo dõi biến động giá, còn hướng dẫn mua và bài giải thích phần cứng đề cập các chủ đề thực tế như so sánh GPU tương đương, chọn theo VRAM, tính trọn hóa đơn gồm lưu trữ và lưu lượng ra, và thuê theo giờ. Trang cũng giới thiệu bảng điều khiển đồng hành DeployGPU để triển khai tại các nhà cung cấp được hỗ trợ từ một nơi. Lưu ý quan trọng được nêu thẳng thắn: số lượng ưu đãi mô tả số cấu hình, không phải số GPU vật lý có thể đặt, và tình trạng hàng có thể thay đổi trước khi hoàn tất đặt chỗ. Giá tính theo GPU-giờ nhưng nhà cung cấp thu tiền cả instance, và lưu trữ, truyền dữ liệu cùng cam kết thời hạn đều ảnh hưởng hóa đơn cuối. GPUPerHour là lớp nghiên cứu và so sánh, không phải nhà cung cấp hosting. **Giá & các gói:** Miễn phí như một nguồn so sánh và nghiên cứu; GPUPerHour không tự bán năng lực GPU. Giá hiển thị là mức phí của bên thứ ba cho instance theo yêu cầu bảo mật, mỗi GPU-giờ, và dịch vụ đồng hành DeployGPU cho phép triển khai tại nhà cung cấp được hỗ trợ. - **Bảng giá trực tiếp 31 nhà cung cấp:** Mỗi ưu đãi được chuẩn hóa thành giá mỗi GPU-giờ và hiển thị cùng nhà cung cấp, loại giá và mức bảo mật. - **Tóm tắt ưu đãi rẻ nhất:** Ảnh chụp thị trường nêu bật mức giá theo yêu cầu bảo mật thấp nhất hiện tại cho từng mẫu GPU phổ biến, từ H100, H200 đến RTX 4090. - **Chỉ số giá hàng ngày và CSV:** Mức trung bình lịch sử danh mục và dữ liệu hàng ngày có thể tải về cho thấy giá một GPU đã biến động thế nào trong 30 ngày. - **Hướng dẫn mua và giải thích:** Bài viết thực tế về so sánh GPU tương đương, chọn theo VRAM, tính trọn hóa đơn gồm lưu trữ và lưu lượng ra, và thuê theo giờ. - **Bảng điều khiển DeployGPU:** Bảng điều khiển liên kết cho phép triển khai tại nhà cung cấp được hỗ trợ từ một nơi sau khi chọn ưu đãi. **Điểm mạnh:** Gộp 31 nhà cung cấp thành mức giá mỗi GPU-giờ có thể so sánh; Công bố rõ phương pháp và loại trừ các niêm yết spot, P2P không so sánh được; Miễn phí, có dữ liệu lịch sử hàng ngày và tải CSV; Hướng dẫn mua đề cập toàn bộ hóa đơn, không chỉ mức giá niêm yết **Hạn chế:** Chỉ bao gồm nhà cung cấp có endpoint giá và tồn kho công khai có thể thu thập; Chế độ xem giá hiện tại cố ý loại trừ năng lực spot và đặt trước, vốn thường rẻ hơn; Đây là nguồn so sánh, nên bạn vẫn phải tạo tài khoản và triển khai instance tại chính nhà cung cấp [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/gpuperhour.md) ## Labelbox Labelbox giữ vị trí khác thường trong ngăn xếp AI: họ không chủ yếu bán chatbot hay công cụ tạo sinh, mà xây dựng môi trường và dữ liệu để mô hình học, cùng các agent đảm nhận công việc kỹ thuật và nghiên cứu lặp lại. Tuyên bố trên trang chủ rất thẳng: các phòng lab AI tiên phong huấn luyện trên môi trường và dữ liệu chuyên gia của Labelbox, còn đội kỹ thuật và nghiên cứu giao backlog lặp lại cho agent chạy trên Recursion. Vòng Series E hơn 100 triệu USD gần đây cho thấy luận điểm này được đầu tư mạnh.,Với doanh nghiệp, nửa mới hơn của sản phẩm là Recursion. Agent được kích hoạt bởi tín hiệu thật — build lỗi, cảnh báo PagerDuty, bản phát hành phụ thuộc mới, checkpoint mô hình mới, hay lịch sáng thứ Hai — rồi làm việc nền cho tới khi xong. Những ví dụ công ty nêu là sản phẩm bàn giao cụ thể chứ không phải bản tóm tắt: pull request đã kiểm thử kèm liên kết xem trước, bản nháp postmortem trên Confluence với mọi sự kiện đều có nguồn, bảng ablation chỉ rõ thay đổi nào tạo khác biệt, hay bản vá cho từng dịch vụ bị ảnh hưởng sau CVE nghiêm trọng. Một agent chấm điểm đánh giá mỗi lần chạy, và phiên đã chấm để lại ký ức, ghi chú, kỹ năng cho phiên kế tiếp.,Nền