Harga Vector Database 2026: Pinecone vs Qdrant vs Supabase
Perbandingan praktis biaya vector database 2026 — Pinecone, Qdrant, Weaviate, Supabase pgvector, Turbopuffer, dan lainnya dengan contoh workload RAG nyata.
Harga vector database di 2026 berkisar dari $0 (self-hosted Postgres pgvector) hingga $400+ per bulan untuk workload RAG 1 juta vektor yang sama, tergantung provider, tingkat query, dan pilihan quantization. Panduan ini membongkar sembilan provider di workload RAG realistis (100k sampai 100M vektor) sehingga Anda bisa memilih yang tepat untuk skala Anda. Untuk perbandingan real-time dengan angka tepat Anda, gunakan Estimator Biaya Vector DB kami.
Vector DB biasanya 10–25% dari total tagihan infrastruktur app AI — cukup kecil untuk diabaikan di skala MVP, cukup besar untuk mendominasi keputusan di skala produksi. Kabar baiknya matematika lebih dapat diprediksi dari biaya token LLM: scale linear dengan vektor, dimensi, dan query.
Apa sebenarnya yang ditagih vector database?
Tiga partida muncul di setiap tagihan vector DB:
- Storage — biasanya ditagih per GB-bulan data terindeks. Overhead indeks (HNSW biasanya 1,3–1,5×) berarti byte tersimpan 30–50% lebih besar dari vektor mentah.
- Reads — ditagih per juta query, atau dibundle ke rate per node-jam. Hybrid search (vektor + keyword) sering biaya 2× query vektor murni.
- Writes — ditagih per juta upsert. Re-indexing dokumen me-hot-reload seluruh HNSW graph, jadi update sering bisa mendominasi tagihan.
Partida keempat tersembunyi: minimum plan. Sebagian besar provider managed punya lantai $25–$200/bulan sebelum billing per-usage bahkan masuk. Untuk eksperimen kecil, lantai itu adalah seluruh tagihan.
Apa vector DB termurah di setiap skala?
Provider termurah tergantung tajam pada skala. Berikut breakdown di empat ukuran workload RAG umum, menggunakan embedding float32 1536-dimensi style OpenAI:
| Workload | Vektor | Query/hari | Provider termurah | Bulanan kira-kira |
|---|---|---|---|---|
| RAG kecil (POC) | 100k | 5.000 | Self-host pgvector | $20 (VM saja) |
| RAG kecil (managed) | 100k | 5.000 | Supabase pgvector | $25 |
| RAG menengah | 1M | 50.000 | Pinecone Serverless | $40–60 |
| RAG besar | 10M | 200.000 | Turbopuffer | $35–80 |
| Enterprise | 100M | 1M | Turbopuffer atau self-host | $300–800 |
Turbopuffer adalah pemenang kejutan di skala besar karena arsitektur object-storage-nya menukar latency cold-read (200–500ms vs 30–80ms warm) untuk storage yang radikal lebih murah. Untuk RAG di mana query bisa menunggu 500ms, pertukaran itu hampir selalu layak.
Bagaimana sebenarnya Pinecone Serverless menagih?
Pinecone Serverless menagih tiga partida terpisah, lalu menjumlahkan:
- Storage: $0,33 per GB-bulan data terindeks
- Reads: $8,25 per juta read units (1 RU ≈ 1 query × 1KB result)
- Writes: $4,00 per juta upsert
Contoh kerja untuk 1M vektor di 1536 dim dengan 50k query/hari dan 5k write/hari:
storage: 1M × 1536 × 4 byte × 1,4 overhead / (1024^3) = 8,0 GB
8,0 × $0,33 = $2,64 per bulan
reads: 50.000 × 30 = 1,5M reads / bulan
1,5 × $8,25 = $12,38 per bulan
writes: 5.000 × 30 = 150k writes / bulan
0,15 × $4,00 = $0,60 per bulan
total: $15,62 per bulan
Itu minimum telanjang. Dalam praktik Anda akan punya beberapa baseline storage metadata dan tags yang menambah 10–30%. Tetap saja, Pinecone Serverless sungguh murah di skala ini — chart harga utama terlihat mahal sampai Anda menghitung.
Jebakan: di atas ~50M vektor, pricing reads mendominasi. Pada 10M reads/bulan terhadap indeks 50M-vektor, Anda akan bayar $82,50 hanya untuk reads. Pinecone pod-based (atau migrasi ke Qdrant/Turbopuffer) jadi lebih murah.
Apakah Qdrant lebih murah dari Pinecone?
Tergantung sepenuhnya pada tingkat query.
Qdrant Cloud menagih per node-jam, bukan per query. Starter node Hybrid Cloud mereka (1GB, 1 vCPU) berjalan $0,105/jam = $76/bulan. Anda dapat query tak terbatas dalam kapasitas CPU node (~50–100 QPS untuk vector search).
| Skenario | Pinecone Serverless | Qdrant Cloud |
|---|---|---|
| 1M vektor, 10k query/hari | $7 | $76 |
| 1M vektor, 100k query/hari | $40 | $76 |
| 1M vektor, 1M query/hari | $260 | $76 (mungkin 2 node = $152) |
| 10M vektor, 100k query/hari | $90 | $200 |
Pinecone menang workload tingkat-query rendah (karena storage murah). Qdrant menang workload tingkat-query tinggi (karena pricing per-node yang dapat diprediksi mendominasi pricing per-query setelah ambang tertentu).
