Vector Database Termurah 2026: Self-Host vs Managed
Vector database termurah 2026 adalah pgvector self-hosted ($20/bulan) untuk RAG kecil. Di skala, Turbopuffer ($0.04/GB) mengalahkan setiap managed alternative.
Vector database termurah 2026 bergantung total pada skala. Untuk <5M vektor dengan query rate rendah, pgvector self-hosted di VM $20/bulan kalahkan setiap managed. Untuk 10M+ vektor dengan queries jarang, Turbopuffer di $0.04/GB. Untuk query rate sangat tinggi, per-node Qdrant. Vector DB Cost Estimator.
Vector DB termurah di setiap skala
| Workload | Vektor | Queries/hari | Termurah | Bulanan |
|---|---|---|---|---|
| Eksperimen / POC | 100k | 1,000 | pgvector self-hosted | $20 |
| RAG kecil | 1M | 5,000 | Supabase pgvector | $25 |
| RAG sedang | 10M | 50,000 | Pinecone Serverless ATAU pgvector self-host | $40-100 |
| RAG besar | 100M | 200,000 | Turbopuffer | $250-400 |
| Enterprise | 1B+ | 1M+ | Turbopuffer atau Qdrant cluster | $1,000-3,000 |
Kenapa pgvector begitu murah?
- Zero markup managed-service. Jalan di Postgres host apapun.
- HNSW indexing matang. v0.8 match dalam 10-20% vector DB dedicated.
- Reuse operasional. Jika sudah punya Postgres, zero overhead.
Catch: pgvector struggle di atas ~50M vektor atau >100 queries/sec.
Bagaimana Turbopuffer kalahkan semua di skala besar?
Arsitektur fundamental berbeda. Store vektor di S3 dengan caching cerdas:
- Pinecone Serverless (RAM): 30-80ms warm
- Turbopuffer (S3): 200-500ms cold, 50-150ms warm
| Provider | Storage / GB-bulan |
|---|---|
| Pinecone Serverless | $0.33 |
| Qdrant Cloud (per-node) | ~$10-20 efektif |
| Weaviate Cloud | $0.10 + node fees |
| Supabase pgvector | $0.125 |
| Turbopuffer | $0.04 |
Index 100M-vektor 1536-dim float32 HNSW = ~600GB. Bulanan:
- Pinecone: $200
- Weaviate: $60
- Supabase: $75
- Turbopuffer: $24
Selisih 8× di skala. Kombinasi dengan query pricing lebih murah, Turbopuffer dramatically lebih murah di 10M+ vektor.
Pola 2026 matang: storage two-tier — hot Pinecone/Qdrant, cold Turbopuffer.
Kapan Pinecone Serverless menang?
Pinecone menang di bawah ~5M vektor dengan query rate moderat. 1M vektor dengan 30k queries/hari:
Pinecone Serverless: ~$10/bulan
Qdrant Cloud (2 nodes): $152/bulan
pgvector self-host VM $20: $20/bulan
Pinecone menang absolut. Serverless storage benar-benar murah per-GB.
Kapan jalankan Qdrant cluster sendiri?
Di atas 10M vektor DAN >100k queries/hari:
Hardware: 2× Hetzner VM $20 = $40/bulan
Kapasitas: ~20M vektor 1536-dim
Throughput: ~1000 QPS
vs Qdrant Cloud equivalent: $300-500/bulan. Overhead: 4-8 jam/bulan ops.
MongoDB Atlas Vector Search dan Redis Vector?
Opsi "kami sudah pakai DB ini", bukan vector DB standalone:
- MongoDB Atlas Vector: bundled dari M10 $57/bulan
- Redis Vector: bundled di Redis Cloud higher tiers
Bukan path termurah jika belum di MongoDB/Redis.
Biaya tersembunyi "free tiers"
- Pinecone Starter: 1M vektor di arsitektur pod legacy
- Qdrant Cloud free: 1GB, hanya eksperimen
- Weaviate Cloud free: 100MB, POC saja
- Supabase free: hanya 500MB DB
- Self-host di free trials: 1-3 bulan saja
Arsitektur production termurah untuk RAG 2026
MVP / startup (<1M vektor)
- Vector DB: Supabase pgvector Pro ($25/bulan)
- Embeddings: OpenAI text-embedding-3-small ($0.02/M)
- Generation: Claude Haiku 4.5
- Total: $40-80/bulan
Growth-stage (1M-10M)
- Vector DB: Pinecone Serverless ($40-150/bulan)
- Embeddings: Voyage 3 ($0.06/M)
- Generation: Sonnet 4.6 dengan Haiku fallback
- Total: $300-2,000/bulan
Skala (10M+)
- Vector DB: Turbopuffer cold + Qdrant Cloud hot tier
- Embeddings: Voyage 3 Large ($0.18/M)
- Generation: Sonnet 4.6 routing cerdas
- Total: $2,000-10,000+/bulan
Untuk forecasting real-time, RAG Total Cost Calculator dan Vector DB Cost Estimator.
Apa yang datang untuk pricing vector DB 2026
- Index backed object-storage sebagai default cost-sensitive
- Peningkatan quantization pgvector (int8/half-precision)
- Konsolidasi embedding-DB
Vector DB termurah adalah yang match skala Anda.