Roboflow es una plataforma de visión por computadora para etiquetar conjuntos de imágenes y vídeos, entrenar modelos de detección y segmentación y desplegarlos en la nube o en el borde. El plan gratuito Public publica sus datos en Roboflow Universe.
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Roboflow es una plataforma de visión por computadora basada en la web para crear y desplegar modelos de visión: abarca desde la carga y el etiquetado de imágenes y vídeos hasta el entrenamiento del modelo y su ejecución en la nube o en hardware de borde. Su página de inicio la presenta como una IA que ve y entiende el mundo físico, con una plataforma de extremo a extremo para pasar de la idea a la aplicación desplegada.
Brad Dwyer y Joseph Nelson lanzaron Roboflow en 2020, tras pasar por la aceleradora Y Combinator S20, después de un proyecto de realidad aumentada de 2019 que les mostró lo costosos que eran la anotación de imágenes y la comparación de modelos. La empresa anunció una ronda semilla de 2,1 millones de dólares en enero de 2021 y, en noviembre de 2024, cerró una Serie B de 40 millones de dólares liderada por GV, con la participación de Craft Ventures y Y Combinator.
El sitio afirma que más de 1 millón de ingenieros y más de 16.000 organizaciones usan Roboflow; son cifras del propio proveedor.
En el plan gratuito Public, los conjuntos de datos y los modelos no son privados. Se publican en Roboflow Universe, el catálogo público de conjuntos de datos y modelos preentrenados de la empresa, y los datos privados empiezan con el plan de pago Core.
Roboflow Annotate es la herramienta integrada de anotación de imágenes, y la carga admite la mayoría de los formatos habituales:
El entrenamiento se ejecuta en GPU alojadas, desde el panel o mediante una API HTTP. Roboflow ofrece dos opciones, Roboflow Custom Train y la búsqueda de arquitectura neuronal (NAS), y al aprobar el primer lote de anotaciones se entrena automáticamente un Roboflow Instant Model para etiquetado automático o despliegue. Para la detección de objetos, la documentación señala RF-DETR como la arquitectura más precisa; el entrenamiento puede partir de un punto de control de COCO, de un proyecto de Universe marcado con estrella o de su propio modelo anterior.
Antes de empezar, el resumen muestra la duración estimada y el coste en créditos, y en los planes con facturación por uso se puede fijar un límite de créditos que detiene el entrenamiento y conserva los pesos. La mayoría de los entrenamientos termina en menos de 24 horas.
Los Workflows permiten encadenar varios modelos, añadir lógica propia e integrarse con su canalización. El mismo modelo o Workflow puede servirse de cuatro maneras:
Roboflow mantiene proyectos de código abierto junto a la plataforma alojada, cada uno con su propia licencia:
La PML 1.0 está ligada a la plataforma: solo permite el uso mientras tenga un plan de Roboflow en regla y prohíbe eludir su seguimiento de uso. Además, los planes de Roboflow incluyen licencias comerciales para modelos que de otro modo están bajo AGPL-3.0 o GPL-3.0, como YOLOv8, YOLO11, YOLOv12 y YOLO26, pero solo para los métodos de despliegue que cubre su plan y solo mientras lo mantenga. Roboflow no puede ofrecer licencia para YOLOv7 ni YOLOv9.
Universe es la parte pública de la plataforma, donde se pueden buscar y bifurcar (fork) conjuntos de datos y desplegar modelos preentrenados. La página de Universe indica 175k+ modelos preentrenados, pero sus cifras de conjuntos de datos no coinciden: una sección muestra 750k+, otra 575.000+ y la página de código abierto cita 200k+.
Roboflow Rapid es un atajo que lleva de un vídeo corto o unas pocas imágenes a una API de detección de objetos en unos cinco minutos.
Los casos de clientes de Roboflow son industriales:
Un reportaje económico independiente de noviembre de 2024 añade que Pella usa la plataforma para detectar defectos en sus productos y que Rivian utiliza Roboflow para el control de calidad.
Roboflow encaja con equipos que quieren datos, entrenamiento y despliegue en un solo lugar y que aceptan datos públicos o un plan de pago.
Encaja peor con:
Roboflow se usa a través de una aplicación web y API, mientras que los modelos entrenados pueden ejecutarse en la nube de Roboflow o en su propio hardware.
