KI-Vektordatenbanken im Vergleich 2026: Pinecone, Weaviate, Qdrant und 7 weitere (Preise & kostenlose Tarife)

Die Wahl einer KI-Vektordatenbank ist schwieriger, als es scheint. Die Tools unterscheiden sich in der Architektur, in der Abrechnung und darin, wie viel ein kostenloser Tarif tatsächlich abdeckt. Manche sind verwaltete Dienste, manche sind Open-Source-Software, die Sie selbst hosten können, und manche ergänzen eine Datenbank oder Suchmaschine, die Sie möglicherweise bereits betreiben, um Vektorsuche. Für Teams, die auf Japanisch arbeiten, kommen die Verfügbarkeit der Regionen und die Unterstützung von Tokenizern als weitere Punkte hinzu, die Sie prüfen sollten.

Dieser Artikel vergleicht zehn Tools: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Zilliz Cloud, Vespa, MongoDB Vector Search, Elasticsearch, Redis, LanceDB und turbopuffer. Für jedes Tool betrachten wir Preise, kostenlose Tarife, Japanisch-Unterstützung, unterstützte Plattformen, Stärken und Einschränkungen. Wir haben sie anhand der offiziellen Website des jeweiligen Anbieters verglichen, Stand November 2026.

Nach den einzelnen Bewertungen finden Sie Empfehlungen nach Einsatzzweck und praktische Tipps, wie Sie richtig wählen. Preise und Funktionen ändern sich häufig. Prüfen Sie daher vor Ihrer Entscheidung auf der offiziellen Website die aktuellen Preise und Funktionen.

Was sind KI-Vektordatenbanken? Was sie leisten und was Sie vor der Wahl wissen sollten

Eine KI-Vektordatenbank speichert Embeddings, also numerische Darstellungen von Text, Bildern oder anderen Daten. Sie findet Einträge, die sich inhaltlich ähneln, und nicht nur Einträge, die exakt passende Schlüsselwörter enthalten. Die meisten Tools in diesem Artikel speichern außerdem Metadaten, filtern Ergebnisse danach und kombinieren Vektorsuche mit Schlüsselwortsuche (BM25) in einer einzigen Abfrage. Einige ergänzen gehostete Embedding-Modelle, Reranking oder Agentenfunktionen.

• Semantische Suche: Dokumente anhand ihrer Bedeutung statt anhand des exakten Wortlauts finden.
• RAG: Relevante Textpassagen abrufen, die einem Sprachmodell vor der Antwort bereitgestellt werden.
• Empfehlungen: Einträge anzeigen, die dem ähneln, was ein Nutzer bereits angesehen hat.
• Hybride Suche: Schlüsselwort- und Vektorergebnisse zusammenführen, zum Beispiel mit RRF.
• Agentensuche und Gedächtnis: KI-Agenten einen Speicher geben, den sie abfragen können, zum Beispiel Pinecone Assistant oder Weaviates Query Agent.

Prüfen Sie vor der Wahl, was der kostenlose Tarif oder die Testphase tatsächlich abdeckt. Der Starter-Tarif von Pinecone ist auf AWS us-east-1 beschränkt. Die kostenlosen und serverlosen Optionen von Zilliz Cloud sind nur in Frankfurt und Oregon verfügbar. Der kostenlose Cluster von Qdrant wird nach 1 Woche Inaktivität ausgesetzt. Vespa bietet $300 an Testguthaben, und turbopuffer hat keinen kostenlosen Tarif.

Die Japanisch-Unterstützung unterscheidet sich stark. Manche Tools bieten eine japanischsprachige Website oder Regionen in Tokio, andere verlassen sich in ihrer Dokumentation auf japanische Tokenizer. Pinecone und turbopuffer führen auf ihren offiziellen Websites keine Region in Tokio auf. Prüfen Sie außerdem, ob die Schlüsselwortsuche japanischen Text segmentieren kann, denn die reine Vektorsuche hängt von Ihrem Embedding-Modell ab.

