Калькулятор стоимости векторной базы данных
Оцените затраты на хранение и запросы для вашей векторной нагрузки — онлайн, бесплатно и на 100 % приватно. Сравните Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector и собственные варианты рядом, используя точное число векторов, размерность эмбеддингов и объём запросов. Включены накладные расходы индекса HNSW и проекции по сценариям масштабирования.
Estimate monthly storage and query costs for your vector database workload. Compare Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and self-hosted options side by side. Runs 100% in your browser - no data is sent anywhere.
Dataset Size
1,000,000 vectors
Query & Write Volume
Estimated Monthly Cost Range
Cheapest: Weaviate Serverless Dimensions-based · Most expensive: Qdrant Cloud Managed (per GB RAM)
Vectors
1,000,000
Storage
6.87 GB
Queries / mo
300,000
Writes / mo
150,000
Provider Cost Comparison
Sorted by lowest monthly cost| Provider / Tier | Storage | Queries | Writes | Flat Fee | Monthly Total |
|---|---|---|---|---|---|
Weaviate Serverless Cheapest Dimensions-based | $0.07 | $1.50 | $0.22 | - | $1.80 |
Chroma Cloud Serverless | $0.10 | $2.40 | $0.15 | - | $2.65 |
Pinecone Builder (Flat) | - | - | - | $20.00 | $20.00 |
pgvector (RDS) AWS RDS Postgres | $0.79 | $0.30 | $0.08 | $25.00 | $26.16 |
Self-Hosted Qdrant Docker / K8s | $0.55 | - | - | $30.00 | $30.55 |
PineconePopular Serverless Standard | $0.08 | $4.50 | $0.30 | $50.00 | $54.88 |
Weaviate Cloud Flex (Pay-as-you-go) | $308.99 | - | - | $45.00 | $353.99 |
Qdrant Cloud Managed (per GB RAM) | $336.46 | - | - | $49.00 | $385.46 |
* Monthly estimates. Actual costs may vary with egress, region, tiers, discounts, and free credits. Always verify with the provider's official pricing page.
Cost Breakdown - Weaviate Serverless Dimensions-based
Storage Cost
$0.07
Query Cost
$1.50
Write Cost
$0.22
Base / Flat Fee
$0.00
ℹ️ Pricing based on dimensions stored × hours.
Scale Scenario Estimates (Pinecone Serverless Standard vs Self-Hosted Qdrant)
| Scale | Pinecone Standard | Self-Hosted Qdrant | Savings |
|---|---|---|---|
| Prototype (100K vectors) | $50.49/mo | $30.05/mo | $20.43/mo |
| Startup (1M vectors) | $54.88/mo | $30.55/mo | $24.33/mo |
| Scale-up (10M vectors) | $98.82/mo | $35.49/mo | $63.33/mo |
| Enterprise (100M vectors) | $538.20/mo | $84.93/mo | $453.27/mo |
Как рассчитывается векторное хранилище
Сырое хранилище зависит от числа векторов и их размерности: каждая размерность занимает 4 байта во float32. Сверху добавляются накладные расходы индекса.
Размерность модели эмбеддингов — самый прямой рычаг: переход с 1536 на 768 вдвое сокращает хранилище.
- Байт на вектор = размерность × 4 байта.
- Накладные расходы HNSW: плюс 15–25 %.
- Метаданные на вектор тоже добавляют байты.
Хранение, запросы и фиксированные тарифы
Провайдеры тарифицируют по-разному: за вектор, за ГБ или фиксированной месячной платой. Лучший вариант зависит от соотношения запросов к векторам.
- Фиксированная плата: лучше при многих векторах и многих запросах.
- Оплата за вектор: проста, но быстро растёт с корпусом.
- Собственный хостинг: дешевле в масштабе, больше операционной работы.
Сравнение провайдеров по сценариям
Поскольку затраты масштабируются у всех по-разному, спроецируйте несколько сценариев роста до принятия решения.
- Рассчитайте текущее число векторов и размерность.
- Оцените суточный и месячный объём запросов.
- Сравните месячные затраты провайдеров в таблице.
- Спроецируйте сценарии масштабирования, чтобы найти точку выгоды своего хостинга.
Часто задаваемые вопросы
Он оценивает месячные затраты на хранение и запросы при работе векторной базы для ИИ-приложений: пайплайнов RAG, семантического поиска и рекомендательных систем. Вы указываете размер датасета, размерность эмбеддингов и суточный объём запросов, а калькулятор показывает оценку затрат у Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector и при собственном хостинге.
Затраты на хранение = число векторов × размерность эмбеддинга × 4 байта (float32) + 20 % накладных расходов индекса HNSW. Например, 1 млн векторов размерности 1536 = ~5,8 ГБ сырых данных, или ~7 ГБ с индексом. Провайдеры затем берут плату за вектор, за ГБ или включают хранение в фиксированную месячную плату.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) — графовый алгоритм, который использует практически каждая продакшн-векторная база для быстрого приближённого поиска ближайших соседей. Он поддерживает многослойный граф, связывающий похожие векторы, добавляя около 15–25 % к сырому хранилищу. Без HNSW поиск по сходству требовал бы перебора всех векторов — слишком медленно в масштабе.
Зависит от нагрузки. Для небольших датасетов с большим числом запросов дешевле всего обычно варианты с фиксированной платой вроде Qdrant Cloud или собственного Qdrant, так как нет платы за запрос. Для очень маленьких датасетов с умеренным использованием выгоднее pgvector на RDS. Pinecone Serverless Standard имеет минимум 50 $/мес, но хорошо масштабируется. Используйте таблицу сравнения.
Собственный хостинг становится выгодным обычно с 5–10 млн векторов в зависимости от объёма запросов. На этом масштабе облачная ВМ с Qdrant стоит 50–150 $/мес против 500–1500 $/мес за эквивалентную ёмкость на Pinecone Serverless Standard. Минус — операционная нагрузка: обновления, бэкапы, масштабирование и доступность на вас.
Да, существенно. Затраты на хранение линейно растут с размерностью. Эмбеддинг на 3072 размерности стоит ровно вдвое дороже в хранении, чем на 1536, и в 6 раз дороже, чем модель на 512. Для чувствительных к цене приложений выбор модели с меньшей размерностью — самый действенный способ снизить хранилище.
Да. Он работает полностью в браузере. Параметры датасета, число векторов, объёмы запросов и прогнозы затрат рассчитываются локально на устройстве и никогда не передаются на сервер. Ваше планирование инфраструктуры остаётся на 100 % приватным.