# Polygres vs supermemory Polygres registra 4.018 visitas mensais com crescimento de -52,3% mês a mês e preços Freemium. supermemory registra 156.579 visitas mensais com crescimento de -7,7% e preços Preço sob consulta. | Métrica | [Polygres](https://openaitools.app/pt/tool/polygres) | [supermemory](https://openaitools.app/pt/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | URL do site | https://polygres.com | https://supermemory.ai | | Categorias | Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI Agent, Grafo de conhecimento com IA, AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI Agent | | Modelo de preços | Freemium | Preço sob consulta | | Visitas mensais | 4.018 | 156.579 | | Taxa de crescimento mensal | -52,3% | -7,7% | | Mercado principal | Global | Estados Unidos | | Visitas diretas | 1.605 | 71.163 | | Nota de avaliação | 4,1 | 4,5 | | Contagem de favoritos | 0 | 0 | | Plataformas suportadas | Site | Site | ## Polygres Polygres é uma plataforma de recuperação que trata o PostgreSQL como base das aplicações nativas de IA. Em vez de exigir que as equipes migrem para um banco exclusivamente vetorial, ela virtualiza uma camada de recuperação no estilo GraphRAG sobre o Postgres: registros relacionais, vetores de embeddings e índices de texto permanecem onde estão, enquanto os agentes podem buscar por significado, seguir relacionamentos e casar palavras exatas em uma única requisição. A plataforma reúne quatro modos complementares de recuperação: busca vetorial para significado, travessia de grafos para relacionamentos de múltiplos saltos e consultas de caminho mais curto, busca em texto completo para termos exatos e busca híbrida que combina tudo. Os desenvolvedores acessam esses recursos por um playground hospedado, uma CLI para gerenciar projetos e importações e um SDK de Python tipado para aplicações em produção. Por trás da plataforma gerenciada há dois motores de código aberto: pgGraph, para travessia de grafos dentro do Postgres, e pgContext, para busca com IA, que as equipes podem inspecionar, comparar em benchmarks e hospedar por conta própria. O Polygres oferece tanto um banco hospedado pela empresa quanto a conexão a uma instância de Postgres existente, e se posiciona em torno de memória de agentes, respostas fundamentadas com fontes, busca semântica de produtos e sistemas de recomendação. **Preços e planos:** O Polygres adota um modelo freemium, com um nível gratuito para começar e planos gerenciados pagos para cargas de produção. Os valores exatos são publicados na página de preços da empresa, então consulte-a antes de definir orçamento. - **API unificada de recuperação:** Consulte recuperação de grafos, vetorial, em texto completo e híbrida por uma interface consistente, sem costurar vários sistemas. - **Travessia de grafos no Postgres:** O motor de código aberto pgGraph percorre relacionamentos entre registros e viabiliza recuperação de múltiplos saltos e de caminho mais curto sem mover dados. - **Busca vetorial e híbrida:** A busca semântica sobre embeddings se combina com correspondência esparsa e em texto completo para consultas que misturam significado e termos exatos. - **Kit de ferramentas do desenvolvedor:** Playground em painel, CLI para importações e configuração e SDK de Python tipado facilitam ir do protótipo à produção. - **Gerenciado ou seu próprio Postgres:** Comece com um banco hospedado pelo Polygres ou conecte uma instância existente e amplie o que você já opera. **Pontos fortes:** Mantém o PostgreSQL existente em vez de forçar migração para um armazenamento vetorial especializado; Reúne quatro modos de recuperação em uma só plataforma, reduzindo o número de componentes de uma arquitetura RAG; Os motores centrais pgGraph e pgContext são de código aberto, com internos inspecionáveis e auto-hospedáveis; Ferramentas, conhecimento de SQL e padrões de conexão do Postgres são amplamente reaproveitados **Limitações:** A equipe e a comunidade são relativamente recentes, então suporte de longo prazo e maturidade do ecossistema ainda estão em desenvolvimento; Por ser um produto novo, há menos tutoriais e integrações de terceiros do que em bancos vetoriais consolidados; A conveniência totalmente gerenciada depende de usar a oferta hospedada e não apenas os motores de código aberto [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/polygres.md) ## supermemory A maioria das aplicações LLM trata memória como algo secundário: enfia o histórico de conversa no prompt até encher a janela e perde tudo na sessão seguinte ou ao trocar de modelo. O supermemory encara o problema como infraestrutura. Seu modelo learner-1 lê o material recebido — conversas, arquivos, URLs, dados brutos — e executa operações de atualizar, mesclar, inferir e esquecer sobre um banco de dados em grafo vetorial, mantendo o aprendizado denso, interconectado e ciente do tempo em vez de acumular uma transcrição cada vez maior. No momento da requisição, as memórias relevantes são injetadas como tokens diretamente no contexto do agente, o que mantém a abordagem agnóstica ao modelo e ao harness. Como o aprendizado e a memória ficam fora dos provedores de modelo, o mesmo conhecimento acumulado viaja com a aplicação, seja ela executada sobre Claude, modelos da família GPT, Gemini ou modelos de pesos abertos, e seja acionada por SDK, plugin ou MCP. A empresa trata isso como a parte difícil da infraestrutura de agentes e sustenta a proposta com números públicos: recall abaixo de um segundo em tráfego de produção, cerca de um trilhão de tokens processados por mês, resultados em LongMemEval, LoCoMo e ConvoMem, e comparações de custo com memória baseada em arquivos markdown em corpora grandes. No lado empresarial, inclui certificação SOC 2 Type II, BAA de HIPAA nos planos superiores, conformidade com GDPR e opções de implantação que vão da nuvem ao seu VPC, seu data center e ambientes com isolamento total. **Preços e planos:** O preço se divide entre planos autoatendidos e contratos empresariais, por isso o site exibe um modelo de preço sob consulta. Os níveis Free, Pro e Max cobrem extração padrão de PDF e uso pessoal, enquanto Scale e Enterprise acrescentam extração avançada de documentos com