# Shaped vs supermemory Shaped verzeichnet 11.871 monatliche Besuche mit -39,2 % 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 | [Shaped](https://openaitools.app/de/tool/shaped) | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.shaped.ai | https://supermemory.ai | | Kategorien | KI-Suchmaschine, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Social-Media | AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, AI Agent | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 11.871 | 156.579 | | MoM-Wachstumsrate | -39,2 % | -7,7 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 4.726 | 71.163 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,5 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Shaped Shaped positioniert sich als „die einzige Vektordatenbank mit einer Feedback-Schleife“. Statt eines statischen Embedding-Speichers lernt sie kontinuierlich aus jeder Nutzerinteraktion – Klicks, Käufe, Sehzeit – sodass Ergebnisse umso präziser werden, je mehr das Produkt genutzt wird. Eine einzige ShapedQL-Abfrage kann per Text, Nutzer-ID oder Item-ID abrufen, filtern, mit ML-Modellen bewerten und für Diversität neu ordnen – alles gleichzeitig. Die Plattform basiert auf einer dreischichtigen Architektur. Die Query-Schicht übernimmt Echtzeit-Retrieval und Ranking mit unter 50 ms Latenz. Die Intelligence-Schicht verwaltet dynamische Embeddings, Nutzer- und Item-Kontext sowie kontinuierliches Modelltraining. Die Data-Schicht verbindet über 30 Quellen, darunter Snowflake, BigQuery, Redshift, Kafka, PostgreSQL, Shopify und Amplitude, und vereint Batch- und Streaming-Daten in einem einzigen Schema ohne ETL. Shaped bietet Sicherheit auf Unternehmensniveau mit SOC-2-Type-II-Zertifizierung, DSGVO/CCPA/HIPAA-Konformität und einem SLA von 99,95 % Verfügbarkeit bei über 5 Mrd. Dokumenten. Die Website weist darauf hin, dass Shaped von Whatnot übernommen wurde, während das Produkt unter der Marke Shaped weiterbetrieben wird – mit 100 USD Gratisguthaben und ohne Kreditkarte zum Start. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Neue Nutzer erhalten 100 USD Gratisguthaben ohne Kreditkarte; Shaped-Cloud-Tarife werden nach Nutzung und Umfang angeboten. - **Einheitliche Abfragesprache ShapedQL:** Ruft ab, filtert, bewertet und ordnet über semantische Suche, Keyword-Suche und Verhaltensmodelle in einer einzigen SQL-ähnlichen Abfrage neu. - **Personalisierte hybride Suche:** Kombiniert semantisches und Keyword-Retrieval und ordnet Ergebnisse nach vorhergesagter Klickrate und Engagement je Nutzer neu. - **Kontinuierliche Lern-Feedback-Schleife:** ML-Modelle werden mit Live-Interaktionssignalen neu trainiert, sodass sich die Ranking-Qualität mit dem Traffic automatisch verbessert. - **Über 30 native Konnektoren:** Streamt Daten direkt aus Warehouses, Analyse-Tools und Event-Pipelines wie Snowflake, Kafka, BigQuery und Shopify – ohne ETL. - **Bereitstellung unter 50 ms auf Unternehmensskala:** Verarbeitet über 5 Mrd. Dokumente bei 99,95 % SLA und erfüllt SOC 2 Type II, DSGVO, CCPA und HIPAA. **Stärken:** Vereint Vektorsuche, ML-Re-Ranking und Training in einer Abfrage statt eines fragilen Multi-Vendor-Stacks; Kontinuierliches Lernen aus echten Interaktionssignalen verbessert Ergebnisse automatisch; Breites Konnektor-Ökosystem integriert Batch- und Streaming-Daten ohne eigenes ETL; Starke Compliance (SOC 2 Type II, DSGVO, HIPAA) und veröffentlichtes SLA von 99,95 % **Einschränkungen:** Preise nur per Angebot, daher vor Vertriebskontakt schwer zu kalkulieren; ShapedQL und Pipeline-Konzepte bedeuten eine Lernkurve für Teams ohne Erfahrung in Relevanz-Engineering; Nun Teil von Whatnot, daher kann die Klarheit der langfristigen eigenständigen Roadmap vom Käufer abhängen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/shaped.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 Shaped und supermemory beim monatlichen Traffic? Shaped hat 11.871 monatliche Besuche, während supermemory 156.579 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Shaped verzeichnet eine Wachstumsrate von -39,2 % gegenüber dem Vormonat; supermemory verzeichnet -7,7 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Shaped: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Neue Nutzer erhalten 100 USD Gratisguthaben ohne Kreditkarte; Shaped-Cloud-Tarife werden nach Nutzung und Umfang angeboten. 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 | [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) | | 4 | [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) | | 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 | [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) | | 7 | [Jina AI](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai) | 280.782 | -16,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Eine Suchbasis aus Embeddings, Rerankern und Reader-APIs | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai.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 | [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) | | 10 | [Meilisearch](https://openaitools.app/de/tool/meilisearch) | 119.713 | -21,5 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Blitzschnelle Suchmaschine – selbst gehostet oder in der Cloud | [.md](https://openaitools.app/de/tool/meilisearch.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/shaped-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)