Welches Problem löst supermemory eigentlich?

Es gibt Agenten ein Gedächtnis, das bleibt und sich verbessert. Statt ein ganzes Gespräch erneut abzuspielen, speichert die Anwendung Kontext in supermemory und ruft nur die relevanten Erkenntnisse ab, die zur Anfragezeit in den Prompt injiziert werden.

Binde ich mich an einen KI-Anbieter?

Nein. Lernen und Memory liegen außerhalb der Modellanbieter, sodass das Gedächtnis mit Ihrer Anwendung mitgeht, egal ob sie Claude, Modelle der GPT-Familie, Gemini oder Open-Weight-Modelle aufruft.

Wie wird das Gedächtnis gespeichert?

Extrahierte Erkenntnisse landen in einer Vektor-Graph-Datenbank, in der jeder Eintrag mit verwandten Entitäten, Quellen und Zeitpunkten verlinkt ist – vernetzt und zeitbewusst.

Ist Self-Hosting oder Air-Gapped-Betrieb möglich?

Das Unternehmen gibt an, in Ihrer VPC oder Ihrem Rechenzentrum sowie in air-gapped Umgebungen bereitstellen zu können, wenn Daten das Netzwerk nicht verlassen dürfen, und nennt Self-Hosting in der Dokumentation.

Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von supermemory?

supermemory erhält derzeit 156.579 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von -12.982 (-7,7 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist Vereinigte Staaten (46,2 % Anteil), einschließlich 71.163 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

Ist supermemory kostenlos? Welches Preismodell hat es?

supermemory arbeitet mit einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Die Preisgestaltung teilt sich in Self-Service-Tarife und Enterprise-Verträge, weshalb die Seite ein Preismodell auf Anfrage ausweist. Free, Pro und Max decken die Standard-PDF-Extraktion und die persönliche Nutzung ab, während Scale und Enterprise erweiterte Dokumentenextraktion mit OCR sowie Beschreibungen von Abbildungen und Diagrammen, höhere Limits, Sicherheitszusagen wie SOC 2 Type II und HIPAA-BAA sowie Bereitstellung in Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder air-gapped ergänzen. Genaue Preise sollten auf der Preisseite geprüft werden. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: nicht aufgeführt.

supermemory — KI-Tool Traffic (156.579/Monat), Preise, API & Alternativen

Open AI Tools

supermemory — KI-Tool Traffic (156.579/Monat), Preise, API & Alternativen | Open AI Tools

Über supermemory

Memory-Modell learner-1

Ein dediziertes Modell extrahiert, verschmilzt, schließt und vergisst über den gespeicherten Kontext, sodass der Memory-Graph sich laufend verbessert statt nur anzuwachsen.

Vektor-Graph-Speicher

Jede Erkenntnis verlinkt auf die umliegenden Entitäten, Quellen und Zeitpunkte und speichert damit nicht nur Inhalte, sondern eine zeitbewusste Landkarte.

Modell-, Harness- und MCP-unabhängig

Memory liegt außerhalb der Modellanbieter und wird über API, SDKs, Plugins und MCP genutzt, sodass Kontext über Modelle und Werkzeuge hinweg mitwandert.

Kontext-Injektion in Echtzeit

Relevante Erinnerungen werden zur Anfragezeit als Tokens in den Prompt injiziert und liefern passenden Kontext ohne unbegrenzte Transkripte.

Enterprise-Bereitstellung und Compliance

SOC 2 Type II, HIPAA-BAA in höheren Tarifen, DSGVO-Konformität sowie Bereitstellung in der Cloud, Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder air-gapped.

Die meisten LLM-Anwendungen behandeln Memory als Nebensache: Der Chatverlauf wird in den Prompt gestopft, bis das Kontextfenster voll ist, und in der nächsten Sitzung oder nach einem Modellwechsel ist alles verloren. supermemory geht das Problem als Infrastruktur an. Das Modell learner-1 liest eingehende Materialien – Gespräche, Dateien, URLs, Rohdaten – und führt Update-, Merge-, Inferenz- und Forget-Operationen auf einer Vektor-Graph-Datenbank aus, sodass Gelerntes dicht, vernetzt und zeitbewusst bleibt, statt sich als immer längeres Transkript anzuhäufen.

