Añade Contexto entre Sesiones a Cada Llamada a la API de ChatGPT

Sin una capa de memoria, cada llamada a la API envía ya sea cero contexto o un enorme aviso del sistema que vuelve a explicar al usuario desde cero. Los equipos queman tokens, latencia y dinero tratando de simular persistencia. La verdadera respuesta es un almacén de memoria que la API puede consultar, no un aviso más largo.

Memoria persistente por usuario — Cada usuario tiene su propio espacio de nombres de memoria. La API recupera solo sus hechos, eventos y conversaciones relevantes anteriores.

Recuperación compacta supera a los avisos inflados — Recupera un bloque de memoria de 500 tokens en lugar de un historial de chat de 50,000 tokens. Mismo recuerdo, 100 veces más barato.

Seis tipos de memoria en lugar de un solo búfer — Conversación, hechos, eventos, reflexiones, habilidades y memoria de fondo se recuperan cada uno con su propia lógica.

Portabilidad entre modelos — Cuando cambias de GPT-4o a un modelo futuro, o a Claude o Gemini, la memoria del usuario los sigue. Costo de migración cero.

1. Conectar — Envía cada turno del usuario y respuesta del asistente a MemoryLake a través de SDK o REST.
2. Estructurar — MemoryLake clasifica, elimina duplicados y almacena cada turno con metadatos del usuario.
3. Reutilizar — Antes de cada llamada a la API, recupera un bloque de memoria clasificado y con presupuesto de tokens. Prepéndelo como contexto del sistema.

Equipos de producto que construyen sobre la API de OpenAI — copilotos, asistentes, SaaS vertical — que quieren que los usuarios se sientan recordados sin pagar el impuesto de tokens por avisos del sistema inflados.