# Composio vs supermemory Composio verzeichnet 2.782.603 monatliche Besuche mit +22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Composio](https://openaitools.app/de/tool/composio) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://composio.dev | https://supermemory.ai | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, Large Language Models (LLMs), AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 2.782.603 | 156.579 | | MoM-Wachstumsrate | +22,8 % | -7,7 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 1.238.943 | 71.163 | | Bewertungsergebnis | 4,5 | 4,5 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Composio Composio liegt zwischen Ihrer KI-Anwendung und der Außenwelt. Statt für jedes SaaS-Produkt, das der Agent benötigt, eine Integration von Hand zu codieren, wählen Sie aus einem großen Katalog vorgefertigter Toolkits; Composio übernimmt die mühsamen Teile: OAuth-Autorisierung, Speicherung und Erneuerung von Zugangsdaten, Berechtigungs-Scopes pro Aktion sowie die Ausführung. Derselbe Katalog versorgt sowohl Agenten-Frameworks (über SDKs und Function Calling) als auch MCP-kompatible Clients wie Claude, ChatGPT, Codex und Cursor, die sich über einen einzigen verwalteten MCP-Endpunkt verbinden. Die Plattform reicht längst über einfaches Tool Calling hinaus. Triggers starten Hintergrundagenten aufgrund von Ereignissen in verbundenen Apps. Firewall prüft Tool-Ergebnisse und blockiert versteckte Prompt-Injection-Anweisungen, bevor das Modell sie liest. Instant-Tools liefern Audio-, Video-, Such-, Browser- und Datenfunktionen, ohne eigene API-Schlüssel zu verwalten, und Optimierungsfunktionen zielen auf geringere Kosten pro abgeschlossener Aufgabe. Enterprise-Funktionen ergänzen SSO, Governance und Audit-Trails. Das Produkt richtet sich primär an Engineering-Teams, die Agenten oder agentische Backends bauen, und sekundär an Wissensarbeiter, die Claude oder ChatGPT ihre Alltags-Apps bedienen lassen wollen. Es folgt einem Freemium-Modell mit kostenloser Entwicklerstufe, Bezahlplänen und individuellen Enterprise-Verträgen und gibt SOC-2-Type-II-Konformität an. **Preise und Tarife:** Freemium. Eine kostenlose Entwicklerstufe ermöglicht den Einstieg; kostenpflichtige Pläne und individuelle Enterprise-Preise decken höhere Nutzung, Team-Kontrollen und Sicherheitsanforderungen ab. Genaue Limits stehen auf der Preisseite von Composio; für Enterprise-Konditionen ist Vertriebskontakt nötig. - **Über 1.700 App-Toolkits:** Großer Katalog vorgefertigter Integrationen aus Produktivität, CRM, Support, Engineering, Finanzen, HR und E-Commerce, die jeweils aufrufbare Aktionen bereitstellen. - **Verwaltete Authentifizierung:** Composio übernimmt OAuth-Flows, speichert und erneuert Zugangsdaten und erzwingt Berechtigungs-Scopes pro Aktion, sodass Agenten nur im erlaubten Rahmen handeln. - **MCP-Gateway:** Ein verwalteter MCP-Endpunkt verbindet Claude, ChatGPT, Codex, Cursor und andere MCP-Clients in wenigen Klicks mit Ihrem gesamten Tool-Katalog. - **Triggers:** Starten Hintergrundagenten aus Ereignissen in verbundenen Apps, sodass Arbeit ohne Nutzer-Prompt beginnen kann. - **Firewall und Enterprise-Governance:** Prüft Tool-Ausgaben, um eingeschleuste Anweisungen zu blockieren, und ergänzt SSO, Audit-Logs und organisationsweite Richtlinien. **Stärken:** Sehr großer Integrationskatalog, der den Großteil eigener API-Arbeit erspart; Löst die schwierigen Teile der Authentifizierung: OAuth, Token-Erneuerung und Scopes; Funktioniert sowohl mit code-zentrierten SDK-Flows als auch mit No-Code-MCP-Clients; Sicherheitsfunktionen wie Firewall und Enterprise-Governance sind in dieser Kategorie selten **Einschränkungen:** Die Tiefe bringt eine Lernkurve bei Toolkits, Aktionen und Auth-Konfiguration mit sich; Die Limits des Gratis-Plans sind bescheiden, Produktivbetrieb erfordert meist einen Bezahlplan; Funktionen und verfügbare Toolkits ändern sich häufig, Dokumentation muss oft geprüft werden [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/composio.md) ## supermemory 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. **Preise und Tarife:** 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. - **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. **Stärken:** Memory ist von den Modellanbietern entkoppelt, sodass sich angesammelter Kontext über Modellwechsel hinweg hält; Umfangreiche technische Belege mit