# EverMemOS vs supermemory

EverMemOS verzeichnet 24.237 monatliche Besuche mit +12 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenlos“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [EverMemOS](https://openaitools.app/de/tool/evermemos) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) |
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| Website-URL | https://evermind.ai | https://supermemory.ai |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, Open-Source-KI-Modelle, KI-Modelle | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenlos | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 24.237 | 156.579 |
| MoM-Wachstumsrate | +12 % | -7,7 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 14.588 | 71.163 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## EverMemOS

EverMemOS (also described as EverOS) by EverMind is a memory operating system for AI agents and applications. It adds persistent, self-evolving memory on top of stateless LLMs: agents store multimodal content, retrieve it through hybrid mRAG, distill repeated patterns into reusable Skills, and keep facts in sync over time.

**Preise und Tarife:** EverMind offers a free signup with 2,000 starter credits. No fixed public price list is shown for the cloud platform, and the company positions its memory infrastructure with free and open-source components alongside paid plans.

- **mRAG multimodal memory:** Multimodal retrieval and ingestion via a single API, covering PDFs, images, Word files, spreadsheets, decks, emails, HTML and URLs.
- **Self-evolving agent memory:** Agent trajectories are recorded as Cases, distilled into reusable Skills, and reused so performance improves over time.
- **Memory Bank transparency:** Inspect, manage and edit user, group and agent memories in a dedicated Memory Bank interface.
- **Open benchmark results:** EverMind publishes reproducible results on LoCoMo, LongMemEval and AMA alongside its memory research.
- **Team and temporal memory:** Supports multi-agent coordination and group context sharing, plus temporal tracking so outdated facts are not treated as current.

**Stärken:** Tackles a real gap: persistent memory and identity for AI agents; mRAG takes many document and media types through one API; Self-evolving Skills let agents improve instead of starting from zero; Transparent Memory Bank for inspecting and editing stored memory

**Einschränkungen:** Memory infrastructure requires developer integration effort; The memory-OS space is crowded and fast-moving, so APIs may evolve; Self-hosting the open-source core puts operational load on your team; Benchmark leadership claims still need validation on your own workloads

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/evermemos.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 EverMemOS und supermemory beim monatlichen Traffic?

EverMemOS hat 24.237 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

EverMemOS verzeichnet eine Wachstumsrate von +12 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

EverMemOS: Kostenlose Testversion, Kostenlos. EverMind offers a free signup with 2,000 starter credits. No fixed public price list is shown for the cloud platform, and the company positions its memory infrastructure with free and open-source components alongside paid plans. 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) |
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| 1 | [Gemma Open Models von Google](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google) | 4.900.914 | -13,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Googles Familie leichter Open-Weight-KI-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 2 | [Hermes-Agent](https://openaitools.app/de/tool/hermes-agent-1) | 3.638.741 | -5,4 % | Freemium | Ein kostenloser, quelloffener persönlicher KI-Agent, der Ihre Projekte lernt und in jeder Messaging-App arbeitet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/hermes-agent-1.md) |
| 3 | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Kostenlos | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community.md) |
| 4 | [Composio](https://openaitools.app/de/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/composio.md) |
| 5 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Kostenlos | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai.md) |
| 6 | [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) |
| 7 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [Agno](https://openaitools.app/de/tool/agno) | 140.302 | -3,3 % | Preise auf Anfrage, Kostenlos | Selbststeuernde Agenten-Plattform in Ihrer eigenen Cloud | [.md](https://openaitools.app/de/tool/agno.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/evermemos-vs-supermemory-1

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