Compra crèdits verificats d'OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure i GCP a preus reduïts.
Construir RAG és Fàcil. Pagar per RAG de Producció és Difícil.
La Generació Augmentada per Recuperació (RAG) és la manera estàndard de donar accés als LLMs a coneixements privats. El RAG a nivell de tutorial sembla barat. El RAG de producció a escala costa rutinàriament entre 5.000 i 50.000 dòlars+/mes.
Aquí teniu el desglossament real del cost de les pipelines de RAG de producció el 2026, on van els diners i com reduir la vostra factura un 60% a través de AI Credits.
Compra crèdits verificats d'OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure i GCP a preus reduïts.
Els 4 Components de Cost del RAG
1. Generació d'Embeddings
Convertir documents i consultes a vectors.
Exemples de preus:
- OpenAI text-embedding-3-small: 0,02 $ per 1M de tokens
- OpenAI text-embedding-3-large: 0,13 $ per 1M de tokens
- Voyage AI: 0,05-0,15 $ per 1M de tokens
- Cohere: 0,10 $ per 1M de tokens
Per 100M de tokens de documents: 2-15 $
2. Base de Dades Vectorial
Emmagatzemar i cercar vectors a escala.
Exemples de preus:
- Pinecone Serverless: 0,33-0,66 $ per 1M de vectors emmagatzemats
- Weaviate Cloud: 25-295 $/mes
- Qdrant Cloud: 25-300 $/mes
- pgvector (Supabase): Inclòs en els preus de Postgres
Per 10M de fragments de documents: 30-300 $/mes
3. Trucades de Generació d'LLM
La part cara. Cada consulta envia el context recuperat + la pregunta a un LLM.
Exemples de preus:
- GPT-5: 1,25 $/10 $ per MTok
- Claude Sonnet 4.6: 3 $/15 $ per MTok
- Gemini 2.5 Flash: 0,30 $/2,50 $ per MTok
Per 1M de consultes de 5K tokens cadascuna: 1.500-15.000 $
4. Reclassificació (Opcional)
Millorar la qualitat de la recuperació amb un reclassificador.
Exemples de preus:
- Cohere Rerank: 1 $ per 1K consultes
- Voyage Rerank: 0,05 $ per 1K consultes
Compra crèdits verificats d'OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure i GCP a preus reduïts.
Exemples de Cost Reals per Cas d'Ús
Base de Coneixement Interna (100K documents, 1K consultes/dia)
| Component | Cost Mensual |
|---|---|
| Embeddings (un cop) | 2 $ |
| Base Dades Vectorial | 50 $ |
| Trucades LLM (Claude Sonnet) | 450 $ |
| Reclassificació | 30 $ |
| Total | 532 $/mes |
Amb AI Credits al 50% de descompte en LLM: 307 $/mes Estalvi Anual: 2.700 $
Bot d'Atenció al Client (1M documents, 10K consultes/dia)
| Component | Cost Mensual |
|---|---|
| Embeddings | 20 $ |
| Base Dades Vectorial | 200 $ |
| Trucades LLM (Claude Sonnet) | 4.500 $ |
| Reclassificació | 300 $ |
| Total | 5.020 $/mes |
Amb AI Credits al 50% de descompte en LLM: 2.770 $/mes Estalvi Anual: 27.000 $
Cercador Empresarial (10M documents, 100K consultes/dia)
| Component | Cost Mensual |
|---|---|
| Embeddings | 200 $ |
| Base Dades Vectorial | 1.500 $ |
| Trucades LLM (Claude Sonnet) | 45.000 $ |
| Reclassificació | 3.000 $ |
| Total | 49.700 $/mes |
Amb AI Credits al 50% de descompte en LLM: 27.200 $/mes Estalvi Anual: 270.000 $
On Van Realment els Diners
En el RAG de producció, les trucades de generació d'LLM representen típicament entre el 80% i el 90% del cost total. Els embeddings, la base de dades vectorial i la reclassificació són costos menors en comparació amb el consum d'LLM.
Això significa: la palanca més gran per reduir els costos del RAG és reduir els costos de les trucades d'LLM. I la manera més fàcil de fer-ho és comprant crèdits amb descompte a través de AI Credits.
Com Reduir els Costos del RAG un 60%
1. Comprar Crèdits d'LLM amb Descompte
Com que les trucades d'LLM representen entre el 80% i el 90% del cost, AI Credits amb un 50-60% de descompte en crèdits d'LLM proporciona un estalvi total del 40-54%.
2. Utilitzar Models Més Barats per a Tasques de Recuperació
No utilitzeu Claude Opus per formatar fragments recuperats. Utilitzeu Haiku o GPT-4.1 Nano per als passos senzills i reserveu Sonnet/Opus per a la generació de respostes real.
3. Implementar un Caching Agresiu
Emmagatzemeu en memòria cau les consultes comunes i les seves respostes. Una bona taxa d'encerts de memòria cau (30-50%) redueix dràsticament les trucades d'LLM.
4. Limitar la Mida del Context
No recupereu i envieu 20 fragments quan amb 5 n'hi ha prou. Una recuperació més estricta significa menys tokens d'entrada.
5. Utilitzar Embeddings Més Barats per a Casos Comuns
text-embedding-3-small (0,02 $/MTok) sovint funciona tan bé com text-embedding-3-large (0,13 $/MTok) per a molts casos d'ús. Estalvi de 6,5 vegades en els costos d'embedding.
Preguntes Freqüents
Quant costa una pipeline de RAG en producció?
Les bases de coneixement internes costen entre 500 i 1.000 $/mes. Els bots d'atenció al client costen entre 5.000 i 15.000 $/mes. La cerca empresarial pot superar els 50.000 $/mes. Les trucades d'LLM dominen els costos.
Quin és el cost més gran en una pipeline de RAG?
Les trucades de generació d'LLM, típicament el 80-90% del cost total. La base de dades vectorial i els embeddings són menors en comparació. Redueix els costos d'LLM amb AI Credits.
Haig d'utilitzar Claude o GPT per a RAG?
Claude Sonnet 4.6 generalment produeix millors respostes de RAG que GPT-5. Però GPT-5 és més barat. Proveu ambdós i enroteu adequadament. Compreu ambdós amb descompte a través de AI Credits.
Puc estalviar en RAG utilitzant embeddings més barats?
Sí. text-embedding-3-small a 0,02 $/MTok funciona bé per a la majoria de casos en comparació amb text-embedding-3-large a 0,13 $/MTok. Estalvi de 6,5 vegades en els costos d'embedding.
Quina és la base de dades vectorial més barata?
pgvector a Supabase o Postgres és la més barata per a la majoria de casos d'ús. Pinecone Serverless és competitiu a petita escala.
Com optimitzo la meva pipeline de RAG per costos?
Redueix els costos de les trucades d'LLM (la palanca més gran), implementa caching, utilitza embeddings més petits, recuperació més estricta i compra crèdits amb descompte a través de AI Credits.
El RAG de Producció No Ha De Ser Car
Construeix RAG pel que realment costa, i després redueix-ho a la meitat amb crèdits amb descompte.
Obtingues un pressupost a aicredits.co ->
RAG de producció amb un 60% menys de cost. Estalvia a aicredits.co.