AI Perks, startup'lara ve geliştiricilere tasarruf etmelerine yardımcı olmak için AI araçları, bulut hizmetleri ve API'ler üzerinde özel indirimler, krediler ve fırsatlara erişim sağlar.
Ücretsiz Vektör Veritabanı Kredileri Ne Kadar Değerli?
Ücretsiz vektör veritabanı kredileri, 300 ABD doları değerindeki deneme sürümlerinden 100.000 ABD doları hibe desteğine kadar değişmektedir ve kategori, iyi finanse edilmiş rakiplerle dolu olduğundan, teklifler altyapının gerçek maliyetine göre olağanüstü cömerttir.
Vektör arama, bir girişimin ilk yılında neredeyse tamamen kredilerle karşılayabileceği az sayıdaki yapay zeka altyapısı faturalarından biridir. Pazarın destekleyebileceğinden daha fazla sayıda satıcı aynı alıcıları kovalamaktadır ve bu rekabet ücretsiz krediler olarak karşımıza çıkmaktadır.
AI Perks, kategorideki mevcut şartları 194 şirketten 7,7 milyon ABD doları değerindeki kredilerle birlikte takip etmektedir.
| Sağlayıcı | Ücretsiz krediler | Krediler ne satın alır |
|---|---|---|
| Weaviate | 100.000 ABD dolarına kadar | Weaviate Cloud üzerinde yönetilen vektör ve hibrit arama |
| Neon | 100.000 ABD dolarına kadar | Sunucusuz Postgres, pgvector aracılığıyla vektör arama |
| MongoDB Atlas | 25.000 ABD dolarına kadar | Belge deposu artı vektör ve tam metin araması |
| Redis Cloud | 10.000 ABD dolarına kadar | Yerleşik vektör arama ile bellek içi depolama |
| Elastic Cloud | 5.000 ABD dolarına kadar | Arama, günlük analizi ve vektör alma |
| Qdrant Cloud | 2.000 ABD doları | Açık kaynak Qdrant motoru için yönetilen barındırma |
| Pinecone | 300 ABD doları | Tam özellikli deneme sürümü |
| Supabase | 300 ABD doları | pgvector ile Postgres, artı kimlik doğrulama ve depolama |
Kategori genelinde manşet toplamı: 240.000 ABD dolarının üzerinde.
Bu sayılar doğrudan karşılaştırılabilir değildir. Liste fiyatları yüksek olan bir sağlayıcıdaki büyük bir hibe, daha ucuz bir yerdeki daha küçük bir hibeden daha az vektör depolayabilir. Rakamları değer olarak değil, aylık çalışma süresi olarak okuyun.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Vektör Veritabanı Aslında Ne İşe Yarar?
Bir vektör veritabanı, gömülmüş verileri (embedding) depolar ve tek bir soruyu hızlıca yanıtlar: corpus'umda buna en çok benzeyen nedir? Bu, her RAG sisteminin, anlamsal arama özelliğinin ve öneri motorunun alma (retrieval) yarısıdır.
Bir dil modeli, belgeleriniz, biletleriniz veya ürün kataloğunuz hakkında hiçbir şey bilmez. Alma, sorgu anında verilerinizi modelin önüne koyan mekanizmadır ve vektör veritabanı, bu almanın gerçekleştiği yerdir.
Üç iş yükü, gerçek kullanımın çoğunu oluşturur:
Alma Destekli Üretim (Retrieval Augmented Generation). Belgeleri parçalara ayırır, bunları gömersiniz (embed) ve sorgu anında kullanıcı sorusuna en uygun birkaç parçayı alarak modelin tahmin etmek yerine verilerinizden yanıt vermesini sağlarsınız.
Anlamsal ve hibrit arama. Kullanıcılar tam anahtar kelimeler yerine anlama göre arama yapar. Hibrit arama, bunu geleneksel anahtar kelime eşleştirmeyle birleştirir, bu da gerçek kullanıcılar ürün kodlarını ve özel isimleri yazdığında çoğu ekibin beklediğinden daha önemli hale gelir.
