Qu’est-ce que Mem0 ?
Mem0 donne à un agent une mémoire à long terme. Il tire les faits et préférences des conversations, les stocke, et récupère ceux qui sont pertinents dans les sessions ultérieures pour que l'agent ne reparte pas de zéro.
Le SDK open source pour Python et TypeScript tourne comme bibliothèque ou comme serveur auto-hébergé avec Postgres et pgvector, et appelle un LLM (OpenAI gpt-5-mini par défaut) à chaque ajout. La version d'avril 2026 du SDK est passée à l'extraction en ajout seul et a retiré la mémoire de graphe de l'open source ; la mémoire de graphe est désormais une fonction de la Mem0 Platform payante.
Mem0 publie des résultats sur LoCoMo (92,5), LongMemEval (94,4) et BEAM avec un harnais d'évaluation ouvert, mais dit que les chiffres phares sont pour sa plateforme managée, qui inclut des optimisations que le SDK n'a pas.
Combien coûte Mem0 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| SDK | Free | Apache 2.0 |
| Free | Free | 50k ajouts, 10k récupérations/mois avec votre propre clé LLM |
| Custom | Custom | Mémoire de graphe, SSO, sur site |
SDK open source gratuit sous Apache 2.0. Plateforme : Free (10 000 ajouts et 1 000 récupérations par mois pour les 30 premiers jours avec les appels de modèle inclus, puis 50 000 ajouts et 10 000 récupérations avec votre propre clé LLM, facturés à l'usage au-delà jusqu'à un plafond que vous fixez) ; plans Custom sur devis. Les anciens plans Starter à 19 $ et Pro à 249 $ ne sont plus listés.
Mem0 vaut-il le coup ?
Mem0 est la couche de mémoire par défaut pour les agents, avec environ 67 700 étoiles GitHub, plus que n'importe quel rival, et une API qui revient à des appels add et search autour d'une boucle existante. Il publie aussi un harnais d'évaluation ouvert pour ses affirmations de benchmark.
L'algorithme d'avril 2026 a changé son comportement. L'extraction est désormais un seul appel LLM qui n'ajoute que des mémoires et ne les met jamais à jour ni ne les supprime ; la récupération fusionne la correspondance sémantique, de mots-clés BM25 et d'entités avec un classement conscient du temps. Mem0 rapporte LoCoMo passant de 71,4 à 92,5, mais ce sont des chiffres de plateforme, et le README dit que les utilisateurs open source devraient s'attendre à une direction similaire plutôt qu'à des chiffres identiques. Le stockage en ajout seul signifie aussi que les anciens faits ne sont pas écrasés, si bien que l'ancien emploi d'un utilisateur se trouve à côté du nouveau et repose sur le classement pour choisir correctement.
La séparation open-core s'est aiguisée. La mémoire de graphe a été retirée du SDK dans la version d'avril 2026 et est désormais réservée à la plateforme, sur des plans Custom tarifés sur devis. Côté hébergé, la limite contraignante est les récupérations plutôt que le stockage : le plan Free avec votre propre clé LLM autorise 50 000 ajouts mais seulement 10 000 recherches par mois, et un agent qui cherche à chaque tour l'utilise vite.
Le SDK envoie de la télémétrie d'usage à PostHog par défaut, échantillonnant les événements du chemin critique à 10 %, jusqu'à ce que MEM0_TELEMETRY soit réglé sur false, et une fuite de conversation inter-tenant dans le cadrage de session a été divulguée le 20 octobre 2026. Les issues ouvertes demandent des images Docker taguées et notent que la recherche par mots-clés et l'extraction d'entités supposent l'anglais, ce qui compte pour tout service de support non anglophone.
Là où il fait la différence
Un ingénieur produit qui ajoute la personnalisation à une appli de chat grand public avec 20 000 utilisateurs mensuels
Se souvenir des préférences de chaque utilisateur entre les sessions
Appelez add après chaque conversation et search avant chaque réponse. Sur la plateforme, le plan Free couvre 10 000 recherches par mois et facture l'usage au-delà à des tarifs que la page de tarification ne montre pas, si bien que chercher à chaque tour a besoin d'un plan Custom ou du SDK auto-hébergé, où le coût devient un appel gpt-5-mini par ajout plus une instance Postgres.
Un responsable des opérations de support dans un service d'assistance SaaS de 40 agents
Laisser l'assistant IA se rappeler les tickets passés et la configuration d'un client
Stockez les résumés de tickets résolus comme mémoires indexées par ID client et récupérez-les quand un nouveau ticket s'ouvre. La correspondance par mots-clés suppose l'anglais, et le stockage en ajout seul signifie qu'une offre ou un contact changé se trouve à côté de l'ancien, alors testez la récupération sur de vrais historiques de tickets d'abord.
