Was ist Mem0?
Mem0 gibt einem Agenten ein Langzeitgedächtnis. Es zieht Fakten und Vorlieben aus Gesprächen, speichert sie und ruft in späteren Sitzungen die relevanten ab, damit der Agent nicht bei null anfängt.
Das Open-Source-SDK für Python und TypeScript läuft als Bibliothek oder als selbst gehosteter Server mit Postgres und pgvector und ruft bei jedem Hinzufügen ein LLM auf (standardmäßig OpenAI gpt-5-mini). Das Release des SDK vom April 2026 stellte auf reine Hinzufüge-Extraktion um und entfernte Graph Memory aus der Open-Source-Version; Graph Memory ist jetzt eine Funktion der kostenpflichtigen Mem0 Platform.
Mem0 veröffentlicht Ergebnisse auf LoCoMo (92,5), LongMemEval (94,4) und BEAM mit einem offenen Evaluations-Harness, sagt aber, dass die Spitzenwerte für seine verwaltete Plattform gelten, die Optimierungen enthält, die dem SDK fehlen.
Was kostet Mem0?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| SDK | Free | Apache 2.0 |
| Free | Free | 50.000 Adds, 10.000 Abrufe/Monat mit eigenem LLM-Schlüssel |
| Custom | Custom | Graph Memory, SSO, On-Premises |
Open-Source-SDK kostenlos unter Apache 2.0. Platform: Free (10.000 Adds und 1.000 Abrufe im Monat in den ersten 30 Tagen, Modellaufrufe inklusive, danach 50.000 Adds und 10.000 Abrufe mit eigenem LLM-Schlüssel, darüber hinaus nutzungsbasiert abgerechnet bis zu einer selbst gesetzten Obergrenze); Custom-Pläne auf Angebot. Die früheren Pläne Starter für 19 $ und Pro für 249 $ werden nicht mehr aufgeführt.
Lohnt sich Mem0?
Mem0 ist die Standard-Memory-Schicht für Agenten, mit etwa 67.700 GitHub-Sternen, mehr als jeder Konkurrent, und einer API, die im Kern aus Add- und Search-Aufrufen rund um eine bestehende Schleife besteht. Für seine Benchmark-Angaben veröffentlicht es außerdem ein offenes Evaluations-Harness.
Der Algorithmus vom April 2026 hat das Verhalten verändert. Die Extraktion ist jetzt ein einziger LLM-Aufruf, der Erinnerungen nur hinzufügt und nie aktualisiert oder löscht; der Abruf kombiniert semantische Suche, BM25-Schlüsselwortsuche und Entity-Abgleich mit zeitbewusstem Ranking. Mem0 meldet einen Anstieg auf LoCoMo von 71,4 auf 92,5, aber das sind Werte der Plattform, und laut README sollten Open-Source-Nutzer eine ähnliche Richtung erwarten, keine identischen Zahlen. Reine Hinzufüge-Speicherung bedeutet außerdem, dass alte Fakten nicht überschrieben werden: Der frühere Job eines Nutzers steht neben dem neuen, und das Ranking muss den richtigen auswählen.
Die Open-Core-Trennung ist schärfer geworden. Graph Memory wurde im Release vom April 2026 aus dem SDK entfernt und gibt es jetzt nur auf der Plattform, in Custom-Plänen mit Preis auf Angebot. Auf der gehosteten Seite sind die Abrufe die bindende Grenze, nicht der Speicher: Der Free-Plan mit eigenem LLM-Schlüssel erlaubt 50.000 Adds, aber nur 10.000 Suchen im Monat, und ein Agent, der bei jedem Zug sucht, verbraucht das schnell.
Das SDK sendet standardmäßig Nutzungstelemetrie an PostHog und erfasst Ereignisse im Hot Path zu 10%, bis MEM0_TELEMETRY auf false gesetzt wird. Am 20. Oktober 2026 wurde ein mandantenübergreifendes Leck von Gesprächen in der Session-Zuordnung offengelegt. Offene Issues fordern getaggte Docker-Images und weisen darauf hin, dass Schlüsselwortsuche und Entity-Extraktion Englisch voraussetzen. Das ist für jeden nicht englischsprachigen Support relevant.
