Die versteckten Kosten von Preismodellen für Vektordatenbanken

Lange Zeit schien die nutzungsbasierte Preisgestaltung der sicherste Weg zu sein, um eine neue Infrastruktur zu betreiben. Der Reiz lag darin, klein anzufangen, sehr wenig zu bezahlen und die Kosten nur dann steigen zu lassen, wenn sich das Produkt bewährt hatte. Für Teams, die mit semantischer Suche oder frühen Abrufsystemen experimentierten, war dieser Kompromiss sinnvoll, insbesondere wenn feste Infrastrukturverpflichtungen riskanter erschienen als ungewisse Nutzungsmuster.

Dieses Gefühl der Sicherheit begann 2025 zu schwinden, als mehrere Anbieter von Vektordatenbanken Preisuntergrenzen und Mindestpreise einführten. Pinecone kündigte einen Mindestpreis von 50 US-Dollar pro Monat an, Weaviate führte einen Mindestpreis von 25 US-Dollar pro Monat ein, und ähnliche Änderungen breiteten sich auf dem Markt für verwaltete Vektordatenbanken aus.

Kleine, gleichbleibende Arbeitslasten führten plötzlich zu sprunghaften Kostensteigerungen, ohne dass dies mit einer entsprechenden Zunahme der Aktivitäten einherging – ein Muster, das einen allgemeinen Wandel in der SaaS-Landschaft widerspiegelte. Eine ständig aktive Vektor-Datenbankinfrastruktur passt nicht mehr zu den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen eines monatlichen Preises im einstelligen Bereich. Die Kosten für SaaS-Abonnements mehrerer großer Anbieter stiegen laut Gartner im Jahr 2025 um 10 bis 20 % und übertrafen damit die Prognosen für das Wachstum des IT-Budgets von 2,8 %.

Heute treiben Vektordatenbanken Produktionssysteme in großem Maßstab an. Sie führen semantische Suchvorgänge, Empfehlungen, Copiloten und interne Wissenswerkzeuge aus. Die Datenmengen bleiben relativ stabil, und die Verkehrsmuster folgen vorhersehbaren Kurven. Dennoch ist die Infrastruktur für die Vektorsuche für viele Unternehmen zu einem der volatilsten Kostenfaktoren im Stack geworden. Nicht weil die Nutzung stark schwankt, sondern weil sich die Preismodelle für Vektordatenbanken anders verhalten, sobald die Systeme ausgereift sind.

TL;DR

• Die Preise für Cloud Vektordatenbanken werben mit niedrigen Mindestkosten und nutzungsbasierter Flexibilität, aber die Produktionskosten erzählen eine andere Geschichte.
• Versteckte Gebühren (Einbettungen, Neuindizierung, Backups) können Ihre Rechnung verdoppeln.
• Die Abfragekosten skalieren mit Datensatz , was bedeutet, dass dieselbe abfragen zehnmal teurer abfragen , wenn Sie von 10 GB auf 100 GB wachsen.
• Die Preisänderung im Oktober 2025 führte Mindestbeträge von 50 US-Dollar ein, was zu Kostensteigerungen von 400 bis 500 % für stabile Arbeitslasten führte.
• Bei 60–100 Millionen Abfragen pro Monat ist Selbsthosting 50–75 % günstiger als Cloud.
• Das Preismodell muss eine architektonische Entscheidung sein, keine nachträgliche Überlegung.

Was Preisseiten auslassen

Die Preisseiten von Vektordatenbanken legen mehr Wert auf die Einführung als auf langfristige Kostenmodelle. Ihre Aufgabe ist es, die Einführung reibungslos zu gestalten, und nicht, Ihnen zu erklären, wie die Rechnung nach der Inbetriebnahme des Systems berechnet wird. Die meisten Seiten zeigen bekannte Zahlen: Speicherplatz pro Gigabyte, Lese- und Schreibeinheiten und einen niedrigen monatlichen Mindestbetrag. Kostenlose Tarife werden als ausreichend für den Einstieg beworben, wodurch das Ausprobieren als risikoarm erscheint.