OCR e descrições de figuras e diagramas, limites maiores, garantias de segurança como SOC 2 Type II e BAA de HIPAA, e opções de implantação no seu VPC, no seu data center ou em ambiente isolado. Confirme as tarifas exatas na página de preços. - **Modelo de memória learner-1:** Um modelo dedicado extrai, mescla, infere e esquece sobre o contexto armazenado, para que o grafo de memória melhore continuamente em vez de apenas acumular. - **Armazenamento de memória em grafo vetorial:** Cada aprendizado se liga às entidades, fontes e momentos ao redor, guardando não só conteúdo, mas um mapa ciente do tempo. - **Agnóstico a modelo, harness e MCP:** A memória vive fora dos provedores de modelo e é usada via API, SDKs, plugins e MCP, então o contexto atravessa modelos e ferramentas. - **Injeção de contexto em tempo real:** Memórias relevantes são injetadas como tokens no prompt no momento da requisição, dando contexto útil sem transcrições ilimitadas. - **Implantação e conformidade empresarial:** SOC 2 Type II, BAA de HIPAA nos planos superiores, conformidade com GDPR, além de implantação em nuvem, seu VPC, seu data center ou ambiente isolado. **Pontos fortes:** A memória é desacoplada dos provedores de modelo, então o contexto acumulado sobrevive a trocas de modelo; Evidência de engenharia abundante: benchmarks publicados, números de latência e comparações de custo; Várias superfícies de integração: API REST, SDKs, plugins e MCP; Postura empresarial sólida com SOC 2 Type II, BAA de HIPAA, GDPR e implantação isolada **Limitações:** As informações de preço autoatendido no site público são enxutas e o custo exato pode exigir conversa com vendas; É infraestrutura, não um app final, então há trabalho real de integração antes de ver valor; Benchmarks e números de adoção são relatados pelo fornecedor e vale validá-los na sua própria carga de trabalho [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/supermemory-1.md) ## Perguntas frequentes ### Como Polygres e supermemory se comparam em tráfego mensal? Polygres tem 4.018 visitas mensais, enquanto supermemory tem 156.579. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto. ### Como as taxas de crescimento se comparam? Polygres tem taxa de crescimento mês a mês de -52,3%; supermemory tem -7,7%. ### Como os preços se comparam? Polygres: Freemium. O Polygres adota um modelo freemium, com um nível gratuito para começar e planos gerenciados pagos para cargas de produção. Os valores exatos são publicados na página de preços da empresa, então consulte-a antes de definir orçamento. supermemory: Preço sob consulta. O preço se divide entre planos autoatendidos e contratos empresariais, por isso o site exibe um modelo de preço sob consulta. Os níveis Free, Pro e Max cobrem extração padrão de PDF e uso pessoal, enquanto Scale e Enterprise acrescentam extração avançada de documentos com OCR e descrições de figuras e diagramas, limites maiores, garantias de segurança como SOC 2 Type II e BAA de HIPAA, e opções de implantação no seu VPC, no seu data center ou em ambiente isolado. Confirme as tarifas exatas na página de preços. ## Alternativas | # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Composio](https://openaitools.app/pt/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8% | Freemium, Preço sob consulta | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/composio.md) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/pt/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8% | Freemium, Preço sob consulta | Exa is a search API and web research tool designed for AI applications. It gives agents clean, structured, real-time web data with semantic search, crawling, enrichment and deep research from a single endpoint. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/exa-ai.md) | | 3 | [You.com](https://openaitools.app/pt/tool/you) | 948.349 | +7% | Freemium | APIs de busca e inferência que entregam dados da web em tempo real para modelos de IA | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/you.md) | | 4 | [Algolia](https://openaitools.app/pt/tool/algolia) | 689.970 | -11% | Freemium, Preço sob consulta | Plataforma de busca e recuperação com IA para apps e comércio | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/algolia.md) | | 5 | [LiteLLM](https://openaitools.app/pt/tool/litellm) | 576.967 | +7,9% | Freemium, Preço sob consulta | Um gateway de IA de código aberto para mais de 100 provedores de LLM | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/litellm.md) | | 6 | [Merge](https://openaitools.app/pt/tool/merge-dev) | 313.201 | +1,7% | Freemium, Preço sob consulta | O motor de contexto universal que liga agentes a dados, ferramentas e modelos | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/merge-dev.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/pt/tool/pinecone) | 286.732 | -31% | Freemium, Pago, Preço sob consulta | Oferece busca vetorial escalável e armazenamento RAG de nível empresarial, mas carece das abstrações automatizadas de grafos de memória de agentes do supermemory. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/pinecone.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/pt/tool/portkey-ai) | 195.650 | -9,4% | Freemium, Pago, Preço sob consulta | Gateway de IA, observabilidade e guardrails para apps LLM em produção | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Yep.com](https://openaitools.app/pt/tool/yep-com) | 155.834 | +6,2% | Grátis | API independente de busca na web e grounding de agentes sobre o índice da Ahrefs | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/yep-com.md) | | 10 | [Honcho](https://openaitools.app/pt/tool/honcho) | 137.752 | +2,2% | Pago, Preço sob consulta | Fornece modelagem de usuário persistente de código aberto para agentes com estado, mas foca mais na psicologia conversacional do que em grafos vetoriais universales. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/honcho.md) | --- Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/polygres-vs-supermemory-1 More Markdown: [Categorias](https://openaitools.app/pt/categories.md) · [Rankings de tráfego](https://openaitools.app/pt/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/pt/llms.txt)