Pubblicato il 25-06-2026 · numeri di riferimento, verificare prima di definire il budget
Chiedi "quanto costa un database vettoriale?" e riceverai quattro risposte a seconda di chi vende. La risposta onesta è che per la maggior parte delle app RAG (retrieval-augmented) il conto è minuscolo finché non si ridimensiona – e che il livello di archiviazione non è quasi mai la parte costosa di una funzionalità di intelligenza artificiale. La parte costosa è la chiamata LLM che avviene dopo il recupero. Ma il DB vettoriale è l'elemento pubblicitario su cui le persone si fissano, quindi ridimensioniamolo. Prenderemo un carico di lavoro concreto e lo eseguiremo Pigna, Zilliz Cloud, Qdrant, Weaviate e self-hosted pgvettore.
Un'app RAG di medie dimensioni: 500.000 vettori, ciascuno a 1536-dimensione incorporamento (la dimensione OpenAI text-embedding-3-small produce), servendo 1.000.000 di query al mese. Questo è un prodotto reale: una ricerca di documentazione, un copilota di supporto, una base di conoscenza interna con traffico costante. La prima cosa da calcolare non è il prezzo, è il ingombro di archiviazione, perché questo è ciò che ogni fornitore addebita.
Un vettore è un array di numeri in virgola mobile a 32 bit. Quindi un incorporamento di 1536 dimensioni è 1536 × 4 = 6.144 byte, circa 6KB. Moltiplica per 500.000 vettori e otterrai ~ 3 GB di vettori grezzi. Aggiungere grossolanamente 50% in testa per la struttura dell'indice (grafici HNSW o IVF) e i metadati che ogni negozio conserva accanto ai vettori e atterri vicino 4,6 GB di spazio di archiviazione indicizzato. Tieni quel numero: è tutta la storia:
| Autista | Matematica | Risultato |
|---|---|---|
| Un vettore del 1536-d | 1536 × 4 byte | ~6KB |
| 500.000 vettori (grezzi) | 6KB×500k | ~3,1GB |
| + indice e metadati | × ~1,5 | ~4,6 GB |
I prezzi sono stime di riferimento, luglio 2026. Segnala prezzo obsoleto →
Da questo emergono immediatamente due cose. Primo, la dimensione è una leva di costo: passa a un modello a 3072 dimensioni (text-embedding-3-large) e raddoppi questo numero per lo stesso identico conteggio dei vettori. In secondo luogo, 4,6 GB sono pochi. Questa è la battuta finale sepolta dalla maggior parte delle pagine sui prezzi.
Ecco dove i modelli di prezzo divergono e perché le tabelle testa a testa sono fuorvianti. Pigna e la fattura Zilliz Cloud utilizzo - GB archiviati più unità di lettura/scrittura - quindi un endpoint con molte query costa più di quanto implica il suo spazio di archiviazione. Fattura Qdrant e Weaviate calcolo/RAM - scegli un cluster abbastanza grande da contenere l'indice in memoria, quindi i costi tengono traccia dell'archiviazione, non delle query. E pgctor è solo un'estensione interna a Postgres: se gestisci già un database, il costo marginale dell'aggiunta di vettori è vicino allo zero. Appiattito a una stima mensile comparabile per il nostro carico di lavoro di query di 4,6 GB/1 milione:
| Fornitore | Modello di prezzo | Est. / mese |
|---|---|---|
| pgctor (auto-host su un VPS che esegui) | calcolare | ~$40 (spesso $0 marginale) |
| Qdrant Cloud | calcolo/RAM | ~$26 |
| Zilliz Nuvola (Milvus) | utilizzo | ~$6 |
| Nuvola di Tessitura | calcolo/RAM | ~$2 |
| Pigna Serverless | utilizzo | ~$18 |
Guarda la gamma: dollari al mese da una cifra a due cifre basse. In qualunque modo lo si consideri, il livello di archiviazione per un'app da 500.000 vettori è un errore di arrotondamento accanto ai costi di incorporamento e di generazione attorno ad esso. Il dibattito su "quale DB vettoriale è più economico" è denaro reale solo con decine di milioni di vettori o tassi di query estremi: al di sotto di questo, scegli operazioni e funzionalità, non il prezzo.
Tre cose muovono una fattura DB vettoriale e nessuna di queste è il logo sul dashboard:
Per un'app RAG da 500.000 vettori e 1 milione di query nel 2026, budget sotto i ~$40 al mese per il database vettoriale su uno qualsiasi di questi - e spesso pochi dollari o effettivamente gratuiti su pgvettori. Taglia il ingombro di archiviazione prima (vettori × dimensione × 4 byte × ~ 1,5), decidi se il tuo traffico è legato allo spazio di archiviazione o alla query, quindi scegli le operazioni anziché il prezzo dell'adesivo. Il negozio di recupero è la parte economica di RAG; la chiamata LLM successiva è dove dovresti spendere le tue energie di ottimizzazione: vedi il Calcolatore dei costi RAG per il quadro completo.
Prova tu stesso i numeri: IL calcolatore dei costi del database vettoriale prende il conteggio dei vettori, la dimensione e il volume delle query e confronta tutti e cinque i fornitori. Quindi dimensionare il resto della pipeline con il file Calcolatore dei costi RAG o l'intero prodotto con il Stima dei costi delle app AI. È la stessa lezione di costi API nascosti che raddoppiano la bolletta: modella il driver, non il logo.
Le cifre sono stime di riferimento (giugno 2026) e cambiano frequentemente. I modelli di prezzo dei DB vettoriali differiscono sostanzialmente (basati sull'utilizzo e sul calcolo) e i livelli gratuiti (Pinecone Starter, cluster Zilliz gratuito, Qdrant 1 GB gratuito) non vengono sottratti qui. Conferma sempre sulla pagina dei prezzi ufficiali di ciascun fornitore prima di stabilire il budget.