# Scale vs supermemory

Scale registra 616.915 visitas mensais com crescimento de +12,5% mês a mês e preços Preço sob consulta. supermemory registra 156.579 visitas mensais com crescimento de -7,7% e preços Preço sob consulta.

| Métrica | [Scale](https://openaitools.app/pt/tool/scale) | [supermemory](https://openaitools.app/pt/tool/supermemory-1) |
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| URL do site | https://scale.com | https://supermemory.ai |
| Categorias | Ferramentas de desenvolvimento com IA, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA, AI Agent | AI API, Large Language Models (LLMs), Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI Agent |
| Modelo de preços | Preço sob consulta | Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 616.915 | 156.579 |
| Taxa de crescimento mensal | +12,5% | -7,7% |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas diretas | 191.408 | 71.163 |
| Nota de avaliação | 4,7 | 4,5 |
| Contagem de favoritos | 3 | 0 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

## 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.

**Preços e planos:** 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.

**Pontos fortes:** 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.

**Limitações:** 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/pt/tool/scale.md)

## supermemory

A maioria das aplicações LLM trata memória como algo secundário: enfia o histórico de conversa no prompt até encher a janela e perde tudo na sessão seguinte ou ao trocar de modelo. O supermemory encara o problema como infraestrutura. Seu modelo learner-1 lê o material recebido — conversas, arquivos, URLs, dados brutos — e executa operações de atualizar, mesclar, inferir e esquecer sobre um banco de dados em grafo vetorial, mantendo o aprendizado denso, interconectado e ciente do tempo em vez de acumular uma transcrição cada vez maior.

No momento da requisição, as memórias relevantes são injetadas como tokens diretamente no contexto do agente, o que mantém a abordagem agnóstica ao modelo e ao harness. Como o aprendizado e a memória ficam fora dos provedores de modelo, o mesmo conhecimento acumulado viaja com a aplicação, seja ela executada sobre Claude, modelos da família GPT, Gemini ou modelos de pesos abertos, e seja acionada por SDK, plugin ou MCP.

A empresa trata isso como a parte difícil da infraestrutura de agentes e sustenta a proposta com números públicos: recall abaixo de um segundo em tráfego de produção, cerca de um trilhão de tokens processados por mês, resultados em LongMemEval, LoCoMo e ConvoMem, e comparações de custo com memória baseada em arquivos markdown em corpora grandes. No lado empresarial, inclui certificação SOC 2 Type II, BAA de HIPAA nos planos superiores, conformidade com GDPR e opções de implantação que vão da nuvem ao seu VPC, seu data center e ambientes com isolamento total.

**Preços e planos:** O preço se divide entre planos autoatendidos e contratos empresariais, por isso o site exibe um modelo de preço sob consulta. Os níveis Free, Pro e Max cobrem extração padrão de PDF e uso pessoal, enquanto Scale e Enterprise acrescentam extração avançada de documentos com OCR e descrições de figuras e diagramas, limites maiores, garantias de segurança como SOC 2 Type II e BAA de HIPAA, e opções de implantação no seu VPC, no seu data center ou em ambiente isolado. Confirme as tarifas exatas na página de preços.

- **Modelo de memória learner-1:** Um modelo dedicado extrai, mescla, infere e esquece sobre o contexto armazenado, para que o grafo de memória melhore continuamente em vez de apenas acumular.
- **Armazenamento de memória em grafo vetorial:** Cada aprendizado se liga às entidades, fontes e momentos ao redor, guardando não só conteúdo, mas um mapa ciente do tempo.
- **Agnóstico a modelo, harness e MCP:** A memória vive fora dos provedores de modelo e é usada via API, SDKs, plugins e MCP, então o contexto atravessa modelos e ferramentas.
- **Injeção de contexto em tempo real:** Memórias relevantes são injetadas como tokens no prompt no momento da requisição, dando contexto útil sem transcrições ilimitadas.
- **Implantação e conformidade empresarial:** SOC 2 Type II, BAA de HIPAA nos planos superiores, conformidade com GDPR, além de implantação em nuvem, seu VPC, seu data center ou ambiente isolado.

