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向量嵌入存储计算器
计算 OpenAI、Voyage AI、Google 及开源模型提供商的向量嵌入存储需求和生成成本。
参数
需要嵌入的文档或分块总数。
选择要计算的嵌入模型。
结果
原始向量存储空间585.9 MB
100,000 vectors × 1536 dimensions × 4 bytes (float32)
其他结果 (3)
含索引开销（约40%）820.3 MB
包含向量数据库中的 HNSW/IVF 索引和元数据存储。
嵌入生成成本$0.5120
~256 tokens/doc × 100,000 docs at $0.02/1M tokens
模型对比
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
为什么选择 向量嵌入存储计算器
估算 RAG 管道的向量存储要求和嵌入生成成本。涵盖 OpenAI text-embedding-3、Voyage AI、Google Gecko 以及 BGE 和 Nomic 等开源模型。
- ✓计算向量数据库的向量内存和存储要求
- ✓估算使用 OpenAI、Google 和 Voyage AI 生成嵌入的 API 成本
- ✓比较主流模型的向量维度大小和存储占用空间
- ✓规划数据库扩展和选型，包括 HNSW 索引的 VRAM 额外开销
使用步骤
- 1输入数据集中文本文件或分块的总数
- 2从提供商列表中选择目标嵌入模型
- 3查看原始二进制向量存储大小和含索引开销的估算大小
- 4分析通过 API 生成这些向量的成本估算
常见问题 (FAQ)
什么是向量数据库索引开销？
向量数据库使用索引结构（如 HNSW 或 IVF）来实现快速相似性搜索。这些索引需要额外的内存和存储空间，通常在原始向量数据的基础上增加 30% 到 50% 的额外开销。
向量维度大小如何影响存储？
存储空间与维度数直接成正比。例如，每个文档 1536 维的向量（如 OpenAI text-embedding-ada-002）占用的存储空间是 768 维向量（如 Nomic Embed）的两倍。
存储计算使用的是什么精度？
我们假设使用标准的 32 位单精度浮点数（每个维度 4 字节）来计算存储空间，这是大多数向量数据库系统的默认表示形式。
权威参考资料
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