Was auf diesen Seiten selten erklärt wird, ist, wie diese Posten interagieren, sobald sich die Nutzung stabilisiert hat. In der Regel wird nicht modelliert, wie sich abfragen mit wachsenden Datensätzen verändern, wie sich Schreibaktivitäten im Laufe der Zeit ansammeln oder wie bedeutende Teile des Workflows vollständig außerhalb der Datenbank liegen. Die Preisbeispiele von Pinecone schließen den anfänglichen Datenimport, die Inferenz für Einbettungen und Neuanordnungen sowie die Nutzung von Assistenten aus. Der Preisrechner von Weaviate lässt ebenfalls backup und Datenausgangskosten außer Acht. Die Schätzungen von Qdrant berücksichtigen nicht den Aufwand für die Neuindizierung. Dieselben Anbieter, die jede Vergleichsliste dominieren, sehen sich nun mit Fragen zur Nachhaltigkeit ihrer Preisgestaltung konfrontiert. Diese Haftungsausschlüsse sind zwar vorhanden, lassen sich aber leicht übersehen, wenn man sich auf die Lieferung eines Proof of Concept konzentriert.

Ein vorhersehbares Muster wiederholt sich. Jemand bedient den Taschenrechner und legt ein monatliches Budget fest. Das System geht live. Ein paar Wochen später ist die Rechnung zwei- bis viermal höher als erwartet. Nichts ist kaputt gegangen, es gab keinen Traffic-Anstieg. Die Datenbank macht genau das, wofür sie entwickelt wurde. Auf der Preisseite wurden lediglich nicht die Gesamtkosten für den Betrieb beschrieben.

Wie nutzungsabhängige Preise funktionieren (und warum sie teuer werden)

Die nutzungsbasierte Preisgestaltung reduziert das Risiko während der Testphase, wenn der Datenverkehr noch unbekannt ist. Das Problem ist, dass Vektordatenbanken in der Produktion selten unvorhersehbar sind.

Sobald ein System live ist, haben die meisten Engineering-Teams ein gutes Verständnis für die Datengröße und abfragen . Was ihnen fehlt, ist eine zuverlässige Methode zur Vorhersage der Rechnung für den nächsten Monat, da verwaltete Vektordatenbanken gleichzeitig mehrere Dimensionen berechnen: Speicherplatz, Schreibvorgänge und Abfragen.

Jede Kostenart folgt ihrer eigenen Kurve, und keine lässt sich eindeutig Nutzer zuordnen. Was Entwicklungsteams überrascht, ist abfragen . In vielen Modellen steigen abfragen mit Datensatz des Datensatz , selbst wenn die abfragen unverändert bleiben.

Die drei Kostenfaktoren, für die Sie tatsächlich bezahlen

Verwaltete Vektordatenbanken werden in drei Hauptdimensionen abgerechnet, wobei die genauen Preise je nach Anbieter variieren:

Lagerung

• Pinecone: 0,30 $/GB/Monat.
• Weaviate: 0,095 $/GB/Monat.
• Qdrant: 0,28 $/GB/Monat.
• Skaliert linear mit Datensatz Ihres Datensatz .
• Mehr Vektordimensionen = höhere Rechnung.

Betrieb

• Pinecone: Schreibeinheiten (4 $/Million), Leseeinheiten (16 $/Million).
• Weaviate: Pro Recheneinheitstunde (variabel).
• Qdrant: Kreditbasiertes System.
• Jedes Upsert, Update und jede abfragen Einheiten.
• Vektorsuchvorgänge häufen sich schnell in großem Maßstab an.

Zusätzliche Dienstleistungen

• Einbettungsgenerierung: Pinecone Inference (0,08 $/Million Token).
• Weaviate/Qdrant: Erfordert externe Dienste (OpenAI, Cohere).
• Neubewertung, Backups und Datenübertragung werden separat in Rechnung gestellt.
• Fügt eine weitere Lieferantenbeziehung und einen weiteren Kostenstrom hinzu.

Jede Kostendimension skaliert unabhängig, und ihre Wechselwirkung erzeugt Zusammeneffekte, die Preisberechnungsprogramme selten erfassen. Um zu verstehen, warum sich diese Kosten summieren, muss man sich ansehen, wie die Vektorsuche tatsächlich funktioniert, insbesondere die HNSW-Indizierung.

