How is vector database storage size calculated?

Each vector is its dimension count times bytes per number — a 1536-dimension float32 vector is about 6 KB. Multiply by how many vectors you store, then add the index overhead (roughly 20–50% for HNSW-style graphs). That total, divided by a billion, is your gigabytes, which the provider bills per GB-month.

How do I cut vector storage cost?

Use a smaller-dimension embedding model, quantise vectors from float32 to int8 or binary (a 4× or larger saving), and chunk documents less aggressively so you store fewer vectors. Dropping unused metadata and pruning stale vectors also helps once a RAG corpus grows into the millions.

Calculadora de custos de armazenamento de banco de dados vetorial

✓ Última verificação: 15/08/2026· Fonte: página oficial de preços do fornecedor· Monitorado automaticamente — relatar alteração →

Quanto custa realmente armazenar seus embeddings – vetores, dimensões e sobrecarga de índice.

Número de vetores (milhares)

Incorporando dimensões

Bytes por dimensão

$/GB-mês

—

custo de armazenamento/mês

—tamanho do índice

—bytes/vetor

—por ano

Dimensões e contagem definem a conta de armazenamento

O armazenamento vetorial é dimensionado com incorporação de tamanho multiplicado por contagem de blocos, além de sobrecarga de índice – portanto, modelos menores e quantização compensam em escala. Adicione o custo único para incorporar o corpus no calculadora de custos de incorporaçõese o tempo de consulta gasto no Calculadora de custos RAG. Observe que este preço é apenas para infraestrutura de vetor bruto - se o que você realmente precisa é de uma caixa de pesquisa hospedada e suspensa para um site ou aplicativo (pesquisa de palavra-chave/faceta tolerante a erros de digitação, não recuperação de vetor personalizada), esse é um produto diferente com preço no Calculadora de custos da API de pesquisa de sites (Algolia vs Typesense vs Meilisearch).

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Como funciona esta calculadora

O Calculadora de custos de armazenamento de banco de dados vetorial estima a pegada bruta de armazenamento e custo mensal de hospedagem das incorporações por trás de um sistema RAG. Multiplica seu número de vetores (inserido em milhares) pelo incorporando dimensões e o bytes por dimensão para obter a carga útil do vetor base e, em seguida, aplica a sobrecarga do índice para refletir o espaço extra que as estruturas do vizinho mais próximo consomem além dos próprios vetores. Esse total é convertido em gigabytes e multiplicado pelo seu $/GB-mês taxa, para que você possa ver quanto custa realmente manter um determinado tamanho de corpus online a cada mês antes de se comprometer com um provedor ou modelo.

A principal alavanca a observar é o produto dimensão-times-bytes: uma incorporação de dimensão 1536 a 4 bytes por dimensão custa duas vezes mais para armazenar do que uma dimensão 768, e mudar de float32 para uma representação quantizada de 8 bits reduz os bytes por dimensão aproximadamente quatro vezes. Como o custo aumenta linearmente com a contagem de vetores, o crescimento aumenta rapidamente em escala. A principal compensação é precisão de recuperação versus gasto de armazenamento — dimensões menores e quantização reduzem o custo, mas podem degradar a qualidade do resultado, portanto, teste a recuperação em cada configuração, em vez de otimizar apenas o armazenamento.

Perguntas frequentes

Como é calculado o tamanho do armazenamento do banco de dados vetorial?

Cada vetor é sua contagem de dimensão vezes bytes por número - um vetor float32 de 1536 dimensões tem cerca de 6 KB. Multiplique por quantos vetores você armazena e, em seguida, adicione a sobrecarga do índice (aproximadamente 20–50% para gráficos no estilo HNSW). Esse total, dividido por um bilhão, são seus gigabytes, que o provedor cobra por GB-mês.

Como faço para reduzir o custo de armazenamento de vetores?

Use um modelo de incorporação de dimensão menor, quantize vetores de float32 a int8 ou binário (uma economia de 4× ou maior) e fragmente documentos de forma menos agressiva para armazenar menos vetores. Eliminar metadados não utilizados e podar vetores obsoletos também ajuda quando um corpus RAG cresce para milhões.

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