エンベディングストレージ計算機
OpenAI、Voyage AI、Google、およびオープンソースプロバイダーの人気モデルにおけるベクターエンベディングのストレージ要件と生成コストを計算します。
パラメーター
エンベディングを行うドキュメントまたはチャンクの総数。
計算対象のエンベディングモデルを選択します。
結果
100,000 vectors × 1536 dimensions × 4 bytes (float32)
その他の結果 (3)
ベクターデータベースにおける HNSW/IVF インデックスおよびメタデータストレージを含みます。
~256 tokens/doc × 100,000 docs at $0.02/1M tokens
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
エンベディングストレージ計算機を選ぶ理由
RAG パイプラインのベクターストレージ要件とエンベディング生成コストを見積もります。OpenAI text-embedding-3、Voyage AI、Google Gecko、および BGE や Nomic などのオープンソースモデルをカバーしています。
- ✓ベクターデータベースのメモリとストレージの要件を計算
- ✓OpenAI、Google、Voyage AI でエンベディングを生成する API コストを見積もり
- ✓主要モデルのベクター次元数とストレージフットプリントを比較
- ✓HNSW インデックスの VRAM オーバーヘッドを含むデータベースのスケーリング計画を支援
使い方
- 1データセット内のテキストドキュメントまたはチャンクの総数を入力します
- 2プロバイダーのリストから対象のエンベディングモデルを選択します
- 3生のバイナリベクターストレージサイズと、インデックスオーバーヘッドを含む推定サイズを確認します
- 4API 経由でこれらのベクターを生成するためのコスト見積もりを分析します
よくある質問 (FAQ)
ベクターデータベースのインデックスオーバーヘッドとは何ですか？
ベクターデータベースは、高速な類似性検索を可能にするためにインデックス構造（HNSW や IVF など）を使用します。これらのインデックスには追加のメモリとストレージが必要で、通常、生のベクターデータに対して 30% 〜 50% のオーバーヘッドが加算されます。
ベクターの次元数はストレージにどのように影響しますか？
ストレージ容量は次元数に直接比例します。例えば、1536 次元のベクター（OpenAI text-embedding-ada-002 など）は、ドキュメントあたり 768 次元のベクター（Nomic Embed など）の 2 倍のストレージを使用します。
ストレージ計算にはどの精度が使用されていますか？
ほとんどのベクターデータベースシステムのデフォルト表現である、標準の 32 ビット単精度浮点数（1 次元あたり 4 バイト）を想定してストレージを計算しています。
信頼性の高い参考文献
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