# Scale vs supermemory

Scale는 월간 방문 616,915, 전월 대비 성장률 +12.5%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. supermemory는 월간 방문 156,579, 성장률 -7.7%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Scale](https://openaitools.app/ko/tool/scale) | [supermemory](https://openaitools.app/ko/tool/supermemory-1) |
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| 웹사이트 URL | https://scale.com | https://supermemory.ai |
| 카테고리 | AI 개발자 도구, Large Language Models (LLMs), AI 모델, AI Agent | AI API, Large Language Models (LLMs), AI 개발자 도구, AI Agent |
| 가격 모델 | 가격 문의 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 616,915 | 156,579 |
| 전월 대비 성장률 | +12.5% | -7.7% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 191,408 | 71,163 |
| 리뷰 점수 | 4.7 | 4.5 |
| 저장 수 | 3 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## 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.

**가격 및 요금제:** 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.

**강점:** 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.

**한계:** 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/ko/tool/scale.md)

## supermemory

대부분의 LLM 앱은 메모리를 부가 기능으로 다룹니다. 컨텍스트가 가득 찰 때까지 대화 기록을 프롬프트에 밀어 넣고, 다음 세션이나 모델 교체 시 모두 잃어버립니다. supermemory는 이 문제를 인프라로 접근합니다. learner-1 모델이 들어오는 자료(대화, 파일, URL, 원시 데이터)를 읽고 벡터 그래프 데이터베이스에 대해 업데이트·병합·추론·망각 연산을 수행합니다. 그 결과 학습은 끝없이 커지는 대화 기록으로 쌓이지 않고, 밀도 높고 상호 연결되며 시간을 이해하는 형태로 유지됩니다.

요청 시점에는 관련 메모리가 토큰으로 에이전트 컨텍스트에 직접 주입되므로 이 방식은 모델과 실행 프레임워크에 독립적입니다. 학습과 메모리가 모델 제공자 밖에 존재하기 때문에 축적된 이해는 애플리케이션과 함께 이동합니다. Claude, GPT 계열, Gemini, 오픈 웨이트 모델 어디서든, SDK·플러그인·MCP 어느 경로로든 마찬가지입니다.

회사는 이를 에이전트 인프라의 가장 어려운 부분으로 규정하고 공개 수치로 뒷받침합니다. 프로덕션 트래픽에서 1초 미만의 리콜, 월 약 1조 토큰 처리, LongMemEval·LoCoMo·ConvoMem 벤치마크, 대규모 코퍼스에서 markdown 파일 메모리와의 비용 비교 등입니다. 엔터프라이즈 기능으로는 SOC 2 Type II 인증, 상위 티어의 HIPAA BAA, GDPR 준수, 그리고 클라우드부터 VPC·온프레미스·에어갭 환경까지의 배포 선택지가 있습니다.

**가격 및 요금제:** 가격은 셀프서브 요금제와 엔터프라이즈 계약으로 나뉘며, 그래서 사이트는 문의 기반 가격 모델을 표시합니다. Free, Pro, Max는 표준 PDF 추출과 개인 사용을 다루고, Scale과 Enterprise는 OCR 및 그림·도표 설명을 포함한 고급 문서 추출, 더 높은 한도, SOC 2 Type II와 HIPAA BAA 같은 보안 보장, 그리고 자사 VPC·데이터센터·에어갭 배포를 추가합니다. 정확한 금액은 요금 페이지에서 최신 기준을 확인하세요.

- **learner-1 메모리 모델:** 전용 모델이 저장된 컨텍스트에 대해 추출·병합·추론·망각을 수행해 메모리 그래프를 단순 축적이 아닌 지속적 개선으로 이끕니다.
- **벡터 그래프 메모리 저장소:** 각 학습은 관련 엔티티, 출처, 시점에 연결되어 내용뿐 아니라 시간을 인식하는 관계 지도를 함께 저장합니다.
- **모델·프레임워크·MCP 독립:** 메모리가 모델 제공자 밖에 있어 API, SDK, 플러그인, MCP로 사용되며 모델과 도구를 넘어 맥락이 이어집니다.
- **실시간 컨텍스트 주입:** 관련 메모리를 요청 시 토큰으로 프롬프트에 주입해, 끝없이 늘어나는 대화 기록 없이도 에이전트에 적절한 맥락을 제공합니다.
- **엔터프라이즈 배포와 컴플라이언스:** SOC 2 Type II, 상위 티어 HIPAA BAA, GDPR 준수에 더해 클라우드, 자사 VPC, 자사 데이터센터, 에어갭 배포를 지원합니다.

