¿Qué es Mem0?
Mem0 da a un agente memoria a largo plazo. Extrae datos y preferencias de las conversaciones, los guarda y recupera los relevantes en sesiones posteriores, para que el agente no empiece de cero.
El SDK de código abierto para Python y TypeScript funciona como biblioteca o como servidor autoalojado con Postgres y pgvector, y llama a un LLM (gpt-5-mini de OpenAI por defecto) en cada add. La versión del SDK de abril de 2026 pasó a una extracción que solo añade y eliminó la memoria en grafo del código abierto; la memoria en grafo es ahora una función de la plataforma de pago Mem0 Platform.
Mem0 publica resultados en LoCoMo (92,5), LongMemEval (94,4) y BEAM con un arnés de evaluación abierto, pero dice que las cifras principales corresponden a su plataforma gestionada, que incluye optimizaciones que el SDK no tiene.
¿Cuánto cuesta Mem0?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| SDK | Free | Apache 2.0 |
| Free | Free | 50k adds y 10k recuperaciones/mes con tu propia clave de LLM |
| Custom | Custom | Memoria en grafo, SSO, on-prem |
SDK de código abierto gratuito bajo Apache 2.0. Platform: Free (10.000 adds y 1.000 recuperaciones al mes durante los primeros 30 días con las llamadas al modelo incluidas, y después 50.000 adds y 10.000 recuperaciones con tu propia clave de LLM, con facturación por uso a partir de ahí hasta un tope que fijas tú); planes Custom bajo presupuesto. Los antiguos planes Starter de 19 $ y Pro de 249 $ ya no figuran.
¿Merece la pena Mem0?
Mem0 es la capa de memoria por defecto para agentes, con unas 67.700 estrellas en GitHub, más que cualquier rival, y una API que se reduce a llamadas add y search alrededor de un bucle existente. También publica un arnés de evaluación abierto para sus afirmaciones de benchmark.
El algoritmo de abril de 2026 cambió su comportamiento. La extracción es ahora una sola llamada al LLM que solo añade memorias y nunca las actualiza ni las borra; la recuperación combina coincidencia semántica, por palabras clave BM25 y por entidades con una ordenación que tiene en cuenta el tiempo. Mem0 informa de que LoCoMo sube de 71,4 a 92,5, pero son cifras de la plataforma, y el README dice que los usuarios del código abierto deben esperar una tendencia similar, no números idénticos. Guardar solo añadiendo también significa que los datos antiguos no se sobrescriben, así que el empleo anterior de un usuario queda junto al nuevo y depende de la ordenación para elegir bien.
La división del open core se ha acentuado. La memoria en grafo se eliminó del SDK en la versión de abril de 2026 y ahora es exclusiva de Platform, en planes Custom bajo presupuesto. En la parte alojada, el límite que aprieta son las recuperaciones, no el almacenamiento: el plan Free con tu propia clave de LLM permite 50.000 adds pero solo 10.000 búsquedas al mes, y un agente que busca en cada turno las gasta enseguida.
El SDK envía por defecto telemetría de uso a PostHog, con un muestreo del 10% de los eventos de la ruta crítica, hasta que se pone MEM0_TELEMETRY en false, y el 20 de octubre de 2026 se reveló una fuga de conversaciones entre tenants en el ámbito de las sesiones. Hay incidencias abiertas que piden imágenes de Docker etiquetadas y señalan que la búsqueda por palabras clave y la extracción de entidades dan por hecho el inglés, lo que importa en cualquier servicio de soporte que no trabaje en inglés.
Dónde se gana su sitio
Un ingeniero de producto que añade personalización a una app de chat de consumo con 20.000 usuarios al mes
Recordar las preferencias de cada usuario entre sesiones
Llamar a add después de cada conversación y a search antes de cada respuesta. En la plataforma, el plan Free cubre 10.000 búsquedas al mes y factura el uso adicional a tarifas que la página de precios no muestra, así que buscar en cada turno exige un plan Custom o el SDK autoalojado, donde el coste pasa a ser una llamada a gpt-5-mini por add más una instancia de Postgres.
Una responsable de operaciones de soporte en un servicio de ayuda SaaS de 40 agentes
Que el asistente de IA recuerde los tickets anteriores y la configuración de un cliente
Guardar resúmenes de tickets resueltos como memorias con el ID de cliente como clave y recuperarlos al abrirse un ticket nuevo. La coincidencia por palabras clave da por hecho el inglés, y el almacenamiento que solo añade hace que un plan o contacto cambiado quede junto al antiguo, así que conviene probar la recuperación con historiales de tickets reales primero.
