Kupite preverjene kredite OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure in GCP po znižanih cenah.
Gradnja RAG je enostavna. Plačevanje produkcijskega RAG je težko.
Retrieval Augmented Generation (RAG) je standardni način za dajanje zasebnega znanja modelom LLM. RAG na nivoju tutorialov je poceni. Produkcijski RAG v velikem obsegu redno stane 5.000-50.000 $/mesec ali več.
Tukaj je dejanska razčlenitev stroškov produkcijskih RAG cevovodov v letu 2026, kam gre denar in kako lahko zmanjšate svoj račun za 60 % s pomočjo AI Credits.
Kupite preverjene kredite OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure in GCP po znižanih cenah.
4 komponent stroškov RAG
1. Generiranje vgrajevanj (Embeddings)
Pretvarjanje dokumentov in poizvedb v vektorje.
Primeri cen:
- OpenAI text-embedding-3-small: 0,02 $ na 1M žetonov
- OpenAI text-embedding-3-large: 0,13 $ na 1M žetonov
- Voyage AI: 0,05-0,15 $ na 1M žetonov
- Cohere: 0,10 $ na 1M žetonov
Za 100M žetonov dokumentov: 2-15 $
2. Vektorska baza podatkov
Hranjenje in iskanje vektorjev v velikem obsegu.
Primeri cen:
- Pinecone Serverless: 0,33-0,66 $ na 1M shranjenih vektorjev
- Weaviate Cloud: 25-295 $/mesec
- Qdrant Cloud: 25-300 $/mesec
- pgvector (Supabase): Vključeno v ceno za Postgres
Za 10M kosov dokumentov: 30-300 $/mesec
3. Klici za generiranje LLM
Dragi del. Vsaka poizvedba pošlje pridobljeno vsebino + vprašanje LLM-ju.
Primeri cen:
- GPT-5: 1,25 $/10 $ na MTok
- Claude Sonnet 4.6: 3 $/15 $ na MTok
- Gemini 2.5 Flash: 0,30 $/2,50 $ na MTok
Za 1M poizvedb s po 5K žetoni: 1.500-15.000 $
4. Ponovno razvrščanje (Neobvezno)
Izboljšanje kakovosti pridobivanja z ponovnim razvrščevalnikom.
Primeri cen:
- Cohere Rerank: 1 $ na 1K poizvedb
- Voyage Rerank: 0,05 $ na 1K poizvedb
Kupite preverjene kredite OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure in GCP po znižanih cenah.
Dejanski primeri stroškov po primeru uporabe
Notranja baza znanja (100K dokumentov, 1K poizvedb/dan)
| Komponenta | Mesečni strošek |
|---|---|
| Vgrajevanja (enkratno) | 2 $ |
| Vektorska DB | 50 $ |
| Klici LLM (Claude Sonnet) | 450 $ |
| Ponovno razvrščanje | 30 $ |
| Skupaj | 532 $/mesec |
Z AI Credits s 50 % popustom na LLM: 307 $/mesec Letni prihranek: 2.700 $
Bot za podporo strankam (1M dokumentov, 10K poizvedb/dan)
| Komponenta | Mesečni strošek |
|---|---|
| Vgrajevanja | 20 $ |
| Vektorska DB | 200 $ |
| Klici LLM (Claude Sonnet) | 4.500 $ |
| Ponovno razvrščanje | 300 $ |
| Skupaj | 5.020 $/mesec |
Z AI Credits s 50 % popustom na LLM: 2.770 $/mesec Letni prihranek: 27.000 $
Podjetniško iskanje (10M dokumentov, 100K poizvedb/dan)
| Komponenta | Mesečni strošek |
|---|---|
| Vgrajevanja | 200 $ |
| Vektorska DB | 1.500 $ |
| Klici LLM (Claude Sonnet) | 45.000 $ |
| Ponovno razvrščanje | 3.000 $ |
| Skupaj | 49.700 $/mesec |
Z AI Credits s 50 % popustom na LLM: 27.200 $/mesec Letni prihranek: 270.000 $
Kam dejansko gre denar
Pri produkcijskem RAG klici za generiranje LLM predstavljajo običajno 80-90 % skupnih stroškov. Vgrajevanja, vektorska baza podatkov in ponovno razvrščanje so v primerjavi s porabo LLM majhni stroški.
