How much does a vector database cost?

For most RAG apps the bill is small until you scale. A few hundred thousand vectors at 1536 dimensions is roughly 1-3 GB of indexed storage, which costs a few dollars a month on serverless providers like Pinecone or Zilliz, or is effectively free on self-hosted pgvector running on a VPS you already pay for. Costs climb with the number of vectors stored and the volume of queries per month, not with how clever the model is.

What drives vector database cost the most?

Three things: how many vectors you store, the dimension of each vector (which sets storage size), and how many queries you run per month. Storage scales with vectors x dimensions x 4 bytes plus index overhead; query cost scales with read volume. High-dimension embeddings (3072-d) cost twice as much to store as 1536-d ones for the same vector count.

Is self-hosted pgvector cheaper than managed vector databases?

At small to medium scale, usually yes — pgvector runs inside a Postgres database you may already operate, so the marginal cost is near zero. The trade-off is that you own the indexing, scaling and uptime. Managed services like Pinecone or Zilliz cost more per month but remove that operational work and scale automatically.

Calcolatore dei costi del database vettoriale

✓ Ultima verifica: 15-07-2026· Fonte: pagina ufficiale dei prezzi del fornitore· Monitoraggio automatico — segnalare il cambiamento →

Le app RAG e incorporamenti aumentano silenziosamente i costi di archiviazione. Inserisci il numero di vettori che memorizzi, la loro dimensione e le tue query mensili per vedere l'impronta grezza e quanto costa su Pinecone, Zilliz, Qdrant, Weaviate e pgvector self-hosted.

Una fattura DB vettoriale deriva da tre numeri, non dal modello. Quanti vettori mantieni, quanto è largo ciascuno (la sua dimensione) e quante query esegui. Tutto ciò che segue deriva da questi tre: lo stoccaggio lo è vectors × dimension × 4 bytes più il sovraccarico dell'indice e i costi delle query si adattano al volume di lettura.

Come viene costruito il numero di archiviazione

Ogni vettore è un array di numeri in virgola mobile a 32 bit, quindi un singolo incorporamento di 1536 dimensioni è di circa 6KB grezzo (1536 × 4 byte). Moltiplica per il conteggio dei vettori per il carico utile grezzo, quindi aggiungi approssimativamente 50% in testa per la struttura dell'indice HNSW/IVF e i metadati che ogni archivio vettoriale serio conserva insieme ai vettori grezzi. Questa è la cifra di "archiviazione indicizzata" sopra: la cosa che ogni provider addebita, indipendentemente dal fatto che la chiamino archiviazione, pod o dimensione del cluster. Raddoppiando la dimensione (1536 → 3072) si raddoppia questo numero per lo stesso conteggio dei vettori, motivo per cui "incorporamento più grande = migliore" non è una scelta libera.

Perché i fornitori fissano prezzi così diversi

Pigna E Zilliz Nuvola sono serverless basati sull'utilizzo: si paga per i GB archiviati più le unità di lettura e scrittura, quindi un endpoint RAG ad alta lettura può costare più di quanto suggerito dal suo spazio di archiviazione. Qdrant Cloud E Nuvola di Tessitura sono più vicini al calcolo/basati sulla RAM: scegli una dimensione del cluster che deve contenere l'indice in memoria, quindi i costi tengono traccia dell'archiviazione più delle query. pgvettore è solo un'estensione all'interno di Postgres: se esegui già un database, l'aggiunta di vettori è quasi gratuita finché l'indice non diventa troppo grande per la RAM, a quel punto paghi per una scatola più grande. Il calcolatore li appiattisce tutti in un'unica forma di archiviazione + query in modo da poter confrontare l'ordine di grandezza, quindi confermare la fattura esatta sul fornitore scelto.

