Berapa Nilai Kredit Basis Data Vektor Gratis?
Kredit basis data vektor gratis berkisar dari uji coba evaluasi senilai $300 hingga hibah senilai $100.000, dan karena kategori ini ramai dengan pesaing yang didanai dengan baik, penawarannya sangat murah hati dibandingkan dengan biaya sebenarnya untuk infrastruktur.
Pencarian vektor adalah salah satu dari sedikit tagihan infrastruktur AI yang dapat ditanggung hampir seluruhnya oleh startup dengan kredit di tahun pertama mereka. Ada lebih banyak vendor yang mengejar pembeli yang sama daripada yang dapat didukung oleh pasar, dan persaingan itu terlihat dalam bentuk kredit gratis.
AI Perks melacak persyaratan saat ini di seluruh kategori bersama dengan $7,7 juta dalam bentuk kredit dari 194 perusahaan.
| Penyedia | Kredit gratis | Apa yang dibeli oleh kredit |
|---|---|---|
| Weaviate | Hingga $100.000 | Pencarian vektor dan hibrida terkelola di Weaviate Cloud |
| Neon | Hingga $100.000 | Postgres tanpa server, pencarian vektor melalui pgvector |
| MongoDB Atlas | Hingga $25.000 | Penyimpanan dokumen ditambah pencarian vektor dan pencarian teks lengkap |
| Redis Cloud | Hingga $10.000 | Penyimpanan dalam memori dengan pencarian vektor bawaan |
| Elastic Cloud | Hingga $5.000 | Pencarian, analisis log, dan pengambilan vektor |
| Qdrant Cloud | $2.000 | Hosting terkelola untuk mesin Qdrant sumber terbuka |
| Pinecone | $300 | Uji coba evaluasi fitur lengkap |
| Supabase | $300 | Postgres dengan pgvector, ditambah otentikasi dan penyimpanan |
Total utama di seluruh kategori: lebih dari $240.000.
Angka-angka itu tidak dapat dibandingkan secara langsung. Hibah besar dari penyedia yang memiliki harga daftar tinggi dapat membeli vektor yang tersimpan lebih sedikit daripada hibah yang lebih kecil di tempat yang lebih murah. Baca angka-angka tersebut sebagai bulan-bulan operasional, bukan sebagai nilai.
Untuk Apa Basis Data Vektor Sebenarnya
Basis data vektor menyimpan embedding dan menjawab satu pertanyaan dengan cepat: apa dalam korpus saya yang paling mirip dengan ini? Itulah bagian pengambilan (retrieval) dari setiap sistem RAG, fitur pencarian semantik, dan mesin rekomendasi.
Model bahasa tidak mengetahui apa pun tentang dokumen Anda, tiket Anda, atau katalog produk Anda. Pengambilan (retrieval) adalah mekanisme yang menempatkan data Anda di depan model pada saat kueri, dan basis data vektor adalah tempat pengambilan itu terjadi.
Tiga beban kerja menyumbang sebagian besar penggunaan nyata:
Generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (Retrieval-augmented generation). Anda memecah dokumen, membuat embeddingnya, dan pada saat kueri mengambil beberapa potongan yang paling relevan dengan pertanyaan pengguna sehingga model menjawab dari data Anda alih-alih menebak.
Pencarian semantik dan hibrida. Pengguna mencari berdasarkan makna daripada kata kunci yang tepat. Pencarian hibrida menggabungkan itu dengan pencocokan kata kunci tradisional, yang lebih penting daripada yang diperkirakan sebagian besar tim ketika pengguna nyata mengetik kode produk dan nama diri.
Deduplikasi, pengelompokan, dan rekomendasi. Pencarian kesamaan adalah primitif yang sama apakah Anda mencocokkan pertanyaan dengan dokumen atau pengguna dengan produk.
Kenyataan yang tidak nyaman adalah bahwa tidak ada dari ini yang memerlukan basis data vektor khusus dalam skala kecil. Beberapa ribu vektor muat dalam memori dan kesamaan brute force cukup cepat. Basis data menghasilkan biayanya di luar titik itu.
Bagaimana Biaya Basis Data Vektor Berperilaku pada Skala
Penetapan harga basis data vektor terutama didorong oleh seberapa banyak indeks yang residen di memori, bukan oleh berapa banyak kueri yang Anda jalankan, yang menjadikan tagihan sebagai lantai bulanan tetap daripada kurva penggunaan yang mengikuti lalu lintas Anda.
Ini adalah perbedaan terbesar dari penagihan API model, di mana minggu yang tenang tidak dikenakan biaya apa pun. Indeks vektor berharga sama pada minggu yang tenang.
Tiga variabel mendorong lantai:
Vektor dikalikan dengan dimensi. Ini adalah ukuran mentah dari indeks. Sepuluh juta vektor pada 1536 dimensi kira-kira empat kali lipat jejak dari korpus yang sama pada 384 dimensi.
