無料ベクトルデータベースクレジットの価値は？
無料のベクトルデータベースクレジットは、300ドルの評価トライアルから100,000ドルの助成金まで様々です。この分野は資金力のある競合他社が多くひしめいているため、インフラストラクチャの実際のコストと比較して、提供されるオファーは異常に手厚いです。
ベクトル検索は、スタートアップが初年度の請求のほぼ全額をクレジットでカバーできる数少ないAIインフラストラクチャの請求の一つです。市場がサポートできる以上のベンダーが同じバイヤーを追っており、その競争が無料クレジットという形で現れています。
AI Perksは、194社から770万ドルのクレジットとともに、この分野全体の現在の条件を追跡しています。
| プロバイダー | 無料クレジット | クレジットで購入できるもの |
|---|---|---|
| Weaviate | 最大100,000ドル | Weaviate Cloudでのマネージドベクトルおよびハイブリッド検索 |
| Neon | 最大100,000ドル | サーバーレスPostgres、pgvector経由のベクトル検索 |
| MongoDB Atlas | 最大25,000ドル | ドキュメントストアに加え、ベクトルおよび全文検索 |
| Redis Cloud | 最大10,000ドル | インメモリストア、組み込みベクトル検索機能付き |
| Elastic Cloud | 最大5,000ドル | 検索、ログ分析、ベクトル検索 |
| Qdrant Cloud | 2,000ドル | オープンソースQdrantエンジンのマネージドホスティング |
| Pinecone | 300ドル | フル機能評価トライアル |
| Supabase | 300ドル | pgvector搭載Postgres、認証およびストレージ |
カテゴリ全体のヘッドライン合計: 240,000ドル以上。
これらの数値は直接比較できるものではありません。リスト価格が高いプロバイダーの大きな助成金は、より安価な場所での小さな助成金よりも購入できるベクトルストレージが少なくなる可能性があります。これらの数値を価値ではなく、ランウェイ（事業継続期間）の月数として解釈してください。
ベクトルデータベースの実際の用途
ベクトルデータベースは、埋め込み（embedding）を保存し、「私のコーパスの中で、これに最も類似しているものは何か？」という一つの質問に迅速に答えます。これは、あらゆるRAGシステム、セマンティック検索機能、レコメンデーションエンジンの検索部分です。
言語モデルは、あなたのドキュメント、チケット、または製品カタログについて何も知りません。検索（Retrieval）は、クエリ時にモデルの前にあなたのデータを置くメカニズムであり、ベクトルデータベースはその検索が行われる場所です。
ほとんどの実際の使用例は、以下の3つのワークロードで説明できます。
検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）。 ドキュメントをチャンク化し、埋め込みを作成し、クエリ時にユーザーの質問に最も関連性の高いチャンクを数個取得して、モデルが推測するのではなくあなたのデータから回答するようにします。
セマンティック検索およびハイブリッド検索。 ユーザーは正確なキーワードではなく、意味によって検索します。ハイブリッド検索は、従来のキーワードマッチングとこれを組み合わせたもので、実際のユーザーが製品コードや固有名詞を入力すると、ほとんどのチームが予想するよりも重要になります。
重複排除、クラスタリング、レコメンデーション。 類似性検索は、質問とドキュメントを照合する場合でも、ユーザーと製品を照合する場合でも、同じプリミティブです。
残念な真実は、これらのいずれも小規模では専用のベクトルデータベースを必要としないということです。数千のベクトルはメモリに収まり、総当たりによる類似性検索は十分に高速です。データベースがそのコストに見合うのは、それ以降のポイントです。
スケール時のベクトルデータベースのコストの挙動
ベクトルデータベースの価格設定は、主にクエリの実行回数ではなく、メモリに常駐するインデックスの量によって駆動されるため、請求額はトラフィックに比例する使用量曲線ではなく、月ごとの固定的な最低料金となります。
これは、モデルAPIの請求との最も大きな違いであり、静かな週は無料になるモデルAPIとは異なり、ベクトルインデックスは静かな週でも同じコストがかかります。
この最低料金は、以下の3つの変数によって駆動されます。