Tips pro: jika Anda sudah menjalankan Postgres, pgvector di Supabase atau Neon lebih murah dari Qdrant maupun Pinecone untuk di bawah 10M vektor di tingkat query moderat. Trade-off-nya adalah recall (HNSW di Postgres kompetitif tapi kurang beberapa fitur advanced), dan kesederhanaan operasional (satu DB diatur alih-alih dua).
Berapa banyak quantization bisa menghemat?
Banyak. Presisi mengkonversi langsung ke biaya storage:
| Presisi | Byte/nilai | Storage vs float32 | Hit recall |
|---|---|---|---|
| float32 | 4 | 100% | baseline |
| float16 | 2 | 50% | ~0,5% |
| int8 | 1 | 25% | ~5% |
| binary | 0,125 | 3% | ~15% (rerank dibutuhkan) |
Untuk 100M vektor float32 1536-dim, storage mentah 570GB. Drop ke int8 dan jadi 142GB — pada $0,33/GB di Pinecone itu $190/bulan versus $47/bulan. Hemat empat digit tahunan.
Quantization binary adalah opsi paling agresif tapi butuh pass reranking dengan vektor float32 asli (atau dengan cross-encoder) untuk recall production-quality. Tool seperti fitur namespace Pinecone, API Rerank Cohere, dan reranker Voyage AI membuat ini praktis.
Kapan Anda harus menggunakan Postgres pgvector?
Decision tree pgvector:
- Gunakan pgvector jika Anda punya di bawah 10M vektor, di bawah 100 query/detik, dan sudah menjalankan Postgres. Kesederhanaan operasional mengalahkan fitur niche apa pun.
- Gunakan vector DB tujuan-khusus jika Anda punya lebih dari 10M vektor, lebih dari 1.000 query/detik, butuh hybrid sparse-dense search, atau melakukan metadata filtering serius dengan high cardinality.
- Gunakan Turbopuffer jika Anda cost-bound dan bisa mentolerir cold read 200–500ms. Backing object-storage decisive di skala besar.
- Gunakan Weaviate / Qdrant jika Anda butuh module bawaan (CLIP, multi-vector, multi-tenant ACL) tanpa menulisnya sendiri.
Ekosistem pgvector matang signifikan di 2024–2025. Indexing HNSW native, IVFFlat untuk cold storage, dukungan half-precision, dan hybrid search bawaan membuatnya kompetitif untuk sebagian besar workload RAG dunia nyata. Benchmark pgvector v0.8 tim Supabase dalam 10–20% dari vector DB dedicated untuk workload di bawah-10M-vektor.
Bagaimana dengan MongoDB Atlas Vector Search dan Redis Vector?
Keduanya opsi "kami sudah pakai database ini" yang bagus:
- MongoDB Atlas Vector Search dibundle ke pricing Atlas mulai M10 ($57/bulan). Untuk tim yang sudah di MongoDB, integrasi operasional dan querying benar-benar berharga — JSON metadata filtering dengan vector search dalam satu query.
- Redis Vector termasuk di pricing Redis Cloud. Latency query sub-milidetik adalah fitur utama; pilihan tepat untuk ad serving, recommendation, dan use case ultra-low-latency lainnya.
Tak satu pun termurah di skala spesifik, tapi keduanya bisa jadi pilihan tepat saat "konsolidasi vendor" lebih berharga dari "minimalkan biaya per-partida".
Bagaimana saya benar-benar memilih?
Gunakan urutan keputusan ini:
- Estimasi jumlah vektor dan tingkat query untuk 12 bulan ke depan, bukan hanya MVP hari pertama. Vector DB sticky — migrasi menyakitkan.
- Estimasi toleransi quantization dengan menjalankan benchmark recall kecil dengan int8 vs float32 terhadap reranker aktual Anda. Sebagian besar tim menemukan ≤2% kehilangan recall dapat diterima.
- Pilih berdasarkan total biaya bulanan di target 12 bulan, bukan harga utama. Gunakan Estimator Biaya Vector DB kami untuk memasukkan angka di seluruh 9 provider sekaligus.
- Layer faktor kualitatif: apakah Anda butuh CLIP bawaan / multi-tenancy / GDPR EU residency / hybrid search?
Pola umum 2026 adalah storage dua-tier: tier hot di Pinecone atau Qdrant untuk 30 hari konten terakhir (tingkat query tinggi), tier cold di Turbopuffer untuk archive lebih lama (query jarang, storage murah-merah). Crossover menghemat 40–60% di tagihan RAG produksi nyata.
Jangan over-optimize di skala MVP. Total tagihan vector DB untuk app AI kecil mungkin di bawah $50/bulan — waktu engineer dihabiskan mengikis tagihan itu adalah waktu engineer tidak dihabiskan meningkatkan kualitas retrieval, pengungkit yang jauh lebih besar untuk kesuksesan produk.