Reduce tu factura de tokens LLM hasta un 95% — deja de pagar por reenviar el mismo contexto
Tu IA no necesita leer el archivo completo cada vez. MemoryLake es una capa de memoria persistente que procesa cada documento una sola vez y luego recupera solo el ~5% que tu modelo realmente necesita — en lugar de volver a meter archivos enteros e historial de chat en la ventana de contexto en cada llamada. Menos tokens de entrada, facturas más bajas y alcanzas los límites de uso mucho más tarde.
Por qué desaparecen tus tokens
Casi todos los problemas de "mi IA es demasiado cara" tienen la misma causa raíz: todo el contexto se reenvía en cada turno. Dos públicos lo sienten de forma distinta — pero la fuga es idéntica.
Para desarrolladores y agentes de IA
- Cada paso del agente recarga archivos completos y el contexto previo — aunque el 95% sea irrelevante.
- Los bucles multiagente y de larga duración son los peores: agentes quemando tokens, costos de tokens multiagente, costos de contexto del agente.
- En herramientas de código aparece como uso de tokens de Claude Code, uso de tokens de Cursor y Codex quemando créditos — el modelo relee tu repo en cada sesión.
Para usuarios cotidianos de IA
- Vuelves a explicar el mismo contexto y a subir los mismos archivos una y otra vez.
- Los chats largos chocan con el límite de la ventana de contexto de ChatGPT, el límite de uso de Claude y los límites de uso de Cursor — normalmente a mitad de tarea.
- "Memoria llena" e hilos truncados rompen tu flujo justo cuando importa.
MemoryLake ataca la causa, no el síntoma: envía menos al modelo — no lo mismo una y otra vez.
Cómo MemoryLake reduce los tokens
Procesa una vez
Carga PDFs, Word, Excel, PowerPoint, imágenes, CSV y Markdown. Cada archivo se analiza e indexa una sola vez — no en cada solicitud.
Recupera con precisión
Cuando tu IA necesita algo, MemoryLake devuelve solo los pasajes relevantes mediante recuperación precisa — una fracción de los datos llega al LLM.
Ahorro compuesto
Cuanto más grande es el archivo y más a menudo se accede, más ahorras — lo opuesto a "meter todo en el contexto".
Una capa de memoria en vez de un prompt más grande
Menor gasto por llamada
Paga por leer un documento una vez y reutilízalo barato para siempre.
Recuperación precisa
Solo los fragmentos relevantes llegan al modelo, reduciendo el uso de la ventana de contexto y el tamaño del prompt.
Funciona en todo tu stack
Conéctate por MCP a Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw, Hermes y cualquier cliente MCP.
Memoria entre sesiones
Deja de resubir archivos y de reexplicar el contexto entre chats, sesiones e incluso distintas IAs.
Captura multimodal
PDFs, documentos de Office, imágenes y hojas de cálculo se vuelven memoria reutilizable — no cargas de una sola vez.
Tú mantienes el control
Inspecciona, exporta o elimina cualquier cosa. Privacidad por arquitectura.
Ahorro real, desde la calculadora en vivo
Ejemplo de la Calculadora de Ahorro de Tokens: un documento de 100 páginas leído ~375 veces/mes, ~5% relevante por acceso, en Claude Haiku 4.5 ($1 / 1M tokens de entrada).
| Métrica | Sin MemoryLake | Con MemoryLake |
|---|---|---|
| Costo mensual de LLM | $30.00 / mes | $1.50 / mes |
| Ahorro mensual | — | $28.50 (95% menos) |
| Ahorro anual | — | $342.00 |
| Uso de MemoryLake | — | ~156K tokens/mes (cabe en Free — 300K) |
Hecho para ambos lados de la factura de tokens
Para desarrolladores y agentes de IA
Dale a tus agentes una capa de memoria en lugar de un prompt más grande. MemoryLake se conecta por MCP, así tus herramientas recuperan solo lo que necesitan — sin cambiar cómo construyes.
- Deja de realimentar el repo y los docs en cada sesión.