Los precios de Roboflow combinan una cuota de plan con créditos, la unidad que consumen el almacenamiento, el etiquetado, el entrenamiento y el despliegue. Los precios se muestran y facturan en dólares estadounidenses. En la vista anual, la tarjeta de Core muestra $79 al mes con $99 tachado; los datos estáticos de la página fijan el precio base mensual de Core en $99 y el anual en $79, y la vista mensual indica $99 al mes con facturación mensual.
| Plan | Precio | Créditos incluidos | Usuarios | Datos y modelos |
|---|---|---|---|---|
| Public | Gratis, sin tarjeta de crédito | 15 créditos al mes | 2 | Código abierto en Roboflow Universe |
| Core | $79 al mes con facturación anual o $99 al mes con facturación mensual | Desde 30 al mes, ver niveles de créditos abajo | 3 | Privados en su espacio de trabajo |
| Enterprise | A medida, contactar con ventas | A medida | A medida | Privados en su espacio de trabajo |
El selector de créditos de la tarjeta Core ofrece 30 créditos al mes (360 al año) sin recargo, y 50, 100 o 200 créditos al mes por +$120, +$280 o +$590 al mes con facturación anual (+$130, +$300 o +$630 en mensual). Su etiqueta predeterminada indica 50 créditos al mes, y la página no dice qué nivel incluye el precio base. Los créditos prepagados adicionales empiezan en $4 y los créditos Flex cuestan $6 en Public y Core. El plan Public limita un espacio de trabajo a 250.000 imágenes y 10 proyectos, mientras que Core sube a 20 proyectos y elimina el tope de almacenamiento con pago por uso.
Lo que compra un crédito:
| Recurso | Valor de 1 crédito |
|---|---|
| Almacenamiento de imágenes | 5.000 imágenes almacenadas, computadas mensualmente |
| Cargas | 10.000 imágenes cargadas |
| Etiquetado automático | 1.000 imágenes etiquetadas por IA |
| Etiquetado interactivo con IA | 100 imágenes etiquetadas por IA |
| Entrenamiento de modelos en GPU | 30 minutos |
| Despliegue dedicado | 1 hora en GPU o 4 horas en CPU |
La Serverless Cloud API se factura por imagen, desde 0,0625 créditos por cada 1.000 imágenes en modelos de clasificación hasta 0,5 créditos por cada 1.000 imágenes en Segment Anything.
Los créditos se consumen en un orden fijo: incluidos, luego prepagados y después Flex. Los planes anuales reciben todos los créditos incluidos por adelantado y pierden lo que sobre al final del año, y los créditos mensuales nunca se acumulan. Los créditos prepagados no caducan. La facturación Flex está activada por defecto con un tope mensual de $100 que se puede cambiar, y el uso Flex se redondea a la baja a créditos enteros. En el plan gratuito, agotar los créditos bloquea muchas funciones hasta el reinicio mensual o una compra prepagada.
La mayoría de los nuevos registros comienza automáticamente una prueba premium de 14 días con créditos por valor de $60; excluye la compra de créditos prepagados y la descarga de pesos de modelos. Al terminar la prueba, el espacio de trabajo pasa a un estado de sandbox, y sus conjuntos de datos solo se hacen públicos con su consentimiento explícito. Cancelar un plan de pago mantiene el acceso hasta el final del ciclo de facturación, sin reembolso prorrateado.
La guía de despliegue de Roboflow, redactada por el propio proveedor, lo compara con otras plataformas: describe Edge Impulse como singularmente bueno con microcontroladores pero menos adecuado para vídeo y modelos modernos, y NVIDIA DeepStream como una canalización de vídeo muy optimizada, con una curva de aprendizaje pronunciada y sin código abierto.
Para el etiquetado por sí solo, dos herramientas de código abierto son referencias habituales:
En el entrenamiento, la biblioteca Ultralytics YOLO está bajo AGPL-3.0 y Ultralytics vende una Enterprise License para uso comercial; los planes de Roboflow incluyen en su lugar licencias comerciales para las versiones de YOLO compatibles. La contrapartida es que Roboflow reúne etiquetado, entrenamiento y alojamiento bajo un único contador de créditos, mientras que con las herramientas de código abierto la infraestructura corre de su cuenta. Algunos directorios de herramientas de IA aún muestran nombres de planes que la página de precios actual ya no incluye, como Basic y Growth.
Roboflow afirma cumplir los requisitos de SOC2 Type 2, cifrar los datos en tránsito y en reposo, y ofrecer infraestructura conforme a HIPAA con firma de BAA. La documentación advierte de que nunca se publiquen en Universe datos protegidos por derechos de autor, privados, NSFW o que permitan identificar a personas.
No. El plan gratuito Public publica los conjuntos de datos y modelos en Roboflow Universe, y el plan de investigación hace lo mismo. Los datos privados empiezan con Core o con una prueba, y al terminar la prueba sus datos no se hacen públicos sin su consentimiento explícito.
Con un plan de pago, sí. El plan Public está restringido al uso interno y no comercial. Los planes de pago incluyen licencias comerciales para los modelos YOLO que de otro modo están bajo AGPL-3.0, limitadas a los métodos de despliegue de su plan, y los tamaños de RF-DETR con licencia Apache no necesitan licencia adicional.
El espacio de trabajo pasa a un estado de sandbox que mantiene los datos privados, pero solo puede volver a comprar un plan o migrar los proyectos al plan Public. Los créditos incluidos restantes se pierden, mientras que los créditos prepagados sin usar siguen en la cuenta.
