How much does it cost to embed documents?

Embedding is billed per token, like an LLM input. Total tokens = documents × average tokens per document, then × the provider's price per million tokens. Modern embedding models are cheap — often $0.02 to $0.13 per million tokens — so embedding a few million tokens once costs cents to low dollars. The cost only matters at very large corpora or when you re-embed often.

What's the hidden recurring cost of embeddings?

Two things people forget. First, every search query must also be embedded — at high query volume that recurring cost can exceed the one-time corpus embedding. Second, whenever you change embedding model or chunking strategy you must re-embed the entire corpus from scratch, paying the full cost again. Vector database storage is separate and is usually the larger ongoing bill.

Which embedding model is cheapest?

Among hosted APIs, small models like OpenAI text-embedding-3-small and Google's embedding model are among the cheapest per token, while larger models like text-embedding-3-large and Voyage's flagship cost more but capture more nuance. Cheapest per token isn't always cheapest overall — a higher-quality embedding can need fewer chunks and less re-ranking. Compare price against your retrieval quality, not in isolation.

Calculadora de costos de incrustaciones: costo de incrustar su corpus (2026)

Incrustar el corpus es la parte barata

El primer instinto es temer el costo de incorporar una gran base de conocimientos. Relájese: los modelos de empotrar modernos son extraordinariamente barato por token – a menudo de dos a trece centavos por millón de tokens. Incrustar 100.000 fragmentos de 500 tokens son 50 millones de tokens, lo que se sitúa en algún punto entre $1 y $7 como un costo único en la mayoría de los proveedores. Para los corpus típicos, la inserción única es un error de redondeo. Los costos que realmente se acumulan residen en otra parte, y es fácil pasarlos por alto al realizar una estimación.

Los dos costos que la gente olvida

Primero, cada consulta también se integra. Un producto de búsqueda que incorpora 500.000 consultas al mes paga una pequeña tarifa recurrente que, a lo largo de un año, puede superar discretamente el coste único del corpus. Segundo, cambiar su modelo de incrustación o fragmentar vuelve a incrustar todo — cambie de un modelo pequeño a uno grande, o vuelva a fragmentarlo para una mejor recuperación, y pagará nuevamente el costo total del corpus. Los equipos que iteran sobre la calidad de la recuperación se vuelven a integrar varias veces antes de estar satisfechos. Establezca sus reinserciones esperadas por año arriba para ver cuánto cuesta realmente esa iteración.

El almacenamiento es la factura que nunca se detiene

Las incrustaciones son vectores, y almacenar millones de ellos en una base de datos de vectores administrada (Pinecone, Qdrant Cloud, Weaviate) suele ser la solución. línea en curso más grande, eclipsando la propia API de incorporación. Los modelos de dimensiones más altas (1536, 3072) cuestan más para almacenar y buscar que los compactos, por lo que el modelo de integración más barato por token no es automáticamente el sistema más barato. Precio del lado de almacenamiento y consulta en el calculadora de costos de bases de datos vectoriales, luego junte toda la tubería en el Calculadora de costos RAG.

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta incrustar documentos?

La integración se factura por token, como una entrada de LLM. Total de tokens = documentos × tokens promedio por documento, luego × el precio del proveedor por millón de tokens. Los modelos de integración modernos son baratos (a menudo entre 0,02 y 0,13 dólares por millón de tokens), por lo que incrustar unos cuantos millones de tokens una vez cuesta entre centavos y pocos dólares. El costo sólo importa en corpus muy grandes o cuando se vuelve a insertar con frecuencia.

¿Cuál es el costo recurrente oculto de las incorporaciones?

Dos cosas la gente olvida. En primer lugar, cada consulta de búsqueda también debe estar integrada: en un volumen de consultas elevado, el costo recurrente puede superar la incorporación única del corpus. En segundo lugar, siempre que cambie el modelo de incrustación o la estrategia de fragmentación, deberá volver a incrustar todo el corpus desde cero, pagando nuevamente el costo total. El almacenamiento de la base de datos vectorial es independiente y suele ser la factura más grande.

¿Qué modelo de integración es más barato?

Entre las API alojadas, los modelos pequeños como OpenAI text-embedding-3-small y el modelo de incrustación de Google se encuentran entre los más baratos por token, mientras que los modelos más grandes como text-embedding-3-large y el modelo insignia de Voyage cuestan más pero capturan más matices. Lo más barato por token no siempre es lo más barato en general: una incrustación de mayor calidad puede necesitar menos fragmentos y menos reclasificación. Compare el precio con la calidad de su recuperación, no de forma aislada.

Calculadora de costes de incrustaciones

Costo único del corpus por proveedor