AI Rate Card

Calculateur de coût d'indexation RAG

Ce que coûte la recherche documentaire d'un assistant IA (RAG) en embeddings et reranking : documents vectorisés une fois, la part modifiée chaque mois, les requêtes et le reranking des passages - chez le vendeur le moins cher de chaque modèle. Mode d'emploi

Documents : 6 000 000 tokens. Chaque mois : 1 500 000 tokens à vectoriser et 258 000 000 tokens à reclasser.

Modèles d'embedding

ModèleFournisseurPar million de tokensIndexation uniquePar mois
Qwen3-Embedding-0.6B-batchdeepinfra$0.005$0.03$0.0075
BGE Base EN v1.5deepinfra$0.005$0.03$0.0075
E5 Base v2deepinfra$0.005$0.03$0.0075
all-MiniLM-L12-v2deepinfra$0.005$0.03$0.0075
all-MiniLM-L6-v2deepinfra$0.005$0.03$0.0075
all-mpnet-base-v2deepinfra$0.005$0.03$0.0075
CLIP ViT-B-32deepinfra$0.005$0.03$0.0075
CLIP ViT-B-32 Multilingual v1deepinfra$0.005$0.03$0.0075
multi-qa-mpnet-base-dot-v1deepinfra$0.005$0.03$0.0075
paraphrase-MiniLM-L6-v2deepinfra$0.005$0.03$0.0075
text2vec-base-chinesedeepinfra$0.005$0.03$0.0075
GTE Basedeepinfra$0.005$0.03$0.0075
qwen-embedding-0.6b (en vérification)daoxe$0.0072$0.0432$0.0108
pplx-embed-context-v1-0.6bperplexity$0.008$0.048$0.012
Qwen3 Embedding 0.6Bdeepinfra$0.01$0.06$0.015
Qwen3 Embedding 4Bhuggingface$0.01$0.06$0.015
Qwen3-Embedding-4B-batchdeepinfra$0.01$0.06$0.015
Qwen3 Embedding 8Bdeepinfra$0.01$0.06$0.015
BGE EN ICLdeepinfra$0.01$0.06$0.015
BGE Large EN v1.5deepinfra$0.01$0.06$0.015
BGE M3ovhcloud$0.01$0.06$0.015
bge-m3-multideepinfra$0.01$0.06$0.015
bge-m3-multi-8kdeepinfra$0.01$0.06$0.015
BGE Multilingual Gemma2ovhcloud$0.01$0.06$0.015
E5 Large v2deepinfra$0.01$0.06$0.015

Modèles de reranking

Compté : vectorisation unique des documents, chaque mois la part modifiée et chaque requête, reranking des passages. Non compté : base vectorielle, stockage et modèle de réponse - voir le calculateur de coût.

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