Intégration + coût de requête vectorielle pour une fonctionnalité de recherche sémantique.
Les requêtes de recherche sémantique sont bon marché ; l’intégration et le stockage du corpus sont là où va l’argent. Dimensionnez ceux sur le calculateur d'intégrations et calculatrice de base de données vectorielle.
Le Calculateur de coût de recherche sémantique estime votre facture mensuelle pour l'exécution de la recherche sémantique, qui combine deux opérations tarifées. Pour chaque requête, le texte doit d'abord être transformé en vecteur à l'aide d'un modèle d'intégration, puis comparé à vos vecteurs stockés dans une base de données vectorielles. La calculatrice multiplie votre recherches par mois par le jetons de requête par recherche pour obtenir le total des jetons, évaluez-les à votre taux d'intégration par million de jetons, et ajoute le coût des requêtes vectorielles par million pour les recherches elles-mêmes. Les principaux facteurs sont simplement la fréquence à laquelle vous effectuez des recherches et le nombre de jetons que chaque requête comporte.
Le principal compromis à surveiller est longueur de la requête: les requêtes verbeuses multiplient votre coût d'intégration de manière linéaire, donc réduire le passe-partout ou plafonner les jetons d'entrée réduit directement la facture. Notez également que échelle de tarification de l'intégration et des requêtes vectorielles indépendamment- un volume de recherche élevé avec des requêtes courtes peut être dominé par des frais de recherche par requête plutôt que par des jetons. Ajustez chaque entrée pour voir quel côté domine avant de vous engager dans un fournisseur ou une stratégie d'indexation.
Par requête, c'est bon marché : une petite intégration de la requête plus une recherche dans une base de données vectorielle. Les coûts les plus importants sont l'intégration de l'intégralité de votre corpus une fois (et la réintégration lors des mises à jour) et le stockage des vecteurs.
Pas les requêtes – ce sont des fractions de centime. C'est l'indexation : intégrer un grand corpus et payer pour le stockage vectoriel. Budgétisez-les et les requêtes sont presque gratuites.