How is vector database storage size calculated?

Each vector is its dimension count times bytes per number — a 1536-dimension float32 vector is about 6 KB. Multiply by how many vectors you store, then add the index overhead (roughly 20–50% for HNSW-style graphs). That total, divided by a billion, is your gigabytes, which the provider bills per GB-month.

How do I cut vector storage cost?

Use a smaller-dimension embedding model, quantise vectors from float32 to int8 or binary (a 4× or larger saving), and chunk documents less aggressively so you store fewer vectors. Dropping unused metadata and pruning stale vectors also helps once a RAG corpus grows into the millions.

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Calculateur du coût de stockage de la base de données vectorielle

✓ Dernière vérification : 2026-07-15· Source : page officielle des tarifs du fournisseur· Auto-surveillé - signaler un changement →

Ce que coûte réellement le stockage de vos intégrations : vecteurs, dimensions et surcharge d'index.

Nombre de vecteurs (milliers)

Dimensions d'intégration

Octets par dimension

$ / Go-mois

—

coût de stockage / mois

—taille de l'index

—octets / vecteur

—par année

Les dimensions et le nombre fixent la facture de stockage

Le stockage vectoriel évolue avec la taille d'intégration multipliée par le nombre de morceaux, plus la surcharge d'indexation - de sorte que les modèles plus petits et la quantification sont rentables à grande échelle. Ajoutez le coût unique pour intégrer le corpus sur le calculateur de coût d'intégration, et le temps de requête passé sur le Calculateur de coût RAG.

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Comment fonctionne cette calculatrice

Calculateur de stockage de base de données vectorielles gratuit - transformez un nombre de vecteurs, en intégrant les dimensions et la surcharge d'index dans la taille de stockage réelle et le coût mensuel d'un RAG…

Questions fréquemment posées

Comment la taille de stockage de la base de données vectorielle est-elle calculée ?

Chaque vecteur correspond à son nombre de dimensions multiplié par octets par nombre — un vecteur float32 de 1536 dimensions fait environ 6 Ko. Multipliez par le nombre de vecteurs que vous stockez, puis ajoutez la surcharge d'index (environ 20 à 50 % pour les graphiques de style HNSW). Ce total, divisé par un milliard, correspond à vos gigaoctets, que le fournisseur facture par Go et par mois.

Comment puis-je réduire les coûts de stockage de vecteurs ?

Utilisez un modèle d'intégration de plus petite dimension, quantifiez les vecteurs de float32 à int8 ou binaire (une économie de 4 × ou plus) et fragmentez les documents de manière moins agressive afin de stocker moins de vecteurs. La suppression des métadonnées inutilisées et l'élagage des vecteurs obsolètes sont également utiles une fois qu'un corpus RAG atteint des millions.