# Scale vs supermemory Scale は月間 616,915 訪問、前月比成長率 +12.5%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。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 | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://scale.com | https://supermemory.ai | | カテゴリ | AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AIモデル, AI Agent | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI Agent | | 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 616,915 | 156,579 | | 前月比成長率 | +12.5% | -7.7% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 191,408 | 71,163 | | レビュースコア | 4.7 | 4.5 | | 保存数 | 3 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Scale Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations. **料金とプラン:** Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. - **Data Engine:** Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require. - **Model evaluation & benchmarks:** Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers. - **Enterprise AI applications:** Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome. - **Agentic deployment:** Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations. - **Domain expertise:** Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in. **強み:** Backed by a long track record in training data and model evaluation.; End-to-end coverage from data sourcing through to deployed systems.; Experienced with regulated, classified and safety-critical environments.; Benchmarks and leaderboards give an independent view of model capability. **制約・デメリット:** No public pricing or self-serve signup - you need a sales conversation to get started.; Enterprise-scale contracting and data operations require real internal commitment.; Overkill for small teams with modest data or evaluation needs.; Some projects involve sensitive government and defence work with strict compliance overhead. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scale.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 ### Scale と supermemory の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Scale の月間訪問数は 616,915、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？ Scale の前月比成長率は +12.5%、supermemory は -7.7% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Scale: 料金は要問い合わせ。Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 3 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 4 | [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) | | 5 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | 企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 6 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | 一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/prompts.md) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) | | 10 | [Encord](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 料金は要問い合わせ | コンピュータービジョンや物理AIのワークロードに特化したデータインフラストラクチャとアノテーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/scale-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)