# Polygres vs supermemory Polygres enregistre 4 018 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -52,3 % et un modèle tarifaire Freemium. supermemory enregistre 156 579 visites mensuelles avec une croissance de -7,7 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. | Métrique | [Polygres](https://openaitools.app/fr/tool/polygres) | [supermemory](https://openaitools.app/fr/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://polygres.com | https://supermemory.ai | | Catégories | Outils de développement IA, AI Agent, Graphe de connaissances IA, AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, AI Agent | | Modèle tarifaire | Freemium | Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 4 018 | 156 579 | | Taux de croissance mensuel | -52,3 % | -7,7 % | | Marché principal | Global | États-Unis | | Visites directes | 1 605 | 71 163 | | Score d'avis | 4,1 | 4,5 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## Polygres Polygres est une plateforme de récupération qui considère PostgreSQL comme la base des applications natives de l'IA. Plutôt que d'imposer une migration vers une base exclusivement vectorielle, elle virtualise une couche de récupération de type GraphRAG au-dessus de Postgres : les enregistrements relationnels, les vecteurs d'embeddings et les index textuels restent en place, tandis que les agents peuvent chercher par sens, suivre des relations et faire correspondre des mots exacts en une seule requête. La plateforme regroupe quatre modes de récupération complémentaires : la recherche vectorielle pour le sens, le parcours de graphe pour les relations à plusieurs sauts et les requêtes de plus court chemin, la recherche plein texte pour les termes exacts, et la recherche hybride qui les combine. Les développeurs y accèdent via un playground hébergé, une CLI pour gérer projets et imports, et un SDK Python typé pour les applications en production. Derrière la plateforme managée se trouvent deux moteurs open source : pgGraph pour le parcours de graphe dans Postgres et pgContext pour la recherche IA, que les équipes peuvent inspecter, benchmarker et auto-héberger. Polygres prend en charge à la fois une base hébergée par l'entreprise et la connexion d'une instance Postgres existante, et se positionne autour de la mémoire d'agents, des réponses étayées avec sources, de la recherche sémantique de produits et des systèmes de recommandation. **Tarifs et offres:** Polygres suit un modèle freemium avec un palier gratuit pour démarrer et des offres managées payantes pour les charges de production. Les montants précis figurent sur la page tarifaire de l'éditeur, à consulter avant tout budget. - **API de récupération unifiée:** Interrogez la récupération graphe, vectorielle, plein texte et hybride via une interface cohérente plutôt qu'en assemblant plusieurs systèmes. - **Parcours de graphe sur Postgres:** Le moteur open source pgGraph suit les relations entre enregistrements et permet une récupération multi-sauts et de plus court chemin sans déplacer les données. - **Recherche vectorielle et hybride:** La recherche sémantique sur embeddings se combine à la correspondance sparse et plein texte pour les requêtes mêlant sens et termes exacts. - **Boîte à outils développeur:** Un playground, une CLI pour les imports et la configuration, et un SDK Python typé facilitent le passage du prototype à la production. - **Managé ou votre propre Postgres:** Commencez sur une base hébergée par Polygres ou connectez une instance existante et étendez ce que vous exploitez déjà. **Forces:** Conserve votre PostgreSQL existant au lieu d'imposer une migration vers un stockage vectoriel spécialisé; Réunit quatre modes de récupération sur une seule plateforme, ce qui réduit le nombre de briques d'une architecture RAG; Les moteurs cœur pgGraph et pgContext sont open source, donc inspectables et auto-hébergeables; Les outils, les connaissances SQL et les schémas de connexion Postgres restent largement réutilisables **Limites:** L'équipe et la communauté sont relativement jeunes, donc le support à long terme et la maturité de l'écosystème se construisent encore; Produit récent, il dispose de moins de tutoriels et d'intégrations tierces que les bases vectorielles établies; Le confort entièrement managé dépend de l'offre hébergée et non des seuls moteurs open source [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/polygres.md) ## supermemory La plupart des applications LLM traitent la mémoire comme un accessoire : l'historique de conversation est empilé dans le prompt jusqu'à saturer la fenêtre, puis tout est perdu à la session suivante ou au changement de modèle. supermemory aborde le problème comme une infrastructure. Son modèle learner-1 lit les contenus entrants — conversations, fichiers, URL, données brutes — et exécute des opérations de mise à jour, fusion, inférence et oubli sur une base de données en graphe vectoriel, de sorte que les acquis restent denses, interconnectés et conscients du temps au lieu de s'accumuler en une transcription toujours plus longue. Au moment de la requête, les souvenirs pertinents sont injectés sous forme de tokens directement dans le contexte de l'agent, ce qui rend l'approche indépendante du modèle et du harness. Parce que l'apprentissage et la mémoire vivent en dehors des fournisseurs de modèles, la même compréhension accumulée suit l'application, qu'elle tourne sur Claude, des modèles de la famille GPT, Gemini ou des modèles à poids ouverts, et qu'elle soit pilotée par SDK, plugin ou MCP. L'entreprise présente cela comme la partie difficile de l'infrastructure d'agents et l'étaye par des chiffres publiés : rappel inférieur à la seconde en trafic de production, environ mille milliards de tokens traités par mois, résultats sur LongMemEval, LoCoMo et ConvoMem, et comparaisons de coûts face à la mémoire à base de fichiers markdown sur de grands corpus. Côté entreprise : certification SOC 2 Type II, BAA HIPAA sur les offres supérieures, conformité RGPD, et des déploiements allant du cloud à votre VPC, votre centre de données et des environnements totalement isolés. **Tarifs et offres:** La tarification se partage entre offres en libre-service et contrats entreprise, d'où l'affichage d'un modèle de prix sur demande. Les niveaux Free, Pro et Max