무료 벡터 데이터베이스 크레딧은 얼마의 가치가 있나요?
무료 벡터 데이터베이스 크레딧은 $300의 평가판부터 $100,000의 보조금까지 다양하며, 이 카테고리는 자금이 풍부한 경쟁자들이 많기 때문에 실제 인프라 비용에 비해 제안이 비정상적으로 관대합니다.
벡터 검색은 스타트업이 첫 해에 거의 전적으로 크레딧으로 충당할 수 있는 몇 안 되는 AI 인프라 비용 중 하나입니다. 시장이 지원할 수 있는 것보다 더 많은 공급업체가 동일한 구매자를 추격하고 있으며, 이러한 경쟁은 무료 크레딧으로 나타납니다.
AI Perks는 194개 회사로부터 $7.7M 상당의 크레딧과 함께 해당 카테고리의 현재 조건을 추적합니다.
| 공급업체 | 무료 크레딧 | 크레딧으로 구매 가능한 것 |
|---|---|---|
| Weaviate | 최대 $100,000 | Weaviate Cloud에서 관리되는 벡터 및 하이브리드 검색 |
| Neon | 최대 $100,000 | 서버리스 Postgres, pgvector를 통한 벡터 검색 |
| MongoDB Atlas | 최대 $25,000 | 문서 저장소 플러스 벡터 및 전문 검색 |
| Redis Cloud | 최대 $10,000 | 내장된 벡터 검색 기능의 인메모리 저장소 |
| Elastic Cloud | 최대 $5,000 | 검색, 로그 분석 및 벡터 검색 |
| Qdrant Cloud | $2,000 | 오픈 소스 Qdrant 엔진의 관리형 호스팅 |
| Pinecone | $300 | 전체 기능 평가판 |
| Supabase | $300 | pgvector가 포함된 Postgres, 인증 및 저장소 추가 |
카테고리별 총 헤드라인 금액: $240,000 이상.
이러한 수치는 직접적으로 비교할 수 없습니다. 가격 목록이 높은 공급업체의 대규모 보조금은 더 저렴한 곳의 소규모 보조금보다 더 적은 벡터를 저장할 수 있습니다. 수치를 가치보다는 몇 달의 실행 기간으로 읽으십시오.
벡터 데이터베이스는 실제로 무엇을 위한 것인가
벡터 데이터베이스는 임베딩을 저장하고 하나의 질문에 빠르게 답합니다: 내 코퍼스에서 이것과 가장 유사한 것은 무엇인가? 이것은 모든 RAG 시스템, 의미 검색 기능 및 추천 엔진의 검색 부분입니다.
언어 모델은 문서, 티켓 또는 제품 카탈로그에 대해 아무것도 모릅니다. 검색은 쿼리 시점에 모델 앞에 데이터를 배치하는 메커니즘이며, 벡터 데이터베이스는 검색이 발생하는 곳입니다.
세 가지 워크로드가 대부분의 실제 사용량을 차지합니다.
검색 증강 생성. 문서를 청크로 나누고, 임베딩하고, 쿼리 시점에 사용자의 질문과 가장 관련성이 높은 청크 몇 개를 가져와 모델이 추측하는 대신 데이터를 기반으로 답변하도록 합니다.
의미 및 하이브리드 검색. 사용자는 정확한 키워드 대신 의미로 검색합니다. 하이브리드 검색은 이를 기존 키워드 일치와 혼합하는데, 실제 사용자가 제품 코드와 고유 명사를 입력하기 시작하면 대부분의 팀이 예상하는 것보다 더 중요합니다.
중복 제거, 클러스터링 및 추천. 유사성 검색은 질문을 문서와 일치시키거나 사용자를 제품과 일치시키는 것과 동일한 기본 요소입니다.
