தள்ளுபடி விலையில் சரிபார்க்கப்பட்ட OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP கடன்களை வாங்கவும்.
RAG உருவாக்குவது எளிது. Production RAG-க்கு பணம் செலுத்துவது கடினம்.
Retrieval Augmented Generation (RAG) என்பது LLM-களுக்கு தனிப்பட்ட அறிவை அணுகுவதற்கான தரமான வழியாகும். டுடோரியல்-நிலை RAG மலிவானதாகத் தோன்றுகிறது. Production RAG ஒரு மாதத்திற்கு வழக்கமாக $5,000-$50,000+/க்கு ஆகும்.
2026-ல் production RAG pipeline-களின் உண்மையான செலவு முறிவு, பணம் எங்கே செல்கிறது, மற்றும் AI Credits மூலம் உங்கள் கட்டணத்தை 60% எவ்வாறு குறைப்பது என்பதைப் பார்ப்போம்.
தள்ளுபடி விலையில் சரிபார்க்கப்பட்ட OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP கடன்களை வாங்கவும்.
RAG-யின் 4 செலவு கூறுகள்
1. Embedding Generation
ஆவணங்களையும் வினவல்களையும் வெக்டர்களாக மாற்றுதல்.
விலை உதாரணங்கள்:
- OpenAI text-embedding-3-small: $0.02 per 1M tokens
- OpenAI text-embedding-3-large: $0.13 per 1M tokens
- Voyage AI: $0.05-$0.15 per 1M tokens
- Cohere: $0.10 per 1M tokens
100M tokens ஆவணங்களுக்கு: $2-$15
2. Vector Database
பெரிய அளவில் வெக்டர்களை சேமித்தல் மற்றும் தேடுதல்.
விலை உதாரணங்கள்:
- Pinecone Serverless: $0.33-$0.66 per 1M vectors stored
- Weaviate Cloud: $25-$295/month
- Qdrant Cloud: $25-$300/month
- pgvector (Supabase): Postgres விலையில் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது
10M document chunks-க்கு: $30-$300/month
3. LLM Generation Calls
விலையுயர்ந்த பகுதி. ஒவ்வொரு வினவலும் மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழல் + கேள்வியை ஒரு LLM-க்கு அனுப்புகிறது.
விலை உதாரணங்கள்:
- 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
1M queries, ஒவ்வொன்றும் 5K tokens-க்கு: $1,500-$15,000
4. Reranking (Optional)
ஒரு reranker மூலம் retrieval தரத்தை மேம்படுத்துதல்.
விலை உதாரணங்கள்:
- Cohere Rerank: $1 per 1K queries
- Voyage Rerank: $0.05 per 1K queries
தள்ளுபடி விலையில் சரிபார்க்கப்பட்ட OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS, Azure & GCP கடன்களை வாங்கவும்.
பயன்பாட்டு வழக்குப்படி உண்மையான செலவு உதாரணங்கள்
உள் அறிவுத் தளம் (100K ஆவணங்கள், 1K வினவல்கள்/நாள்)
| கூறு | மாதாந்திர செலவு |
|---|---|
| Embeddings (ஒரு முறை) | $2 |
| Vector DB | $50 |
| LLM அழைப்புகள் (Claude Sonnet) | $450 |
| Reranking | $30 |
| மொத்தம் | $532/மாதம் |
AI Credits மூலம் LLM-ல் 50% தள்ளுபடியுடன்: $307/மாதம் ஆண்டு சேமிப்பு: $2,700
வாடிக்கையாளர் ஆதரவு போட் (1M ஆவணங்கள், 10K வினவல்கள்/நாள்)
| கூறு | மாதாந்திர செலவு |
|---|---|
| Embeddings | $20 |
| Vector DB | $200 |
| LLM அழைப்புகள் (Claude Sonnet) | $4,500 |
| Reranking | $300 |
| மொத்தம் | $5,020/மாதம் |
AI Credits மூலம் LLM-ல் 50% தள்ளுபடியுடன்: $2,770/மாதம் ஆண்டு சேமிப்பு: $27,000
Enterprise Search (10M ஆவணங்கள், 100K வினவல்கள்/நாள்)
| கூறு | மாதாந்திர செலவு |
|---|---|
| Embeddings | $200 |
| Vector DB | $1,500 |
| LLM அழைப்புகள் (Claude Sonnet) | $45,000 |
| Reranking | $3,000 |
| மொத்தம் | $49,700/மாதம் |
AI Credits மூலம் LLM-ல் 50% தள்ளுபடியுடன்: $27,200/மாதம் ஆண்டு சேமிப்பு: $270,000
உண்மையில் பணம் எங்கே செல்கிறது
Production RAG-ல், LLM generation calls வழக்கமாக மொத்த செலவில் 80-90% ஆகும். Embeddings, vector DB, மற்றும் reranking ஆகியவை LLM நுகர்வுடன் ஒப்பிடும்போது மிகக் குறைவான செலவுகள்.