Tekrarlamayı önleme, kümeleme ve öneriler. Benzerlik araması, bir soruyu bir belgeyle veya bir kullanıcıyı bir ürünle eşleştirirken aynı temel işlemdir.
Rahatsız edici gerçek şu ki, küçük ölçekte bunların hiçbiri özel bir vektör veritabanı gerektirmez. Birkaç bin vektör belleğe sığar ve kaba kuvvet benzerlik araması yeterince hızlıdır. Veritabanı, maliyetini bu noktanın ötesinde hak eder.
Vektör Veritabanı Maliyetleri Ölçekte Nasıl Davranır?
Vektör veritabanı fiyatlandırması, temel olarak bellekte bulunan indeksin ne kadar olduğuna göre belirlenir, çalıştırdığınız sorgu sayısına göre değil, bu da faturayı trafiğinizi takip eden bir kullanım eğrisi yerine sabit bir aylık taban yapar.
Bu, sessiz bir haftanın size hiçbir maliyeti olmadığı model API faturalandırmasından tek büyük farktır. Sessiz bir haftada bir vektör indeksi aynı maliyeti taşır.
Tabanı üç değişken belirler:
Vektörler çarpı boyutlar. Bu, indeksin ham boyutudur. 1536 boyutlu on milyon vektör, aynı corpus'un 384 boyutlu haline göre yaklaşık dört kat daha fazla yer kaplar.
Çoğaltmalar ve kullanılabilirlik. Üretim genellikle en az iki çoğaltma anlamına gelir, bu da tek bir ek sorgu hizmeti vermeden önce yerleşik ayak izini ikiye katlar.
İndeks türü. Yaklaşık indeksler, bellek ve hız için geri çağırma (recall) ile takas yapar. Varsayılanlar, geri çağırma hedefiniz için en ucuz yapılandırma değildir.
Ekipleri tuzağa düşüren şey gömme boyutudur (embedding dimension). 768 boyutlu bir model yerine 3072 boyutlu bir model seçmek, genellikle sınırlı bir geri çağırma iyileştirmesi için depolama faturanızı kalıcı olarak dört katına çıkarır. Birçok modern gömme modeli (embedding model), mütevazı kalite kaybıyla daha küçük boyutlara kırpmayı destekler ve on milyon vektörü yüklemeden önce bunu test etmek, tüm projedeki en yüksek kaldıraç saatidir.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Pinecone, Weaviate, Qdrant ve pgvector Arasından Nasıl Seçim Yapılır?
Yaklaşık bir milyon vektörün altında ve zaten Postgres kullanıyorsanız, genellikle pgvector doğru cevaptır. Özel bir vektör veritabanı, bu ölçeğin ötesinde maliyetini haklı çıkarır veya ciddi meta veri filtrelemesi veya hibrit arama gerekiyorsa daha erken.
Kısa bir karar rehberi:
Zaten Postgres kullanıyorsunuz, yaklaşık bir milyon vektörün altında. Neon veya Supabase'da pgvector kullanın. Tek veritabanı, tek yedekleme hikayesi ve vektör sonuçlarını tek bir sorguda ilişkisel verilerle birleştirebilirsiniz. Son nokta, çoğu kıyaslamadan daha değerlidir.
Ağır meta veri filtrelemesi. Sorguların çoğu "bu sorguya benzer, ancak yalnızca bu kiracıdan, bu dilde, bu yıl güncellenenlerden", özel olarak tasarlanmış motorlar Qdrant ve Weaviate, filtrelenmiş aramaları eklenen bir indeksden çok daha iyi işler. Saf filtreleme geri çağırmayı yok eder ve genel amaçlı veritabanlarının ilk zorlandığı yer burasıdır.