ベクトル数 × 次元数。 これはインデックスの生のサイズです。1000万ベクトルを1536次元で持つことは、同じコーパスを384次元で持つ場合の4倍のフットプリントになります。
レプリカと可用性。 本番環境では通常、少なくとも2つのレプリカが必要となり、1つの追加クエリを処理する前に常駐フットプリントが2倍になります。
インデックスタイプ。 近似インデックスは、メモリと速度のために再現率（recall）をトレードオフします。デフォルトは、再現率の目標に対して最も安価な構成であることがほとんどありません。
チームを罠にはめるのは、埋め込み次元数です。768次元モデルではなく3072次元モデルを選択すると、ストレージ費用が恒久的に4倍になりますが、再現率の向上はドメイン固有のコーパスではしばしばわずかです。多くの最新の埋め込みモデルは、品質の低下をわずかに抑えつつ、より低い次元への切り捨てをサポートしており、1000万ベクトルをロードする前にこれをテストすることが、プロジェクト全体の最も効果的な時間です。
Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector の選択方法
Postgresが既に稼働しており、約100万ベクトル未満の場合、pgvectorが通常は正しい選択肢です。専用のベクトルデータベースは、それ以上のスケールでコストに見合う価値を発揮するか、メタデータフィルタリングやハイブリッド検索を重視する場合はそれ以前でも価値があります。
簡単な意思決定ガイド：
既にPostgresを使用しており、約100万ベクトル未満の場合。 NeonまたはSupabase上のpgvectorを使用してください。1つのデータベース、1つのバックアップストーリーで、ベクトル結果をリレーショナルデータと単一のクエリで結合できます。この最後の点は、ほとんどのベンチマークよりも価値があります。
ヘビーなメタデータフィルタリング。 クエリのほとんどが「これに類似しているが、このテナント、この言語、今年更新されたもののみ」という場合、QdrantやWeaviateのような専用エンジンは、後付けインデックスよりもフィルタリングされた検索をはるかにうまく処理します。ナイーブなフィルタリングは再現率を破壊し、これは汎用データベースが最初に苦労する点です。
ハイブリッド検索が製品の中心である場合。 Weaviate、Elastic、MongoDB Atlasはすべて、キーワード検索とベクトル検索をネイティブに組み合わせているため、独自の融合レイヤーを構築して調整する必要がなくなります。
既にRedisまたはMongoDBに支払っている場合。 どちらも現在、ベクトル検索機能を持っています。既に実行しており、既に人員を配置しているインフラストラクチャにベクトルを追加することは、アーキテクチャに9番目のサービスを追加するよりも安価です。
運用上のオーバーヘッドをゼロにしたい場合。 Pineconeは、この分野で最もマネージドなオプションであり、まさにその無料オファーが大規模な助成金ではなく、短い評価トライアルである理由です。
AI Perksは、現在オープンプログラムを実施しているものをリストアップし、それぞれの要件を記載しています。
申請順序
まず、既に実行しているデータベースに申請し、次に大規模なカテゴリ助成金、最後に短い評価トライアルに申請してください。なぜなら、トライアルは、それを使用する準備ができているかどうかに関わらず、受け入れた瞬間に開始されるからです。
まず、既に使用しているデータベース。 Supabase、Neon、MongoDB、またはRedisを使用している場合、クレジットは既に支払っている請求に紐づき、移行は不要です。これはアーキテクチャコストのかからない無料のお金です。getaiperks.comから開始し、データベースカテゴリでフィルタリングしてください。
次に、大規模なカテゴリ助成金。 WeaviateとNeonは範囲の上位に位置します。これらは、コミットしていなくても申請する価値があります。なぜなら、承認率は変動し、承認された助成金を持っていることは、アーキテクチャ決定の正当な入力となるからです。
次に、隣接インフラストラクチャ。 MongoDB Atlas、Redis Cloud、Elastic Cloudはすべて、クラウドプロバイダーとは別に請求されるため、これらのクレジットはAWS、Google Cloud、またはAzureの助成金と重複するのではなく、スタックします。
最後に、評価トライアル。 Pineconeの300ドルは、本番運用ではなく、実際のデータに対する適切なベンチマークのために設計されています。そのベンチマークを実行する予定の週にトリガーしてください。
