AI Embedding成本计算器
计算向量数据库Embedding生成和存储成本，支持OpenAI、Cohere、Jina等主流模型对比
计算器界面
交互式计算器即将上线
功能特点
- ✓ 支持OpenAI text-embedding-3、Cohere embed-v3、Jina、Voyage等主流模型
- ✓ 精准计算百万级文档的Embedding生成费用
- ✓ 估算向量数据库存储成本（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus）
- ✓ 对比不同维度和模型的成本效益
- ✓ 提供成本优化建议：缓存策略、量化压缩、分层存储
使用步骤
- 选择Embedding模型（支持多模型对比）
- 输入文档数量、平均文档长度（Token数）
- 选择向量数据库和存储周期
- 查看总成本分析，包含生成费+存储费+查询费
常见问题
Embedding成本主要由哪些部分组成？
主要由三部分组成：生成成本（按Token计费）、存储成本（向量数据库按GB或向量数计费）、查询成本（按读取次数计费）。
哪个Embedding模型性价比最高？
综合性能和价格，OpenAI text-embedding-3-small性价比最高（$0.02/百万Token），适合大规模场景；高精度场景推荐Cohere embed-v3。
向量数据库存储成本如何估算？
取决于向量维度、文档数量、索引类型。如1536维、100万文档约占用6GB存储，Pinecone约$7/月，自建Milvus成本更低。
如何降低Embedding成本？
使用缓存避免重复生成、选择低维模型、对历史数据量化压缩（FP16/INT8）、冷热数据分层存储。
是否支持RAG场景的成本预估？
支持。输入每日查询量、平均上下文长度，工具会估算月度RAG总成本（Embedding+向量检索+LLM生成）。