Replika dan ketersediaan. Produksi biasanya berarti setidaknya dua replika, yang menggandakan jejak residen sebelum Anda melayani satu kueri tambahan.
Jenis indeks. Indeks perkiraan menukar pengambilan (recall) dengan memori dan kecepatan. Defaultnya jarang merupakan konfigurasi termurah untuk target pengambilan Anda.
Perangkap yang menjebak tim adalah dimensi embedding. Memilih model dimensi 3072 daripada model dimensi 768 menggandakan tagihan penyimpanan Anda secara permanen, untuk peningkatan pengambilan yang sering kali marjinal pada korpus spesifik domain. Beberapa model embedding modern mendukung pemotongan ke dimensi yang lebih kecil dengan kehilangan kualitas yang moderat, dan menguji itu sebelum Anda memuat sepuluh juta vektor adalah jam dengan daya ungkit tertinggi dalam seluruh proyek.
Cara Memilih Antara Pinecone, Weaviate, Qdrant, dan pgvector
Di bawah sekitar satu juta vektor dengan Postgres sudah dalam produksi, pgvector biasanya merupakan jawaban yang tepat. Basis data vektor khusus menghasilkan biayanya melewati skala itu, atau lebih awal jika Anda memerlukan pemfilteran metadata yang serius atau pencarian hibrida.
Panduan keputusan singkat:
Sudah menggunakan Postgres, di bawah sekitar satu juta vektor. Gunakan pgvector di Neon atau Supabase. Satu basis data, satu cerita cadangan, dan Anda dapat menggabungkan hasil vektor terhadap data relasional dalam satu kueri. Poin terakhir itu bernilai lebih dari sebagian besar tolok ukur.
Pemfilteran metadata berat. Jika sebagian besar kueri adalah "mirip dengan ini, tetapi hanya dari penyewa ini, dalam bahasa ini, diperbarui tahun ini", mesin yang dibuat khusus seperti Qdrant dan Weaviate menangani pencarian yang difilter jauh lebih baik daripada indeks tambahan. Pemfilteran naif menghancurkan pengambilan (recall), dan di sinilah basis data tujuan umum pertama kali kesulitan.
Pencarian hibrida adalah inti produk. Weaviate, Elastic, dan MongoDB Atlas keduanya menggabungkan pengambilan kata kunci dan vektor secara native, yang membebaskan Anda dari membangun dan menyetel lapisan fusi Anda sendiri.
Anda sudah membayar untuk Redis atau MongoDB. Keduanya sekarang memiliki pencarian vektor. Menambahkan vektor ke infrastruktur yang sudah Anda jalankan dan sudah memiliki staf lebih murah daripada menambahkan layanan kesembilan ke arsitektur Anda.
Anda ingin permukaan operasional nol. Pinecone adalah opsi yang paling dikelola dalam kategori ini, itulah sebabnya penawaran gratisnya adalah uji coba evaluasi singkat daripada hibah besar.
AI Perks mencantumkan mana dari ini yang saat ini memiliki program terbuka dan apa yang dibutuhkan masing-masing.
Urutan Melamar
Lamar basis data yang sudah Anda jalankan terlebih dahulu, hibah kategori besar kedua, dan uji coba evaluasi singkat terakhir, karena uji coba mulai berjalan saat Anda menerimanya, baik Anda siap menggunakannya atau tidak.
Pertama, basis data yang sudah Anda gunakan. Jika Anda menggunakan Supabase, Neon, MongoDB, atau Redis, kredit tersebut menempel pada tagihan yang sudah Anda bayar dan tidak memerlukan migrasi. Ini adalah uang gratis tanpa biaya arsitektur. Mulai di getaiperks.com dan filter ke kategori basis data.
Kedua, hibah kategori besar. Weaviate dan Neon berada di puncak rentang. Ini layak dilamar bahkan jika Anda belum berkomitmen pada mereka, karena tingkat persetujuan bervariasi dan memiliki hibah yang disetujui di tangan adalah masukan yang sah ke dalam keputusan arsitektur.
Ketiga, infrastruktur yang berdekatan. MongoDB Atlas, Redis Cloud, dan Elastic Cloud semuanya ditagih terpisah dari penyedia cloud Anda, yang berarti kredit ini ditumpuk dengan hibah AWS, Google Cloud, atau Azure daripada tumpang tindih.
Terakhir, uji coba evaluasi. $300 dari Pinecone dirancang untuk tolok ukur yang tepat terhadap data Anda sendiri, bukan untuk menjalankan produksi. Picu pada minggu ketika Anda benar-benar berencana untuk menjalankan tolok ukur itu.