対象資格は、ステージと資金調達によって異なり、上記の表の各プログラムで異なります。それぞれの現在の要件は、getaiperks.comに記載されています。
創業者が見誤るベクトルデータベースクレジット
最も高価な間違いは、まずベクトルデータベースを選択し、次に埋め込みモデルを選択することです。埋め込みモデルがインデックスサイズ、再現率の天井、移行コストを決定し、データベースは変更しやすい方です。
避けるべき他の4つのパターン：
クレジットを理由にして選択すること。 ワークロードに合わないインフラストラクチャにあなたを押しやる100,000ドルの助成金は、ホスティング費用を節約するよりも、エンジニアリング時間でより多くのお金がかかります。適合性で選択し、その選択を資金調達してください。
埋め込み費用を忘れること。 ベクトルデータベースのクレジットは、ストレージと検索をカバーします。埋め込みの生成はカバーしません。これはモデルAPIの請求であり、独自のクレジットが必要です。
再埋め込みを過小評価すること。 ベクトルデータベース間の移行は容易です。埋め込みモデル間の移行は、保存されているすべてのベクトルを無効にし、コーパス全体を再生成する必要があることを意味します。埋め込みモデルを慎重に選択し、データベースは元に戻せる決定として扱ってください。
ワークロードがないのに時計をスタートさせること。 インデックスを作成するデータがない前に付与された時間制限付きクレジットは、空のインデックスでその価値のほとんどを浪費します。
レイヤーの1つではなく、フルスタックに資金を投じる創業者ほど、最終的に成功します。AI Perksは、194社にわたる770万ドルのクレジットを追跡しているため、データベース、コンピューティング、モデル呼び出しをすべて同時にカバーできます。
よくある質問
どのベクトルデータベースがスタートアップに最も多くの無料クレジットを提供しますか？
Weaviateは、この分野で最大の専用ベクトルデータベース助成金として最大100,000ドルを提供しており、NeonはPostgresとpgvectorで同額を提供しています。MongoDB Atlasが最大25,000ドルで続きます。適切な選択は、ヘッドラインの数字ではなく、ワークロードに依存します。現在の条件はgetaiperks.comで追跡されています。
ベクトルデータベースが必要ですか、それともpgvectorで十分ですか？
約100万ベクトル未満のほとんどのスタートアップにとって、既存のPostgres内のpgvectorで十分であり、はるかにシンプルです。2つではなく1つのバックアップストーリーが得られ、リレーショナルデータに対してベクトル結果を直接結合できます。専用エンジンは、ヘビーなメタデータフィルタリング、ハイブリッド検索、およびそれ以上のスケールで優位に立ちます。
OpenAIやAnthropicのクレジットとベクトルデータベースのクレジットをスタックできますか？
はい、そしてそうすべきです。それらは異なる請求をカバーします。ベクトルデータベースのクレジットは埋め込みの保存と検索に支払われ、モデルのクレジットはこれらの埋め込みの生成と、検索に基づいた回答に支払われます。両方を持つことが、getaiperks.comでチームが1年間をカバーする方法です。
クレジットなしでのベクトルデータベースの実際のコストはいくらですか？
小さなインデックスは通常、月数十ドルで、数十億ベクトルを保持し、可用性のためにレプリカを配置すると、数百ドルから数千ドルの範囲になります。リスト価格はプロバイダーによって大きく異なり、頻繁に変更されるため、価格ページでの比較を信頼するのではなく、独自のコーパスでベンチマークしてください。
ベクトルデータベースのクレジットは埋め込みのコストをカバーしますか？
いいえ。埋め込みの生成は、ベクトルデータベースではなく、モデルプロバイダーによって請求されるモデルAPIの呼び出しです。データベースクレジットのみを持つチームは、コーパスの埋め込みに引き続き支払い、モデル変更後の再埋め込みはしばしばより大きな請求となります。getaiperks.comで両方のレイヤーに資金を投じてください。
後でベクトルデータベース間を移行するのは難しいですか？
すでに持っているベクトルを移動するため、データベースの移行は簡単です。難しい移行は、埋め込みモデルの変更であり、これは保存されているすべてのベクトルを無効にし、コーパス全体を再生成する必要があります。埋め込みモデルを慎重に選択し、データベースは元に戻せる決定として扱ってください。
ベクトルを保存してください。インデックスの支払いは誰かに任せましょう。