- Reemplaza "vuelca todo en el contexto" por recuperación.
- Empuja el momento en que llegas a los límites de Codex o Claude Code.
Para usuarios cotidianos de IA
Deja de resubir los mismos archivos y de reexplicarte. MemoryLake recuerda tus documentos y contexto entre chats y dispositivos, para que las conversaciones sean breves.
- Se acabó el "sube el archivo otra vez".
- Se acabó reexplicar el contexto en cada chat.
- Llega a los límites de ventana de contexto y de uso mucho menos.
Configúralo en 5 minutos
- 1
Crea tu Proyecto
Regístrate y crea un Proyecto en MemoryLake (plan Free: 300,000 tokens/mes).
- 2
Añade una Memoria
Sube archivos a tu Document Drive — PDF, Word, Excel, PowerPoint, imágenes, Markdown.
- 3
Conecta vía el MCP Server
Añade MemoryLake como conector MCP en ChatGPT, Claude, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw o cualquier cliente compatible con MCP.
- 4
Autentícate con tu API Key
Usa tu API Key ID, Secret y Endpoint (autenticación Bearer) donde el cliente pida credenciales.
- 5
Pregunta con normalidad
Tu IA ahora recupera solo lo que necesita de la memoria en vez de recargar archivos enteros. Mira cómo baja el conteo de tokens.
"Meter todo en el contexto" vs. MemoryLake
| Por defecto (reenviar todo) | Con MemoryLake | |
|---|---|---|
| Tokens por acceso a archivo | El archivo entero, cada vez | Solo el ~5% relevante |
| Costo a medida que crece el uso | Sube con cada llamada | Se aplana — lee una vez, reutiliza barato |
| Resubir archivos | Manual, cada sesión | Almacenado una vez, recuperado automáticamente |
| Reexplicar el contexto | Repetido en cada chat | Persistente entre chats y herramientas |
| Flujos multiagente | Cada agente relee todo | Memoria compartida, recuperada a demanda |
| Presión de la ventana de contexto | Se llena rápido, trunca | Se mantiene ligera |
| Límites de uso | Se alcanzan pronto y a menudo | Empujados muy atrás |
Preguntas frecuentes
¿Estos "tokens" son tokens de cripto?
No. Aquí "tokens" significa tokens de LLM — las unidades de texto que los modelos leen y escriben, y lo que se te factura. MemoryLake reduce cuántos gastas.
¿Cómo reduce MemoryLake el uso de tokens?
Procesa cada archivo una vez y luego recupera solo la parte relevante por solicitud — en lugar de cargar el documento entero en la ventana de contexto cada vez. Menos contexto de entrada = menos tokens facturados.
¿Ayudará con los límites de tokens y de uso de Claude Code / Cursor / Codex?
Sí. Estas herramientas releen tus archivos y contexto en cada sesión. Recuperar solo lo necesario reduce el uso de tokens y empuja el punto en que alcanzas los límites de uso o de créditos.
¿Funciona para agentes de IA y flujos multiagente?
Sí — ahí es donde más rinde. Los bucles de larga duración y multiagente reenvían contexto constantemente; una capa de memoria compartida reduce los costos de tokens de agentes y multiagente.
¿Necesito cambiar mi código o mi modelo?
No. MemoryLake se conecta por MCP y funciona con más de 30 modelos (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen y más). Mantén tu configuración actual.
¿Cuánto puedo ahorrar realmente?
Depende del tamaño del archivo y la frecuencia de acceso. En el ejemplo de la calculadora (un doc de 100 páginas leído ~375 veces/mes), el costo mensual de LLM bajó de $30.00 a $1.50 (95%). Ejecuta la calculadora con tus propios números.
¿Hay un plan gratuito?
Sí — 300,000 tokens/mes en el plan Free. Pro cuesta $19/mes (6.2M tokens); Premium cuesta $199/mes (66M tokens).
Gasta los tokens una vez — no cada vez.
Dale a tu IA una capa de memoria y deja de pagar por reenviar el mismo contexto.