# Shaped vs supermemory Shaped registra 11.871 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -39,2 % y un modelo de precios Precio a consultar. supermemory registra 156.579 visitas mensuales con un crecimiento de -7,7 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [Shaped](https://openaitools.app/es/tool/shaped) | [supermemory](https://openaitools.app/es/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://www.shaped.ai | https://supermemory.ai | | Categorías | Buscador con IA, AI API, Large Language Models (LLMs), Redes sociales con IA | AI API, Large Language Models (LLMs), Herramientas de desarrollo con IA, AI Agent | | Modelo de precios | Precio a consultar | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 11.871 | 156.579 | | Tasa de crecimiento intermensual | -39,2 % | -7,7 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 4726 | 71.163 | | Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,5 | | Número de guardados | 3 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## Shaped Shaped se presenta como "la única base de datos vectorial con un bucle de retroalimentación". En lugar de un almacén de embeddings estático, aprende continuamente de cada interacción del usuario —clics, compras, tiempo de visualización— de modo que los resultados mejoran cuanto más se usa el producto. Una sola consulta ShapedQL puede recuperar por texto, ID de usuario o ID de artículo, aplicar filtros, puntuar con modelos de ML y reordenar por diversidad al mismo tiempo. La plataforma se basa en una arquitectura de tres capas. La capa de consulta gestiona la recuperación y el ranking en tiempo real con una latencia inferior a 50 ms. La capa de inteligencia administra embeddings dinámicos, el contexto de usuario e ítem y el entrenamiento continuo de modelos. La capa de datos conecta con más de 30 fuentes, incluidas Snowflake, BigQuery, Redshift, Kafka, PostgreSQL, Shopify y Amplitude, unificando datos por lotes y en streaming bajo un único esquema sin ETL. Shaped ofrece seguridad de nivel empresarial con certificación SOC 2 Type II, cumplimiento de GDPR/CCPA/HIPAA y un SLA de disponibilidad del 99,95%, operando a escala de más de 5.000 millones de documentos. El sitio indica que Shaped ha sido adquirida por Whatnot, mientras el producto sigue operando bajo la marca Shaped con un crédito gratuito de 100 dólares y sin tarjeta de crédito para empezar. **Precios y planes:** Precio a consultar. Los nuevos usuarios reciben 100 dólares en créditos gratuitos sin tarjeta de crédito; los planes de Shaped Cloud se cotizan según el uso y la escala. - **Lenguaje de consulta unificado ShapedQL:** Recupera, filtra, puntúa y reordena a través de búsqueda semántica, búsqueda por palabras clave y modelos de comportamiento en una sola consulta tipo SQL. - **Búsqueda híbrida personalizada:** Combina recuperación semántica y por palabras clave, y reordena los resultados según el clic previsto y la interacción de cada usuario. - **Bucle de aprendizaje continuo:** Los modelos de ML se reentrenan con señales de interacción en vivo, de modo que la calidad del ranking mejora automáticamente con el tráfico. - **Más de 30 conectores nativos:** Ingiere datos directamente de almacenes, herramientas analíticas y pipelines de eventos como Snowflake, Kafka, BigQuery y Shopify, sin ETL. - **Servicio por debajo de 50 ms a escala empresarial:** Gestiona más de 5.000 millones de documentos con un SLA del 99,95% y cumple SOC 2 Type II, GDPR, CCPA y HIPAA. **Fortalezas:** Unifica búsqueda vectorial, re-ranking de ML y entrenamiento en una consulta, sustituyendo pilas multi-proveedor frágiles; El aprendizaje continuo a partir de señales reales de interacción mejora los resultados automáticamente; Amplio ecosistema de conectores que ingiere datos por lotes y en streaming sin ETL personalizado; Sólido cumplimiento normativo (SOC 2 Type II, GDPR, HIPAA) y un SLA publicado del 99,95% **Limitaciones:** El precio se cotiza a medida, por lo que es difícil estimar el coste antes de contactar con ventas; Los conceptos de ShapedQL y de pipelines suponen una curva de aprendizaje para equipos nuevos en la ingeniería de relevancia; Ahora forma parte de Whatnot, por lo que la claridad de su hoja de ruta independiente a largo plazo puede depender del comprador [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/shaped.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 Shaped y supermemory en tráfico mensual? Shaped tiene 11.871 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? Shaped tiene una tasa de crecimiento intermensual de -39,2 %; supermemory tiene -7,7 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Shaped: Precio a consultar. Precio a consultar. Los nuevos usuarios reciben 100 dólares en créditos gratuitos sin tarjeta de crédito; los planes de Shaped Cloud se cotizan según el uso y la escala. 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 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [Jina AI](https://openaitools.app/es/tool/jina-ai) | 280.782 | -16,5 % | Freemium, De pago | Una base de búsqueda construida con embeddings, rerankers y APIs de lectura | [.md](https://openaitools.app/es/tool/jina-ai.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 | [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) | | 10 | [Meilisearch](https://openaitools.app/es/tool/meilisearch) | 119.713 | -21,5 % | Prueba gratuita, Precio a consultar | Motor de búsqueda ultrarrápido, autoalojado o en la nube | [.md](https://openaitools.app/es/tool/meilisearch.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/shaped-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)