ベクトルデータベースのコスト計算ツール

ストレージ番号の構築方法

各ベクトルは 32 ビット浮動小数点の配列であるため、単一の 1536 次元の埋め込みは約 6KB raw (1536 × 4 バイト)。生のペイロードのベクトル数を乗算し、おおよそ加算します 50% のオーバーヘッド HNSW/IVF インデックス構造とメタデータについては、すべての本格的なベクトル ストアが生のベクトルと一緒に保持します。これが上記の「インデックス付きストレージ」の数値です。これは、ストレージ、ポッド、クラスター サイズのいずれと呼ばれるかに関係なく、すべてのプロバイダーが請求するものです。次元を 2 倍にすると (1536 → 3072)、同じベクトル数でもこの数値が 2 倍になります。そのため、「埋め込みが大きい = 優れている」ということは自由な選択ではありません。

プロバイダーによって価格がこれほど異なる理由

松ぼっくり そして ジリズクラウド 使用量ベースのサーバーレスです。料金は保存された GB に加えて読み取りおよび書き込みユニットに対して支払うため、読み取りの多い RAG エンドポイントの場合、ストレージが示すコストよりも高くなる可能性があります。 Qdrant クラウド そして ウィアビエイトクラウド コンピューティング/RAM ベースに近い — メモリ内にインデックスを保持する必要があるクラスター サイズを選択するため、コストはクエリよりもストレージを追跡します。 ベクター これは 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、インデックスが RAM を超えてしまうまでベクターの追加はほぼ無料です。RAM を超えた時点で、より大きなボックスの料金を支払います。計算機はこれらすべてを 1 つのストレージ + クエリの形状に平坦化するので、桁違いに比較して、選択したプロバイダーの正確な請求額を確認できます。

請求額を抑える方法

すべての段落を 2 回保存するのではなく、より少ない、より適切なチャンクを保存します。リコールが許可される場合は、より小さい埋め込み次元を使用します。多くの場合、768-d は、ストレージの半分の狭いドメインで 1536-d と一致します。インデックスを永久に増大させるのではなく、古いベクターを削除します。そして、読み取り面を覚えておいてください。頻繁なクエリとその周囲の LLM コンテキストをキャッシュすることが、本当のお金の場所です。これを プロンプトキャッシュ節約計算ツール また、取得パイプライン全体のサイジングを行う場合は、 チャットボットのコスト計算ツール または完全な AI アプリのコスト見積りツール.

埋め込みを選択しますか?の OpenAI そして ジェミニ ガイドには現在の埋め込み価格がリストされています。 AIエージェントのコスト計算ツール 検索拡張エージェントをエンドツーエンドでカバーします。