**Pontos fortes:** A memória é desacoplada dos provedores de modelo, então o contexto acumulado sobrevive a trocas de modelo; Evidência de engenharia abundante: benchmarks publicados, números de latência e comparações de custo; Várias superfícies de integração: API REST, SDKs, plugins e MCP; Postura empresarial sólida com SOC 2 Type II, BAA de HIPAA, GDPR e implantação isolada

**Limitações:** As informações de preço autoatendido no site público são enxutas e o custo exato pode exigir conversa com vendas; É infraestrutura, não um app final, então há trabalho real de integração antes de ver valor; Benchmarks e números de adoção são relatados pelo fornecedor e vale validá-los na sua própria carga de trabalho

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

## Perguntas frequentes

### Como Scale e supermemory se comparam em tráfego mensal?

Scale tem 616.915 visitas mensais, enquanto supermemory tem 156.579. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto.

### Como as taxas de crescimento se comparam?

Scale tem taxa de crescimento mês a mês de +12,5%; supermemory tem -7,7%.

### Como os preços se comparam?

Scale: Preço sob consulta. 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: Preço sob consulta. O preço se divide entre planos autoatendidos e contratos empresariais, por isso o site exibe um modelo de preço sob consulta. Os níveis Free, Pro e Max cobrem extração padrão de PDF e uso pessoal, enquanto Scale e Enterprise acrescentam extração avançada de documentos com OCR e descrições de figuras e diagramas, limites maiores, garantias de segurança como SOC 2 Type II e BAA de HIPAA, e opções de implantação no seu VPC, no seu data center ou em ambiente isolado. Confirme as tarifas exatas na página de preços.

## Alternativas

| # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Composio](https://openaitools.app/pt/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8% | Freemium, Preço sob consulta | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/composio.md) |
| 2 | [Roboflow](https://openaitools.app/pt/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6% | Freemium, Preço sob consulta | Otimiza a anotação de conjuntos de dados de visão computacional e o treinamento de modelos, mas é menos adequado para tarefas gerais de texto com LLMs. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/roboflow.md) |
| 3 | [Labelbox](https://openaitools.app/pt/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8% | Preço sob consulta | Foca fortemente na rotulagem de dados corporativos e na curadoria de dados de treinamento, de forma semelhante ao principal negócio de anotação da Scale. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/labelbox.md) |
| 4 | [LiteLLM](https://openaitools.app/pt/tool/litellm) | 576.967 | +7,9% | Freemium, Preço sob consulta | Um gateway de IA de código aberto para mais de 100 provedores de LLM | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/litellm.md) |
| 5 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/pt/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4% | Teste gratuito, Preço sob consulta | Oferece ferramentas corporativas de anotação multimodal e gerenciamento de dados, mas com menos ênfase em equipes de rotulagem gerenciadas. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/super-annotate.md) |
| 6 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/pt/tool/prompts) | 315.624 | -80,2% | Freemium, Preço sob consulta, Grátis | Rastreie, avalie e publique modelos e agentes de IA em um único ambiente conectado. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/prompts.md) |
| 7 | [Merge](https://openaitools.app/pt/tool/merge-dev) | 313.201 | +1,7% | Freemium, Preço sob consulta | O motor de contexto universal que liga agentes a dados, ferramentas e modelos | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/merge-dev.md) |
| 8 | [Pinecone](https://openaitools.app/pt/tool/pinecone) | 286.732 | -31% | Freemium, Pago, Preço sob consulta | Oferece busca vetorial escalável e armazenamento RAG de nível empresarial, mas carece das abstrações automatizadas de grafos de memória de agentes do supermemory. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/pinecone.md) |
| 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/pt/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2% | Pago, Preço sob consulta | Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/arize-com.md) |
| 10 | [Encord](https://openaitools.app/pt/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4% | Preço sob consulta | Especializa-se em infraestrutura de dados e anotação adaptadas especificamente para cargas de trabalho de visão computacional e IA física. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/encord-com.md) |

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Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/scale-vs-supermemory-1

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