Облачный запуск публичных и собственных AI-моделей
- Русский
- API
Scale Data Engine
Подготовка обучающих данных с выгрузкой завершённых заданий через программный интерфейс
- API
Обновлено
Коротко о сервисе
- Модель оплаты
- По запросу
- Цена
- Цена не указана
- Бесплатный тариф
- Не проверено
- Поддержка русского
- Не проверено
- Русский интерфейс
- Не проверено
- Работает без VPN
- Не проверено
- Оплата картой РФ
- Не проверено
- API
- Есть
- Платформы
- web, api
- Языки интерфейса
- en
Сведения о доступности и функциях проверены 10.10.2026 по официальному источнику.
Что такое сервис «Scale Data Engine»
Scale Data Engine — платформа подготовки и разметки данных для команд, которые дообучают и оценивают модели с участием специалистов. В генеративном процессе параметры задания согласуют со Scale, а готовые аннотации получают через GenAI API. Для регулярного пополнения датасета важен конкретный предел: на 10.10.2026 метод получения заданий возвращает не более 100 объектов за запрос и продолжает выдачу через next_token.
В GenAI Data Engine загрузка начинается с проекта и партии заданий; состав template_variables зависит от согласованного процесса. Поле unique_id защищает создание задания от дублей при повторной отправке. При совпадении ключа Scale не создаёт второе задание, а возвращает 409. Уникальность ключей обеспечивает клиентская интеграция: такой ответ нужно отличать от ошибки, после которой требуется новое задание.
Для выгрузки из Scale GenAI v2 команда выбирает проект или партию, статус completed и при необходимости интервал completed_after/completed_before. Документация показывает сохранение результатов в JSONL. Параметр limit ограничивает одну страницу, поэтому выгрузка продолжается, пока ответ содержит next_token. Этот процесс подходит для переноса завершённой разметки в обучающий набор; лимит ответа API не ограничивает размер самого датасета.
Ближайший аналог Labelbox также предлагает экспертную разметку, RLHF, создание пар промпт–ответ и red teaming. Различие документированных интеграций видно на экспорте: Labelbox предоставляет потоковый export() с объектом ExportTask, а Scale описывает выборку заданий через GenAI v2 и next_token. Для команды с периодическим импортом завершённых заданий критерий выбора — совместимость этого процесса с её загрузчиком. Само наличие человеческой обратной связи не отличает Scale от Labelbox.
Страница тарифов Scale на 10.10.2026 открывает форму обсуждения проекта без числовой ставки Data Engine. В основном соглашении сумма привязана к заказу или аккаунту; постоянный бесплатный план и отдельная проба Data Engine не подтверждены. Условия Trial Access для Scale Model Services нельзя автоматически переносить на разметку датасетов. Для расчёта бюджета требуется предложение именно на выбранную работу.
Основное соглашение Scale допускает обработку материалов в США и других странах работы компании или подрядчиков. Заказчик отвечает за права на передаваемые данные; для Restricted Information требуется отдельное письменное согласование. Общая Privacy Policy не охватывает обработку от имени клиента. Перед передачей чужих документов согласуют состав материалов, доступ специалистов и удаление. Русский интерфейс, качество русскоязычной разметки, доступ из России и оплата картой российского банка на дату проверки не подтверждены.
Тарифы сервиса «Scale Data Engine»
Data Engine
По запросу
Числовая ставка, единица тарификации и период не опубликованы; цена определяется заказом или аккаунтом
Команды подготовки обучающих данных
Проверено 10.10.2026 · официальный источник
Точные лимиты и состав тарифов уточняйте на сайте сервиса — цены могут меняться.
Плюсы и минусы сервиса «Scale Data Engine»
Плюсы
- Выгрузка завершённых заданий за выбранный период
- Повторный запрос с unique_id не создаёт дубликат задания
- Документация содержит пример выгрузки в JSONL
- GenAI v2 поддерживает Evals, RLHF, Rubrics и SFT
Минусы
- Выгрузка ограничена сотней заданий за запрос
- Параметры template_variables согласуются со Scale для проекта
- Публичная ставка Data Engine не указана
Частые вопросы
Как выгрузить готовую разметку из Scale Data Engine?
Через GenAI API с выбором проекта или партии. У Scale Data Engine метод получения заданий поддерживает статус completed и фильтры времени завершения. На 10.10.2026 один ответ содержит максимум 100 заданий. Продолжение получают по next_token, пока страницы не закончатся. Пример в документации сохраняет результаты в JSONL; обработку страниц нужно включить в собственный загрузчик датасета.
Как избежать дубликатов заданий в Scale Data Engine?
Передавать уникальный unique_id при создании задания. Scale Data Engine поддерживает идемпотентность: повтор совпадающего запроса с тем же ключом не создаёт ещё одно задание и возвращает 409. За уникальность ключей отвечает клиент. Это полезно при сбое связи после отправки; механизм не означает, что два разных задания можно безопасно отправлять с одинаковым идентификатором.
Опубликована ли ставка за разметку в Scale Data Engine?
Публичная сумма не указана. На 10.10.2026 адрес pricing у Scale Data Engine ведёт к форме связи, а основное соглашение отсылает к цене в заказе или аккаунте. Постоянный бесплатный план и проба именно Data Engine не подтверждены. Условия пробного доступа к Scale Model Services относятся к обозначенному классу услуг и не доказывают бесплатную разметку.
Чем Scale Data Engine отличается от Labelbox при интеграции?
Способом получения результатов в рассмотренной документации. Для Scale Data Engine описан GenAI v2 с фильтром завершённых заданий и страницами до 100 объектов; Labelbox предлагает потоковый export() и ExportTask для отслеживания выгрузки. Оба продукта документируют экспертную разметку и RLHF. Сравнивать стоит требования к своему загрузчику, а не считать работу специалистов исключительной возможностью Scale.
Можно ли передавать в Scale Data Engine чужие документы?
Только при наличии прав и согласованных условий обработки. Основное соглашение Scale Data Engine допускает обработку в США и странах работы подрядчиков, а Restricted Information требует письменного согласования. Общая Privacy Policy исключает обработку от имени клиента. Поэтому сроки удаления, допустимые персональные данные и доступ разметчиков определяют по соглашению конкретного проекта до передачи материалов.
Можно ли заказать русскоязычную разметку Scale Data Engine из России?
Нет подтверждения на 10.10.2026. Для Scale Data Engine отдельно не установлены русский интерфейс, качество русскоязычных аннотаций, доступ к основной функции из российской сети и приём карт российских банков. Открытие документации этих свойств не доказывает. Поле languageCode в примере запроса задаёт параметр задания, но не подтверждает наличие русскоязычных специалистов или качество их работы.
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 «Scale Data Engine»?
Перейти на сайт сервиса «Scale Data Engine»