2026 年 7 月 28 日 · AI と LLM · 6 分で読めます
先月、ドキュメント セット全体 (約 5,000 万トークンのテキスト) を埋め込みましたが、OpenAI の請求額は次のとおりでした。 1ドル。 1ドル。小数点を一桁落としたと確信したため、実際に請求書を読み直しました。埋め込みは AI スタック全体の中で最も安価なものであり、あまりにも安価なので、埋め込み率だけでプロバイダーを比較することはほとんど無意味です。実際にあなたを傷つける数字は別の場所にあります。私がそれに取り組みます。しかし、人々は依然として疑問を抱いているため、まずは実際の価格について考えてみましょう。
これらは、私が追跡している従量課金制の入力料金です。埋め込みは入力に対してのみ料金が発生します。テキストを送信すると、ベクトルが返されます。請求には「出力トークン」側はありません。以下はすべて、埋め込まれたテキストのトークン 100 万個あたりの金額です。
| モデル | 価格/100万トークン | 寸法 | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| OpenAI テキスト埋め込み-3-small | $0.02 | 1536 | デフォルト値の選択 |
| Voyage-3-lite | $0.02 | 512 | 安価で小さなベクトル |
| 航海-3 | $0.06 | 1024 | 強力な検索品質 |
| Cohere 埋め込み v3 | $0.10 | 1024 | 優れた多言語能力 |
| ミストラル埋め込み | $0.10 | 1024 | EU がホストするオプション |
| OpenAI テキスト埋め込み-3-large | $0.13 | 3072 | 最高の OpenAI 品質 |
| Google gemini-embedding-001 | $0.15 | 3072 | まずは豊富な無料枠 |
最安値から最高値までのスプレッドはおおよそ次のとおりです。 7× — 0.02 ドルから 0.15 ドル。これを実際のコーパスと掛け合わせて、絶対数がどれほど小さくなるかを確認するまでは、これは劇的に聞こえます。
3 つのコーパス サイズを埋め込むための 1 回限りのコストは次のとおりです。 5,000 万トークンは中規模のドキュメント サイトまたはナレッジ ベースです。 200M は、大きな製品のヘルプ センター全体と履歴です。 1B はエンタープライズ規模です。これまでに提出したすべてのサポート チケットを考えてください。
| コーパス | 3-Small / Voyage-lite | 航海-3 | コヒア / ミストラル | 3-大 | ジェミニ |
|---|---|---|---|---|---|
| 5,000万トークン | $1.00 | $3.00 | $5.00 | $6.50 | $7.50 |
| 2億トークン | $4.00 | $12.00 | $20.00 | $26.00 | $30.00 |
| 1Bトークン | $20.00 | $60.00 | $100.00 | $130.00 | $150.00 |
たとえ 10 億トークンであっても、ここで最も高価なオプションは 150 ドルです — 一度。クエリ側はさらに安くなります。1 か月あたり 100 万件のユーザー質問を埋め込む RAG アプリは、それぞれ約 80 トークンで 8,000 万トークンを消費します。これは、3-Small で 1.60 ドルです。埋め込み広告申込情報が AI 製品の月額料金の 2% さえも割るのを見たことがありません。では、なぜ誰もあなたがどれを選ぶかを気にするのでしょうか？
Look back at the dimensions column. That is the number that actually costs money, and it costs it every single month, not once. A vector database charges you to 保存して検索する those vectors, and the price scales with how many dimensions each one has. text-embedding-3-large produces 3072-dimension ベクトル。 Voyage-3-lite が生成する 512。それは ストレージとメモリの 6 倍の違い まったく同じドキュメントの場合。
したがって、「プレミアム」0.13 ドルのモデルは、組み込むのに 6 倍のコストがかかるだけでなく、組み込みには数倍のコストがかかる可能性があります。 ホスト、 永遠に。マネージド ベクトル DB では、メモリ内に存在する数百万の 3072 次元のベクトルが実際の月次項目になりますが、512 次元の同じコーパスは無料または無料に近いレベルに収まる可能性があります。埋め込み API は丸め誤差です。フィードするインデックスは定期的な料金です。ストレージ側を別途価格設定しました。 松ぼっくり vs pgvector の内訳 — そこがお金が実際に生きている場所です。
さまざまなモデルからの埋め込みは次のとおりです。 互換性がありません。 OpenAI からのベクトルは、Cohere インデックスにとっては何の意味もありません。したがって、プロバイダーを切り替えると決めた日、あるいは 3-Small から 3-Large にアップグレードする場合でも、次のことを行う必要があります。 コーパス全体を最初から再埋め込む そしてインデックスを再構築します。その 1 ドルのジョブは 1 回実行するのに安価です。モデルを 6 か月で交換したため、保存されているベクターがすべてゴミになってしまったので、実行するのが面倒です。
これが、「トークンごとに最も安いものを選ぶ」ことが賢明ではない理由です。それは、「ベクトル DB がホストできる次元数を持ち、再埋め込みの必要がないほど検索品質が高いモデルを選択すること」です。ほとんどの人にとって、答えは text-embedding-3-small または Voyage-3-lite です。100 万トークンあたり 2 セント、小さなベクトル、品質に耐えられるものです。 3-large またはリランカーに手を伸ばすのは、デフォルトではなく、取得品質が明らかに低下している場合に限られます。
私はデフォルトで テキスト埋め込み-3-small。価格は 0.02/100 万ドルで、ベクトルは管理可能な 1536 次元で、DB のメモリが不足している場合は OpenAI を使用してさらに次元を短縮できます。多言語のリコールを改善する必要がある場合は、コミットする前に独自の評価セットで Voyage または Cohere をテストします。後で切り替えるとすべてを再埋め込むことになるためです。そして、実際のコストとして API ではなく、ベクトル データベースを予算に入れます。毎月支払う必要があるディメンション数を確定する前に、独自の数値を実行します。
使用量ベースの API 料金設定は初めてですか?から始めてください 無料の API コストガイド。そして、完全な検索アプリを構築している場合、埋め込みは 3 番目に安価です — を参照してください。 キャッシュ後の LLM 側のコスト for where the real per-call money goes.
価格はカタログ (2026 年 7 月) で追跡されているプロバイダーのリスト料金であり、参考見積もりです。予算を立てる前に各プロバイダーの料金ページで現在の料金を確認してください。次元数はデフォルトのモデル出力です。一部のモデル (OpenAI を含む) は短縮をサポートしています。コーパスのコストは 1 回限りです。ベクトル データベース ストレージは定期的に発生し、個別に請求されます。