Warum sich die Kosten bei einer Skalierung summieren

Die Kostensteigerungen resultieren direkt aus der Funktionsweise der Vektorsuche im Hintergrund.

Wie HNSW funktioniert

Die meisten Produktionsvektordatenbanken verwenden Algorithmen zur Annäherung an den nächsten Nachbarn (Approximate Nearest Neighbor, ANN) wie HNSW (Hierarchical Navigable Small World), um Suchvorgänge in großem Maßstab durchführbar zu machen.

HNSW erstellt ein mehrschichtiges Diagramm, in dem jede Schicht Vektoren auf verschiedenen Granularitätsebenen darstellt und so Millionen von Vektordimensionen in einer effizienten Struktur organisiert.

Die Kostenauswirkungen

Die Dokumentation von Pinecone gibt an, dass eine abfragen 1 RU pro 1 GB Namespace-Größe abfragen , mit einem Minimum von 0,25 RUs pro abfragen. Mit Datensatz Ihres Datensatz wächst auch das Diagramm:

Ergebnis: Zehnmal so hohe Kosten für dieselben abfragen bei gleicher Ergebnisqualität.

Bei 16 US-Dollar pro Million Leseeinheiten steigen die Kosten linear mit dem Datenwachstum, aber die den Benutzern bereitgestellten Funktionen bleiben unverändert. Eine abfragen die gleiche Anzahl von Ergebnissen mit der gleichen Genauigkeit, unabhängig davon, ob Ihr Index 10 GB oder 100 GB umfasst. Ihre Benutzer sehen keinen Unterschied, aber Sie zahlen das Zehnfache. In diesem Moment beginnt sich Wachstum wie eine Strafe anzufühlen. Die Graphstruktur muss mit der Erweiterung Ihres Index mehr Vektordimensionen durchlaufen, und Sie zahlen für jede zusätzliche Operation.

Die kostenlose Stufe, die nicht wirklich kostenlos ist

Die kostenlose Stufe ermöglicht erste Experimente, sagt jedoch nichts über die Wirtschaftlichkeit der Produktion aus. Wenn Sie die Grenzen erreichen, sind die Umstellungskosten nicht mehr nur theoretischer Natur. Die Migration wird als kostspielig empfunden, und die Menschen akzeptieren Preise, die sie zuvor in Frage gestellt hätten.

Die Preisänderung im Oktober 2025, die alles veränderte

Diese strukturellen Probleme konnten nicht mehr ignoriert werden, als Pinecone eine erhebliche Preisänderung vornahm. Ende 2025 machten Preisänderungen bei den großen Anbietern von Vektordatenbanken deutlich, dass das Pay-as-you-go-Modell (PAYG) nicht immer Bestand hatte, sobald die Systeme den stabilen Produktionsbetrieb erreicht hatten. Das deutlichste Signal kam im Oktober, als Pinecone einen monatlichen Mindestbetrag von 50 US-Dollar für alle kostenpflichtigen Standard-Tarife einführte.

Für Unternehmen, die bereits deutlich mehr als diesen Betrag ausgaben, war die Änderung kaum spürbar. Bei kleineren, aber stabilen Arbeitslasten sah die Situation anders aus. Einige Gruppen hatten ihre Nutzung bewusst so gestaltet, dass sie unter 10 Dollar pro Monat blieb.

Es handelte sich dabei nicht um aufgegebene Projekte, sondern um interne Tools, frühe Produktionsfunktionen und kundenorientierte Systeme mit geringem Volumen, die sich bereits stabilisiert hatten. Die Nutzung blieb unverändert, aber in einigen Fällen führte die Einführung von Mindestpreisen zu einer fünf- bis zehnfachen Erhöhung der monatlichen Kosten.

Was diesen Moment so wichtig machte, war nicht die Höhe des Betrags. Es war die Einführung einer festen Untergrenze in ein Modell, das als verbrauchsbasiert vermarktet wurde. Geringer Verbrauch garantierte nun nicht mehr niedrige Kosten. Sobald diese Annahme hinfällig wurde, galten Mindestbeträge nicht mehr als Ausnahmefall, sondern als strukturelles Risiko.