Come contenere la bolletta

Memorizza meno parti migliori anziché ogni paragrafo due volte. Utilizza una dimensione di incorporamento più piccola quando il richiamo lo consente: 768-d spesso corrisponde a 1536-d su domini stretti con metà spazio di archiviazione. Elimina i vettori obsoleti invece di lasciare che l'indice cresca per sempre. E ricorda il lato della lettura: la memorizzazione nella cache delle query frequenti e il contesto LLM che le circonda è dove si trovano i soldi veri. Abbinalo a calcolatore rapido del risparmio di memorizzazione nella cache e, se stai dimensionando un'intera pipeline di recupero, il file calcolatore dei costi del chatbot o il pieno Stima dei costi delle app AI.

Scegliere gli incorporamenti? IL OpenAI E Gemelli le guide elencano i prezzi attuali di incorporamento e il Calcolatore dei costi dell'agente AI copre gli agenti potenziati dal recupero dall'inizio alla fine.

Come funziona questa calcolatrice

IL Calcolatore dei costi del database vettoriale stima il tuo fattura mensile per l'archiviazione e l'interrogazione degli incorporamenti vettoriali, quindi confronta tale cifra tra i fornitori gestiti come Pigna, Zilliz, Qdrant e Weaviate accanto a a pgvettore ospitato autonomamente impostare. Il costo mensile è determinato principalmente da quattro input: il numero di vettori memorizzati e il loro dimensioni, che insieme determinano la memoria dell'indice e l'impronta dello storage; il volume di query al mese, che dimensiona il calcolo necessario per eseguire le ricerche; e il numero di repliche, che moltiplica la capacità di ridondanza e throughput. Dimensioni più elevate e più copie aumentano i costi più velocemente, poiché entrambi ridimensionano la memoria sottostante addebitata da ciascun fornitore.

Ciò è importante perché i modelli di prezzo dei database vettoriali differiscono notevolmente, quindi l'opzione più economica dipende fortemente da tuo combinazione specifica di spazio di archiviazione rispetto al carico di query. Un consiglio pratico: attenzione repliche impostando attentamente, poiché l'aggiunta di copie per l'elevata disponibilità o la velocità effettiva delle query può raddoppiare o triplicare la fattura senza modificare la quantità di dati archiviati. Esegui gli stessi numeri su ciascun provider prima di impegnarti e riconsidera se pgvector self-hosted vale il suo sovraccarico operativo solo una volta che le quotazioni gestite sono chiare.

Domande frequenti

Quanto costa un database vettoriale?

Per la maggior parte delle app RAG il conto è piccolo finché non si aumenta. Alcune centinaia di migliaia di vettori con dimensioni 1536 equivalgono a circa 1-3 GB di spazio di archiviazione indicizzato, che costa pochi dollari al mese su provider serverless come Pinecone o Zilliz, o è effettivamente gratuito su pgvector self-hosted in esecuzione su un VPS per il quale già paghi. I costi aumentano con il numero di vettori archiviati e il volume di query al mese, non con quanto sia intelligente il modello.

Che cosa costa di più il database vettoriale?

Tre cose: quanti vettori archivi, la dimensione di ciascun vettore (che imposta la dimensione di archiviazione) e quante query esegui al mese. L'archiviazione scala con vettori x dimensioni x 4 byte più indice in generale; i costi delle query si adattano al volume di lettura. Gli incorporamenti di dimensioni elevate (3072-d) costano il doppio per essere archiviati rispetto a quelli 1536-d per lo stesso conteggio di vettori.

PgVector self-hosted è più economico dei database vettoriali gestiti?

Su scala medio-piccola, di solito sì: pgctor viene eseguito all'interno di un database Postgres che potresti già gestire, quindi il costo marginale è vicino allo zero. Il compromesso è che sei tu a gestire l'indicizzazione, il ridimensionamento e il tempo di attività. I servizi gestiti come Pinecone o Zilliz costano di più al mese ma eliminano il lavoro operativo e si ridimensionano automaticamente.

Costo mensile per fornitore