Hibrit arama ürünün merkezinde. Weaviate, Elastic ve MongoDB Atlas, anahtar kelime ve vektör alımını yerel olarak birleştirir, bu da kendi birleştirme katmanınızı oluşturup ayarlama zahmetinden sizi kurtarır.
Zaten Redis veya MongoDB için ödeme yapıyorsunuz. Her ikisi de artık vektör arama sunmaktadır. Zaten kullandığınız ve kadronuzda olan altyapıya vektör eklemek, mimarinize dokuzuncu bir hizmet eklemekten daha ucuzdur.
Sıfır operasyonel yüzey istiyorsunuz. Pinecone, kategorideki en yönetilen seçenektir ve bu nedenle ücretsiz teklifi büyük bir hibe yerine kısa bir deneme süresidir.
AI Perks, hangilerinin şu anda açık programlara sahip olduğunu ve her birinin ne gerektirdiğini listeler.
Hangi Sırayla Başvurulmalı?
Önce kullandığınız veritabanına başvurun, sonra büyük kategori hibelerine, en son kısa deneme sürümlerine başvurun, çünkü deneme sürümleri, kullanmaya hazır olup olmadığınıza bakılmaksızın kabul ettiğiniz an yanmaya başlar.
İlk olarak, zaten kullandığınız veritabanı. Supabase, Neon, MongoDB veya Redis kullanıyorsanız, krediler zaten ödediğiniz bir faturaya eklenir ve herhangi bir geçiş gerektirmez. Bu, mimari maliyeti olmayan ücretsiz paradır. getaiperks.com adresinden başlayın ve veritabanı kategorisini filtreleyin.
İkinci olarak, büyük kategori hibeleri. Weaviate ve Neon aralığın en üst sırasında yer alır. Bunlara henüz bağlı olmasanız bile başvurmaya değerdir, çünkü onay oranları değişir ve onaylanmış bir hibeye sahip olmak mimari kararına meşru bir girdidir.
Üçüncü olarak, bitişik altyapı. MongoDB Atlas, Redis Cloud ve Elastic Cloud, bulut sağlayıcınızdan ayrı olarak faturalandırılır, bu da bu kredilerin AWS, Google Cloud veya Azure hibeleriyle örtüşmek yerine onlarla birlikte yığıldığı anlamına gelir.
Son olarak, deneme sürümleri. Pinecone'un 300 ABD doları, üretimde çalıştırmaktan ziyade kendi verilerinizle uygun bir kıyaslama için tasarlanmıştır. O kıyaslamayı çalıştırmayı planladığınız hafta tetikleyin.
Uygunluk, aşamaya ve fonlamaya bağlıdır ve yukarıdaki tablodaki her program için farklıdır. Her birinin mevcut gereksinimleri getaiperks.com adresinde listelenmiştir.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Kurucuların Vektör Veritabanı Kredileri Hakkında Yanlış Bildiği Şeyler
En pahalı hata önce vektör veritabanını, sonra gömme modelini (embedding model) seçmektir. Gömme modeli, indeks boyutunuzu, geri çağırma tavanınızı ve geçiş maliyetinizi belirler ve veritabanı değiştirilmesi daha kolay olan yarıdır.
Kaçınılması gereken dört başka örüntü:
Kredileri seçim nedeni olarak görmek. İş yükünüze kötü uyan altyapıya sizi yönlendiren 100.000 ABD dolarlık bir hibe, barındırmadan tasarruf ettiğinden daha fazla mühendislik zamanına mal olur. Seçimi uyuma göre yapın, sonra seçimi finanse edin.
Gömme (embedding) faturasını unutmak. Vektör veritabanı kredileri depolama ve aramayı kapsar. Gömme (embedding) oluşturmayı kapsamaz, bu bir model API faturasıdır ve kendi kredilerine ihtiyaç duyar.