Die erzwungene Migration

Für alle, die unter dem neuen Mindestbetrag von 50 Dollar lagen, war eine Migration selten geplant. Sie erfolgte reaktiv. Plattformbetreiber mussten unter Zeitdruck Alternativen evaluieren, Daten exportieren, Indizes neu aufbauen und abfragen validieren. In einigen Fällen überstiegen die für die Migration erforderlichen technischen Aufwände die jährlichen Einsparungen durch den Anbieterwechsel. Viele wechselten dennoch, da die Alternative darin bestand, sich auf Preise festzulegen, die nicht mehr der Workload entsprachen.

Die Auswirkungen der Preisänderung wurden in Entwickler-Communities deutlich sichtbar. Ein Entwickler dokumentierte seine Migrationserfahrungen öffentlich und stellte fest, dass es ihm gelungen war, die Kosten unter 10 US-Dollar pro Monat zu halten, indem er nur wichtige Daten in der Vektordatenbank speicherte. Die Ankündigung vom September 2025, wonach unabhängig von der tatsächlichen Nutzung eine Mindestgebühr von 50 US-Dollar pro Monat zu entrichten ist, löste eine sofortige Suche nach Alternativen aus.

Die Migrationsberechnung erwies sich als schwierig. Der Umzug zu Chroma Cloud Weg gewählt, aber der Prozess brachte tiefere Bedenken hinsichtlich der Preismodelle für serverlose Lösungen zum Vorschein. Wie der Entwickler feststellte, suchten sie nach einer wirklich serverlosen Lösung, bei der die Kosten linear mit der Nutzung skalieren und bei 0 Dollar beginnen. Das Mindestvolumen von 50 Dollar schloss diese Möglichkeit aus.

Dieses Muster wiederholte sich in Reddit-Threads und Entwicklerforen. Ein Diskussions-Thread mit dem Titel „Pinecones neue Mindestgebühr von 50 $ pro Monat hat mein Hobbyprojekt ruiniert” brachte die allgemeine Stimmung auf den Punkt. Teams, die stabile Produktions-Workloads mit geringem Volumen ausführten, standen vor der Wahl: entweder eine Kostensteigerung von 400–500 % hinzunehmen oder Entwicklungszeit in die Migration zu investieren.

Das Problem war nicht der absolute Dollarbetrag. Für viele Teams waren 50 Dollar pro Monat weiterhin erschwinglich. Das Problem war der Präzedenzfall. Wenn ein Anbieter ohne Vorwarnung einen Mindestbetrag einführen konnte, der die Kosten verfünffachte, was verhinderte dann künftige Erhöhungen? Die Preisänderung verwandelte die Auswahl des Anbieters von einer technischen Entscheidung in eine Risikomanagement-Kalkulation.

Bei diesen Migrationen zeigten sich einige wiederkehrende Muster. Die Vorhersehbarkeit der Preise gewann gegenüber der verwalteten Benutzerfreundlichkeit an Bedeutung. Open-Source- und selbst gehostete Optionen kamen wieder ins Gespräch, nachdem zuvor Cloud Standard waren. Das Preisrisiko der Anbieter wurde zu einem wichtigen architektonischen Thema. Diese Migrationen wurden nicht durch Unzufriedenheit mit Funktionen oder Leistung ausgelöst. Sie waren wirtschaftlich motiviert.

Was dies über die Preismacht der Anbieter aussagt

Sobald eine Vektordatenbank in der Produktion eingesetzt wird, können Anbieter die Preise so anpassen, dass dies erhebliche Auswirkungen auf die Kunden hat, selbst wenn die Nutzung unverändert bleibt.

Die nutzungsbasierte Preisgestaltung senkt die Einstiegshürde, erhöht jedoch mit der Zeit die Wechselkosten, da APIs eingebettet werden, Datenformate sich festigen und Migrationen teuer werden.

