# Polygres vs supermemory Polygres は月間 4,018 訪問、前月比成長率 -52.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。supermemory は月間 156,579 訪問、成長率 -7.7%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Polygres](https://openaitools.app/ja/tool/polygres) | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://polygres.com | https://supermemory.ai | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI Agent, AIナレッジグラフ, AI API | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI Agent | | 料金モデル | フリーミアム | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 4,018 | 156,579 | | 前月比成長率 | -52.3% | -7.7% | | 主要市場 | グローバル | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 1,605 | 71,163 | | レビュースコア | 4.1 | 4.5 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Polygres Polygresは、PostgreSQLをAIネイティブアプリケーションの土台として扱う検索プラットフォームです。チームにベクトル専用データベースへの移行を求めるのではなく、Postgres上にGraphRAG的な検索レイヤーを仮想化します。既存のリレーショナルレコード、埋め込みベクトル、テキストインデックスはそのままに、エージェントは1回のリクエストで意味による検索、リレーションのたどり、語句の完全一致を行えます。 プラットフォームは4つの相補的な検索モードを備えます。意味を扱うベクトル検索、マルチホップな関係や最短経路型クエリのためのグラフ探索、正確な語句に一致する全文検索、それらを組み合わせたハイブリッド検索です。開発者はホステッドのプレイグラウンド、プロジェクトやデータ投入を管理するCLI、本番アプリ向けの型付きPython SDKから利用できます。 マネージドプラットフォームの背後には、Postgres内でグラフ探索を行うpgGraphと、AI検索を担うpgContextという2つのオープンソースエンジンがあり、コードの確認、ベンチマーク、セルフホストが可能です。Polygresは自社ホストのデータベースと既存Postgresへの接続の両方をサポートし、エージェントメモリ、出典付きの根拠ある回答、商品のセマンティック検索、レコメンデーションを主な用途としています。 **料金とプラン:** Polygresはフリーミアムモデルで、開始用の無料枠と本番ワークロード向けの有償マネージドプランを提供します。具体的な価格は公式の料金ページに掲載されているため、予算検討時はそちらを確認してください。 - **統合検索API:** グラフ・ベクトル・全文・ハイブリッド検索を一貫したインターフェースで問い合わせでき、複数システムの接続が不要です。 - **Postgres上のグラフ探索:** オープンソースのpgGraphがレコード間の関係をたどり、データを移さずにマルチホップや最短経路型の検索を実現します。 - **ベクトル検索とハイブリッド検索:** 埋め込みによるセマンティック検索とスパース・全文一致を組み合わせ、意味と正確な語句の両方に対応します。 - **開発者ツールキット:** ダッシュボードのプレイグラウンド、データ投入と設定用のCLI、型付きPython SDKで、試作から本番投入までをスムーズに進められます。 - **マネージドまたは既存Postgres:** Polygresホストのデータベースから始めることも、既存のPostgresに接続して現行システムを拡張することもできます。 **強み:** 既存のPostgreSQLをそのまま活かせ、専用ベクトルストアへの移行が不要; 1つのプラットフォームで4つの検索方式を統合し、RAG構成の構成要素を削減; 中核エンジンpgGraphとpgContextがオープンソースで、内部を確認しセルフホスト可能; 使い慣れたPostgresのツール、SQL知識、接続方法をほぼそのまま活用できる **制約・デメリット:** チームとコミュニティは比較的初期段階で、長期的なサポートやエコシステムの成熟は発展途上; 新しい製品のため、成熟したベクトルデータベースに比べて第三者によるチュートリアルや連携が少ない; フルマネージドの利便性はホステッドサービス利用が前提で、オープンソースエンジンだけでは得られない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/polygres.md) ## supermemory 多くのLLMアプリはメモリを後付けの機能として扱います。コンテキストが埋まるまでチャット履歴をプロンプトに詰め込み、次のセッションやモデル切り替えで全て失われます。supermemory はこの問題をインフラとして解きます。learner-1 モデルが入力素材（会話、ファイル、URL、生データ）を読み、ベクトルグラフデータベースに対して更新・統合・推論・忘却の操作を行います。その結果、学びは肥大化するトランスクリプトとして積み上がるのではなく、密で相互接続され、時間を理解した形で保たれます。 リクエスト時には関連する記憶がトークンとしてエージェントのコンテキストに直接注入されるため、このアプローチはモデルにもハーネスにも依存しません。学習と記憶がモデル提供元の外側にあるため、蓄積された理解はアプリケーションとともに移動します。Claude、GPT系、Gemini、オープンウェイトモデルのいずれでも、SDK・プラグイン・MCP のいずれで動かしても同じです。 同社はこれをエージェント基盤の難所と位置づけ、公開データで裏づけています。本番トラフィックでのサブ秒リコール、月間約1兆トークンの処理、LongMemEval・LoCoMo・ConvoMem のベンチマーク、大規模コーパスでの markdown ファイル記憶とのコスト比較などです。エンタープライズ向けには SOC 2 Type II 認証、上位プランでの HIPAA BAA、GDPR 準拠、そしてクラウドから VPC、オンプレミス、エアギャップ環境までの展開選択肢を備えます。 **料金とプラン:** 料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 - **learner-1 メモリモデル:** 専用モデルが保存済みコンテキストに対して抽出・統合・推論・忘却を行い、記憶グラフを単に蓄積させるのではなく継続的に改善します。 - **ベクトルグラフ記憶ストア:** 各学習は関連するエンティティ・出典・時点にリンクし、内容だけでなく時間を理解した関係マップを保持します。 - **モデル・ハーネス・MCP 非依存:** 記憶はモデル提供元の外側にあり、API、SDK、プラグイン、MCP 経由で利用されるため、モデルやツールをまたいで文脈が引き継がれます。 - **リアルタイムのコンテキスト注入:** 関連する記憶をリクエスト時にトークンとしてプロンプトへ注入し、無限に伸びる履歴なしで適切な文脈をエージェントに与えます。 - **エンタープライズ展開とコンプライアンス:** SOC 2 Type II、上位プランの HIPAA BAA、GDPR 準拠に加え、クラウド、自社 VPC、自社データセンター、エアギャップへの展開をサポートします。 **強み:** 記憶がモデル提供元から切り離されているため、モデルを替えても蓄積した文脈が生き続ける; 公開ベンチマーク、レイテンシ値、コスト比較などエンジニアリング面の根拠が豊富; REST API、SDK、プラグイン、MCP といった複数の統合手段; SOC 2 Type II、HIPAA BAA、GDPR、エアギャップ展開などエンタープライズ対応が充実 **制約・デメリット:** 公開サイト上のセルフサーブ価格は簡素で、正確なプラン費用は営業との相談が必要な場合がある; エンドユーザー向けアプリではなくインフラであるため、価値を実感するまでに実装作業が要る; ベンチマーク結果や導入実績はベンダー発表であり、自社ワークロードでの検証が望ましい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1.md) ## よくある質問 ### Polygres と supermemory の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Polygres の月間訪問数は 4,018、supermemory は 156,579 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Polygres の前月比成長率は -52.3%、supermemory は -7.7% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Polygres: フリーミアム。Polygresはフリーミアムモデルで、開始用の無料枠と本番ワークロード向けの有償マネージドプランを提供します。具体的な価格は公式の料金ページに掲載されているため、予算検討時はそちらを確認してください。 supermemory: 料金は要問い合わせ。料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Composio](https://openaitools.app/ja/tool/composio) | 2,782,603 | +22.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/composio.md) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai) | 1,062,574 | +16.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | AIエージェントのためのWeb検索APIとクローラー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai.md) | | 3 | [You.com](https://openaitools.app/ja/tool/you) | 948,349 | +7% | フリーミアム | AI モデルにリアルタイムのウェブデータを届ける検索・推論 API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/you.md) | | 4 | [Algolia](https://openaitools.app/ja/tool/algolia) | 689,970 | -11% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | モダンなアプリとコマースのための AI 検索・検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/algolia.md) | | 5 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | 576,967 | +7.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 100 以上の LLM プロバイダーをつなぐオープンソース AI ゲートウェイ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md) | | 6 | [Merge](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev) | 313,201 | +1.7% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | エージェントをデータ・ツール・モデルにつなぐユニバーサル・コンテキストエンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone) | 286,732 | -31% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | エンタープライズ向けのスケーラブルなベクトル検索とRAGストレージを提供しますが、supermemoryのような自動エージェントメモリグラフ抽象化機能はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai) | 195,650 | -9.4% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 本番 LLM アプリのための AI ゲートウェイ、可観測性、ガードレール | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Yep.com](https://openaitools.app/ja/tool/yep-com) | 155,834 | +6.2% | 無料 | Ahrefs のインデックス上に構築された独立系ウェブ検索・エージェント検索 API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/yep-com.md) | | 10 | [Honcho](https://openaitools.app/ja/tool/honcho) | 137,752 | +2.2% | 有料、料金は要問い合わせ | ステートフルなエージェント向けにオープンソースの永続的ユーザーモデリングを提供するが、ユニバーサルベクトルグラフよりも対話心理学に重点を置いている。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/honcho.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/polygres-vs-supermemory-1 More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)