Yeniden gömülmeyi (re-embedding) küçümsemek. Vektör veritabanları arasında geçiş yapmak kolaydır. Gömme modelleri arasında geçiş yapmak, corpus'unuzdaki her vektörü yeniden oluşturmayı gerektirir, bu da gerçek kilitlenmedir.
İş yükü olmadan saatin başlaması. İndeksleyecek veriniz olmadan verilen süreli krediler, değerlerinin çoğunu boş bir indekste boşa harcar.
Bir katman yerine tam bir yığını finanse eden kurucular en ileriye giderler. AI Perks, 194 şirkette 7,7 milyon ABD doları değerindeki kredileri takip eder, böylece veritabanı, işlem gücü ve model çağrıları aynı anda karşılanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Hangi vektör veritabanı girişimlere en çok ücretsiz kredi veriyor?
Weaviate, kategorideki en büyük özel vektör veritabanı hibesini 100.000 ABD dolarına kadar sunuyor, Neon ise Postgres ve pgvector için bu rakamı eşleştiriyor. MongoDB Atlas 25.000 ABD dolarına kadar takip ediyor. Doğru seçim, manşet rakamdan ziyade iş yükünüze bağlıdır. Güncel şartlar getaiperks.com adresinde takip edilmektedir.
Bir vektör veritabanına ihtiyacım var mı, yoksa pgvector yeterli mi?
Yaklaşık bir milyon vektörün altındaki çoğu girişim için, mevcut Postgres'unuzdaki pgvector yeterli ve önemli ölçüde daha basittir. İki yerine bir yedekleme hikayesi kazanırsınız ve vektör sonuçlarını doğrudan ilişkisel verilerle birleştirebilirsiniz. Özel motorlar, ağır meta veri filtrelemesi, hibrit arama ve bu noktanın ötesindeki ölçekte kazanır.
Vektör veritabanı kredilerini OpenAI veya Anthropic kredileriyle birleştirebilir miyim?
Evet, yapmalısınız. Farklı faturaları karşılarlar. Vektör veritabanı kredileri, gömme (embedding) oluşturma ve depolama için ödeme yapar, model kredileri ise bu gömme (embedding) oluşturma ve alma üzerine kurulu yanıtlar için ödeme yapar. Her ikisine sahip olmak, ekiplerin getaiperks.com adresinde tam bir yılı nasıl karşıladığıdır.
Bir vektör veritabanı krediler olmadan gerçekte ne kadara mal olur?
Küçük bir indeks, ayda tipik olarak onlarca dolara mal olur, çoğaltmalarla birlikte on milyonlarca vektör tuttuğunuzda yüzlerce veya birkaç bin dolara yükselir. Liste fiyatları sağlayıcıya göre büyük ölçüde değişir ve sık sık değişir, bu nedenle fiyatlandırma sayfası karşılaştırmasına güvenmek yerine kendi corpus'unuzda kıyaslama yapın.
Vektör veritabanı kredileri gömme (embedding) maliyetlerini kapsar mı?
Hayır. Gömme (embedding) oluşturmak, vektör veritabanı tarafından değil, model sağlayıcınız tarafından faturalandırılan bir model API çağrısıdır. Sadece veritabanı kredilerine sahip bir ekip, corpus'unu gömmek (embed) için hala ödeme yapar ve bir model değişikliğinden sonra yeniden gömme (re-embedding) genellikle daha büyük faturadır. getaiperks.com adresinde her iki katmanı da finanse edin.
Daha sonra vektör veritabanları arasında geçiş yapmak zor mu?
Zaten sahip olduğunuz vektörleri taşıdığınız için veritabanları arasında geçiş yapmak basittir. Zor geçiş, her depolanan vektörü geçersiz kılan ve tüm corpus'u yeniden oluşturmayı gerektiren gömme modelini değiştirmektir. Gömme modelini dikkatlice seçin ve veritabanını geri döndürülebilir karar olarak görün.
getaiperks.com adresinden abone olun →
Vektörleri depolayın. İndeks için başkasının ödemesine izin verin.