Für die Führungskräfte im Ingenieurwesen verschiebt sich die Bewertungsfrage:

• War: „Was kostet das heute?“
• Wurde zu: „Wie stark sind wir Preisänderungen ausgesetzt, sobald dies in Produktion ist?“

Reale Kostenszenarien (Was Sie tatsächlich bezahlen werden)

Diese Dynamiken abstrakt zu verstehen ist eine Sache. Zu sehen, wie sie sich in tatsächlichen Produktionssystemen auswirken, ist eine andere.

Um ein vollständiges Bild zu erhalten, betrachten wir drei gängige Produktionsszenarien und vergleichen die Kosten der wichtigsten Anbieter.

Szenario 1: Kundensupport-RAG-System

Stellen Sie sich einen Kundensupport-Assistenten vor, der auf historischen Tickets, internen Dokumentationen und Hilfeartikeln basiert. In dieser Phase haben Sie es möglicherweise mit etwa 10 Millionen Vektoren (in der Regel 768 oder 1536 Vektordimensionen) und etwa fünf Millionen Anfragen pro Monat zu tun.

Wichtigste Erkenntnis: Selbst bei geringem Umfang sind die tatsächlichen Kosten aufgrund von Mindestbeträgen und komplexen Preisstrukturen drei- bis fünfmal höher als die Schätzungen des Basisrechners.

Szenario 2: Empfehlungsmaschine für den E-Commerce

Mit zunehmender Größe der Systeme wird die Kostendynamik immer deutlicher. Bei rund 100 Millionen Vektoren und mehreren Millionen Abfragen pro Monat steigen die Kosten schnell an. Produktkataloge, Nutzer und Echtzeit-Personalisierung sorgen für anhaltenden Datenverkehr und häufige Aktualisierungen.

Wichtigste Erkenntnis: Bei mittlerem Umfang gleichen sich die Kosten der verschiedenen Anbieter an. Die Einbettungsgebühren übersteigen häufig die Kosten für die Basisdatenbank.

Szenario 3: Multi-Tenant-SaaS-Plattform

Auf Unternehmensebene verschieben sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen dramatisch. Bei 500 Millionen Vektoren und 100 Millionen Abfragen pro Monat wird eine nutzungsbasierte Preisgestaltung strukturell. Diese großen Datensätze enthalten hochdimensionale Vektor-Embeddings für viele Kunden.

Wichtigste Erkenntnis: Auf Unternehmensebene belaufen sich die jährlichen Kosten auf 30.000 bis 54.000 US-Dollar. Hier wird die Wirtschaftlichkeit des Selbsthostings überzeugend.

Anbieter-Vergleich nebeneinander

Um die wirtschaftlichen Aspekte zu verdeutlichen, finden Sie hier eine Übersicht über die wichtigsten Vektordatenbankanbieter in Bezug auf die für Produktionsumgebungen relevantesten Aspekte:

Die versteckten Gebühren, die nicht im Rechner enthalten sind

Diese Szenarien zeigen ein einheitliches Muster: Die angegebenen Preise decken selten die Gesamtkosten ab. Produktionsvektorsuchsysteme verursachen Kosten, die von Rechnern selten umfassend modelliert werden. Das Verständnis dieser versteckten Kosten ist für eine genaue Budgetierung von entscheidender Bedeutung.

Einbettungs- und Inferenzgebühren

Pinecone Inference berechnet 0,08 US-Dollar pro Million Token für die Generierung von Vektor-Embeddings. Weaviate und Qdrant bieten keine nativen Embedding-Dienste an, sodass Sie externe Anbieter wie OpenAI (ab 0,10 US-Dollar pro Million Token) oder Cohere nutzen müssen.

Die Konvertierung von Dokumenten in Vektoren verursacht über die Datenbankoperationen hinaus auf allen Plattformen zusätzliche Kosten. Für das Reranking fallen zusätzliche Gebühren pro Anfrage an. Cohere-rerank-v3.5 bietet in keiner Stufe kostenlose Anfragen, d. h. jede Reranking-Operation wird in Rechnung gestellt.

Diese Einbettungs- und Inferenzkosten können je nach Datenfluktuation und abfragen die Datenbankkosten selbst erreichen oder sogar übersteigen. Jedes Mal, wenn Sie neue Vektoreinbettungen generieren oder bestehende aktualisieren, fallen zusätzlich zu Ihren Kernkosten für die Vektorspeicherung separate Kosten an.

