2026 年 6 月 25 日公開 · 参照番号、予算編成前に確認してください
「ベクトル データベースの費用はいくらですか?」と尋ねてください。誰が販売しているかに応じて 4 つの答えが得られます。正直な答えは、ほとんどの検索拡張 (RAG) アプリの請求額は次のとおりです。 スケールするまでは小さい そして、ストレージ層が AI 機能の高価な部分になることはほとんどありません。コストがかかる部分は、取得後に発生する LLM 呼び出しです。ただし、ベクター DB は人々が注目する項目なので、実際にサイズを調整してみましょう。 1 つの具体的なワークロードを取り出して実行します。 松ぼっくり、Zilliz Cloud、Qdrant、Weaviate、セルフホスト型 ベクター.
中規模の RAG アプリ: 500,000 のベクトル、それぞれ 1536次元 埋め込み（サイズ OpenAIの text-embedding-3-small 生成)、提供 月間 1,000,000 クエリ。これは実際の製品です。ドキュメント検索、サポート副操縦士、安定したトラフィックを伴う社内知識ベースです。最初に計算するのは価格ではなく、 ストレージの設置面積, それはすべてのプロバイダーが請求するものだからです。
ベクトルは 32 ビット浮動小数点の配列です。したがって、1 つの 1536 次元の埋め込みは 1536 × 4 = 6,144バイト、約6KB。 500,000 のベクターを掛けると、生のベクターが約 3 GB になります。ざっくり追加 50% のオーバーヘッド インデックス構造 (HNSW または IVF グラフ) とメタデータについては、すべてのストアがベクトルと並行して保持しており、その近くに到達します。 4.6 GB のインデックス付きストレージ。その数字を保持してください。これがすべてです。
| ドライバ | 数学 | 結果 |
|---|---|---|
| 1 つの 1536 d ベクトル | 1536×4バイト | ～6KB |
| 500,000 ベクター (生) | 6KB×500k | ～3.1GB |
| + インデックスとメタデータ | × ~1.5 | ～4.6GB |
このことからすぐに 2 つのことがわかります。初め、 次元はコストレバーです: 3072 次元モデルに切り替えます (text-embedding-3-large)、この数値を 2 倍にすると、まったく同じベクトル数になります。次に、4.6 GB は小さいです。それが、ほとんどの価格設定ページで隠されているオチです。
ここでは、価格モデルの相違点と、直接対決の表が誤解を招く理由について説明します。 松ぼっくり Ziliz Cloud の請求書 使用法 — 保存された GB と読み取り/書き込みユニット — したがって、クエリの多いエンドポイントのコストは、そのストレージが示す以上に高くなります。クドラントとウィービエイトの請求書 コンピューティング/RAM — メモリ内にインデックスを保持するのに十分な大きさのクラスターを選択するため、コストはクエリではなくストレージを追跡します。そして、pgvector は Postgres 内の単なる拡張機能です。すでにデータベースを実行している場合、ベクターを追加する限界コストはゼロに近くなります。 4.6 GB / 1M クエリ ワークロードの同等の月次見積もりに平坦化すると、次のようになります。
| プロバイダー | 価格モデル | EST（東部基準時。 / 月 |
|---|---|---|
| pgvector (実行する VPS 上のセルフホスト) | 計算する | ~40 ドル (多くの場合、最低額は 0 ドル) |
| Qdrant クラウド | コンピューティング / RAM | ~26ドル |
| ジリズ・クラウド (ミルバス) | 使用法 | ~$6 |
| ウィアビエイトクラウド | コンピューティング / RAM | ~$2 |
| パインコーンサーバーレス | 使用法 | ~$18 |
範囲を見てください: 月額一桁から二桁前半。どちらの方法で切り取っても、500k ベクターのアプリのストレージ層は、その周りの埋め込みコストと生成コストに次ぐ丸め誤差になります。 「どのベクター DB が最も安いか」という議論が実際にお金になるのは、数千万のベクターまたは極端なクエリ レートの場合のみです。それ以下では、価格ではなく操作と機能を重視します。
ベクター DB の請求書を動かすのは次の 3 つですが、ダッシュボードのロゴはどれもありません。
2026 年の 500k ベクター、1M クエリの RAG アプリの予算 月額 ~40 ドル未満 これらのいずれかのベクター データベースを利用するには、多くの場合、数ドルか、pgvector では実質的に無料です。サイズを調整する ストレージの設置面積 まず (ベクトル × 次元 × 4 バイト × ~1.5)、トラフィックがストレージ バウンドかクエリ バウンドかを決定し、次にステッカー価格ではなくオペレーションを選択します。取得ストアは RAG の安価な部分です。 LLM 呼び出しの後に最適化エネルギーを費やす必要があります。を参照してください。 RAG コスト計算ツール 全体像については。
自分で数字を試してみてください。 の ベクトル データベースのコスト計算ツール ベクトル数、次元、クエリボリュームを取得し、5 つのプロバイダーすべてを比較します。次に、パイプラインの残りのサイズを次のように設定します。 RAG コスト計算ツール または製品全体 AI アプリのコスト見積りツール。と同じレッスンです 請求額が 2 倍になる隠れた API コスト: ロゴではなくドライバーをモデル化します。
数値は参考推定値 (2026 年 6 月) であり、頻繁に変更されます。 Vector DB の価格モデルは、使用量ベースとコンピューティングベースで大きく異なり、無料枠 (Pinecone Starter、Zilliz 無料クラスター、Qdrant 1 GB 無料) はここでは差し引かれません。予算を立てる前に、必ず各プロバイダーの公式料金ページを確認してください。