couvrent l'extraction PDF standard et un usage personnel, tandis que Scale et Enterprise ajoutent l'extraction avancée de documents avec OCR et descriptions de figures et schémas, des limites supérieures, des garanties de sécurité comme SOC 2 Type II et le BAA HIPAA, ainsi que des déploiements dans votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. Vérifiez les tarifs exacts sur la page de prix. - **Modèle de mémoire learner-1:** Un modèle dédié extrait, fusionne, infère et oublie sur le contexte stocké, de sorte que le graphe de mémoire s'améliore en continu au lieu de simplement s'accumuler. - **Stockage de mémoire en graphe vectoriel:** Chaque acquis est relié aux entités, sources et moments qui l'entourent, conservant non seulement du contenu mais une carte consciente du temps. - **Indépendant du modèle, du harness et de MCP:** La mémoire vit hors des fournisseurs de modèles et s'utilise via API, SDK, plugins et MCP, si bien que le contexte circule entre modèles et outils. - **Injection de contexte en temps réel:** Les souvenirs pertinents sont injectés sous forme de tokens dans le prompt au moment de la requête, offrant un contexte utile sans transcription illimitée. - **Déploiement et conformité entreprise:** SOC 2 Type II, BAA HIPAA sur les offres supérieures, conformité RGPD, et déploiement dans le cloud, votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. **Forces:** La mémoire est découplée des fournisseurs de modèles : le contexte accumulé survit aux changements de modèle; Preuves techniques abondantes : benchmarks publiés, chiffres de latence et comparaisons de coûts; Plusieurs voies d'intégration : API REST, SDK, plugins et MCP; Positionnement entreprise solide avec SOC 2 Type II, BAA HIPAA, RGPD et déploiement isolé **Limites:** Les informations de prix en libre-service sur le site public sont limitées et le coût exact peut nécessiter un échange avec le service commercial; C'est une infrastructure et non une application finale : un vrai travail d'intégration est nécessaire avant d'en tirer de la valeur; Les benchmarks et chiffres d'adoption sont déclarés par l'éditeur et méritent d'être validés sur votre propre charge de travail [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/supermemory-1.md) ## Questions fréquentes ### Comment Polygres et supermemory se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Polygres enregistre 4 018 visites mensuelles, tandis que supermemory enregistre 156 579. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Polygres a un taux de croissance mensuel de -52,3 % ; supermemory a -7,7 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Polygres : Freemium. Polygres suit un modèle freemium avec un palier gratuit pour démarrer et des offres managées payantes pour les charges de production. Les montants précis figurent sur la page tarifaire de l'éditeur, à consulter avant tout budget. supermemory : Tarifs sur demande. La tarification se partage entre offres en libre-service et contrats entreprise, d'où l'affichage d'un modèle de prix sur demande. Les niveaux Free, Pro et Max couvrent l'extraction PDF standard et un usage personnel, tandis que Scale et Enterprise ajoutent l'extraction avancée de documents avec OCR et descriptions de figures et schémas, des limites supérieures, des garanties de sécurité comme SOC 2 Type II et le BAA HIPAA, ainsi que des déploiements dans votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. Vérifiez les tarifs exacts sur la page de prix. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Composio](https://openaitools.app/fr/tool/composio) | 2 782 603 | +22,8 % | Freemium, Tarifs sur demande | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/composio.md) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/fr/tool/exa-ai) | 1 062 574 | +16,8 % | Freemium, Tarifs sur demande | 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/fr/tool/exa-ai.md) | | 3 | [You.com](https://openaitools.app/fr/tool/you) | 948 349 | +7 % | Freemium | Des API de recherche et d'inférence qui fournissent des données web en temps réel aux modèles d'IA | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/you.md) | | 4 | [Algolia](https://openaitools.app/fr/tool/algolia) | 689 970 | -11 % | Freemium, Tarifs sur demande | Plateforme de recherche et de retrieval par IA pour apps et commerce | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/algolia.md) | | 5 | [LiteLLM](https://openaitools.app/fr/tool/litellm) | 576 967 | +7,9 % | Freemium, Tarifs sur demande | Une passerelle IA open source pour plus de 100 fournisseurs de LLM | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/litellm.md) | | 6 | [Merge](https://openaitools.app/fr/tool/merge-dev) | 313 201 | +1,7 % | Freemium, Tarifs sur demande | Le moteur de contexte universel qui relie les agents aux données, outils et modèles | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/merge-dev.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/fr/tool/pinecone) | 286 732 | -31 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Offre une recherche vectorielle évolutive et un stockage RAG de niveau entreprise, mais manque des abstractions de graphes de mémoire d'agents automatisées de supermemory. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/pinecone.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/fr/tool/portkey-ai) | 195 650 | -9,4 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Passerelle IA, observabilité et guardrails pour les apps LLM en production | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Yep.com](https://openaitools.app/fr/tool/yep-com) | 155 834 | +6,2 % | Gratuit | API indépendante de recherche web et de grounding d'agents basée sur l'index Ahrefs | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/yep-com.md) | | 10 | [Honcho](https://openaitools.app/fr/tool/honcho) | 137 752 | +2,2 % | Payant, Tarifs sur demande | Fournit une modélisation utilisateur persistante open-source pour les agents avec état, mais se concentre davantage sur la psychologie conversationnelle que sur les graphes vectoriels universels. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/honcho.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/polygres-vs-supermemory-1 More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)