Kosten für die Neuindizierung (der stille Killer)

Die Kostenauswirkungen werden besonders gravierend, wenn Sie Ihren Ansatz ändern müssen. Wenn Sie Einbettungsmodelle ändern, müssen Sie alle Daten neu vektorisieren. Bei einem Datensatz mit 100 Millionen Vektoren könnte dies bedeuten:

• Einbettungskosten: 8.000 bis 15.000 US-Dollar einmalig.
• Erhöhte Schreibvorgänge während der Migration.
• Verarbeitungszeit und Rechenaufwand.

Das Experimentieren mit Modellen wird unerschwinglich teuer, was zu einer Bindung an die anfänglichen Einbettungsentscheidungen führt. Die Kosten für die Generierung von Vektoreinbettungen in großem Maßstab machen es riskant, Ihr System zu verbessern.

Die Unterstützungssteuer

Support-Stufen verursachen bei allen Managed-Providern erhebliche Kosten. Die Support- Stufen von Pinecone reichen von kostenlosen Community-Foren bis hin zu 499 US-Dollar pro Monat für einen 24/7-Support. Weaviate berechnet 500 US-Dollar pro Monat für seine Professional-Support-Stufe. Der Enterprise-Support von Qdrant beginnt bei ähnlichen Preisen.

Geografische Verteilungskosten

Deployment in mehreren Regionen Deployment Optimierung der Latenz verursacht zusätzliche Kosten für die Datenübertragung und regionale Infrastruktur und kann je nach Konfiguration zu einer Erhöhung der Grundkosten um 30 bis 50 % führen. Die Durchführung einer Vektorsuche über mehrere Cloud hinweg verstärkt diese Kosten noch.

Wenn Self-Hosting 75 % günstiger wird

Angesichts dieser versteckten Kosten und Preisvolatilität stehen viele Teams irgendwann vor einer Entscheidung. Es gibt einen Punkt, an dem die Preisgestaltung für Vektordatenbanken nicht mehr nur eine Frage der Bequemlichkeit, sondern eine wirtschaftliche Frage ist. Dieser Punkt kommt in der Regel früher, als viele erwarten.

Ze itskalen-Benchmarks zeigen, dass PostgreSQL + pgvector 75 % günstiger ist als Pinecone und gleichzeitig eine 28-mal schnellere P95-Latenzzeit bietet als die speicheroptimierte Ebene von Pinecone. Der Wendepunkt, an dem Self-Hosting wesentlich günstiger wird, liegt in der Regel bei 60 bis 100 Millionen Abfragen pro Monat.

Der Kosten-Crossover-Punkt

• Unter 10 Millionen Abfragen pro Monat: Cloud in der Regel einfacher. Der operative Aufwand für das Selbsthosting (DevOps Zeitaufwand, Überwachung, Wartung) überwiegen die potenziellen Einsparungen. Managed Services sind hier sinnvoll.
• 10 bis 60 Millionen Abfragen pro Monat: Die Wirtschaftlichkeit gleicht sich aus. Die Kosten für das Selbsthosting stabilisieren sich, während Cloud mit der Nutzung weiter steigen. An diesem Punkt beginnen viele Teams, ernsthaft nach Alternativen zu suchen. Der Unterschied verringert sich so weit, dass die Entscheidung eher von Fähigkeiten des Teams Fähigkeiten von rein wirtschaftlichen Faktoren abhängt.
• 60 Mio.–100 Mio.+ Abfragen/Monat: Selbsthosting wird 50–75 % günstiger. PostgreSQL Selbsthosting kostet auf AWS EC2 etwa 835 US-Dollar pro Monat, verglichen mit den 3.241 US-Dollar von Pinecone 3.241 $ US-Dollar pro Monat für den speicheroptimierten Index in vergleichbarem Umfang. Bei diesem Volumen lässt sich die Rechnung kaum ignorieren.

