# GPUPerHour vs Labelbox

GPUPerHour 记录了 28,718 月访问量，月度环比增长为 +25.3%，定价为免费。Labelbox 记录了 762,803 月访问量，增长率为 -22.8%，定价为定价请咨询。

| 指标 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/zh/tool/gpuperhour) | [Labelbox](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox) |
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| 官网地址 | https://gpuperhour.com | https://labelbox.com |
| 分类 | AI Developer Tools, AI Tools Directory | AI Developer Tools, AI API, AI Workflow, AI Productivity Tools |
| 定价模式 | 免费 | 定价请咨询 |
| 月访问量 | 28,718 | 762,803 |
| 月度环比增长率 | +25.3% | -22.8% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 11,398 | 370,024 |
| 评价得分 | 4.4 | 4.4 |
| 收藏数 | 4 | 0 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## GPUPerHour

GPUPerHour 解决的是一个范围很窄但很昂贵的问题：云 GPU 价格散落在数十家供应商的控制台中，计价单位不同、库存状态也不同。该网站定期抓取 31 家云 GPU 供应商的公开价格与库存接口，把每条报价统一换算为每 GPU 每小时的价格（多卡实例总价除以卡数），并标注计价类型与安全层级。当前价格汇总刻意只采用最近一次刷新后约 15 分钟内观测到的安全按需实例报价，排除竞价实例、预留实例与点对点市场列表，因为它们的价格不可直接比较。

最终结果是一张涵盖 H100 SXM5 与 PCIe、H200、B200、B300、A100 80GB 与 40GB、L40S、RTX PRO 6000、RTX 5090、RTX 4090 与 RTX A6000 的实时表格，同时列出供应商、30 天历史目录均价以及有库存的供应商数量。带 CSV 下载的每日价格指数让你追踪价格走势，而购买指南与硬件解读则覆盖如何同规格对比 GPU、如何按显存需求选型、如何计入存储与出网费用，以及如何按小时租用。网站还指向配套控制台 DeployGPU，可在支持的供应商上一站式部署。

页面也明确说明了关键限制：报价数量描述的是配置数量，而非可预订的物理 GPU 数量，且库存在下单前随时可能变化。价格以每 GPU 每小时计，但供应商按整机实例计费，存储、网络传输与承诺期限同样影响最终账单。GPUPerHour 是研究与比价层，本身并不提供托管服务。

**定价与套餐:** 作为价格比较与研究资源可免费使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。展示的价格为第三方供应商安全按需实例的每 GPU 每小时费率，并提供配套服务 DeployGPU 用于在支持的供应商上部署。

- **31 家供应商实时价格表:** 每条收录报价都统一换算为每 GPU 每小时价格，并标注供应商、计价类型与安全层级。
- **最低价汇总:** 市场快照展示各热门 GPU 型号（从 H100、H200 到 RTX 4090）当前最低的安全按需价格。
- **每日价格指数与 CSV:** 历史目录均价与可下载的每日数据，帮助你了解某款 GPU 近 30 天的价格变化。
- **购买指南与解读:** 实用文章涵盖同规格 GPU 对比、按显存选型、把存储与出网费用算进总账，以及按小时租用。
- **DeployGPU 控制台:** 选定报价后，可通过关联控制台在支持的供应商上集中部署。

**优势:** 把 31 家供应商统一为可比较的每 GPU 每小时价格; 明确公布方法论，并排除不可比较的竞价与点对点报价; 免费使用，提供每日历史数据与 CSV 下载; 购买指南关注完整账单，而不只是标称单价

**局限:** 仅覆盖价格与库存接口可公开抓取的供应商; 当前价格视图刻意排除竞价与预留算力，而它们往往更便宜; 它是比价资源，最终仍需到供应商处注册账号并开通实例

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/gpuperhour.md)

## Labelbox

Labelbox 在 AI 技术栈中占据独特位置：它主要卖的不是聊天机器人或生成工具，而是模型学习所依赖的环境与数据，以及接手重复性工程与研究工作的智能体。官网的说法很直接——前沿 AI 实验室使用 Labelbox 的环境与专家数据训练模型，工程与研究团队则把反复出现的待办事项交给运行在 Recursion 上的智能体。近期超过 1 亿美元的 E 轮融资，说明这一主张获得了充足资金支持。,对企业而言，较新的一半是 Recursion。智能体由真实信号触发——构建失败、PagerDuty 告警、新的依赖版本、新的模型检查点，或周一早晨的定时任务——随后在后台工作直至完成。官方宣传的例子是具体交付物而非摘要：带预览链接且已通过测试的 pull request、每个事件都有出处的 Confluence 事故复盘初稿、点明关键改动的消融实验表格，或重大 CVE 后针对每个受影响服务的补丁。评分智能体会为每次运行打分，评分后的会话留下记忆、笔记与技能，供下一次会话在行动前读取。,最初的核心仍是数据业务：由专家复核支撑的标注、注释、策展与模型评估，用于计算机视觉、NLP、监督微调、RLHF 和红队测试。实践中两半相互强化，因为产出高质量训练数据的环境，正是智能体学习真实工作的环境。价格属企业模式，通过销售沟通确定，取决于数据量与智能体使用情况，没有公开的自助式套餐。

