# Labelbox 依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，Labelbox（labelbox.com）是收錄於 AI 開發者工具（全球排名第 214 名）的 AI 平台，每月產生 76.28萬次造訪，月流量變化量為 -22.52萬（-22.8%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 21.9%），並採用需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 Scale（每月 61.69萬次造訪），SuperAnnotate（每月 38.6萬次造訪），Label Studio（每月 13.72萬次造訪）。 前沿 AI 訓練所用的環境，以及負責例行工作的代理 ## 主要觀測資料與規格 | 指標 | 數值 | | :--- | :--- | | 工具名稱 | Labelbox | | 代稱 | labelbox | | Status | active | | Origin | independent | | Maintenance | active | | 官方網域 | labelbox.com | | 網站網址 | https://labelbox.com | | 分類 | AI 開發者工具, AI API, AI Workflow, AI 生產力工具 | | 定價模式 | 需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 762,803 | | 月流量變化 | -225,168 | | 月成長率 | -22.8% | | 主要市場 | 美國 | | 市佔率 | 21.9% | | 直接造訪 | 370,024 | | 自然搜尋造訪 | — | | 社群造訪 | — | | 推薦流量造訪 | 219,890 | | 電子郵件造訪 | 50,467 | | 評論分數 | 4.4 | | 收藏數 | 0 | | 支援平台 | 網站 | | 帳務平台 | | | 屬性 | 功能: 網站; 價格: 需聯絡報價 | | 標籤 | AI, 機器學習, 資料標記, 資料標註, 模型評估, AI 培訓, 生成式 AI, 電腦視覺, 自然語言處理, 資料工廠, 人工介入, AI 服務, 資料策展, AI 對齊, 監督式微調, RLHF, 紅隊測試 | ## 總覽 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。 ## 關鍵功能與能力 - **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。 ## 主要使用情境 - **訓練與評估資料流程 (AI 與 ML 團隊):** 把生產環境的失敗與評估下滑轉成結構化訓練資料，藉由評分與人工審閱形成模型品質的閉環。 - **軟體待辦工作的委派 (工程主管):** 把相依套件升級、不穩定測試修復、棄用清理、預覽 QA 等例行工程工作，交給能開出可直接合併 pull request 的代理。 - **事故處理與檢討報告 (SRE 與平台團隊):** 讓代理在告警一觸發時就交叉比對告警、日誌與部署，並在值班工程師動手之前完成附出處的事故檢討草稿。 - **模型研究與評估支援 (研究與資料團隊):** 依排程執行回歸分析、基準測試與資料品質稽核，讓研究決策建立在可驗證的數字上。 ## 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 ## 常見問題 ### Labelbox 的費用是多少？ Labelbox 以企業合作為主，採客製報價而非公開的自助式方案。官方價格入口會引導訪客與業務聯繫，實際費用取決於資料產出規模、代理使用量與部署方式。建議依自身用量索取報價。 ### Labelbox 的用途是什麼？ 它最為人熟知的是結合工具與人類專家審閱的資料標註、註記與模型評估服務，用於電腦視覺、NLP，以及生成式 AI 的訓練、對齊、RLHF 與紅隊測試。目前的宣傳另外強調為前沿實驗室打造、以真實工作訓練的代理環境。 ### Recursion 的代理如何運作？ Recursion 會由建置失敗、PagerDuty 告警、新套件發布、新檢查點或排程任務等訊號啟動代理，接著在背景處理不穩定測試、相依套件升級、評估回歸、事故調查或漏洞修補等工作。每次執行都由評分代理打分，產生的記憶、筆記與技能會回饋到後續工作階段。 ### Labelbox 目前仍在營運嗎？ 是。公司宣布了新一輪超過 1 億美元的 E 輪募資，官網也描述前沿 AI 實驗室使用 Labelbox 環境進行訓練，顯示這是資金充裕且持續營運的事業。 ### Labelbox 的每月流量與成長趨勢為何？ Labelbox 目前每月有 76.28萬次造訪，月流量變化為 -22.52萬（成長率 -22.8%）。其主要來源市場為美國（佔比 21.9%），其中包含每月 37萬次直接造訪與每月 — 次自然搜尋造訪。 ### Labelbox 是免費的嗎？其定價模式為何？ Labelbox 採用需聯絡報價定價模式。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。支援的帳務與結帳平台包括：未列出。 ### 2026 年最佳的 Labelbox 替代方案有哪些？ 依據 OpenAITools.app 的分類流量與功能契合度，Labelbox 的前五大替代方案為：1. Scale（每月 61.69萬次造訪）; 2. SuperAnnotate（每月 38.6萬次造訪）; 3. Label Studio（每月 13.72萬次造訪）; 4. Encord（每月 24.42萬次造訪）; 5. Roboflow（每月 143.12萬次造訪）。 ### Labelbox 支援哪些平台與核心 AI 能力？ Labelbox 分類於 AI 開發者工具, AI API, AI Workflow, AI 生產力工具，支援以下平台：網站，其核心能力標籤包括：AI, 機器學習, 資料標記, 資料標註, 模型評估, AI 培訓。 ## 替代方案 | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 定價模式 | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Scale](https://openaitools.app/tw/tool/scale) | 616,915 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/labelbox-vs-scale) | | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/tw/tool/super-annotate) | 386,034 | 免費試用、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/labelbox-vs-super-annotate) | | [Label Studio](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio) | 137,199 | 需聯絡報價、免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/label-studio-vs-labelbox) | | [Encord](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com) | 244,204 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/encord-com-vs-labelbox) | | [Roboflow](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow) | 1,431,204 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/labelbox-vs-roboflow) | | [Appen](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com) | 665,840 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/appen-com-vs-labelbox) | | [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/tw/tool/basicai-cloud) | 21,670 | Freemium, Enterprise Quote | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/basicai-cloud-vs-labelbox) | | [Confident AI](https://openaitools.app/tw/tool/confident-ai) | 83,400 | 免費增值、付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/confident-ai-vs-labelbox) | | [Unitlab](https://openaitools.app/tw/tool/unitlab-ai) | 3,903 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/labelbox-vs-unitlab-ai) | | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/tw/tool/prompts) | 315,624 | 免費增值、需聯絡報價、免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/labelbox-vs-prompts) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/tool/labelbox