# Polygres vs supermemory Polygres registra 4018 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -52,3 % y un modelo de precios Freemium. supermemory registra 156.579 visitas mensuales con un crecimiento de -7,7 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [Polygres](https://openaitools.app/es/tool/polygres) | [supermemory](https://openaitools.app/es/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://polygres.com | https://supermemory.ai | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, AI Agent, Grafo de conocimiento con IA, AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), Herramientas de desarrollo con IA, AI Agent | | Modelo de precios | Freemium | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 4018 | 156.579 | | Tasa de crecimiento intermensual | -52,3 % | -7,7 % | | Mercado principal | Global | Estados Unidos | | Visitas directas | 1605 | 71.163 | | Puntuación de reseñas | 4,1 | 4,5 | | Número de guardados | 0 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## Polygres Polygres es una plataforma de recuperación que trata PostgreSQL como la base de las aplicaciones nativas de IA. En lugar de obligar a los equipos a migrar a una base de datos exclusivamente vectorial, virtualiza una capa de recuperación tipo GraphRAG sobre Postgres: los registros relacionales, los vectores de embeddings y los índices de texto permanecen donde están, mientras los agentes pueden buscar por significado, seguir relaciones y coincidir con palabras exactas en una sola petición. La plataforma reúne cuatro modos de recuperación complementarios: búsqueda vectorial para el significado, recorrido de grafos para relaciones de varios saltos y consultas de camino más corto, búsqueda de texto completo para términos exactos y búsqueda híbrida que los combina. Los desarrolladores acceden a estas capacidades mediante un panel de pruebas alojado, una CLI para gestionar proyectos e importaciones y un SDK de Python tipado para aplicaciones en producción. Detrás de la plataforma gestionada hay dos motores de código abierto: pgGraph para el recorrido de grafos dentro de Postgres y pgContext para la búsqueda con IA, que los equipos pueden inspeccionar, medir con benchmarks y autoalojar. Polygres admite tanto una base de datos alojada por la empresa como la conexión de una instancia de Postgres existente, y se posiciona en torno a la memoria de agentes, las respuestas fundamentadas con fuentes, la búsqueda semántica de productos y los sistemas de recomendación. **Precios y planes:** Polygres sigue un modelo freemium con un nivel gratuito para empezar y planes gestionados de pago para cargas de producción. Las cifras concretas se publican en su página de precios, así que conviene consultarla antes de presupuestar. - **API de recuperación unificada:** Consulta recuperación de grafos, vectorial, de texto completo e híbrida mediante una interfaz coherente en lugar de unir varios sistemas. - **Recorrido de grafos en Postgres:** El motor de código abierto pgGraph sigue relaciones entre registros y habilita recuperación de varios saltos y de camino más corto sin mover datos. - **Búsqueda vectorial e híbrida:** La búsqueda semántica sobre embeddings se combina con coincidencia dispersa y de texto completo para consultas que mezclan significado y términos exactos. - **Kit de herramientas para desarrolladores:** Un panel de pruebas, una CLI para importar y configurar, y un SDK de Python tipado facilitan pasar del prototipo a producción. - **Gestionado o tu propio Postgres:** Empieza con una base de datos alojada por Polygres o conecta una instancia existente y amplía lo que ya ejecutas. **Fortalezas:** Conserva tu PostgreSQL existente en lugar de forzar una migración a un almacén vectorial especializado; Reúne cuatro modos de recuperación en una sola plataforma, lo que reduce el número de piezas en una arquitectura RAG; Los motores centrales pgGraph y pgContext son de código abierto, por lo que su interior es inspeccionable y autoalojable; Las herramientas, el conocimiento de SQL y los patrones de conexión de Postgres se reutilizan en gran medida **Limitaciones:** El equipo y la comunidad son relativamente jóvenes, así que el soporte a largo plazo y la madurez del ecosistema aún están en desarrollo; Al ser un producto reciente, hay menos tutoriales e integraciones de terceros que en bases de datos vectoriales consolidadas; La comodidad totalmente gestionada depende de usar la oferta alojada y no solo los motores de código abierto [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/polygres.md) ## supermemory La mayoría de las aplicaciones LLM tratan la memoria como algo secundario: meten el historial de chat en el prompt hasta llenar la ventana y lo pierden todo en la siguiente sesión o al cambiar de modelo. supermemory aborda el problema como infraestructura. Su modelo learner-1 lee el material entrante —conversaciones, archivos, URL, datos brutos— y ejecuta operaciones de actualizar, fusionar, inferir y olvidar sobre una base de datos de grafo vectorial, de modo que lo aprendido se mantiene denso, interconectado y consciente del tiempo en lugar de acumularse como una transcripción cada vez más larga. En el momento de la petición, los recuerdos relevantes se inyectan como tokens directamente en el contexto del agente, lo que mantiene el enfoque independiente del modelo y del framework. Como el aprendizaje y la memoria viven fuera de los proveedores de modelos, el mismo conocimiento acumulado viaja con la aplicación, ya se ejecute sobre Claude, modelos de la familia GPT, Gemini o modelos de pesos abiertos, y ya se maneje mediante SDK, plugin o MCP. La empresa lo presenta como la parte difícil de la infraestructura de agentes y lo respalda con cifras publicadas: recuperación por debajo del segundo en tráfico de producción, alrededor de un billón de tokens procesados al mes, resultados en LongMemEval, LoCoMo y ConvoMem, y comparativas de coste frente a la memoria basada en archivos markdown en corpus grandes. En el terreno empresarial incluye certificación SOC 2 Type II, BAA de HIPAA en los planes superiores, cumplimiento del RGPD y despliegues que van de la nube a tu VPC, tu centro de datos y entornos con aislamiento total. **Precios y planes:** El precio se divide entre