AI 도구

임베딩 저장 용량 계산기

OpenAI, Voyage AI, Google 및 오픈소스 제공업체의 인기 모델에 대한 벡터 임베딩 저장 용량 요구 사항과 생성 비용을 계산합니다.

매개변수

문서 수*

임베딩할 총 문서 또는 청크 수입니다.

임베딩 모델

계산할 임베딩 모델을 선택하세요.

결과

원본 벡터 저장 용량585.9 MB

100,000 vectors × 1536 dimensions × 4 bytes (float32)

다른 결과 (3)

인덱스 오버헤드 포함 (~40%)820.3 MB

벡터 데이터베이스의 HNSW/IVF 인덱스 및 메타데이터 저장 공간을 포함합니다.

임베딩 생성 비용$0.5120

~256 tokens/doc × 100,000 docs at $0.02/1M tokens

모델 비교

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

임베딩 저장 용량 계산기을 선택하는 이유

RAG 파이프라인의 벡터 저장 용량 요구 사항과 임베딩 생성 비용을 추정합니다. OpenAI text-embedding-3, Voyage AI, Google Gecko 및 BGE, Nomic과 같은 오픈소스 모델을 포함합니다.

✓벡터 데이터베이스의 벡터 메모리 및 저장 용량 요구 사항 계산
✓OpenAI, Google, Voyage AI를 사용하여 임베딩을 생성하는 API 비용 예측
✓주요 모델의 벡터 차원 크기 및 저장 공간 공간 비교
✓HNSW 인덱스 VRAM 오버헤드를 포함한 데이터베이스 확장 및 용량 계획

사용 방법

1데이터셋의 총 텍스트 문서 또는 청크 수를 입력합니다.
2제공업체 목록에서 대상 임베딩 모델을 선택합니다.
3원본 바이너리 벡터 저장 크기와 인덱스 오버헤드가 포함된 예상 크기를 확인합니다.
4API를 통해 해당 벡터를 생성하는 비용 추정을 분석합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

벡터 데이터베이스 인덱스 오버헤드란 무엇인가요?

벡터 데이터베이스는 빠른 유사도 검색을 가능하게 하기 위해 인덱스 구조(HNSW 또는 IVF 등)를 사용합니다. 이러한 인덱스는 추가 메모리와 저장 공간을 필요로 하며, 일반적으로 원본 벡터 데이터의 30%에서 50%의 오버헤드를 추가합니다.

벡터 차원 크기는 저장 용량에 어떤 영향을 미치나요?

저장 공간은 차원 수에 직접 비례합니다. 1536차원 벡터(예: OpenAI text-embedding-ada-002)는 문서당 768차원 벡터(예: Nomic Embed)보다 두 배 많은 저장 공간을 사용합니다.

저장 용량 계산에는 어떤 정밀도가 사용되나요?

대부분의 벡터 데이터베이스 시스템의 기본 표현인 표준 32비트 단정밀도 부동 소수점 수(차원당 4바이트)를 가정하여 저장 공간을 계산합니다.

신뢰할 수 있는 참고 자료

OpenAI Embeddings

출처 보기

Voyage AI