Zum Zeitpunkt der Anfrage werden die relevanten Erinnerungen als Tokens direkt in den Kontext des Agenten injiziert, wodurch der Ansatz modell- und harness-unabhängig bleibt. Da Lernen und Memory außerhalb der Modellanbieter liegen, wandert das angesammelte Verständnis mit der Anwendung, egal ob sie auf Claude, Modellen der GPT-Familie, Gemini oder Open-Weight-Modellen läuft und ob sie über SDK, Plugin oder MCP gesteuert wird.

Das Unternehmen sieht darin den schwierigen Teil der Agenten-Infrastruktur und untermauert das mit veröffentlichten Zahlen: Recall unter einer Sekunde im Produktionsverkehr, rund eine Billion verarbeitete Tokens pro Monat, Benchmarks auf LongMemEval, LoCoMo und ConvoMem sowie Kostenvergleiche gegenüber Markdown-Datei-Memory bei großen Korpora. Auf Unternehmensseite kommen SOC 2 Type II, eine HIPAA-BAA in höheren Tarifen, DSGVO-Konformität und Bereitstellungen von der Cloud bis zu eigener VPC, eigenem Rechenzentrum und air-gapped Umgebungen hinzu.

Wirkungsvolle Anwendungsfälle für supermemory

Entwickler von KI-Anwendungen

Dauerhaftes Nutzer-Memory ergänzen

Binden Sie die Memory-API in einen Chatbot oder Copiloten ein, damit wiederkehrende Nutzer erkannt, Präferenzen bewahrt und Gespräche fortgesetzt statt neu gestartet werden.

Agenten-Entwickler

Kontinuität bei langen Aufgaben

Geben Sie mehrstufigen Agenten ein dauerhaftes Arbeitsgedächtnis über Tool-Aufrufe, Modellwechsel und lange Jobs hinweg.

Enterprise-Plattformteam

Memory in privater Bereitstellung

Betreiben Sie die Memory-Schicht in Ihrer VPC, Ihrem Rechenzentrum oder einer air-gapped Umgebung, wenn Nutzerdaten das Netzwerk nicht verlassen dürfen.

Support- und Vertriebsautomatisierung

Account- und Mandantenkontext

Halten Sie Verläufe je Mandant und Konto für einen Assistenten verfügbar, damit Übergaben und Follow-ups alles bereits Geteilte berücksichtigen.

Top 12 Alternativen und Wettbewerber zu supermemory

Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie

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Rang	KI-Tool	Monatliche Besuche	MoM-Wachstum	Anteil direkter Zugriffe	Preise	Direktvergleich
●	supermemory	156.579	-7,7 %	45% direkt	Preise auf Anfrage	Aktuell
1	Honcho Bietet Open-Source-User-Modellierung für zustandsbehaftete Agenten, konzentriert sich jedoch mehr auf Konversationspsychologie als auf universelle Vektorgraphen.	137.752	+2,2 %	43% direkt	Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage	vs Honcho
2	EverMemOS Bietet ein Open-Source-Memory-OS für KI-Agenten, erfordert jedoch mehr Selbsthosting und Einrichtung als die verwaltete API von supermemory.	24.237	+12 %	60% direkt	Kostenlose Testversion, Kostenlos	vs EverMemOS
3	Llongterm Speichert menschenlesbare Benutzerprofile und Kontexte einfach per API, entbehrt jedoch der fortschrittlichen Vektor-Graphen-Indisierungs-Engine von supermemory.	0	0 %	—	Freemium, Kostenpflichtig	vs Llongterm
4	HydraDB OSS Bietet robusten Open-Source-Graphenspeicher auf Objektspeichern, ist jedoch eher eine Datenbank als eine schlüsselfertige Agenten-Memory-API.	29.635	+5,8 %	58% direkt	Freemium, Preise auf Anfrage	vs HydraDB OSS
5	Memoripy Bietet leichtgewichtigen Kurz- und Langzeitspeicher für Python-Agenten, entbehrt jedoch einer Cloud-API-Infrastruktur auf Unternehmensebene.	105	-94,5 %	39% direkt	Kostenlos	vs Memoripy
6	Pinecone Bietet skalierbare Vektorsuche und RAG-Speicherung auf Unternehmensebene, entbehrt jedoch der automatisierten Agenten-Speichergraphen-Abstraktionen von supermemory.	286.732	-31 %	41% direkt	Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage	vs Pinecone