Kos Saluran RAG pada 2026: Kos Sebenarnya untuk Pengeluaran

Beli kredit OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP yang disahkan pada harga diskaun.

Mula

Membina RAG Adalah Mudah. Membayar untuk RAG Pengeluaran adalah Sukar.

Retrieval Augmented Generation (RAG) adalah cara standard untuk memberikan LLM akses kepada pengetahuan peribadi. RAG peringkat tutorial kelihatan murah. RAG Pengeluaran pada skala secara rutin berharga $5,000-$50,000+/bulan.

Berikut ialah pecahan kos sebenar saluran RAG pengeluaran pada tahun 2026, ke mana wang dibelanjakan, dan cara mengurangkan bil anda sebanyak 60% melalui AI Credits.

Beli kredit OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP yang disahkan pada harga diskaun.

Mula

4 Komponen Kos RAG

1. Penjanaan Embedding

Menukar dokumen dan pertanyaan kepada vektor.

Contoh harga:

• OpenAI text-embedding-3-small: $0.02 setiap 1M token
• OpenAI text-embedding-3-large: $0.13 setiap 1M token
• Voyage AI: $0.05-$0.15 setiap 1M token
• Cohere: $0.10 setiap 1M token

Untuk 100M token dokumen: $2-$15

2. Pangkalan Data Vektor

Menyimpan dan mencari vektor pada skala.

Contoh harga:

• Pinecone Serverless: $0.33-$0.66 setiap 1M vektor yang disimpan
• Weaviate Cloud: $25-$295/bulan
• Qdrant Cloud: $25-$300/bulan
• pgvector (Supabase): Termasuk dalam penetapan harga Postgres

Untuk 10M cebisan dokumen: $30-$300/bulan

3. Panggilan Penjanaan LLM

Bahagian yang mahal. Setiap pertanyaan menghantar konteks yang diambil + soalan kepada LLM.

Contoh harga:

• GPT-5: $1.25/$10 setiap MTok
• Claude Sonnet 4.6: $3/$15 setiap MTok
• Gemini 2.5 Flash: $0.30/$2.50 setiap MTok

Untuk 1M pertanyaan dengan 5K token setiap satu: $1,500-$15,000

4. Pemeringkatan Semula (Pilihan)

Meningkatkan kualiti pengambilan dengan pemeringkat semula.

Contoh harga:

• Cohere Rerank: $1 setiap 1K pertanyaan
• Voyage Rerank: $0.05 setiap 1K pertanyaan

Beli kredit OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP yang disahkan pada harga diskaun.

Mula

Contoh Kos Sebenar Mengikut Kes Penggunaan

Pangkalan Pengetahuan Dalaman (100K dokumen, 1K pertanyaan/hari)

Dengan AI Credits pada diskaun 50% untuk LLM: $307/bulan Simpanan Tahunan: $2,700

Bot Sokongan Pelanggan (1M dokumen, 10K pertanyaan/hari)

Dengan AI Credits pada diskaun 50% untuk LLM: $2,770/bulan Simpanan Tahunan: $27,000

Carian Perusahaan (10M dokumen, 100K pertanyaan/hari)

Dengan AI Credits pada diskaun 50% untuk LLM: $27,200/bulan Simpanan Tahunan: $270,000

Ke Mana Wang Sebenarnya Dibelanjakan

Dalam RAG pengeluaran, panggilan penjanaan LLM lazimnya merupakan 80-90% daripada jumlah kos. Embedding, pangkalan data vektor, dan pemeringkatan semula adalah kos kecil berbanding penggunaan LLM.

Ini bermakna: tuas terbesar untuk mengurangkan kos RAG ialah mengurangkan kos panggilan LLM. Dan cara termudah untuk melakukannya ialah membeli kredit terdiskaun melalui AI Credits.

Cara Mengurangkan Kos RAG Sebanyak 60%

1. Beli Kredit LLM Terdiskaun

Memandangkan panggilan LLM adalah 80-90% daripada kos, AI Credits pada diskaun 50-60% untuk kredit LLM memberikan penjimatan keseluruhan 40-54%.

2. Gunakan Model yang Lebih Murah untuk Tugas Pengambilan

Jangan gunakan Claude Opus untuk memformat cebisan yang diambil. Gunakan Haiku atau GPT-4.1 Nano untuk langkah mudah dan simpan Sonnet/Opus untuk penjanaan jawapan sebenar.

3. Laksanakan Pengecaman Agresif

Cachkan pertanyaan biasa dan jawapannya. Kadar capaian cache yang baik (30-50%) mengurangkan panggilan LLM dengan ketara.

4. Hadkan Saiz Konteks

Jangan ambil dan hantar 20 cebisan apabila 5 sudah cukup. Pengambilan yang lebih ketat bermakna token input yang lebih sedikit.

5. Gunakan Embedding yang Lebih Murah untuk Kes Biasa

text-embedding-3-small ($0.02/MTok) sering berfungsi sebaik text-embedding-3-large ($0.13/MTok) untuk banyak kes penggunaan. Penjimatan 6.5x pada kos embedding.

Soalan Lazim

Berapa kos saluran RAG dalam pengeluaran?

Pangkalan pengetahuan dalaman menelan kos $500-$1,000/bulan. Bot sokongan pelanggan menelan kos $5K-$15K/bulan. Carian perusahaan boleh melebihi $50K/bulan. Panggilan LLM mendominasi kos.

Apakah kos terbesar dalam saluran RAG?

Panggilan penjanaan LLM - lazimnya 80-90% daripada jumlah kos. Pangkalan data vektor dan embedding adalah kecil berbanding. Kurangkan kos LLM dengan AI Credits.

Patutkah saya menggunakan Claude atau GPT untuk RAG?

Claude Sonnet 4.6 secara amnya menghasilkan jawapan RAG yang lebih baik daripada GPT-5. Tetapi GPT-5 lebih murah. Uji kedua-duanya dan hala mengikut kesesuaian. Beli kedua-duanya pada diskaun melalui AI Credits.

Bolehkah saya menjimatkan kos RAG dengan menggunakan embedding yang lebih murah?

Ya. text-embedding-3-small pada $0.02/MTok berfungsi baik untuk kebanyakan kes berbanding text-embedding-3-large pada $0.13/MTok. Penjimatan 6.5x pada kos embedding.

Apakah pangkalan data vektor termurah?

pgvector pada Supabase atau Postgres adalah yang termurah untuk kebanyakan kes penggunaan. Pinecone Serverless kompetitif pada skala kecil.

Bagaimana saya mengoptimumkan saluran RAG saya untuk kos?

Kurangkan kos panggilan LLM (tuas terbesar), laksanakan pengecaman, gunakan embedding yang lebih kecil, pengambilan yang lebih ketat, dan beli kredit terdiskaun melalui AI Credits.

RAG Pengeluaran Tidak Perlu Mahal

Bina RAG berdasarkan kos sebenar - kemudian potong separuh dengan kredit terdiskaun.

Dapatkan sebut harga di aicredits.co ->

RAG pengeluaran pada kos 60% lebih rendah. Jimat di aicredits.co.