Wo es sich lohnt
Ein Product Engineer, der eine Chat-App für Verbraucher mit 20.000 monatlichen Nutzern personalisiert
Die Vorlieben jedes Nutzers zwischen Sitzungen behalten
Rufe nach jedem Gespräch add auf und vor jeder Antwort search. Auf der Plattform deckt der Free-Plan 10.000 Suchen im Monat ab und rechnet darüber hinaus zu Preisen ab, die die Preisseite nicht nennt. Suchen bei jedem Zug braucht also einen Custom-Plan oder das selbst gehostete SDK; dort sind die Kosten ein gpt-5-mini-Aufruf pro Add plus eine Postgres-Instanz.
Eine Leiterin Support Operations bei einem SaaS-Helpdesk mit 40 Agents
Den KI-Assistenten frühere Tickets und das Setup eines Kunden abrufen lassen
Speichere Zusammenfassungen gelöster Tickets als Erinnerungen mit der Kunden-ID als Schlüssel und rufe sie ab, wenn ein neues Ticket eröffnet wird. Der Schlüsselwortabgleich setzt Englisch voraus, und durch reine Hinzufüge-Speicherung steht ein geänderter Plan oder Kontakt neben dem alten. Teste den Abruf deshalb zuerst an echten Ticketverläufen.
Ein Entwickler, der ein Plug-in für einen Coding-Agenten baut
Projektkonventionen über Sitzungen von Claude Code oder OpenCode hinweg erhalten
Mem0 liefert Plug-ins für OpenCode, OpenClaw und Pi, und die CLI kann einen API-Schlüssel ohne Dashboard anlegen. Die 10.000 Abrufe im Monat des Free-Plans mit eigenem LLM-Schlüssel reichen für einen Entwickler; ein Team wechselt zu einem Custom-Plan oder hostet selbst.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- pip install mem0ai oder npm install mem0ai und einen OpenAI-Schlüssel setzen; die Bibliothek nutzt standardmäßig gpt-5-mini, text-embedding-3-small und ein lokales Qdrant. Der selbst gehostete Server läuft per docker compose mit Postgres und pgvector, eingerichtet mit make bootstrap, Authentifizierung standardmäßig aktiv.
- Integrationen
- SDKs für Python und TypeScript, ein REST-Server, eine CLI und Plug-ins für OpenCode, OpenClaw und Pi. Austauschbare LLMs, Embedder, Reranker und viele Vector Stores, darunter Qdrant, pgvector und Upstash.
- Daten und Datenschutz
- Selbst gehostete Erinnerungen bleiben in deinen Speichern, aber jedes Add schickt Gesprächstext an das konfigurierte LLM, und das SDK sendet Nutzungstelemetrie an PostHog, solange nicht MEM0_TELEMETRY=False gesetzt ist. Die Plattform speichert Erinnerungen auf den Servern von Mem0; ihre Preisseite nennt DSGVO-Bereitschaft und führt SSO und On-Premises nur bei Custom-Plänen. Ein SOC-2-Status ist dort nicht veröffentlicht.
- Kosten im großen Maßstab
- Die Plattform führt nur noch Free (50.000 Adds und 10.000 Abrufe im Monat mit eigenem LLM-Schlüssel, danach nutzungsbasierte Abrechnung bis zu einer Obergrenze) und Custom-Pläne auf Angebot; Preise für Mehrverbrauch sind nicht veröffentlicht. Self-Hosting kostet einen Postgres-Server plus einen LLM-Extraktionsaufruf pro Add und ein Embedding pro Suche, was zu gpt-5-mini-Preisen neben den Ausgaben des eigentlichen Agenten meist wenig ausmacht.
