# Polygres vs supermemory Polygres verzeichnet 4.018 monatliche Besuche mit -52,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Polygres](https://openaitools.app/de/tool/polygres) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://polygres.com | https://supermemory.ai | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, KI-Wissensgraph, AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 4.018 | 156.579 | | MoM-Wachstumsrate | -52,3 % | -7,7 % | | Primärmarkt | Global | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 1.605 | 71.163 | | Bewertungsergebnis | 4,1 | 4,5 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Polygres Polygres ist eine Retrieval-Plattform, die PostgreSQL als Fundament für KI-native Anwendungen behandelt. Statt Teams zur Migration auf eine rein vektorbasierte Datenbank zu zwingen, virtualisiert sie eine GraphRAG-artige Retrieval-Schicht über Postgres: relationale Datensätze, Embedding-Vektoren und Textindizes bleiben, wo sie sind, während Agenten in einer einzigen Anfrage nach Bedeutung suchen, Beziehungen folgen und exakte Wörter treffen können. Die Plattform bündelt vier komplementäre Retrieval-Modi: Vektorsuche für Bedeutung, Graph-Traversierung für Beziehungen über mehrere Sprünge und kürzeste-Wege-Abfragen, Volltextsuche für exakte Begriffe und hybride Suche, die beides verbindet. Entwickler erreichen diese Fähigkeiten über einen gehosteten Playground, eine CLI für Projekte und Datenimporte sowie ein typisiertes Python-SDK für Produktionsanwendungen. Hinter der Managed-Plattform stehen zwei Open-Source-Engines: pgGraph für Graph-Traversierung innerhalb von Postgres und pgContext für KI-Suche, die Teams einsehen, benchmarken und selbst hosten können. Polygres unterstützt sowohl eine von der Firma gehostete Datenbank als auch die Anbindung einer bestehenden Postgres-Instanz und positioniert sich rund um Agenten-Gedächtnis, belegte Antworten mit Quellen, semantische Produktsuche und Empfehlungssysteme. **Preise und Tarife:** Polygres folgt einem Freemium-Modell mit einem kostenlosen Einstiegstarif und kostenpflichtigen Managed-Plänen für Produktionslasten. Die konkreten Zahlen stehen auf der Preisseite des Anbieters, die vor der Budgetplanung geprüft werden sollte. - **Einheitliche Retrieval-API:** Graph-, Vektor-, Volltext- und Hybrid-Retrieval über eine konsistente Schnittstelle abfragen, statt mehrere Systeme zu verbinden. - **Graph-Traversierung in Postgres:** Die Open-Source-Engine pgGraph folgt Beziehungen zwischen Datensätzen und ermöglicht Multi-Hop- und Kürzeste-Wege-Retrieval ohne Datenumzug. - **Vektor- und Hybridsuche:** Semantische Suche über Embeddings verbindet sich mit Sparse- und Volltexttreffern, sodass Abfragen mit Bedeutung und exakten Begriffen funktionieren. - **Entwickler-Toolkit:** Dashboard-Playground, CLI für Importe und Konfiguration sowie ein typisiertes Python-SDK machen den Weg vom Prototyp bis zum Release kurz. - **Managed oder eigener Postgres:** Starte mit einer von Polygres gehosteten Datenbank oder binde eine bestehende Postgres-Instanz an und erweitere, was du bereits betreibst. **Stärken:** Bestehendes PostgreSQL bleibt erhalten, statt eine Migration zu einem spezialisierten Vektorspeicher zu erzwingen; Vier Retrieval-Modi in einer Plattform, was die Zahl der Komponenten in einem RAG-Stack verringert; Die Kern-Engines pgGraph und pgContext sind Open Source und damit einsehbar und selbst hostbar; Vertraute Postgres-Werkzeuge, SQL-Kenntnisse und Verbindungsmuster lassen sich weitgehend weiterverwenden **Einschränkungen:** Team und Community sind relativ früh, daher sind Langzeitsupport und Ökosystemreife noch im Aufbau; Als jüngeres Produkt gibt es weniger Tutorials und Integrationen Dritter als bei etablierten Vektordatenbanken; Der Komfort des vollständig Managed-Betriebs hängt vom gehosteten Angebot ab, nicht nur von den Open-Source-Engines [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/polygres.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 Polygres und supermemory beim monatlichen Traffic? Polygres hat 4.018 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Polygres verzeichnet eine Wachstumsrate von -52,3 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Polygres: Freemium. Polygres folgt einem Freemium-Modell mit einem kostenlosen Einstiegstarif und kostenpflichtigen Managed-Plänen für Produktionslasten. Die konkreten Zahlen stehen auf der Preisseite des Anbieters, die vor der Budgetplanung geprüft werden sollte. 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 | [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) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | 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/de/tool/exa-ai.md) | | 3 | [You.com](https://openaitools.app/de/tool/you) | 948.349 | +7 % | Freemium | Such- und Inferenz-APIs, die KI-Modellen Echtzeit-Webdaten liefern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/you.md) | | 4 | [Algolia](https://openaitools.app/de/tool/algolia) | 689.970 | -11 % | Freemium, Preise auf Anfrage | KI-Suche und Retrieval-Plattform für moderne Apps und Commerce | [.md](https://openaitools.app/de/tool/algolia.md) | | 5 | [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) | | 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 | [Yep.com](https://openaitools.app/de/tool/yep-com) | 155.834 | +6,2 % | Kostenlos | Unabhängige Websuche und Agent-Grounding-API auf Basis des Ahrefs-Index | [.md](https://openaitools.app/de/tool/yep-com.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/polygres-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)