# Glean vs supermemory

Glean verzeichnet 3.301.875 monatliche Besuche mit +0,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Glean](https://openaitools.app/de/tool/glean) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) |
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| Website-URL | https://www.glean.com | https://supermemory.ai |
| Kategorien | KI-Produktivitätstools, AI Agent, KI-Assistent, KI-Suchmaschine | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 3.301.875 | 156.579 |
| MoM-Wachstumsrate | +0,1 % | -7,7 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 2.628.666 | 71.163 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 7 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Glean

Glean löst ein Problem, das viele Unternehmen nach der ersten KI-Welle treffen: Die Modelle sind leistungsfähig, aber vom Geschäftskontext isoliert. Die Plattform baut eine Kontextschicht auf, indem sie Inhalte über die bereits genutzten Tools hinweg indexiert und versteht, und nutzt diese Verankerung für bessere Antworten bei geringerem Aufwand. Da weniger irrelevante Tokens an ein Modell gehen, sinken die Kosten pro Frage.

Das Produkt umfasst vier Bereiche: Unternehmenssuche, einen KI-Assistenten für den Arbeitsalltag, eine Agentenplattform zur Automatisierung längerer Prozesse und Glean Protect für Sicherheit und Governance. Administratoren steuern zusätzlich per Modell-Routing und AI-Gateway, welche Modelle welche Anfragen bearbeiten, ohne Integrationen neu zu bauen. Alles erbt die Zugriffsrechte der Quellsysteme.

Glean bedient große Organisationen in Finanzen, Gesundheitswesen, Handel, Technologie und Verwaltung, mit öffentlich genannten Kunden wie Booking.com, Zillow und Ericsson. Das Unternehmen nennt SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, HIPAA, GDPR und TX-RAMP Level 2, dazu 275+ Konnektoren, 40+ Modelle und 99,9 %+ Uptime.

**Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Glean wird an Organisationen lizenziert, abhängig von Seats, Konnektoren und Umfang, und über eine Demo evaluiert statt im Self-Service.

- **Berechtigungsbewusste Unternehmenssuche:** Stelle eine Frage in natürlicher Sprache und erhalte eine belegte Antwort aus Dokumenten, Tickets, Wikis und Nachrichten aller verbundenen Systeme – unter Beachtung der Berechtigungen.
- **Agent-Builder und Orchestrierung:** Wiederverwendbare Agenten erledigen mehrstufige Abläufe wie Onboarding, Account-Recherche oder Incident-Nachverfolgung über mehrere Business-Apps hinweg.
- **Modell-Routing und AI-Gateway:** Glean wählt automatisch das passende Modell und die nötige Denkleistung und stellt über 40 LLMs über ein zentrales Gateway bereit.
- **Fundierte Inhalte und Analysen:** Erstelle markenkonforme Dokumente, fasse Meetings zusammen, analysiere Daten und generiere Inhalte auf Basis des Unternehmenskontexts.
- **Governance und Observability:** Administratoren erhalten Nutzungskontrollen, Kostenübersicht, Audit-Protokolle und compliance-taugliche Governance für jede KI-Interaktion.

**Stärken:** Antworten belegen Quellen und erben deren Berechtigungen – der größte Rollout-Blocker entfällt; Eine Plattform deckt Suche, Assistent und Agenten ab statt drei getrennter Anbieter; Modell-Routing und Token-Effizienz senken die Kosten pro KI-Anfrage im Maßstab; Über 275 vorgebaute Konnektoren verkürzen die Integrationsarbeit erheblich

**Einschränkungen:** Enterprise-Preise sind Angebotsbasiert, Budgetplanung erfordert ein Vertriebsgespräch; Der volle Nutzen entsteht erst durch Anbindung vieler interner Datenquellen, was IT-Aufwand bedeutet; Für sehr kleine Teams ist der Funktionsumfang möglicherweise zu groß

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

Glean hat 3.301.875 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Glean verzeichnet eine Wachstumsrate von +0,1 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Glean: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Glean wird an Organisationen lizenziert, abhängig von Seats, Konnektoren und Umfang, und über eine Demo evaluiert statt im Self-Service. 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 | [Notion](https://openaitools.app/de/tool/t) | 173.441.670 | +0,1 % | Freemium | Der KI-Workspace, in dem Teams und Agenten gemeinsam Arbeit erledigen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/t.md) |
| 2 | [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) |
| 3 | [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) |
| 4 | [Dust](https://openaitools.app/de/tool/dust) | 547.217 | +1,8 % | Preise auf Anfrage | Erstellt kollaborative Unternehmens-KI-Agenten mit Verbindung zum Firmenwissen, bietet jedoch eine weniger robuste universelle Standardsuche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dust.md) |
| 5 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Gumloop is a no-code AI agent and automation platform where teams build agents that connect to their tools, browse the web, and complete real business tasks. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) |
| 6 | [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) |
| 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 | [Moveworks](https://openaitools.app/de/tool/moveworks) | 168.527 | -4,3 % | Preise auf Anfrage | Automates employee IT and HR support requests exceptionally well, but focuses less on general universal document search. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/moveworks.md) |
| 10 | [Kore.ai](https://openaitools.app/de/tool/kore-ai) | 143.328 | -18,2 % | Preise auf Anfrage | Deploys enterprise conversational assistants and automated workflows, but lacks Glean's unified organization-wide knowledge graph search. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kore-ai.md) |

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

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