Was Selbsthosting tatsächlich kostet

• Server: 400 bis 800 Dollar pro Monat.
• Einrichtung: Etwa 40 Stunden Anfangsaufwand (einmalig 4.000 bis 8.000 US-Dollar).
• Laufende Wartung: 10–15 Stunden/Monat (1.500–2.250 $/Monat für Ingenieursleistungen).
• Überwachungsstack: 50–200 $/Monat.
• Backup : 100 bis 300 US-Dollar pro Monat.

Gesamt: Etwa 2.050 bis 3.550 US-Dollar pro Monat gegenüber Pinecone mit 5.000 bis 10.000+ US-Dollar im Unternehmensmaßstab.

Nettoeinsparungen: 2.950–6.450 $/Monat = 35.000–77.000 $/Jahr.

Die Mathematik wird mit zunehmender Skalierung immer überzeugender. Bei großen Datensätzen mit Hunderten von Millionen Vektordimensionen vergrößert sich die Lücke erheblich.

Leistungsvorteile über die Kosten hinaus

Die wirtschaftlichen Argumente sind überzeugend, aber auch die Leistung spielt eine wichtige Rolle. Zeitliche Benchmarks zeigen, dass PostgreSQL mit pgvector eine um das 28-fache geringere P95-Latenz erreicht als die Speicherebene von Pinecone: 63 ms gegenüber 1.763 ms. Darüber hinaus erzielt PostgreSQL abfragen um das 16-fache höheren abfragen bei einer Trefferquote von 99 %.

Über die Leistung hinaus bietet Self-Hosting:

• Steuerung: feinabstimmen Ihre spezifische Workload Vektordimensionen.
• Keine Drosselung oder Ratenbegrenzungen.
• Vorteile in Bezug auf Datenhoheit und Compliance.
• Vorhersehbare Skalierung, bei der die Kosten an die Kapazität und nicht an die Nutzung gebunden sind.
• Flexible Hybridsuche, die Vektorsuche mit herkömmlichen Suchanfragen kombiniert.

Die versteckten Kosten von kostenlosen und serverlosen Diensten

Kostenlose Tarife und serverlose Preise sollen ein Gefühl der Sicherheit vermitteln. Sie verringern Reibungsverluste, reduzieren Vorabverpflichtungen und erleichtern den Einstieg in die Entwicklung. In der Praxis verzögern sie jedoch häufig die Kostentransparenz, anstatt sie zu beseitigen.

Serverlos bedeutet nicht, dass die Infrastruktur kostenlos ist. Es bedeutet, dass die Infrastruktur abstrahiert und indirekt nach Nutzung abgerechnet wird. Bei gleichbleibenden Arbeitslasten ist diese Abstraktion in der Regel mit einem Aufpreis verbunden. Jede abfragen, jeder gespeicherte Vektor, jede Einbettungsaktualisierung und jeder Hintergrundvorgang wird gemessen. Mit der Zeit ersetzt Bequemlichkeit die Vorhersehbarkeit.

Kostenlose Tarife folgen einem ähnlichen Muster. Sie sind nützlich für Experimente, aber sie sind nicht repräsentativ für die Produktionsökonomie. Wenn die Zeitlimits erreicht sind, ist die Integrationsarbeit bereits abgeschlossen, die APIs sind eingebettet und die Migration erscheint kostspielig. An diesem Punkt neigen Teams dazu, Preise zu akzeptieren, die sie zuvor noch in Frage gestellt hätten.

Eine praktische Methode zur Auswahl

Sobald Preisvolatilität auftritt, stellt sich nicht mehr die Frage, welche Datenbank heute am günstigsten ist. Es wird deutlich, welches Preismodell nach Stabilisierung des Systems weiterhin funktioniert.

Drei Faktoren sind dabei am wichtigsten:

• Umfang: Wie viele Vektoren Sie speichern, wie viele Abfragen Sie pro Monat durchführen und wie schnell diese Zahlen wachsen.
• Vorhersehbarkeit: Ob die Nutzung sprunghaft und ungewiss oder über die nächsten sechs bis zwölf Monate hinweg stabil und vorhersehbar ist.
• Kontrolle: Wie viel operative Verantwortung kann Ihr Team realistisch übernehmen und wie empfindlich reagiert das Unternehmen auf Budgetabweichungen?