tảng ban đầu vẫn là mảng dữ liệu: dán nhãn, chú thích, chọn lọc và đánh giá mô hình với sự hỗ trợ của chuyên gia rà soát, dùng cho thị giác máy tính, NLP, tinh chỉnh có giám sát, RLHF và red team. Trên thực tế hai nửa củng cố nhau, vì môi trường tạo ra dữ liệu huấn luyện chất lượng cũng là nơi agent học làm việc thật. Giá theo kiểu doanh nghiệp, đi qua trao đổi với kinh doanh và phụ thuộc khối lượng dữ liệu lẫn mức dùng agent, không có gói tự phục vụ công khai. **Giá & các gói:** Liên hệ để biết giá. Labelbox không công bố gói tự phục vụ hay bảng giá công khai; đường dẫn giá hướng đội quan tâm tới trao đổi với bộ phận kinh doanh, và chi phí phụ thuộc phạm vi sản xuất dữ liệu, triển khai agent cùng yêu cầu doanh nghiệp. Không có gói miễn phí công bố. Khách hàng tiềm năng nên yêu cầu báo giá theo khối lượng và tình huống sử dụng. - **Dán nhãn và chú thích bằng chuyên gia:** Chú thích có cấu trúc, chọn lọc dữ liệu, đánh giá mô hình và rà soát có con người tham gia trên tác vụ thị giác, ngôn ngữ và tạo sinh, làm nền cho dữ liệu huấn luyện và đánh giá. - **Phiên agent tự vận hành:** Agent Recursion tự khởi động từ build, cảnh báo, commit, checkpoint và lịch chạy, rồi làm việc nền đến khi công việc hoàn tất và có thể kiểm chứng. - **Chuyên gia theo từng chức năng:** Agent chuyên biệt bao phủ kỹ thuật phần mềm, độ tin cậy, bảo mật, nghiên cứu ML, đánh giá, R&D, sản phẩm và tài chính, từ sửa test chập chờn đến soạn bản nháp postmortem. - **Kết quả có chấm điểm tích lũy:** Mỗi lần chạy đều được agent chấm điểm, và phiên đã chấm để lại ký ức, ghi chú, kỹ năng cho phiên sau đọc trước khi hành động. - **Tích hợp công cụ và dữ liệu gốc:** Agent làm việc trên đúng bộ công cụ đội ngũ đang dùng: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel và các nhà cung cấp đám mây. **Điểm mạnh:** Bao quát cả hai mặt: sản xuất dữ liệu huấn luyện, đánh giá và agent xử lý công việc lặp lại; Được hậu thuẫn bởi vòng Series E hơn 100 triệu USD gần đây và được các lab AI tiên phong sử dụng; Mỗi lần agent chạy tạo ra sản phẩm cụ thể, kiểm chứng được — test, chạy lại, ablation — thay vì gợi ý chưa xác minh; Tích hợp với chuỗi công cụ sẵn có: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery và Databricks **Hạn chế:** Không có bảng giá tự phục vụ hay đăng ký công khai: mọi thứ phải qua trao đổi với bộ phận kinh doanh nên việc đánh giá chậm hơn; Nền tảng giả định bạn đã có hạ tầng kỹ thuật và nghiên cứu thật (GitHub, đám mây, kho dữ liệu); Định vị đã chuyển nhanh sang các phiên agent tự vận hành, nên đội chỉ cần dán nhãn có thể thấy quá nặng [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/labelbox.md) ## Câu hỏi thường gặp ### GPUPerHour và Labelbox so sánh thế nào về lưu lượng hàng tháng? GPUPerHour có 28.718 lượt truy cập hàng tháng, trong khi Labelbox có 762.803. Ước tính lưu lượng phản ánh quy mô khán giả chứ không phải chất lượng sản phẩm. ### Tốc độ tăng trưởng của họ so sánh thế nào? GPUPerHour có tốc độ tăng trưởng so với tháng trước là +25,3%; Labelbox là -22,8%. ### Giá cả so sánh thế nào? GPUPerHour: Miễn phí. Miễn phí như một nguồn so sánh và nghiên cứu; GPUPerHour không tự bán năng lực GPU. Giá hiển thị là mức phí của bên thứ ba cho instance theo yêu cầu bảo mật, mỗi GPU-giờ, và dịch vụ đồng hành DeployGPU cho phép triển khai tại nhà cung cấp được hỗ trợ. Labelbox: Liên hệ để biết giá. Liên hệ để biết giá. Labelbox không công bố gói tự phục vụ hay bảng giá công khai; đường dẫn giá hướng đội quan tâm tới trao đổi với bộ phận kinh doanh, và chi phí phụ thuộc phạm vi sản xuất dữ liệu, triển