Облачный запуск публичных и собственных AI-моделей
- Русский
- API
Label Studio
Настраиваемая разметка данных с отдельными командными редакциями
- API
- Бесплатный тариф
Обновлено
Коротко о сервисе
- Модель оплаты
- Open source
- Цена
- Цена не указана
- Бесплатный тариф
- Да
- Поддержка русского
- Не проверено
- Русский интерфейс
- Не проверено
- Работает без VPN
- Не проверено
- Оплата картой РФ
- Не проверено
- API
- Есть
- Платформы
- web, api, self-hosted
- Языки интерфейса
- en
Сведения о доступности и функциях проверены 05.10.2026 по официальному источнику.
Что такое сервис «Label Studio»
Label Studio организует разметку данных, но Community и платные редакции различаются устройством командной проверки. Открытая Community поддерживает собственный сервер и ML backend; назначение ревьюеров и автоматические циклы active learning в неё не входят. Для независимой разметки это один набор возможностей, для процесса с отдельными проверяющими — другой. Предсказания подключённой модели остаются подсказками, которые команда сверяет с инструкцией и спорными примерами.
Community Edition Label Studio доступна с открытым кодом по Apache 2.0 для самостоятельного развёртывания. Она поддерживает интерфейсы заданий, импорт, экспорт и собственные ML backends. Однако официальная таблица не включает в Community контроль доступа по ролям, назначение ревьюеров и автоматические циклы активного обучения. Бесплатный код нельзя описывать как полную бесплатную копию корпоративного процесса с готовым разделением обязанностей.
Starter Cloud Label Studio размещает сервис у вендора, добавляет роли, распределение задач и рабочие процедуры качества. На 05.10.2026 верхний тарифный блок HumanSignal показывает $99 в месяц и $49 за каждого дополнительного пользователя, максимум 12 пользователей. Ниже та же страница подписывает старт как $99/users/mo. Основание расчёта расходится внутри страницы; перед договором нужно подтвердить базовое включённое число мест и итог команды. ISO валюты здесь не установлен.
ML backend Label Studio возвращает предсказание при открытии задания или помогает интерактивной разметке. Для статической предразметки документация предлагает импорт готовых predictions без отдельного сервера. В Community можно вручную сортировать задачи и получать предсказания; автоматический active learning относится к Enterprise. Для пилота полезно проверить одинаковые спорные примеры несколькими людьми, прежде чем ускорять процесс модельными подсказками.
API Label Studio позволяет импортировать задания, получать проекты и выгружать аннотации. Документация различает Bearer для Personal Access Token и Token для Legacy Token; выбор зависит от настроек организации. Самостоятельная установка оставляет команде расходы на сервер и управление доступом. Локальная программа не доказывает доступность подключённой внешней модели, русскую локализацию, качество русского датасета или оплату облачной редакции картой РФ; редакция эти условия не тестировала.
Тарифы сервиса «Label Studio»
Community Edition
Бесплатный код
Apache2.0; самостоятельный сервер; без RBAC и reviewer assignment
Разработчики
Проверено 05.10.2026 · официальный источник
Starter Cloud
$99 + $49 за дополнительного пользователя месяц
До 12 пользователей; ниже конфликтующая подпись 99/users/mo
Небольшая команда
Проверено 05.10.2026 · официальный источник
Enterprise
По запросу
Расширенные процессы, безопасность и автоматизация
Организация
Проверено 05.10.2026 · официальный источник
Точные лимиты и состав тарифов уточняйте на сайте сервиса — цены могут меняться.
Плюсы и минусы сервиса «Label Studio»
Плюсы
- Схема меток и интерфейс задания настраиваются
- Предразметку можно импортировать без отдельной модели
- Есть документированный программный экспорт
- Community размещается на собственной инфраструктуре
Минусы
- Community не включает командный контроль ролей
- Автоматический active learning относится к Enterprise
- Основание цены Starter расходится на странице
- Свой сервер требует управления доступом и расходами
Частые вопросы
Есть ли в бесплатной Label Studio Community роли ревьюера и аннотатора?
В официальном сравнении Label Studio Community не включает role-based access control и назначение ревьюеров. Эти командные функции доступны в платных редакциях; Starter Cloud уже имеет роли и базовые процедуры проверки. Поэтому бесплатную самостоятельную установку не следует обещать как готовый процесс с разделением доступа сотрудников. Перед пилотом сопоставьте требования к проверке, назначению задач и видимости проектов с конкретной редакцией.
Нужен ли ML backend Label Studio ради уже готовой предразметки?
Не обязательно. Документация Label Studio прямо предлагает импорт статических predictions, если готовые метки уже получены. ML backend нужен для запроса предсказаний и интерактивной помощи во время работы; он оборачивает код модели в отдельный сервер. Предсказание затем проверяет человек. Этот выбор помогает не разворачивать дополнительный компонент ради простого переноса результатов ранее выполненного расчёта в набор заданий.
Как считать цену Starter Cloud Label Studio для нескольких пользователей?
Верхний блок HumanSignal показывает Starter за $99 в месяц и $49 за каждого дополнительного пользователя, максимум 12. Но ниже та же страница Label Studio подписывает старт как $99/users/mo. Официальное описание основания расчёта расходится. До оплаты подтвердите число включённых мест и полный счёт команды; нельзя автоматически умножать верхнюю базовую цену на каждого сотрудника или считать все двенадцать мест включёнными.
Чем отличаются ключи Personal и Legacy в Label Studio API?
Документация Label Studio использует Bearer для HTTP-запроса с Personal Access Token и Token для Legacy Token. Доступные типы ключей и возможность создать их зависят от настроек организации. Python SDK принимает оба типа через параметр api_key. Для интеграции сначала определите тип выданного ключа и права пользователя; копирование одного примера заголовка без этого шага может привести к ошибке доступа.
Делает ли Label Studio Community автоматический active learning как Enterprise?
Нет такого обещания: справка Label Studio относит автоматический цикл active learning к Enterprise. В Community можно вручную сортировать задачи и получать предсказания, имитируя отдельные этапы процесса. Это требует собственного управления очередью и проверки качества. Подключённая модель помогает разметчику, но её ответ остаётся предсказанием; надёжность эталона нужно оценивать по инструкции, спорным примерам и согласованности людей, а не по наличию автоматизации.
Упоминается в подборках
Где ещё встречается
Подборки
Похожие сервисы
Визуальная open-source платформа для AI-агентов и LLM-процессов
- API
- Бесплатный тариф
облачный запуск моделей через совместимый интерфейс запросов
- API
- Бесплатный тариф
Облачная платформа для функций на Python и вычислений на видеокартах
- API
- Бесплатный тариф
Платформа экспериментов и артефактов с трассировкой приложений через Weave
- API
- Бесплатный тариф
Открытый фреймворк для приложений и агентов на языковых моделях
- API
- Бесплатный тариф
Хотите попробовать сервис «Label Studio»?
Перейти на сайт сервиса «Label Studio»