**定价与套餐:** 价格面议。Labelbox 未公布自助式套餐或公开价目表，其价格入口引导有兴趣的团队联系销售，费用取决于数据生产规模、智能体部署与企业需求。官方未公布免费方案。有意导入者应根据自身用量与使用场景索取报价。

- **数据标注与专家注释:** 覆盖视觉、语言与生成任务的结构化标注、数据策展、模型评估与人机协同复核，构成训练与评估数据的基础。
- **自主智能体会话:** Recursion 智能体由构建、告警、代码提交、检查点和定时任务自主启动，并在后台持续工作直至任务完成且可审查。
- **按职能划分的专家智能体:** 专业智能体覆盖软件工程、可靠性、安全、ML 研究、评估、研发、产品与财务，从修复不稳定测试到撰写事故复盘初稿。
- **可累积的评分成果:** 每次运行都由评分智能体打分，评分后的会话留下记忆、笔记与技能，供下一次会话在行动前读取。
- **原生工具与数据集成:** 智能体在团队现有工具上运作，包括 GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel 与云服务商。

**优势:** 同时覆盖问题两端：训练与评估数据的生产，以及处理重复性工作的智能体; 近期超过 1 亿美元的 E 轮融资与前沿 AI 实验室的采用，代表资金与需求都有实据; 智能体运行产出可验证的具体成果——测试、重跑、消融实验——而非未经检验的建议; 可与现有工具链集成：GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery 与 Databricks

**局限:** 没有自助定价和公开注册，一切都要经过销售沟通，评估周期较长; 平台预设使用者已具备真实的工程与研究基础设施（GitHub、云服务、数据仓库）; 定位已快速转向自主智能体会话，只想做数据标注的团队可能觉得过重

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox.md)

## 常见问题

### GPUPerHour 和 Labelbox 在月流量上如何比较？

GPUPerHour 有 28,718 月访问量，而 Labelbox 有 762,803。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

GPUPerHour 的月度环比增长率为 +25.3%；Labelbox 为 -22.8%。

### 价格如何比较？

GPUPerHour: 免费。作为价格比较与研究资源可免费使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。展示的价格为第三方供应商安全按需实例的每 GPU 每小时费率，并提供配套服务 DeployGPU 用于在支持的供应商上部署。 Labelbox: 定价请咨询。价格面议。Labelbox 未公布自助式套餐或公开价目表，其价格入口引导有兴趣的团队联系销售，费用取决于数据生产规模、智能体部署与企业需求。官方未公布免费方案。有意导入者应根据自身用量与使用场景索取报价。

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
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| 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/zh/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 免费增值，定价请咨询 | 简化从标注到模型部署的端到端计算机视觉工作流程，但缺乏 Labelbox 的通用企业级智能体编排功能。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/roboflow.md) |
| 2 | [Appen](https://openaitools.app/zh/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 定价请咨询 | 高度依赖真人参与的托管人力服务来进行数据验证，相比 Labelbox 提供较少的自助式技术工具。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/appen-com.md) |
| 3 | [Scale](https://openaitools.app/zh/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 定价请咨询 | 提供大规模的企业级标注与模型评估，但通常需要比 Labelbox 更高的企业预算。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/scale.md) |
| 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 免费试用，定价请咨询 | 提供强大的多模态标注与工作流程自动化，并为计算机视觉团队提供更直观的数据整理管道。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate.md) |
| 5 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/zh/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | 免费增值，定价请咨询，免费 | 在互联环境中跟踪、评估并交付 AI 模型与智能体。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/prompts.md) |
| 6 | [mcp.so](https://openaitools.app/zh/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 免费 | 发现并分享面向 AI 代理与编程工具的 Model Context Protocol 服务器 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/mcp-server.md) |
| 7 | [Encord](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 定价请咨询 | 专注于先进的计算机视觉与物理 AI 数据管道，不过其焦点比一般的文本与图像标注更窄。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com.md) |
| 8 | [Stork](https://openaitools.app/zh/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免费 | AI 工具目录、深度评测与每日 AI 新闻 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/stork.md) |
| 9 | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | 200,451 | -3.9% | 免费 | 开源 AI 模型数据库，价格与能力一目了然 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev.md) |
| 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 定价请咨询，免费 | 提供灵活的开源替代方案用于自定义数据标注，但需要自行搭建与手动维护基础设施。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/gpuperhour-vs-labelbox

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