RAG sistemų sąnaudų 2026 m.: Kiek iš tiesų kainuoja produkcija

Pirkite patikrintus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure ir GCP kreditus su nuolaida.

Pradėkite

Statyti RAG yra lengva. Mokėti už produkcinį RAG yra sunku.

Retrieval Augmented Generation (RAG) yra standartinis būdas suteikti LLM prieigą prie privačių žinių. Savarankiško mokymosi lygio RAG atrodo pigus. Produkcinis RAG dideliu mastu nuolat kainuoja nuo 5 000 iki 50 000 USD+/mėn.

Štai tikrasis 2026 m. produkcinio RAG tinklų kaštų suskirstymas, kur dingsta pinigai ir kaip sumažinti jūsų sąskaitą 60 % naudojant AI Credits.

Pirkite patikrintus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure ir GCP kreditus su nuolaida.

Pradėkite

4 RAG kaštų komponentai

1. Įterpimo generavimas

Dokumentų ir užklausų konvertavimas į vektorius.

Cenų pavyzdžiai:

• OpenAI text-embedding-3-small: 0,02 USD už 1 mln. žetonų
• OpenAI text-embedding-3-large: 0,13 USD už 1 mln. žetonų
• Voyage AI: 0,05–0,15 USD už 1 mln. žetonų
• Cohere: 0,10 USD už 1 mln. žetonų

Už 100 mln. žetonų dokumentų: 2–15 USD

2. Vektorinė duomenų bazė

Vektorių saugojimas ir paieška dideliu mastu.

Cenų pavyzdžiai:

• Pinecone Serverless: 0,33–0,66 USD už 1 mln. saugomų vektorių
• Weaviate Cloud: 25–295 USD/mėn.
• Qdrant Cloud: 25–300 USD/mėn.
• pgvector (Supabase): Įtraukta į Postgres kainas

Už 10 mln. dokumentų dalių: 30–300 USD/mėn.

3. LLM generavimo iškvietimai

Brangi dalis. Kiekvienas užklausos iškvietimas siunčia rastą kontekstą + klausimą į LLM.

Cenų pavyzdžiai:

• GPT-5: 1,25 USD/10 USD už MTok
• Claude Sonnet 4.6: 3 USD/15 USD už MTok
• Gemini 2.5 Flash: 0,30 USD/2,50 USD už MTok

Už 1 mln. užklausų po 5K žetonų: 1 500–15 000 USD

4. Pakartotinis rūšiavimas (neprivaloma)

Paieškos kokybės gerinimas naudojant pakartotinį rūšiuotoją.

Cenų pavyzdžiai:

• Cohere Rerank: 1 USD už 1K užklausų
• Voyage Rerank: 0,05 USD už 1K užklausų

Pirkite patikrintus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure ir GCP kreditus su nuolaida.

Pradėkite

Tikri kaštų pavyzdžiai pagal naudojimo atvejus

Vidinis žinių bazė (100 tūkst. dokumentų, 1 tūkst. užklausų/dieną)

Su AI Credits su 50 % nuolaida LLM: 307 USD/mėn. Metinis sutaupymas: 2 700 USD

Klientų aptarnavimo botas (1 mln. dokumentų, 10 tūkst. užklausų/dieną)

Su AI Credits su 50 % nuolaida LLM: 2 770 USD/mėn. Metinis sutaupymas: 27 000 USD

Įmonių paieška (10 mln. dokumentų, 100 tūkst. užklausų/dieną)

Su AI Credits su 50 % nuolaida LLM: 27 200 USD/mėn. Metinis sutaupymas: 270 000 USD

Kur iš tiesų dingsta pinigai

Produkciniame RAG, LLM generavimo iškvietimai paprastai sudaro 80–90 % bendros kainos. Įterpimai, vektorinė DB ir pakartotinis rūšiavimas yra nedidelės išlaidos, palyginti su LLM naudojimu.

Tai reiškia: didžiausias svertas mažinant RAG išlaidas yra LLM iškvietimų kainos mažinimas. Ir lengviausias būdas tai padaryti yra pirkti nuolaidomis pažymėtus kreditus per AI Credits.

Kaip sumažinti RAG išlaidas 60 %

1. Pirkti nuolaidomis pažymėtus LLM kreditus

Kadangi LLM iškvietimai sudaro 80–90 % išlaidų, AI Credits su 50–60 % nuolaida LLM kreditams suteikia 40–54 % bendrą sutaupymą.

2. Naudoti pigesnius modelius paieškos užduotims

Nenaudokite Claude Opus, kad suformatuotumėte rastas dalis. Paprastiems žingsniams naudokite Haiku arba GPT-4.1 Nano, o Sonnet/Opus pasilikite faktiniam atsakymų generavimui.

3. Įgyvendinti agresyvų talpinimą į atmintį

Talpinkite į atmintį bendras užklausas ir jų atsakymus. Geras talpinimo į atmintį pasisekimo rodiklis (30–50 %) drastiškai sumažina LLM iškvietimus.

4. Riboti konteksto dydį

Nerenkite ir nesiųskite 20 dalių, kai pakaktų 5. Tikslesnė paieška reiškia mažiau įvesties žetonų.

5. Naudoti pigesnius įterpimus bendrais atvejais

text-embedding-3-small (0,02 USD/MTok) dažnai veikia taip pat gerai, kaip text-embedding-3-large (0,13 USD/MTok) daugeliu atvejų. 6,5 karto sutaupoma įterpimo išlaidų.

Dažnai užduodami klausimai

Kiek kainuoja produkcinis RAG tinklas?

Vidinių žinių bazių kaina yra 500–1000 USD/mėn. Klientų aptarnavimo botų kaina yra 5K–15K USD/mėn. Įmonių paieška gali viršyti 50K USD/mėn. LLM iškvietimai sudaro didžiąją dalį išlaidų.

Kas yra didžiausia RAG tinklo kaina?

LLM generavimo iškvietimai – paprastai 80–90 % bendros kainos. Vektorius DB ir įterpimai yra nedideli, palyginti. Sumažinkite LLM išlaidas naudodami AI Credits.

Ar naudoti Claude, ar GPT RAG?

Claude Sonnet 4.6 paprastai duoda geresnius RAG atsakymus nei GPT-5. Tačiau GPT-5 yra pigesnis. Išbandykite abu ir maršrutuokite atitinkamai. Pirkite abu su nuolaida per AI Credits.

Ar galiu sutaupyti RAG naudojant pigesnius įterpimus?

Taip. text-embedding-3-small už 0,02 USD/MTok daugeliu atvejų veikia gerai, palyginti su text-embedding-3-large už 0,13 USD/MTok. 6,5 karto sutaupoma įterpimo išlaidų.

Kokia yra pigiausia vektorinė duomenų bazė?

pgvector Supabase arba Postgres yra pigiausia daugeliu atvejų. Pinecone Serverless yra konkurencinga mažesniu mastu.

Kaip optimizuoti RAG tinklą sąnaudoms?

Sumažinkite LLM iškvietimų kainas (didžiausias svertas), įgyvendinkite talpinimą į atmintį, naudokite mažesnius įterpimus, tikslesnę paiešką ir pirkite nuolaidomis pažymėtus kreditus per AI Credits.

Produkcinis RAG neprivalo būti brangus

Statykite RAG už tikrąją kainą – tada perpus sutaupykite su nuolaidomis pažymėtais kreditais.

Gaukite pasiūlymą aicredits.co ->

Produkcinis RAG 60 % pigiau. Sutaupykite adresu aicredits.co.