Un desarrollador que crea un plug-in para un agente de código
Conservar las convenciones del proyecto entre sesiones de Claude Code u OpenCode
Mem0 ofrece plug-ins para OpenCode, OpenClaw y Pi, y la CLI puede crear una clave de API sin panel. Las 10.000 recuperaciones al mes del plan Free con tu propia clave de LLM bastan para un desarrollador; un equipo pasa a un plan Custom o lo autoaloja.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- pip install mem0ai o npm install mem0ai y definir una clave de OpenAI; la biblioteca usa por defecto gpt-5-mini, text-embedding-3-small y un Qdrant local. El servidor autoalojado es un docker compose con Postgres y pgvector, que se inicializa con make bootstrap y con la autenticación activada por defecto.
- Integraciones
- SDK de Python y TypeScript, un servidor REST, una CLI y plug-ins para OpenCode, OpenClaw y Pi. LLM, modelos de embeddings, rerankers y muchas bases vectoriales intercambiables, entre ellas Qdrant, pgvector y Upstash.
- Datos y privacidad
- En alojamiento propio las memorias se quedan en tus almacenes, pero cada add envía texto de la conversación al LLM configurado, y el SDK envía telemetría de uso a PostHog salvo con MEM0_TELEMETRY=False. La plataforma guarda las memorias en los servidores de Mem0; su página de precios menciona la preparación para el RGPD y solo incluye SSO e instalación on-premises en los planes Custom. Allí no se publica el estado de SOC 2.
- Coste a escala
- La plataforma ya solo ofrece Free (50.000 adds y 10.000 recuperaciones al mes con tu propia clave de LLM, y después facturación por uso hasta un tope) y planes Custom bajo presupuesto; no se publican las tarifas por exceso. Autoalojarlo cuesta un servidor Postgres más una llamada de extracción al LLM por add y un embedding por búsqueda, lo que a precios de gpt-5-mini suele ser poco al lado del gasto del agente principal.
- Límites
- 863 incidencias y pull requests abiertas. La actualización del algoritmo de abril de 2026 rompió la compatibilidad, con parámetros renombrados y eventos de add() cambiados. La memoria en grafo es exclusiva de la plataforma, BM25 y la extracción de entidades solo funcionan en inglés, y las imágenes de Docker del servidor no se etiquetan por versión.
Lo bueno
- API de dos llamadas que encaja en cualquier bucle de agente
- Servidor autoalojado con autenticación activada por defecto
- Arnés de evaluación abierto para sus afirmaciones de benchmark
- Recuperación híbrida semántica, por palabras clave y por entidades
Lo malo
- Memoria en grafo eliminada del código abierto en abril de 2026
- Los benchmarks principales son solo de la plataforma
- La extracción que solo añade conserva datos desfasados
- Telemetría activada por defecto; búsqueda por palabras clave solo en inglés
Ideal para
Desarrolladores que añaden memoria de usuario entre sesiones a chatbots y agentes.
Alternativas a Mem0
Mem0: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Mem0?
- Mem0 sigue siendo la forma más rápida de dar memoria a un agente, pero el SDK de código abierto es cada vez más la versión de prueba de una plataforma que se reserva la memoria en grafo y las mejores puntuaciones en benchmarks. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Mem0?
- SDK de código abierto gratuito bajo Apache 2.0. Platform: Free (10.000 adds y 1.000 recuperaciones al mes durante los primeros 30 días con las llamadas al modelo incluidas, y después 50.000 adds y 10.000 recuperaciones con tu propia clave de LLM, con facturación por uso a partir de ahí hasta un tope que fijas tú); planes Custom bajo presupuesto. Los antiguos planes Starter de 19 $ y Pro de 249 $ ya no figuran.
- ¿Qué inconvenientes tiene Mem0?
- Memoria en grafo eliminada del código abierto en abril de 2026; los benchmarks principales son solo de la plataforma; la extracción que solo añade conserva datos desfasados; telemetría activada por defecto; búsqueda por palabras clave solo en inglés.
- ¿Para quién es Mem0?
- Desarrolladores que añaden memoria de usuario entre sesiones a chatbots y agentes.
- ¿Cuánto cuesta Mem0 para un equipo o en producción?
- La plataforma ya solo ofrece Free (50.000 adds y 10.000 recuperaciones al mes con tu propia clave de LLM, y después facturación por uso hasta un tope) y planes Custom bajo presupuesto; no se publican las tarifas por exceso. Autoalojarlo cuesta un servidor Postgres más una llamada de extracción al LLM por add y un embedding por búsqueda, lo que a precios de gpt-5-mini suele ser poco al lado del gasto del agente principal.
- ¿Es Mem0 seguro para los datos de la empresa?
- En alojamiento propio las memorias se quedan en tus almacenes, pero cada add envía texto de la conversación al LLM configurado, y el SDK envía telemetría de uso a PostHog salvo con MEM0_TELEMETRY=False. La plataforma guarda las memorias en los servidores de Mem0; su página de precios menciona la preparación para el RGPD y solo incluye SSO e instalación on-premises en los planes Custom. Allí no se publica el estado de SOC 2.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Mem0?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son LlamaIndex y GraphRAG.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.