Vue d'ensemble des tarifs de Pinecone
Pinecone en un coup d'œil
Free for up to 100,000 vector embeddings, then pay-as-you-go pricing based on reserved resources, billed by the minute.
Tarification et plans Pinecone
Meilleures alternatives à Pinecone les mieux notées
Tarification des alternatives de Pinecone
Ce qui suit est un aperçu rapide des éditions proposées par d'autres Logiciel de base de données vectorielle
 Self-Deployed | Gratuit | Weaviate est une base de données vectorielle open-source. Elle vous permet de stocker des objets de données et des embeddings vectoriels à partir de vos modèles de ML préférés, et de passer à l'échelle de manière transparente jusqu'à des milliards d'objets de données.
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 Starter | Gratuit | La manière la plus simple de découvrir une base de données vectorielle entièrement gérée.
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 Free | $0.00 | Plan à débit limité pour commencer rapidement et facilement avec kdb+.
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Différentes alternatives de tarification et plans
Avis sur la tarification Pinecone
Pinecone a facilité pour mon équipe l'accélération significative de nos services d'IA grâce à la recherche vectorielle. Bien que les bases de données vectorielles soient devenues plus courantes, elles continuent d'introduire de nouvelles fonctionnalités pour rester à la pointe et ajouter un support pour de nouvelles applications. Le service est facile à configurer et à maintenir. Leur service est plus rapide et plus stable que certaines alternatives open-source que nous avons envisagées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que Pinecone puisse être hébergé à la fois sur GCP et AWS, ce serait formidable s'ils supportaient également Azure. Nous avons testé les deux et avons eu le temps de disponibilité le plus élevé en exécutant Pinecone sur AWS. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Facilité d'utilisation et filtrage des métadonnées. Pinecone est l'un des rares produits sur le marché qui est performant avec une requête contenant un filtrage de métadonnées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La tarification ne s'adapte pas bien pour les entreprises avec des millions de vecteurs, en particulier pour les index p. Nous avons expérimenté avec pgvector pour déplacer nos vecteurs dans un postgres, mais la performance du filtrage des métadonnées n'était pas acceptable avec les index actuels qu'il prend en charge. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
