Reduce los Costes de Memoria del Agente entre 10 y 100 veces a Escala de Producción
Los costes de los agentes de producción escalan con dos cosas: llamadas al modelo e infraestructura de memoria. Ambos se inflan cuando los equipos llenan el historial en los prompts. MemoryLake reduce el coste de inferencia impulsado por la memoria entre 10 y 100 veces a escala al reemplazar el historial lleno por una recuperación estructurada compacta.
Reduce los Costes de Memoria del Agente entre 10 y 100 veces a Escala de Producción
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El problema: el coste del agente escala más rápido que el uso
Un usuario con un mes de historial cuesta 5 veces lo que cuesta atender a un nuevo usuario. Para el mes seis, son 25 veces. La inflación de tokens por el historial lleno se acumula linealmente con el uso, pero impulsa un crecimiento de costes no lineal.
Cómo MemoryLake optimiza el coste de la memoria del agente
Recuperación compacta sobre historial lleno
Extrae unos pocos cientos de tokens de memoria relevante en lugar de decenas de miles de historial.
Memoria tipada supera cadenas de resumen
Más precisa a un coste de tokens más bajo.
Compatibilidad con caché de prompts
Los bloques recuperados se integran en mensajes del sistema que se pueden almacenar en caché.
Retención por niveles
Memoria caliente en recuperación rápida; fría archivada de forma económica.
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Cómo funciona para la memoria de agente optimizada por coste
- Conectar — Reemplaza el llenado de historial con la recuperación de MemoryLake.
- Estructurar — Las escrituras de memoria se tipan en el nivel de retención apropiado.
- Reutilizar — La recuperación por turno extrae un bloque con presupuesto de tokens.
Antes vs. después: escalado del coste de memoria del agente
| Stuffed history | MemoryLake | |
|---|---|---|
| Token cost per long-history call | 30K+ | <2K |
| Prompt cache hit rate | Drops with history | Maintained |
| Cost per user-month | Inflates | Flat |
| Storage cost at scale | High | Tiered |
Para quién es esto
Líderes de ingeniería que observan cómo el coste por usuario de la aplicación de agentes crece más rápido que los ingresos por usuario — y buscan soluciones estructurales, no limitaciones.
Casos de uso relacionados
Preguntas frecuentes
¿Rango típico de reducción de costes?
¿Rango típico de reducción de costes?
10-100x en coste de tokens; varía según el caso de uso.
¿Transparencia en el coste de almacenamiento?
¿Transparencia en el coste de almacenamiento?
Basado en volumen con precios de retención por niveles.
¿Autoalojamiento?
¿Autoalojamiento?
Sí — el nivel empresarial se despliega en tu VPC.