The surface we unrolled to write more. Scroll reads your question more carefully, then brings back more of what matters.더 길게 이어 적으려 펼치던 매체. Scroll은 당신의 질문을 더 깊이 읽고, 중요한 것을 더 온전히 데려옵니다.
“It re-reads the question before it answers — so the right memory isn't missed.”“답하기 전에 질문을 다시 읽습니다 — 맞는 기억을 놓치지 않도록.”
Where Tablet retrieves in a single, lean pass with no model in the path, Scroll is the LLM-assisted tier: Wontopos brings a frontier language model into the loop, on our own keys, so Scroll can answer more completely than Tablet. Your stored memories are never sent to it, only the query. The engine itself returns a fuller context (about 3,700 tokens, versus Tablet's ~1,200) and scores 90.7% on LongMemEval-S, up from Tablet's 85.2%, with recall in about 260 ms. The language model is routed across Google, Anthropic, and OpenAI and is included in the per-token price.Tablet이 경로에 모델 없이 단출하게 한 번에 검색한다면, Scroll은 LLM이 거드는 단계입니다. Wontopos가 우리 키로 프런티어 LLM을 고리에 넣어, Scroll이 Tablet보다 더 온전하게 답할 수 있게 합니다. 저장된 기억은 거기로 보내지 않고 질문만 보냅니다. 엔진 자체는 더 넉넉한 컨텍스트(약 3,700 토큰, Tablet의 ~1,200 대비)를 돌려주며 LongMemEval-S에서 90.7%로 Tablet의 85.2%보다 높고, 회수는 약 260ms입니다. LLM은 Google·Anthropic·OpenAI로 분산되며 토큰 요금에 포함됩니다.
Full benchmark report전체 벤치마크 리포트X-WOS-Model: scroll-1. The query LLM runs on Wontopos's keys and is included in the per-token price; your stored memories are never sent to it, only the query. See the DPA for how data is handled.Scroll은 지금 사용할 수 있습니다 — X-WOS-Model: scroll-1 헤더로 호출하세요. 질의 LLM은 Wontopos 키로 돌아가며 토큰 요금에 포함됩니다. 저장된 기억은 거기로 보내지 않고, 질문만 보냅니다. 데이터 처리는 DPA를 보세요. Pricing요금제 →