இதன் பொருள்: RAG செலவுகளைக் குறைப்பதற்கான மிகப்பெரிய உந்து சக்தி LLM அழைப்பு செலவுகளைக் குறைப்பதாகும். அதைச் செய்வதற்கான எளிதான வழி தள்ளுபடி செய்யப்பட்ட கிரெடிட்களை AI Credits மூலம் வாங்குவதாகும்.
RAG செலவுகளை 60% எவ்வாறு குறைப்பது
1. தள்ளுபடி செய்யப்பட்ட LLM கிரெடிட்களை வாங்கவும்
LLM அழைப்புகள் செலவில் 80-90% ஆக இருப்பதால், AI Credits மூலம் 50-60% தள்ளுபடியில் LLM கிரெடிட்கள் 40-54% மொத்த சேமிப்பை வழங்குகிறது.
2. Retrieval பணிகளுக்கு மலிவான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தவும்
Retrieval chunks-களை வடிவமைக்க Claude Opus-ஐப் பயன்படுத்த வேண்டாம். எளிய படிகளுக்கு Haiku அல்லது GPT-4.1 Nano-ஐப் பயன்படுத்தவும், உண்மையான பதில் உருவாக்கத்திற்கு Sonnet/Opus-ஐ ஒதுக்கி வைக்கவும்.
3. தீவிரமான Caching-ஐ செயல்படுத்தவும்
பொதுவான வினவல்கள் மற்றும் அவற்றின் பதில்களை Cache செய்யவும். ஒரு நல்ல cache hit rate (30-50%) LLM அழைப்புகளை வியக்கத்தக்க வகையில் குறைக்கிறது.
4. Context அளவைக் கட்டுப்படுத்தவும்
5 போதுமானதாக இருக்கும்போது 20 chunks-களை retrieval செய்து அனுப்ப வேண்டாம். இறுக்கமான retrieval என்பது குறைவான input tokens-ஐ குறிக்கிறது.
5. பொதுவான காட்சிகளுக்கு மலிவான Embeddings-ஐப் பயன்படுத்தவும்
text-embedding-3-small ($0.02/MTok) பல பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கு text-embedding-3-large ($0.13/MTok) போலவே நன்றாக வேலை செய்கிறது. embedding செலவுகளில் 6.5x சேமிப்பு.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
Production-ல் ஒரு RAG pipeline எவ்வளவு செலவாகும்?
உள் அறிவுத் தளங்கள் மாதத்திற்கு $500-$1,000 வரை செலவாகும். வாடிக்கையாளர் ஆதரவு போட்கள் மாதத்திற்கு $5K-$15K வரை செலவாகும். Enterprise Search மாதத்திற்கு $50K-க்கு மேல் செல்லலாம். LLM அழைப்புகள் செலவுகளை ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன.
RAG pipeline-ல் மிகப்பெரிய செலவு என்ன?
LLM generation calls - வழக்கமாக மொத்த செலவில் 80-90%. Vector DB மற்றும் embeddings ஒப்பிடுகையில் மிகக் குறைவானவை. AI Credits மூலம் LLM செலவுகளைக் குறைக்கவும்.
RAG-க்கு Claude அல்லது GPT பயன்படுத்த வேண்டுமா?
Claude Sonnet 4.6 பொதுவாக GPT-5-ஐ விட சிறந்த RAG பதில்களை உருவாக்குகிறது. ஆனால் GPT-5 மலிவானது. இரண்டையும் சோதனை செய்து அதற்கேற்ப அனுப்பவும். AI Credits மூலம் இரண்டையும் தள்ளுபடியில் வாங்கவும்.
மலிவான embeddings-ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் RAG-ல் சேமிக்க முடியுமா?
ஆம். text-embedding-3-small $0.02/MTok-ல் பெரும்பாலான காட்சிகளுக்கு நன்றாக வேலை செய்கிறது, text-embedding-3-large $0.13/MTok-க்கு எதிராக. embedding செலவுகளில் 6.5x சேமிப்பு.
மலிவான vector database எது?
Supabase அல்லது Postgres-ல் உள்ள pgvector பெரும்பாலான பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கு மிக மலிவானது. Pinecone Serverless சிறிய அளவில் போட்டியிடுகிறது.
எனது RAG pipeline-ஐ செலவுக்கு உகந்ததாக மாற்றுவது எப்படி?
LLM அழைப்பு செலவுகளைக் குறைக்கவும் (மிகப்பெரிய உந்து சக்தி), caching-ஐ செயல்படுத்தவும், சிறிய embeddings-ஐப் பயன்படுத்தவும், இறுக்கமான retrieval, மற்றும் AI Credits மூலம் தள்ளுபடி செய்யப்பட்ட கிரெடிட்களை வாங்கவும்.
Production RAG விலை உயர்ந்ததாக இருக்க வேண்டியதில்லை
உண்மையான செலவுக்கு RAG-ஐ உருவாக்குங்கள் - பின்னர் தள்ளுபடி செய்யப்பட்ட கிரெடிட்களுடன் அதை பாதியாகக் குறைக்கவும்.
aicredits.co-ல் மேற்கோள் பெறவும் ->
Production RAG 60% குறைவான செலவில். aicredits.co-ல் சேமிக்கவும்.