Un développeur qui construit un plug-in d'agent de code
Persister les conventions de projet entre les sessions Claude Code ou OpenCode
Mem0 livre des plug-ins pour OpenCode, OpenClaw et Pi, et le CLI peut créer une clé d'API sans tableau de bord. Les 10 000 récupérations par mois du plan Free avec votre propre clé LLM conviennent à un développeur ; une équipe passe à un plan Custom ou auto-héberge.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install mem0ai ou npm install mem0ai et définissez une clé OpenAI ; la bibliothèque bascule par défaut sur gpt-5-mini, text-embedding-3-small et un Qdrant local. Le serveur auto-hébergé est docker compose avec Postgres et pgvector, amorcé par make bootstrap avec auth activée par défaut.
- Intégrations
- SDK Python et TypeScript, un serveur REST, un CLI, et des plug-ins pour OpenCode, OpenClaw et Pi. LLM, embedders, rerankers enfichables et de nombreux magasins de vecteurs, dont Qdrant, pgvector et Upstash.
- Données et confidentialité
- Les mémoires auto-hébergées restent dans vos magasins, mais chaque ajout envoie le texte de conversation au LLM configuré, et le SDK envoie de la télémétrie d'usage à PostHog sauf si MEM0_TELEMETRY=False. La plateforme stocke les mémoires sur les serveurs de Mem0 ; sa page de tarification cite la conformité RGPD et liste le SSO et le sur-site uniquement sur les plans Custom. Le statut SOC 2 n'y est pas publié.
- Coût à grande échelle
- La plateforme ne liste désormais que Free (50 000 ajouts et 10 000 récupérations par mois avec votre propre clé LLM, puis facturation à l'usage jusqu'à un plafond) et des plans Custom sur devis ; les tarifs de dépassement ne sont pas publiés. L'auto-hébergement coûte un serveur Postgres plus un appel d'extraction LLM par ajout et un embedding par recherche, ce qui aux prix gpt-5-mini est généralement petit à côté de la dépense de l'agent principal.
- Limites
- 863 issues et pull requests ouvertes. La mise à niveau d'algorithme d'avril 2026 était cassante, avec des paramètres renommés et des événements add() changés. La mémoire de graphe est réservée à la plateforme, BM25 et l'extraction d'entités sont en anglais uniquement, et les images Docker du serveur ne sont pas taguées par version.
Les points forts
- API à deux appels qui s'intègre autour de n'importe quelle boucle d'agent
- Serveur auto-hébergé avec auth activée par défaut
- Harnais d'évaluation ouvert pour ses affirmations de benchmark
- Récupération hybride sémantique, par mots-clés et par entités
Les points faibles
- La mémoire de graphe retirée de l'open source en avril 2026
- Les benchmarks phares sont réservés à la plateforme
- L'extraction en ajout seul garde les faits périmés
- Télémétrie activée par défaut ; recherche par mots-clés en anglais uniquement
Idéal pour
Les développeurs qui ajoutent une mémoire d'utilisateur entre sessions aux chatbots et agents.
Alternatives à Mem0
Mem0 : questions fréquentes
- Mem0 vaut-il le coup ?
- Mem0 est encore la manière la plus rapide de donner une mémoire à un agent, mais le SDK open source est de plus en plus la version d'essai d'une plateforme qui garde la mémoire de graphe et les meilleurs scores de benchmark pour elle-même. Nous lui donnons 4.0 sur 5.
- Combien coûte Mem0 ?
- SDK open source gratuit sous Apache 2.0. Plateforme : Free (10 000 ajouts et 1 000 récupérations par mois pour les 30 premiers jours avec les appels de modèle inclus, puis 50 000 ajouts et 10 000 récupérations avec votre propre clé LLM, facturés à l'usage au-delà jusqu'à un plafond que vous fixez) ; plans Custom sur devis. Les anciens plans Starter à 19 $ et Pro à 249 $ ne sont plus listés.
- Quels sont les inconvénients de Mem0 ?
- La mémoire de graphe retirée de l'open source en avril 2026; les benchmarks phares sont réservés à la plateforme; l'extraction en ajout seul garde les faits périmés; télémétrie activée par défaut ; recherche par mots-clés en anglais uniquement.
- À qui s’adresse Mem0 ?
- Les développeurs qui ajoutent une mémoire d'utilisateur entre sessions aux chatbots et agents.
- Combien coûte Mem0 pour une équipe ou en production ?
- La plateforme ne liste désormais que Free (50 000 ajouts et 10 000 récupérations par mois avec votre propre clé LLM, puis facturation à l'usage jusqu'à un plafond) et des plans Custom sur devis ; les tarifs de dépassement ne sont pas publiés. L'auto-hébergement coûte un serveur Postgres plus un appel d'extraction LLM par ajout et un embedding par recherche, ce qui aux prix gpt-5-mini est généralement petit à côté de la dépense de l'agent principal.
- Mem0 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Les mémoires auto-hébergées restent dans vos magasins, mais chaque ajout envoie le texte de conversation au LLM configuré, et le SDK envoie de la télémétrie d'usage à PostHog sauf si MEM0_TELEMETRY=False. La plateforme stocke les mémoires sur les serveurs de Mem0 ; sa page de tarification cite la conformité RGPD et liste le SSO et le sur-site uniquement sur les plans Custom. Le statut SOC 2 n'y est pas publié.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Mem0 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont LlamaIndex et GraphRAG.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.