AI 工具
向量嵌入存儲計算器
計算 OpenAI、Voyage AI、Google 及開源模型提供商的向量嵌入存儲需求和生成成本。
參數
需要嵌入的文件或分塊總數。
選擇要計算的嵌入模型。
結果
原始向量存儲空間585.9 MB
100,000 vectors × 1536 dimensions × 4 bytes (float32)
其他結果 (3)
含索引開銷（約40%）820.3 MB
包含向量資料庫中的 HNSW/IVF 索引和元資料存儲。
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]
為什麼選擇 向量嵌入存儲計算器
估算 RAG 管道的向量存儲要求和嵌入生成成本。涵蓋 OpenAI text-embedding-3、Voyage AI、Google Gecko 以及 BGE 和 Nomic 等開源模型。
- ✓計算向量資料庫的向量記憶體和存儲要求
- ✓估算使用 OpenAI、Google 和 Voyage AI 生成嵌入的 API 成本
- ✓比較主流模型的向量維度大小和存儲佔用空間
- ✓規劃資料庫擴展和選型，包括 HNSW 索引的 VRAM 額外開銷
使用步驟
- 1輸入資料集中文本檔案或分塊的總數
- 2從提供商列表中選擇目標嵌入模型
- 3查看原始二進位向量存儲大小和含索引開銷的估算大小
- 4分析通過 API 生成這些向量的成本估算
常見問題 (FAQ)
什麼是向量資料庫索引開銷？
向量資料庫使用索引結構（如 HNSW 或 IVF）來實現快速相似性搜尋。這些索引需要額外的記憶體和存儲空間，通常在原始向量資料的基础上增加 30% 到 50% 的額外開銷。
向量維度大小如何影響存儲？
存儲空間與維度數直接成正比。例如，每個文件 1536 維的向量（如 OpenAI text-embedding-ada-002）佔用的存儲空間是 768 維向量（如 Nomic Embed）的兩倍。
存儲計算使用的是什麼精度？
我們假設使用標準的 32 位單精度浮點數（每個維度 4 位元組）來計算存儲空間，這是大多數向量資料庫系統的預設表示形式。
權威參考資料
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