To pomeni: največji vzvod za zmanjšanje stroškov RAG je zmanjšanje stroškov klicanja LLM. In najlažji način za to je nakup diskontiranih dobropisov preko AI Credits.
Kako zmanjšati stroške RAG za 60 %
1. Kupite diskontirane dobropise za LLM
Ker klici LLM predstavljajo 80-90 % stroškov, AI Credits s 50-60 % popustom na dobropise za LLM zagotavljajo 40-54 % skupnega prihranka.
2. Uporabite cenejše modele za naloge pridobivanja
Ne uporabljajte Claude Opus za oblikovanje pridobljenih delov. Za preproste korake uporabite Haiku ali GPT-4.1 Nano, Opus/Sonnet pa si rezervirajte za dejansko generiranje odgovora.
3. Implementirajte agresivno predpomnjenje
Predpomnite pogoste poizvedbe in njihove odgovore. Dobra stopnja zadetkov v predpomnilniku (30-50 %) drastično zmanjša klicanje LLM.
4. Omejite velikost konteksta
Ne pridobivajte in ne pošiljajte 20 delov, ko bi zadostovalo 5. Strožje pridobivanje pomeni manj žetonov v vhodu.
5. Uporabite cenejša vgrajevanja za pogoste primere
text-embedding-3-small (0,02 $/MTok) pogosto deluje enako dobro kot text-embedding-3-large (0,13 $/MTok) za številne primere uporabe. 6,5x prihranek pri stroških vgrajevanja.
Pogosta vprašanja
Koliko stane produkcijski RAG cevovod?
Notranje baze znanja stanejo 500-1.000 $/mesec. Boti za podporo strankam stanejo 5K-15K $/mesec. Podjetniško iskanje lahko preseže 50K $/mesec. Klici LLM prevladujejo pri stroških.
Kakšen je največji strošek v RAG cevovodu?
Klici za generiranje LLM – običajno 80-90 % skupnih stroškov. Vektorska baza podatkov in vgrajevanja so v primerjavi s tem nepomembni. Zmanjšajte stroške LLM z AI Credits.
Naj uporabim Claude ali GPT za RAG?
Claude Sonnet 4.6 običajno proizvede boljše RAG odgovore kot GPT-5. Vendar je GPT-5 cenejši. Preizkusite oba in usmerite ustrezno. Kupite oba z diskontom preko AI Credits.
Ali lahko pri RAG prihranim z uporabo cenejših vgrajevanj?
Da. text-embedding-3-small po ceni 0,02 $/MTok deluje dobro za večino primerov v primerjavi z text-embedding-3-large po ceni 0,13 $/MTok. 6,5x prihranek pri stroških vgrajevanja.
Kakšna je najcenejša vektorska baza podatkov?
pgvector na Supabase ali Postgres je najcenejši za večino primerov uporabe. Pinecone Serverless je konkurenčen pri manjšem obsegu.
Kako optimiziram svoj RAG cevovod glede stroškov?
Zmanjšajte stroške klicanja LLM (največji vzvod), implementirajte predpomnjenje, uporabite manjša vgrajevanja, strožje pridobivanje in kupite diskontirane dobropise preko AI Credits.
Produkcijski RAG ni nujno drag
Zgradite RAG glede na dejanske stroške - nato jih prepolovite z diskontiranimi dobropisi.
Pridobite ponudbo na aicredits.co ->
Produkcijski RAG z 60 % nižjimi stroški. Prihranite na aicredits.co.