veröffentlichten Benchmarks, Latenzwerten und Kostenvergleichen; Mehrere Integrationswege: REST-API, SDKs, Plugins und MCP; Starke Enterprise-Positionierung mit SOC 2 Type II, HIPAA-BAA, DSGVO und air-gapped Bereitstellung **Einschränkungen:** Die Self-Service-Preisangaben auf der öffentlichen Website sind dünn, exakte Tarifkosten erfordern möglicherweise ein Verkaufsgespräch; Es ist Infrastruktur und keine Endnutzer-App, es braucht also echte Integrationsarbeit bis zum Nutzen; Benchmarks und Adoptionszahlen stammen vom Anbieter und sollten an der eigenen Arbeitslast geprüft werden [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Composio und supermemory beim monatlichen Traffic? Composio hat 2.782.603 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Composio verzeichnet eine Wachstumsrate von +22,8 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Composio: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium. Eine kostenlose Entwicklerstufe ermöglicht den Einstieg; kostenpflichtige Pläne und individuelle Enterprise-Preise decken höhere Nutzung, Team-Kontrollen und Sicherheitsanforderungen ab. Genaue Limits stehen auf der Preisseite von Composio; für Enterprise-Konditionen ist Vertriebskontakt nötig. supermemory: 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. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Leading unified LLM model gateway, but strictly handles model inference rather than third-party SaaS tool integrations and authentication. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [LiteLLM](https://openaitools.app/de/tool/litellm) | 576.967 | +7,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Ein Open-Source-KI-Gateway für über 100 LLM-Anbieter | [.md](https://openaitools.app/de/tool/litellm.md) | | 3 | [Treg](https://openaitools.app/de/tool/treg) | 452.935 | +223,4 % | Freemium | Open-Source-MCP-Gateway und Pay-per-Call-Katalog, bietet jedoch weniger umfangreiche verwaltete Authentifizierungs-Workflows als Composio. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/treg.md) | | 4 | [Mastra](https://openaitools.app/de/tool/mastra) | 318.954 | -5 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Robust TypeScript framework for agent workflows and tools, but requires writing custom integration code instead of pre-built connectors. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mastra.md) | | 5 | [Merge](https://openaitools.app/de/tool/merge-dev) | 313.201 | +1,7 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Die universelle Kontext-Engine, die Agenten mit Daten, Tools und Modellen verbindet | [.md](https://openaitools.app/de/tool/merge-dev.md) | | 6 | [Pipedream](https://openaitools.app/de/tool/pipedream) | 312.216 | -14,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet exzellentes verwaltetes Auth und Event-Trigger für Agenten-Workflows, ist aber weniger auf native MCP-Gateway-Protokolle spezialisiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/pipedream.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/de/tool/pinecone) | 286.732 | -31 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet skalierbare Vektorsuche und RAG-Speicherung auf Unternehmensebene, entbehrt jedoch der automatisierten Agenten-Speichergraphen-Abstraktionen von supermemory. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/pinecone.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/de/tool/portkey-ai) | 195.650 | -9,4 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | KI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion | [.md](https://openaitools.app/de/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Agno](https://openaitools.app/de/tool/agno) | 140.302 | -3,3 % | Preise auf Anfrage, Kostenlos | Flexible Python agent framework with built-in tools, but less focused on acting as a standalone universal integration middleware. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/agno.md) | | 10 | [Honcho](https://openaitools.app/de/tool/honcho) | 137.752 | +2,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet Open-Source-User-Modellierung für zustandsbehaftete Agenten, konzentriert sich jedoch mehr auf Konversationspsychologie als auf universelle Vektorgraphen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/honcho.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/composio-vs-supermemory-1 More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)