Estima el volumen, coste y almacenamiento de un flujo de embeddings asociado a una aplicación con Claude. Configura documentos, fragmentos por documento, tokens por fragmento, tarifa de procesamiento, dimensión vectorial y frecuencia de actualización.
El coste principal corresponde a generar todos los embeddings una vez. El coste mensual multiplica esa indexación por la frecuencia de actualización.
No incluye almacenamiento real de la base vectorial, índices, réplicas, consultas, transferencia ni metadatos.
100.000 documentos con 5 fragmentos generan 500.000 vectores. A 400 tokens por fragmento se procesan 200 millones de tokens. Con 0,10 USD por millón, una indexación cuesta 20 USD. Con 1.536 dimensiones, los vectores brutos ocupan unos 3,07 GB.
Es una sección de un documento que se convierte en un vector independiente para su recuperación.
La estimación asume un número de coma flotante de 32 bits por dimensión.
No. El almacenamiento real suele ser superior por índices, identificadores, metadatos y réplicas.
No necesariamente. Si actualizas solo contenido modificado, introduce una frecuencia equivalente menor.
No. Pueden aumentar almacenamiento y latencia; la calidad depende también del modelo y de la estrategia de fragmentación.
| Factor | Efecto |
|---|---|
| Más fragmentos | Más vectores y coste. |
| Más dimensiones | Más almacenamiento. |
| Más reindexaciones | Mayor gasto mensual. |