RAG cauruļvadu izmaksas 2026. gadā: Cik patiesībā izmaksā ražošana

Pērciet pārbaudītus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure un GCP kredītus par atlaidi.

Sākt

RAG izveidošana ir vienkārša. Par ražošanas RAG maksāt ir grūti.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ir standarta veids, kā dot LLM piekļuvi privātām zināšanām. Tūlītējas RAG izmaksas šķiet zemas. Ražošanas RAG lielā mērogā parasti izmaksā 5000–50 000 USD +/mēnesī.

Šeit ir reālā ražošanas RAG cauruļvadu izmaksu sadalījums 2026. gadā, kur tiek tērēta nauda un kā samazināt savu rēķinu par 60% caur AI Credits.

Pērciet pārbaudītus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure un GCP kredītus par atlaidi.

Sākt

4 RAG izmaksu komponenti

1. Iegulto (Embedding) ģenerēšana

Dokumentu un vaicājumu pārvēršana vektoros.

Cenu piemēri:

• OpenAI text-embedding-3-small: 0,02 USD par 1 milj. toku
• OpenAI text-embedding-3-large: 0,13 USD par 1 milj. toku
• Voyage AI: 0,05–0,15 USD par 1 milj. toku
• Cohere: 0,10 USD par 1 milj. toku

Par 100 milj. dokumentu tokiem: 2–15 USD

2. Vektoru datubāze

Vektoru glabāšana un meklēšana lielā mērogā.

Cenu piemēri:

• Pinecone Serverless: 0,33–0,66 USD par 1 milj. glabātu vektoru
• Weaviate Cloud: 25–295 USD/mēnesī
• Qdrant Cloud: 25–300 USD/mēnesī
• pgvector (Supabase): Iekļauts Postgres cenās

Par 10 milj. dokumentu daļām: 30–300 USD/mēnesī

3. LLM ģenerēšanas izsaukumi

Dārgā daļa. Katrs vaicājums nosūta izgūto kontekstu + jautājumu uz LLM.

Cenu piemēri:

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

Par 1 milj. vaicājumu ar 5K tokumiem katrā: 1500–15 000 USD

4. Pārkārtošana (pēc izvēles)

Meklēšanas kvalitātes uzlabošana ar pārkārtotāju.

Cenu piemēri:

• Cohere Rerank: 1 USD par 1K vaicājumu
• Voyage Rerank: 0,05 USD par 1K vaicājumu

Pērciet pārbaudītus OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure un GCP kredītus par atlaidi.

Sākt

Reālie izmaksu piemēri pēc lietošanas gadījuma

Iekšējā zināšanu bāze (100K dokumentu, 1K vaicājumu/dienā)

Ar AI Credits 50% atlaidi LLM: 307 USD/mēnesī Ikgadējie ietaupījumi: 2700 USD

Klientu atbalsta bots (1M dokumentu, 10K vaicājumu/dienā)

Ar AI Credits 50% atlaidi LLM: 2770 USD/mēnesī Ikgadējie ietaupījumi: 27 000 USD

Uzņēmumu meklēšana (10M dokumentu, 100K vaicājumu/dienā)

Ar AI Credits 50% atlaidi LLM: 27 200 USD/mēnesī Ikgadējie ietaupījumi: 270 000 USD

Kur nauda patiesībā nonāk

Ražošanas RAG gadījumā LLM ģenerēšanas izsaukumi parasti veido 80-90% no kopējām izmaksām. Iegultie, vektoru DB un pārkārtošana ir nelielas izmaksas salīdzinājumā ar LLM patēriņu.

Tas nozīmē: lielākā svira RAG izmaksu samazināšanai ir LLM izsaukumu izmaksu samazināšana. Un vienkāršākais veids, kā to izdarīt, ir iegādāties atlaidi kredītus caur AI Credits.

Kā samazināt RAG izmaksas par 60%

1. Iegādājieties LLM kredītus ar atlaidi

Tā kā LLM izsaukumi veido 80-90% no izmaksām, AI Credits ar 50-60% atlaidi LLM kredītiem nodrošina 40-54% kopējos ietaupījumus.

2. Izmantojiet lētākus modeļus meklēšanas uzdevumiem

Neizmantojiet Claude Opus izgūto daļu formatēšanai. Vienkāršiem soļiem izmantojiet Haiku vai GPT-4.1 Nano, bet Sonnet/Opus rezervējiet faktiskai atbilžu ģenerēšanai.

3. Ieviesiet agresīvu kešošanu

Kešojiet kopīgos vaicājumus un to atbildes. Labs keša trāpījuma rādītājs (30-50%) ievērojami samazina LLM izsaukumus.

4. Ierobežojiet konteksta izmēru

Neizgūstiet un nesūtiet 20 daļas, kad pietiktu ar 5. Stingrāka meklēšana nozīmē mazāk ievades toku.

5. Izmantojiet lētākus iegultos parastos gadījumos

text-embedding-3-small (0,02 USD/MTok) daudziem lietošanas gadījumiem bieži vien darbojas tikpat labi kā text-embedding-3-large (0,13 USD/MTok). 6,5x ietaupījumi iegulto izmaksās.

Bieži uzdotie jautājumi

Cik maksā RAG cauruļvads ražošanā?

Iekšējās zināšanu bāzes izmaksā 500–1000 USD/mēnesī. Klientu atbalsta roboti izmaksā 5–15 000 USD/mēnesī. Uzņēmumu meklēšana var pārsniegt 50 000 USD/mēnesī. LLM izsaukumi dominē izmaksās.

Kādas ir lielākās izmaksas RAG cauruļvadā?

LLM ģenerēšanas izsaukumi - parasti 80-90% no kopējām izmaksām. Vektoru DB un iegultie ir nelieli salīdzinājumā. Samaziniet LLM izmaksas ar AI Credits.

Vai man izmantot Claude vai GPT RAG vajadzībām?

Claude Sonnet 4.6 parasti nodrošina labākas RAG atbildes nekā GPT-5. Bet GPT-5 ir lētāks. Testējiet abus un maršrutējiet attiecīgi. Iegādājieties abus ar atlaidi caur AI Credits.

Vai es varu ietaupīt uz RAG, izmantojot lētākus iegultos?

Jā. text-embedding-3-small par 0,02 USD/MTok lielākajā daļā gadījumu darbojas labi, salīdzinot ar text-embedding-3-large par 0,13 USD/MTok. 6,5x ietaupījumi iegulto izmaksās.

Kāda ir lētākā vektoru datubāze?

pgvector uz Supabase vai Postgres ir lētākais lielākajā daļā lietošanas gadījumu. Pinecone Serverless ir konkurētspējīgs mazākos apjomos.

Kā optimizēt RAG cauruļvadu izmaksu ziņā?

Samaziniet LLM izsaukumu izmaksas (lielākā svira), ieviesiet kešošanu, izmantojiet mazākus iegultos, stingrāku meklēšanu un iegādājieties atlaidi kredītus caur AI Credits.

Ražošanas RAG nav jābūt dārgai

Veidojiet RAG par reālajām izmaksām - tad uz pusi samaziniet tās ar atlaidi kredītiem.

Saņemiet piedāvājumu vietnē aicredits.co ->

Ražošanas RAG par 60% zemākām izmaksām. Ietaupiet vietnē aicredits.co.