AI 工具
向量嵌入儲存計算器
計算 OpenAI、Voyage AI、Google 同埋開源模型提供商嘅向量嵌入儲存需求同埋生成成本。
參數
需要嵌入嘅文檔或者分塊總數。
選擇要計算嘅嵌入模型。
結果
原始向量儲存空間585.9 MB
100,000 vectors × 1536 dimensions × 4 bytes (float32)
其他結果 (3)
連索引開銷（約40%）820.3 MB
包含向量數據庫入面嘅 HNSW/IVF 索引同埋元數據儲存。
嵌入生成成本$0.5120
~256 tokens/doc × 100,000 docs at $0.02/1M tokens
模型對比
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
點解揀 向量嵌入儲存計算器
估算 RAG 管道嘅向量儲存要求同埋嵌入生成成本。涵蓋 OpenAI text-embedding-3、Voyage AI、Google Gecko 同埋 BGE、Nomic 等開源模型。
- ✓計算向量數據庫嘅向量記憶體同儲存要求
- ✓估算使用 OpenAI、Google 同埋 Voyage AI 生成嵌入嘅 API 成本
- ✓比較主流模型嘅向量維度大小同埋儲存佔用空間
- ✓規劃數據庫擴展同選型，包括 HNSW 索引嘅 VRAM 額外開銷
使用步驟
- 1輸入數據集入面文本文件或分塊嘅總數
- 2喺提供商一覽揀目標嵌入模型
- 3查看原始二進位向量儲存大小同埋連索引開銷嘅估算大小
- 4分析經 API 生成呢啲向量嘅成本估算
常見問題 (FAQ)
咩係向量數據庫索引開銷？
向量數據庫使用索引結構（好似 HNSW 或者 IVF）嚟做快速相似性搜尋。呢啲索引需要額外嘅記憶體同儲存空間，通常喺原始向量數據之上增加 30% 到 50% 嘅額外開銷。
向量維度大小點樣影響儲存？
儲存空間同維度數直接成正比。例如，每個文檔 1536 維嘅向量（好似 OpenAI text-embedding-ada-002）佔用嘅儲存空間係 768 維向量（好似 Nomic Embed）嘅兩倍。
儲存計算用緊咩精度？
我哋假設使用標準嘅 32 位單精度浮點數（每個維度 4 位元組）嚟計算儲存空間，呢個係大部分向量數據庫系統嘅預設表示形式。
權威參考資料
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