Embedding-Kosten-Rechner
Für semantische Suche und RAG werden Dokumente in Embeddings umgewandelt, abgerechnet pro 1M Token. Dieser Rechner schätzt aus Dokumentenzahl, Länge und Chunk-Größe den Token-Verbrauch und die einmaligen sowie laufenden Kosten der Vektorisierung samt Neu-Indexierungen.
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Wozu dient der Embedding-Kosten-Rechner?
Für semantische Suche und RAG werden Dokumente in Embeddings umgewandelt, die pro 1 Million Token abgerechnet werden. Dieser Rechner schätzt aus Dokumentenzahl, durchschnittlicher Länge und Chunk-Größe den gesamten Token-Verbrauch, die Zahl der Chunks beziehungsweise Vektoren und die einmaligen Vektorisierungskosten.
Da sich Inhalte ändern, berücksichtigt er zusätzlich Neu-Indexierungen pro Jahr und rechnet die Gesamtkosten des ersten Jahres aus. So planst du dein RAG-Projekt sauber: Die Chunk-Größe bestimmt, in wie viele Stücke jedes Dokument zerlegt wird, was direkt die Anzahl der gespeicherten Vektoren und die Granularität der Suche beeinflusst.
Beispiele
- 5.000 Dokumente à 2.000 Token ergeben 10 Mio. Token; bei
0,13 USDpro 1M sind das rund 1,20 € einmalig. - Bei 512er-Chunks zerfällt jedes Dokument in 4 Chunks, ergibt rund 20.000 Vektoren in der Datenbank.
- Mit 4 Reindexierungen pro Jahr kommen rund 4,80 € hinzu, das erste Jahr kostet zusammen etwa 6,00 €.
- Pro 1.000 Dokumente liegen die Einmalkosten bei rund 0,24 €.
Häufige Fragen zum Embedding-Kosten-Rechner
Was ist ein Chunk?
Lange Dokumente werden für die Vektorsuche in kleinere Abschnitte zerlegt, die Chunks. Jeder Chunk wird einzeln eingebettet und als ein Vektor in der Datenbank gespeichert.
Warum sind Embeddings so günstig?
Embedding-Modelle sind kleiner und einfacher als generative LLMs. Daher liegt der Preis pro 1M Token oft bei wenigen Cent, weshalb selbst große Bestände günstig vektorisiert werden.
Wofür stehen die Reindexierungen?
Ändern sich Dokumente oder wechselt das Embedding-Modell, muss der Bestand neu eingebettet werden. Die Reindex-Kosten bilden diesen wiederkehrenden Aufwand ab.
Sind die Speicherkosten der Vektordatenbank enthalten?
Nein, der Rechner deckt nur die Embedding-Erzeugung ab. Speicher und Abfragen der Vektordatenbank verursachen je nach Anbieter zusätzliche laufende Kosten.