불편한 진실은 이러한 것 중 어느 것도 소규모에서는 전용 벡터 데이터베이스가 필요하지 않다는 것입니다. 수천 개의 벡터는 메모리에 맞고 무차별 대입 유사성은 충분히 빠릅니다. 데이터베이스는 그 지점을 지나면서 비용을 정당화합니다.
벡터 데이터베이스 비용은 대규모에서 어떻게 작동하는가
벡터 데이터베이스 가격 책정은 실행하는 쿼리 수보다는 메모리에 상주하는 인덱스의 양에 의해 주로 결정됩니다. 이는 청구서가 트래픽에 따라 변하는 사용량 곡선이 아니라 월별 고정 비용이 되는 이유입니다.
이것은 모델 API 청구와 가장 큰 차이점입니다. 조용한 주는 아무런 비용도 들지 않습니다. 벡터 인덱스는 조용한 주에도 동일한 비용이 듭니다.
세 가지 변수가 고정 비용을 결정합니다.
벡터 곱하기 차원. 이것은 인덱스의 실제 크기입니다. 1536차원에서 1천만 개의 벡터는 384차원에서 동일한 코퍼스의 4배 크기입니다.
복제본 및 가용성. 프로덕션은 일반적으로 최소 두 개의 복제본을 의미하며, 이는 추가 쿼리를 한 번도 제공하지 않고도 상주하는 크기를 두 배로 늘립니다.
인덱스 유형. 근사 인덱스는 메모리와 속도를 위해 검색률을 거래합니다. 기본값은 검색 목표에 대한 가장 저렴한 구성이 아닌 경우가 많습니다.
팀이 저지르는 함정은 임베딩 차원입니다. 768차원 모델 대신 3072차원 모델을 선택하면 저장 비용이 영구적으로 4배가 되지만, 특정 도메인 코퍼스에서는 종종 미미한 검색 개선만 이루어집니다. 여러 최신 임베딩 모델은 약간의 품질 손실로 더 작은 차원으로 잘림을 지원하며, 1천만 개의 벡터를 로드하기 전에 이를 테스트하는 것이 프로젝트 전체에서 가장 높은 레버리지 시간입니다.
Pinecone, Weaviate, Qdrant 및 pgvector 중에서 선택하는 방법
Postgres가 이미 프로덕션 상태이고 백만 개 미만의 벡터의 경우 pgvector가 일반적으로 올바른 답변입니다. 전용 벡터 데이터베이스는 해당 규모를 넘어서면 비용을 정당화하거나 메타데이터 필터링 또는 하이브리드 검색이 필요한 경우 더 일찍 비용을 정당화합니다.
간단한 의사 결정 가이드:
이미 Postgres를 사용 중이고 백만 개 미만의 벡터를 보유한 경우. Neon 또는 Supabase에서 pgvector를 사용하십시오. 하나의 데이터베이스, 하나의 백업 스토리가 있으며, 단일 쿼리에서 벡터 결과를 관계형 데이터와 조인할 수 있습니다. 마지막 지점은 대부분의 벤치마크보다 가치가 있습니다.
강력한 메타데이터 필터링. 대부분의 쿼리가 "이것과 유사하지만 이 테넌트, 이 언어, 올해 업데이트된 것만 해당"인 경우, Qdrant 및 Weaviate와 같은 전용 엔진은 볼트온 인덱스보다 필터링된 검색을 훨씬 더 잘 처리합니다. 순진한 필터링은 검색률을 파괴하며, 이는 일반 범용 데이터베이스가 처음으로 어려움을 겪는 부분입니다.
하이브리드 검색이 제품의 핵심인 경우. Weaviate, Elastic 및 MongoDB Atlas는 모두 키워드 검색과 벡터 검색을 네이티브로 결합하여 자체 융합 계층을 구축하고 조정할 필요가 없습니다.
Redis 또는 MongoDB에 이미 비용을 지불하고 있는 경우. 둘 다 이제 벡터 검색을 지원합니다. 이미 실행 중이고 직원이 있는 인프라에 벡터를 추가하는 것은 아키텍처에 아홉 번째 서비스를 추가하는 것보다 저렴합니다.
