# supermemory vs TinyFish supermemory enregistre 156 579 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -7,7 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. TinyFish enregistre 1 124 952 visites mensuelles avec une croissance de +199,7 % et un modèle tarifaire Freemium, Tarifs sur demande. | Métrique | [supermemory](https://openaitools.app/fr/tool/supermemory-1) | [TinyFish](https://openaitools.app/fr/tool/tinyfish) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://supermemory.ai | https://www.tinyfish.ai | | Catégories | AI API, Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, AI Agent | AI API, AI Agent, Navigateurs IA, Scraping web par IA | | Modèle tarifaire | Tarifs sur demande | Freemium, Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 156 579 | 1 124 952 | | Taux de croissance mensuel | -7,7 % | +199,7 % | | Marché principal | États-Unis | États-Unis | | Visites directes | 71 163 | 401 320 | | Score d'avis | 4,5 | 4,4 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## 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) ## TinyFish TinyFish se présente comme la stack web des agents d'IA : une plateforme sans serveur qui permet aux agents de chercher, extraire, naviguer et agir sur le web en direct. Ce n'est pas un outil isolé mais plusieurs produits regroupés sous une même clé d'API et un même portefeuille : TinySearch renvoie une recherche fraîche rendue par navigateur sous forme de JSON structuré, TinyFetch transforme n'importe quelle URL en Markdown, JSON ou HTML économes en tokens, TinyBrowser propose de vraies sessions de navigateur cloud pilotables avec Playwright, Puppeteer ou CDP, TinyAgent exécute des automatisations multi-étapes à partir d'un objectif en langage naturel et TinyMonitor alerte lorsqu'une page ou un thème change. La plateforme vise des charges de production, pas des démonstrations. Elle met l'accent sur la fiabilité et la structure, un rendu par navigateur réel plutôt que des résultats en cache trop légers, la persistance de l'état de session et la prise en charge des flux authentifiés. En complément : TinyVault, qui connecte 1Password ou Bitwarden afin que les identifiants n'atteignent jamais le modèle, TinyProfiles pour conserver les sessions connectées, et des enregistrements pas à pas de chaque exécution pour auditer ce que l'agent a fait sur un site. TinyFish est conçu pour s'intégrer aux stacks de développement existants. Il est promu pour un usage avec Claude, ChatGPT, Cursor et d'autres runtimes d'agents, propose une connexion MCP, un SDK Python et une CLI, et cible des cas comme la surveillance des prix, l'enrichissement de données, la recherche approfondie et l'automatisation de portails fournisseurs. La recherche et l'extraction de base sont gratuites, tandis que les étapes d'agent, les minutes de navigateur et les vérifications de surveillance sont facturées à l'usage depuis un portefeuille prépayé, avec une offre entreprise pour les déploiements importants. **Tarifs et offres:** Modèle freemium et à l'usage. La recherche et l'extraction de base sont gratuites et sans frais de recherche ; TinyAgent est facturé à l'étape, TinyBrowser à la minute et TinyMonitor à la vérification depuis un portefeuille prépayé, et les nouveaux comptes reçoivent un petit crédit gratuit. Les offres entreprise sont sur mesure — consultez la page tarifs pour les tarifs en vigueur. - **TinySearch:** Recherche rendue par un vrai navigateur, renvoyée en JSON structuré avec des résultats frais et non mis en cache issus du web en direct, sans frais de recherche. - **TinyFetch:** Convertit n'importe quelle URL en Markdown, JSON ou HTML économes en tokens, en supprimant barres de navigation, bandeaux cookies et publicités avant qu'ils n'atteignent le modèle. - **TinyBrowser:** Sessions complètes de navigateur cloud à état persistant, que vous pilotez avec Playwright, Puppeteer ou le protocole DevTools de Chrome. - **TinyAgent et TinyMonitor:** Donnez un objectif en langage naturel : l'agent navigue, remplit des formulaires et renvoie des résultats structurés ; la surveillance alerte dès qu'une page ou un thème suivi change. - **Une clé, un portefeuille:** Recherche, extraction, navigateur et agent partagent l'authentification et la facturation, avec en plus une connexion MCP, un SDK Python et une CLI. **Forces:** Regroupe recherche, extraction, navigation, automatisation agentique et surveillance sous une clé d'API et un portefeuille; Des résultats rendus par navigateur réel, non mis en cache, plutôt que des extraits en cache; Des niveaux gratuits de recherche et d'extraction qui réduisent le coût par tâche face à plusieurs API de recherche payantes; Excellente ergonomie développeur : MCP, SDK Python, CLI et intégrations avec les runtimes d'agents courants **Limites:** Les étapes d'agent, les minutes de navigateur et les vérifications de surveillance sont facturées à l'usage, ce qui s'accumule à fort volume; Les flux d'authentification complexes conservent la fragilité habituelle du pilotage de sites tiers; C'est une infrastructure pour développeurs, pas un produit destiné aux utilisateurs finaux non techniques [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/tinyfish.md) ## Questions fréquentes ### Comment supermemory et TinyFish se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? supermemory enregistre 156 579 visites mensuelles, tandis que TinyFish enregistre 1 124 952. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? supermemory a un taux de croissance mensuel de -7,7 % ; TinyFish a +199,7 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? 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. TinyFish : Freemium, Tarifs sur demande. Modèle freemium et à l'usage. La recherche et l'extraction de base sont gratuites et sans frais de recherche ; TinyAgent est facturé à l'étape, TinyBrowser à la minute et TinyMonitor à la vérification depuis un portefeuille prépayé, et les nouveaux comptes reçoivent un petit crédit gratuit. Les offres entreprise sont sur mesure — consultez la page tarifs pour les tarifs en vigueur. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Apify](https://openaitools.app/fr/tool/apify) | 4 147 762 | +3,9 % | Freemium, Tarifs sur demande | Propose un vaste marché de scrapers prêts à l'emploi, bien qu'il fonctionne davantage comme une plateforme d'acteurs que comme une API brute. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/apify.md) | | 2 | [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) | | 3 | [Firecrawl](https://openaitools.app/fr/tool/firecrawl-dev) | 1 828 239 | -1,9 % | Freemium, Tarifs sur demande | Offre une conversion markdown et un crawling plus propres prêts pour LLM, mais manque des capacités d'automatisation de navigateur cloud interactives de TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/firecrawl-dev.md) | | 4 | [Exa](https://openaitools.app/fr/tool/exa-ai) | 1 062 574 | +16,8 % | Freemium, Tarifs sur demande | Offre une recherche web neuronale supérieure conçue pour les agents IA, mais des outils d'automatisation de navigateur brut moins complets. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/exa-ai.md) | | 5 | [Bright Data](https://openaitools.app/fr/tool/bright-data) | 802 752 | -5,9 % | Essai gratuit, Payant | Fournit des réseaux proxy et une infrastructure de scraping de niveau entreprise, mais implique une courbe d'apprentissage plus raide que TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/bright-data.md) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [Jina AI](https://openaitools.app/fr/tool/jina-ai) | 280 782 | -16,5 % | Freemium, Payant | Excellente conversion d'URL en markdown propre et en embeddings, mais manque de pilotage de navigateur dédié et de points de terminaison de recherche en direct. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/jina-ai.md) | | 10 | [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) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/supermemory-1-vs-tinyfish 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)