planes autoservicio y contratos empresariales, por eso el sitio muestra un modelo de precio a consultar. Los niveles Free, Pro y Max cubren la extracción estándar de PDF y el uso personal, mientras que Scale y Enterprise añaden extracción avanzada de documentos con OCR y descripciones de figuras y diagramas, límites superiores, garantías de seguridad como SOC 2 Type II y BAA de HIPAA, y opciones de despliegue en tu VPC, tu centro de datos o entornos aislados. Confirma las tarifas exactas en la página de precios. - **Modelo de memoria learner-1:** Un modelo dedicado extrae, fusiona, infiere y olvida sobre el contexto almacenado para que el grafo de memoria mejore de forma continua en lugar de solo acumular. - **Almacén de memoria de grafo vectorial:** Cada aprendizaje se enlaza con las entidades, fuentes y momentos que lo rodean, guardando no solo contenido sino un mapa consciente del tiempo. - **Agnóstico a modelo, framework y MCP:** La memoria vive fuera de los proveedores de modelos y se usa vía API, SDK, plugins y MCP, así el contexto viaja entre modelos y herramientas. - **Inyección de contexto en tiempo real:** Los recuerdos relevantes se inyectan como tokens en el prompt en el momento de la petición, dando contexto útil sin transcripciones sin límite. - **Despliegue y cumplimiento empresarial:** SOC 2 Type II, BAA de HIPAA en planes superiores, cumplimiento del RGPD, y despliegue en nube, tu VPC, tu centro de datos o con aislamiento total. **Fortalezas:** La memoria se desacopla de los proveedores de modelos, así el contexto acumulado sobrevive a los cambios de modelo; Evidencia de ingeniería abundante: benchmarks publicados, cifras de latencia y comparativas de coste; Varias vías de integración: API REST, SDK, plugins y MCP; Sólida postura empresarial con SOC 2 Type II, BAA de HIPAA, RGPD y despliegue con aislamiento **Limitaciones:** La información de precios autoservicio en la web pública es escasa y el coste exacto puede requerir hablar con ventas; Es infraestructura y no una app final, así que hay trabajo real de integración antes de ver valor; Los benchmarks y cifras de adopción los reporta el propio proveedor y conviene validarlos con tu carga de trabajo [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/supermemory-1.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Polygres y supermemory en tráfico mensual? Polygres tiene 4018 visitas mensuales, mientras que supermemory tiene 156.579. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Polygres tiene una tasa de crecimiento intermensual de -52,3 %; supermemory tiene -7,7 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Polygres: Freemium. Polygres sigue un modelo freemium con un nivel gratuito para empezar y planes gestionados de pago para cargas de producción. Las cifras concretas se publican en su página de precios, así que conviene consultarla antes de presupuestar. supermemory: Precio a consultar. El precio se divide entre planes autoservicio y contratos empresariales, por eso el sitio muestra un modelo de precio a consultar. Los niveles Free, Pro y Max cubren la extracción estándar de PDF y el uso personal, mientras que Scale y Enterprise añaden extracción avanzada de documentos con OCR y descripciones de figuras y diagramas, límites superiores, garantías de seguridad como SOC 2 Type II y BAA de HIPAA, y opciones de despliegue en tu VPC, tu centro de datos o entornos aislados. Confirma las tarifas exactas en la página de precios. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Composio](https://openaitools.app/es/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8 % | Freemium, Precio a consultar | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/composio.md) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/es/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Precio a consultar | API de búsqueda web y crawler creado para agentes de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/exa-ai.md) | | 3 | [You.com](https://openaitools.app/es/tool/you) | 948.349 | +7 % | Freemium | APIs de búsqueda e inferencia que dan datos web en tiempo real a los modelos de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/you.md) | | 4 | [Algolia](https://openaitools.app/es/tool/algolia) | 689.970 | -11 % | Freemium, Precio a consultar | Plataforma de búsqueda y recuperación con IA para apps y comercio | [.md](https://openaitools.app/es/tool/algolia.md) | | 5 | [LiteLLM](https://openaitools.app/es/tool/litellm) | 576.967 | +7,9 % | Freemium, Precio a consultar | Una puerta de enlace de IA de código abierto para más de 100 proveedores de LLM | [.md](https://openaitools.app/es/tool/litellm.md) | | 6 | [Merge](https://openaitools.app/es/tool/merge-dev) | 313.201 | +1,7 % | Freemium, Precio a consultar | El motor de contexto universal que conecta agentes con datos, herramientas y modelos | [.md](https://openaitools.app/es/tool/merge-dev.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/es/tool/pinecone) | 286.732 | -31 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Ofrece búsqueda vectorial escalable y almacenamiento RAG de nivel empresarial, pero carece de las abstracciones de grafos de memoria de agentes automatizadas de supermemory. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/pinecone.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/es/tool/portkey-ai) | 195.650 | -9,4 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Gateway de IA, observabilidad y guardrails para apps LLM en producción | [.md](https://openaitools.app/es/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Yep.com](https://openaitools.app/es/tool/yep-com) | 155.834 | +6,2 % | Gratis | API independiente de búsqueda web y grounding de agentes sobre el índice de Ahrefs | [.md](https://openaitools.app/es/tool/yep-com.md) | | 10 | [Honcho](https://openaitools.app/es/tool/honcho) | 137.752 | +2,2 % | De pago, Precio a consultar | Ofrece modelado de usuarios persistente de código abierto para agentes con estado, pero se centra más en la psicología conversacional que en grafos vectoriales universales. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/honcho.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/polygres-vs-supermemory-1 More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)