Kelayakan tergantung pada tahap dan pendanaan dan berbeda untuk setiap program dalam tabel di atas. Persyaratan saat ini untuk masing-masing tercantum di getaiperks.com.
Apa yang Salah Dipahami Pendiri Tentang Kredit Basis Data Vektor
Kesalahan termahal adalah memilih basis data vektor terlebih dahulu dan model embedding kedua. Model embedding menentukan ukuran indeks Anda, batas pengambilan Anda, dan biaya migrasi Anda, dan basis data adalah bagian yang lebih mudah untuk diubah.
Empat pola lain yang patut dihindari:
Memperlakukan kredit sebagai alasan untuk memilih. Hibah $100.000 yang mendorong Anda ke infrastruktur yang tidak cocok dengan beban kerja Anda secara buruk memakan biaya lebih banyak dalam waktu rekayasa daripada yang dihemat dalam hosting. Pilih berdasarkan kecocokan, lalu danai pilihan tersebut.
Melupakan tagihan embedding. Kredit basis data vektor mencakup penyimpanan dan pencarian. Kredit tersebut tidak mencakup pembuatan embedding, yang merupakan tagihan API model dan memerlukan kreditnya sendiri.
Meremehkan re-embedding. Migrasi antar basis data vektor itu mudah. Migrasi antar model embedding berarti menghasilkan ulang setiap vektor dalam korpus Anda, yang merupakan kunci sebenarnya.
Memulai jam sebelum ada beban kerja. Kredit berbatas waktu yang diberikan sebelum Anda memiliki data untuk diindeks membuang sebagian besar nilainya pada indeks kosong.
Pendiri yang mendanai tumpukan penuh alih-alih satu lapisan akan berakhir paling jauh di depan. AI Perks melacak $7,7 juta dalam bentuk kredit di 194 perusahaan sehingga basis data, komputasi, dan panggilan model semuanya dapat dicakup sekaligus.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Basis data vektor mana yang memberikan kredit gratis terbanyak kepada startup?
Weaviate menawarkan hibah basis data vektor khusus terbesar dalam kategori ini hingga $100.000, dengan Neon menyamai angka tersebut untuk Postgres dan pgvector. MongoDB Atlas menyusul hingga $25.000. Pilihan yang tepat tergantung pada beban kerja Anda daripada angka utama. Persyaratan saat ini dilacak di getaiperks.com.
Apakah saya memerlukan basis data vektor, atau pgvector sudah cukup?
Untuk sebagian besar startup dengan sekitar satu juta vektor, pgvector di dalam Postgres Anda yang sudah ada sudah cukup dan jauh lebih sederhana. Anda mendapatkan satu cerita cadangan alih-alih dua dan dapat menggabungkan hasil vektor terhadap data relasional secara langsung. Mesin khusus menang dalam pemfilteran metadata yang berat, pencarian hibrida, dan skala di luar titik itu.
Bisakah saya menumpuk kredit basis data vektor dengan kredit OpenAI atau Anthropic?
Ya, dan Anda harus melakukannya. Mereka mencakup tagihan yang berbeda. Kredit basis data vektor membayar untuk menyimpan dan mencari embedding, sementara kredit model membayar untuk menghasilkan embedding tersebut dan untuk jawaban yang dibangun di atas pengambilan. Memegang keduanya adalah cara tim menanggung satu tahun penuh di getaiperks.com.
Berapa biaya sebenarnya basis data vektor tanpa kredit?
Indeks kecil biasanya berharga puluhan dolar per bulan, naik menjadi ratusan atau ribuan rendah setelah Anda menyimpan puluhan juta vektor dengan replika untuk ketersediaan. Harga daftar bervariasi secara luas berdasarkan penyedia dan sering berubah, jadi lakukan tolok ukur pada korpus Anda sendiri daripada mempercayai perbandingan halaman harga.
Apakah kredit basis data vektor menutupi biaya embedding?
Tidak. Menghasilkan embedding adalah panggilan API model yang ditagih oleh penyedia model Anda, bukan oleh basis data vektor. Tim yang hanya memiliki kredit basis data masih membayar untuk menyematkan korpusnya, dan menyematkan ulang setelah perubahan model sering kali merupakan tagihan yang lebih besar. Danai kedua lapisan di getaiperks.com.
Apakah sulit untuk bermigrasi antar basis data vektor nanti?
Migrasi basis data itu mudah, karena Anda memindahkan vektor yang sudah Anda miliki. Migrasi yang sulit adalah mengubah model embedding, yang membatalkan setiap vektor yang disimpan dan memerlukan pembuatan ulang seluruh korpus. Pilih model embedding dengan hati-hati dan perlakukan basis data sebagai keputusan yang dapat dibalik.
Berlangganan di getaiperks.com →
Simpan vektornya. Biarkan orang lain membayar indeksnya.