Calculadora de Costos de RAG y Bases de Datos Vectoriales 2026 (Pinecone, Supabase, Qdrant)

Dimensiona tu arquitectura RAG: calcula chunks, costo de embeddings (OpenAI, Cohere, Google) y memoria RAM requerida para el índice HNSW en bases de datos vectoriales.

Calculadora de Costos de RAG y Bases de Datos Vectoriales 2026 (Pinecone, Supabase, Qdrant)

Dimensiona tu arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Calcula el número de chunks, el costo único de generar embeddings y el consumo de memoria RAM del índice HNSW para comparar tarifas entre Pinecone, Supabase, Qdrant y Weaviate.

1. Presets de Casos de Uso RAG
documentos
El modelo más popular y rentable para RAG estándar.
tokens
~750 palabras por página
tokens
500 tokens estándar
queries/mes
Resumen de Costos y Memoria
Costo único de vectorización:OpenAI
$0.0750 USD
7,500 vectores creados3.75 M tokens
Vectores crudos
43.95 MB
Float32 en disco
Índice HNSW en RAM
72.52 MB
~0.071 GB memoria
Costo mensual estimado por proveedor:
Pinecone ServerlessFREE TIER
$0.33/GB mes + $8.25 por 1M de lecturas (Consultas: 25,000)
Gratis/ mes
Supabase (pgvector)FREE TIER
Free Tier (Hasta 500 MB)
Gratis/ mes
Qdrant CloudFREE TIER
Free Cluster (1 GB RAM)
Gratis/ mes
Weaviate CloudFREE TIER
SandBox gratuito (14 días) o Serverless por dimensiones
Gratis/ mes
ChromaDB / Qdrant (Self-Hosted)FREE TIER
Ejecutado localmente o en tu VPS/Docker
Gratis/ mes

Preguntas Frecuentes

RAG es una técnica que permite a un modelo de IA responder preguntas consultando documentos externos propios (PDFs, manuales, bases de datos o Notion) en tiempo real. En lugar de reentrenar el modelo, los textos se dividen en fragmentos (chunks), se convierten en vectores numéricos mediante un modelo de embeddings y se almacenan en una base de datos vectorial para recuperar al instante los fragmentos más relevantes ante la pregunta del usuario.

Calculadoras y Herramientas Recomendadas

Herramientas afines del mismo clúster para complementar tus cálculos