운영 오버헤드를 최소화하고 싶은 경우. Pinecone은 해당 카테고리에서 가장 관리되는 옵션이며, 이것이 무료 제공이 대규모 보조금이 아닌 짧은 평가판인 이유입니다.
AI Perks는 현재 공개 프로그램이 있는 항목과 각 항목에 필요한 사항을 나열합니다.
신청 순서
먼저 이미 사용 중인 데이터베이스에 신청하고, 다음으로 대규모 카테고리 보조금에 신청하고, 마지막으로 짧은 평가판에 신청하십시오. 평가는 사용 준비 여부와 관계없이 수락하는 순간부터 시작됩니다.
첫째, 이미 사용 중인 데이터베이스. Supabase, Neon, MongoDB 또는 Redis를 사용 중인 경우 크레딧은 이미 지불하고 있는 청구서에 연결되며 마이그레이션이 필요하지 않습니다. 이는 아키텍처 비용이 없는 무료 돈입니다. getaiperks.com에서 시작하여 데이터베이스 카테고리로 필터링하십시오.
둘째, 대규모 카테고리 보조금. Weaviate와 Neon은 해당 범위의 상단에 있습니다. 이러한 보조금은 아직 약정하지 않았더라도 신청할 가치가 있습니다. 승인율이 다양하며 승인된 보조금을 손에 쥐는 것은 아키텍처 결정에 대한 합법적인 입력이기 때문입니다.
셋째, 인접 인프라. MongoDB Atlas, Redis Cloud 및 Elastic Cloud는 모두 클라우드 제공업체와 별도로 청구됩니다. 이는 이러한 크레딧이 AWS, Google Cloud 또는 Azure 보조금과 겹치지 않고 함께 누적된다는 것을 의미합니다.
마지막으로, 평가판. Pinecone의 $300는 프로덕션 실행용이 아니라 자체 데이터에 대한 적절한 벤치마크를 위해 설계되었습니다. 실제로 해당 벤치마크를 실행할 계획인 주에 트리거하십시오.
자격은 단계와 자금 지원에 따라 다르며 위의 표에 있는 각 프로그램마다 다릅니다. 각 프로그램에 대한 현재 요구 사항은 getaiperks.com에 나열되어 있습니다.
창업자들이 벡터 데이터베이스 크레딧에 대해 잘못 이해하는 점
가장 비싼 실수는 벡터 데이터베이스를 먼저 선택하고 임베딩 모델을 두 번째로 선택하는 것입니다. 임베딩 모델은 인덱스 크기, 검색 가능성 상한선 및 마이그레이션 비용을 결정하며, 데이터베이스는 변경하기 더 쉬운 부분입니다.
피해야 할 다른 네 가지 패턴:
크레딧을 선택 이유로 취급하는 것. 워크로드에 잘 맞지 않는 인프라로 전환하게 만드는 $100,000 보조금은 호스팅 비용 절감보다 엔지니어링 시간에 더 많은 비용이 듭니다. 적합성에 따라 선택하고 해당 선택에 대한 자금을 지원하십시오.
임베딩 비용을 잊는 것. 벡터 데이터베이스 크레딧은 저장 및 검색을 처리합니다. 이는 임베딩을 생성하는 비용을 포함하지 않으며, 이는 모델 API 비용이며 자체 크레딧이 필요합니다.
재임베딩을 과소평가하는 것. 벡터 데이터베이스 간의 마이그레이션은 쉽습니다. 임베딩 모델 간의 마이그레이션은 코퍼스의 모든 벡터를 다시 생성해야 함을 의미하며, 이것이 실제 잠금입니다. 임베딩 모델을 신중하게 선택하고 데이터베이스를 되돌릴 수 있는 결정으로 취급하십시오.