Zu Beginn sind verwaltete Cloud in der Regel sinnvoll. Sie optimieren Geschwindigkeit, Experimentierfreudigkeit und unbekannte Nachfrage. Wenn sich die Arbeitslasten stabilisieren und abfragen auf mehrere zehn Millionen pro Monat ansteigt, verliert die nutzungsbasierte Preisgestaltung ihren Vorteil. Die Kosten steigen schneller als der Wert, und Prognosen werden schwieriger statt einfacher.

Bei mehr als etwa 60 bis 100 Millionen Abfragen pro Monat erreichen viele Teams einen Wendepunkt. Bei dieser Größenordnung sind selbst gehostete oder On-Premises oft wesentlich kostengünstiger und weitaus besser planbar, selbst wenn man die Infrastruktur- und Betriebskosten berücksichtigt.

Wenn jede Option passt

Cloud Dienste funktionieren am besten, wenn:

• Der Datenverkehr ist unvorhersehbar oder sehr sprunghaft.
• Die Geschwindigkeit der Iteration ist wichtiger als die langfristigen Kosten.
• Die DevOps-Kapazität ist begrenzt.
• Die Arbeitslasten sind noch in der Erprobungsphase.

Selbst gehostete oder On-Premises sind sinnvoll, wenn:

• Das Abfragevolumen ist hoch und stabil.
• Kostenvorhersagbarkeit ist eine geschäftliche Anforderung.
• Budgets müssen im Voraus verteidigt werden.
• Compliance oder Datenresidenz sind wichtige Themen.
• Die Leistungsziele sind anspruchsvoll.

Die richtige Wahl hängt davon ab, dass Ihr Preismodell zu Ihrem tatsächlichen Produktionsverhalten passt.

Entscheidungsauslöser, die helfen

Anstatt ständig über Architektur zu diskutieren, definieren viele Teams klare Auslöser:

• Wenn die monatlichen Ausgaben für die Vektordatenbank 1.500 $ übersteigen, sollten Sie Deployment neu bewerten.
• Wenn abfragen 50 Millionen pro Monat überschreitet, berechnen Sie die Gesamtbetriebskosten für die eigene Infrastruktur.
• Wenn Preisänderungen 20 % überschreiten, das Lieferantenrisiko neu bewerten.
• Wenn Latenzziele regelmäßig verfehlt werden, sollten Alternativen geprüft werden.

Diese Auslöser machen die Preisgestaltung von einer Überraschung zu einem geplanten Entscheidungspunkt.

Die Quintessenz

Die Preisgestaltung für Vektordatenbanken erscheint zunächst einfach. Kostenlose Tarife, niedrige Mindestbeträge und nutzungsabhängige Abrechnung lassen vermuten, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich nutzen. In der Praxis sieht die Wirtschaftlichkeit jedoch anders aus. Die Kosten summieren sich aus Speicherplatz, Abfragen, Einbettungen und Hintergrundoperationen.

Die gleiche abfragen mit zunehmender Größe der Datensätze teurer, auch wenn sie denselben Wert liefert. Die Vorhersagbarkeit verschwindet genau dann, wenn sie am wichtigsten ist. Bei anhaltenden Arbeitslasten gibt es einen klaren Wendepunkt, an dem der Besitz billiger und leichter zu rechtfertigen ist. Teams, die keine unerwartet hohen Rechnungen erhalten, sind nicht diejenigen, die bessere Rabatte ausgehandelt haben, sondern diejenigen, die die Preisgestaltung frühzeitig als architektonische Entscheidung behandelt haben.

Für Unternehmen, die Wert auf feste Budgets, vorhersehbare Ausgaben und langfristige Kontrolle legen, ist dies der Grund, warum On-Premises wieder ernsthaft in Architekturdiskussionen einfließen. On-Premises von Actian, die auf transparenter Lizenzierung statt auf nutzungsabhängiger Volatilität basiert, spiegelt diesen Wandel wider.

Berechnen Sie die Kosten, bevor Sie migrieren müssen. So ist es immer günstiger.

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Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Datenintelligenzlösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die flexiblen Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybrid-Umgebungen. Weitere Informationen über Actian, den Daten- und KI-Bereich von HCLSoftware, finden Sie unter actian.com.