khai agent cùng yêu cầu doanh nghiệp. Không có gói miễn phí công bố. Khách hàng tiềm năng nên yêu cầu báo giá theo khối lượng và tình huống sử dụng. ## Lựa chọn thay thế | # | Tên công cụ | Lượt truy cập hàng tháng | Tốc độ tăng trưởng theo tháng | Mô hình giá | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/vi/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6% | Freemium, Liên hệ để biết giá | Tinh giản quy trình thị giác máy tính từ đầu đến cuối từ chú thích đến triển khai mô hình, nhưng thiếu khả năng điều phối tác nhân doanh nghiệp như Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/roboflow.md) | | 2 | [Appen](https://openaitools.app/vi/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2% | Liên hệ để biết giá | Phụ thuộc nhiều vào các dịch vụ lao động quản lý có con người tham gia (human-in-the-loop) để xác thực dữ liệu, cung cấp ít công cụ kỹ thuật tự phục vụ hơn so với Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/appen-com.md) | | 3 | [Scale](https://openaitools.app/vi/tool/scale) | 616.915 | +12,5% | Liên hệ để biết giá | Cung cấp nhãn dán quy mô doanh nghiệp và đánh giá mô hình lớn, nhưng thường đòi hỏi ngân sách cao hơn Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/scale.md) | | 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/vi/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4% | Dùng thử miễn phí, Liên hệ để biết giá | Cung cấp chú thích đa phương tiện mạnh mẽ và tự động hóa quy trình, với các đường ống quản Curation dữ liệu trực quan hơn cho đội ngũ thị giác máy tính. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/super-annotate.md) | | 5 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/vi/tool/prompts) | 315.624 | -80,2% | Freemium, Liên hệ để biết giá, Miễn phí | Theo dõi, đánh giá và phát hành mô hình cùng tác tử AI trong một môi trường kết nối. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/prompts.md) | | 6 | [mcp.so](https://openaitools.app/vi/tool/mcp-server) | 286.704 | -3% | Miễn phí | Khám phá và chia sẻ máy chủ Model Context Protocol cho AI agent và công cụ lập trình | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/mcp-server.md) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/vi/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4% | Liên hệ để biết giá | Chuyên sâu về thị giác máy tính nâng cao và pipeline AI vật lý, tuy nhiên có phạm vi hẹp hơn việc gán nhãn văn bản và hình ảnh thôngทั่วไป. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/encord-com.md) | | 8 | [Stork](https://openaitools.app/vi/tool/stork) | 201.544 | +2,3% | Miễn phí | Thư mục công cụ AI, đánh giá có nghiên cứu và tin AI hằng ngày | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/stork.md) | | 9 | [Models.dev](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev) | 200.451 | -3,9% | Miễn phí | Cơ sở dữ liệu mã nguồn mở về mô hình AI, giá và khả năng | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev.md) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/vi/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1% | Liên hệ để biết giá, Miễn phí | Cung cấp giải pháp mã nguồn mở linh hoạt cho việc gán nhãn tùy chỉnh, nhưng đòi hỏi tự lưu trữ và bảo trì hạ tầng thủ công. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/label-studio.md) | --- Nguồn: https://openaitools.app/vi/compare/gpuperhour-vs-labelbox More Markdown: [Danh mục](https://openaitools.app/vi/categories.md) · [Bảng xếp hạng lưu lượng](https://openaitools.app/vi/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/vi/llms.txt)