워크로드가 있기 전에 시작하는 것. 인덱싱할 데이터가 없기 전에 부여된 시간 제한 크레딧은 빈 인덱스에서 대부분의 가치를 낭비합니다.
전체 스택이 아닌 단일 계층에 자금을 지원하는 창업자들이 가장 앞서 나갑니다. AI Perks는 194개 회사에 걸쳐 $7.7M의 크레딧을 추적하여 데이터베이스, 컴퓨팅 및 모델 호출을 한 번에 모두 처리할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
어떤 벡터 데이터베이스가 스타트업에 가장 많은 무료 크레딧을 제공하나요?
Weaviate는 해당 카테고리에서 가장 큰 전용 벡터 데이터베이스 보조금으로 최대 $100,000를 제공하며, Neon은 Postgres 및 pgvector에 대해 동일한 수치를 제공합니다. MongoDB Atlas가 최대 $25,000로 뒤따릅니다. 올바른 선택은 헤드라인 숫자보다는 워크로드에 따라 달라집니다. 현재 조건은 getaiperks.com에서 추적됩니다.
벡터 데이터베이스가 필요하나요, 아니면 pgvector로 충분한가요?
대부분의 스타트업이 약 백만 개 미만의 벡터를 보유한 경우, 기존 Postgres 내의 pgvector로 충분하며 훨씬 더 간단합니다. 두 개의 백업 스토리 대신 하나의 백업 스토리를 얻고 벡터 결과를 관계형 데이터와 직접 조인할 수 있습니다. 전용 엔진은 강력한 메타데이터 필터링, 하이브리드 검색 및 해당 지점을 넘어서는 규모에서 우수합니다.
OpenAI 또는 Anthropic 크레딧과 벡터 데이터베이스 크레딧을 함께 사용할 수 있나요?
예, 그리고 그래야 합니다. 이들은 다른 청구서를 처리합니다. 벡터 데이터베이스 크레딧은 임베딩 저장 및 검색에 대한 비용을 지불하고, 모델 크레딧은 이러한 임베딩을 생성하는 비용과 검색을 기반으로 구축된 답변에 대한 비용을 지불합니다. 둘 다 보유하는 것이 getaiperks.com에서 팀이 전체 1년을 충당하는 방법입니다.
크레딧 없이 벡터 데이터베이스의 실제 비용은 얼마인가요?
소규모 인덱스는 일반적으로 월 수십 달러가 들며, 복제본을 포함하여 수천만 개의 벡터를 보유하고 가용성을 확보하면 수백 달러 또는 수천 달러까지 올라갑니다. 가격 목록은 공급업체마다 크게 다르며 자주 변경되므로 가격 페이지 비교를 신뢰하기보다는 자체 코퍼스에서 벤치마크하십시오.
벡터 데이터베이스 크레딧이 임베딩 비용을 포함하나요?
아니요. 임베딩을 생성하는 것은 벡터 데이터베이스가 아닌 모델 공급업체가 청구하는 모델 API 호출입니다. 데이터베이스 크레딧만 있는 팀은 코퍼스를 임베딩하는 비용을 계속 지불해야 하며, 모델 변경 후 재임베딩은 종종 더 큰 비용이 됩니다. getaiperks.com에서 두 계층 모두에 자금을 지원하십시오.
나중에 벡터 데이터베이스 간에 마이그레이션하기 어렵나요?
데이터베이스 마이그레이션은 이미 가지고 있는 벡터를 이동하는 것이므로 간단합니다. 어려운 마이그레이션은 임베딩 모델을 변경하는 것으로, 저장된 모든 벡터를 무효화하고 전체 코퍼스를 다시 생성해야 합니다. 임베딩 모델을 신중하게 선택하고 데이터베이스를 되돌릴 수 있는 결정으로 취급하십시오.
벡터를 저장하세요. 다른 사람이 인덱스 비용을 지불하게 하세요.