- Grenzen
- 863 offene Issues und Pull Requests. Das Algorithmus-Upgrade vom April 2026 war ein Breaking Change, mit umbenannten Parametern und geänderten add()-Events. Graph Memory gibt es nur auf der Plattform, BM25 und Entity-Extraktion funktionieren nur auf Englisch, und Docker-Images für den Server werden nicht pro Release getaggt.
Was gut ist
- API mit zwei Aufrufen, die um jede Agenten-Schleife passt
- Selbst gehosteter Server mit standardmäßig aktivierter Authentifizierung
- Offenes Evaluations-Harness für die eigenen Benchmark-Angaben
- Hybrider Abruf aus semantischer Suche, Schlüsselwörtern und Entities
Was nicht
- Graph Memory im April 2026 aus der Open-Source-Version entfernt
- Die Spitzenwerte im Benchmark gelten nur für die Plattform
- Reine Hinzufüge-Extraktion behält veraltete Fakten
- Telemetrie standardmäßig an; Schlüsselwortsuche nur auf Englisch
Am besten für
Entwickler, die Chatbots und Agenten ein sitzungsübergreifendes Gedächtnis für Nutzer geben.
Alternativen zu Mem0
Mem0: häufige Fragen
- Lohnt sich Mem0?
- Mem0 ist noch immer der schnellste Weg, einem Agenten ein Gedächtnis zu geben, aber das Open-Source-SDK wird zunehmend zur Testversion einer Plattform, die Graph Memory und die besten Benchmark-Werte für sich behält. Wir bewerten es mit 4.0 von 5.
- Was kostet Mem0?
- Open-Source-SDK kostenlos unter Apache 2.0. Platform: Free (10.000 Adds und 1.000 Abrufe im Monat in den ersten 30 Tagen, Modellaufrufe inklusive, danach 50.000 Adds und 10.000 Abrufe mit eigenem LLM-Schlüssel, darüber hinaus nutzungsbasiert abgerechnet bis zu einer selbst gesetzten Obergrenze); Custom-Pläne auf Angebot. Die früheren Pläne Starter für 19 $ und Pro für 249 $ werden nicht mehr aufgeführt.
- Welche Nachteile hat Mem0?
- Graph Memory im April 2026 aus der Open-Source-Version entfernt; Die Spitzenwerte im Benchmark gelten nur für die Plattform; Reine Hinzufüge-Extraktion behält veraltete Fakten; Telemetrie standardmäßig an; Schlüsselwortsuche nur auf Englisch.
- Für wen eignet sich Mem0?
- Entwickler, die Chatbots und Agenten ein sitzungsübergreifendes Gedächtnis für Nutzer geben.
- Was kostet Mem0 für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Die Plattform führt nur noch Free (50.000 Adds und 10.000 Abrufe im Monat mit eigenem LLM-Schlüssel, danach nutzungsbasierte Abrechnung bis zu einer Obergrenze) und Custom-Pläne auf Angebot; Preise für Mehrverbrauch sind nicht veröffentlicht. Self-Hosting kostet einen Postgres-Server plus einen LLM-Extraktionsaufruf pro Add und ein Embedding pro Suche, was zu gpt-5-mini-Preisen neben den Ausgaben des eigentlichen Agenten meist wenig ausmacht.
- Ist Mem0 sicher für Firmendaten?
- Selbst gehostete Erinnerungen bleiben in deinen Speichern, aber jedes Add schickt Gesprächstext an das konfigurierte LLM, und das SDK sendet Nutzungstelemetrie an PostHog, solange nicht MEM0_TELEMETRY=False gesetzt ist. Die Plattform speichert Erinnerungen auf den Servern von Mem0; ihre Preisseite nennt DSGVO-Bereitschaft und führt SSO und On-Premises nur bei Custom-Plänen. Ein SOC-2-Status ist dort nicht veröffentlicht.
- Was sind die besten Alternativen zu Mem0?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind LlamaIndex und GraphRAG.
Antworten geprüft am 26. Okt. 2026.