**강점:** 메모리가 모델 제공자와 분리되어 모델을 바꿔도 축적된 맥락이 유지됨; 공개 벤치마크, 지연 시간 수치, 비용 비교 등 엔지니어링 근거가 풍부함; REST API, SDK, 플러그인, MCP 등 다양한 통합 경로; SOC 2 Type II, HIPAA BAA, GDPR, 에어갭 배포 등 엔터프라이즈 대응이 탄탄함

**한계:** 공개 사이트의 셀프서브 가격 정보가 간략해 정확한 요금제 비용은 영업 상담이 필요할 수 있음; 최종 사용자 앱이 아닌 인프라라서 가치를 체감하기까지 실제 통합 작업이 필요함; 벤치마크와 도입 수치는 벤더 발표이므로 자사 워크로드로 검증하는 것이 좋음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/supermemory-1.md)

## 자주 묻는 질문

### Scale과(와) supermemory의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Scale의 월간 방문 수는 616,915이고, supermemory는 156,579입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Scale의 전월 대비 성장률은 +12.5%이며, supermemory는 -7.7%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Scale: 가격 문의. 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: 가격 문의. 가격은 셀프서브 요금제와 엔터프라이즈 계약으로 나뉘며, 그래서 사이트는 문의 기반 가격 모델을 표시합니다. Free, Pro, Max는 표준 PDF 추출과 개인 사용을 다루고, Scale과 Enterprise는 OCR 및 그림·도표 설명을 포함한 고급 문서 추출, 더 높은 한도, SOC 2 Type II와 HIPAA BAA 같은 보안 보장, 그리고 자사 VPC·데이터센터·에어갭 배포를 추가합니다. 정확한 금액은 요금 페이지에서 최신 기준을 확인하세요.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Composio](https://openaitools.app/ko/tool/composio) | 2,782,603 | +22.8% | 무료+유료, 가격 문의 | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/composio.md) |
| 2 | [Roboflow](https://openaitools.app/ko/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 무료+유료, 가격 문의 | 컴퓨터 비전 데이터셋 어노테이션 및 모델 학습을 간소화하지만, 일반적인 LLM 텍스트 작업에는 덜 적합합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/roboflow.md) |
| 3 | [Labelbox](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 가격 문의 | Scale의 핵심 어노테이션 사업과 비슷하게 기업용 데이터 라벨링 및 학습 데이터 큐레이션에 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/labelbox.md) |
| 4 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ko/tool/litellm) | 576,967 | +7.9% | 무료+유료, 가격 문의 | 100개 이상의 LLM 제공자를 잇는 오픈소스 AI 게이트웨이 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/litellm.md) |
| 5 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 무료 체험, 가격 문의 | 기업용 멀티모달 어노테이션 및 데이터 관리 도구를 제공하지만, 관리형 라벨링 인력에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/super-annotate.md) |
| 6 | [Weights & Biases(CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/ko/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | 무료+유료, 가격 문의, 무료 | 하나의 연결 환경에서 AI 모델과 에이전트를 추적·평가·배포하세요. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/prompts.md) |
| 7 | [Merge](https://openaitools.app/ko/tool/merge-dev) | 313,201 | +1.7% | 무료+유료, 가격 문의 | 에이전트를 데이터, 도구, 모델에 연결하는 유니버설 컨텍스트 엔진 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/merge-dev.md) |
| 8 | [Pinecone](https://openaitools.app/ko/tool/pinecone) | 286,732 | -31% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | 기업용 수준의 확장 가능한 벡터 검색과 RAG 스토리지를 제공하지만, supermemory의 자동화된 에이전트 메모리 그래프 추상화 기능이 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/pinecone.md) |
| 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 유료, 가격 문의 | Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com.md) |
| 10 | [Encord](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 가격 문의 | 컴퓨터 비전 및 물리적 AI 워크로드에 특화된 데이터 인프라와 어노테이션을 전문으로 다룹니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/encord-com.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/scale-vs-supermemory-1

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