Berücksichtigen Sie schließlich Umfang und Preismodell. Tarife umfassen feste monatliche Gebühren, nutzungsbasierte Abrechnung, stundenweise Abrechnung für bereitgestellte Ressourcen und Mindestausgaben. Die Mindestbeträge reichen von $16/Monat für den Launch-Tarif von turbopuffer bis $20,000/Monat für Vespa Premium. Auch die Optionen für Self-Hosting unterscheiden sich: Weaviate, Qdrant und Vespa veröffentlichen Open-Source-Editionen, während die Datenbank von Pinecone nicht selbst gehostet werden kann.

Vergleichstabelle der Top-10-Tools (Preise, Japanisch-Unterstützung, Plattformen)

Tool	Wichtigste Tarife	Japanisch-Unterstützung	Plattformen
Pinecone	Builder $20/Monat / Standard minimum usage $50/Monat / Enterprise minimum usage $500/Monat	Teilweise	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Weaviate	Free $0/Monat / Flex ab $45/Monat	Teilweise	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Qdrant	Free Tier free / Auf Anfrage	Teilweise	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Zilliz Cloud	Free $0 / Standard: Serverless ab $0/Monat, Dedicated ab $126/Monat. 30-day free trial available	Unterstützt	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Vespa	Free trial / Startup: vCPU $0.05/Stunde / Cloud Basic: vCPU $0.10/Stunde	Teilweise	Web, API, Python SDK, Java SDK und mehr
MongoDB Vector Search	MongoDB Atlas Free $0/Stunde / Flex ab $0.011/Stunde / Dedicated ab $0.08/Stunde	Unterstützt	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Elasticsearch	14-day free trial / Elasticsearch Serverless: Ingest ab $0.14/VCU-Stunde, Search ab $0.09/VCU-Stunde, Machine Learning ab $0.07/VCU-Stunde	Unterstützt	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
Redis	Essentials ab $0.007/Stunde / Pro ab $0.014/Stunde	Teilweise	Web, API, Python SDK, Go SDK und mehr
LanceDB	Auf Anfrage	Teilweise	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr
turbopuffer	Launch: Mindestausgaben $16/Monat / Scale: Mindestausgaben $256/Monat / Enterprise: ab $4,096/Monat	Keine Angabe	Web, API, Python SDK, TypeScript SDK und mehr

AIpedia hat diese Tools nicht bewertet, da sie noch keine eigenen Seiten auf AIpedia haben. Preise und Tarife ändern sich; wir haben die offizielle Website jedes Anbieters im November 2026 geprüft. Prüfen Sie vor der Anmeldung die aktuellen Informationen auf der offiziellen Website.

Funktionen, Preise und Geeignet für: 10 Tools

1. Pinecone

Pinecone ist eine vollständig verwaltete, serverlose Vektordatenbank. Sie speichern Embedding-Vektoren und Metadaten in serverlosen Indizes, ohne Server aufbauen oder betreiben zu müssen. Sie wird als Suchkomponente für semantische Suche, Empfehlungen und RAG eingesetzt. Dokumentenindizes, seit dem 2. September 2026 allgemein verfügbar, kombinieren BM25-Volltextsuche, dichte Vektoren und dünn besetzte Vektoren in einem einzigen Index.

• Stärken: Es gibt einen schrittweisen Übergang vom kostenlosen Tarif Starter über den Pauschaltarif Builder für $20 zum nutzungsbasierten Tarif Standard. Gehostete Embedding- und Reranking-Modelle sowie Pinecone Assistant ermöglichen den Aufbau von RAG ohne eigene Inferenz-Infrastruktur.
• Stärken: Hybridsuche lässt sich in einem einzigen Dienst aufbauen. Pinecone unterstützt SOC 2, GDPR, ISO 27001 und HIPAA (ein HIPAA-Add-on ist für Standard verfügbar). Enterprise ergänzt BYOC, CMEK, Audit-Logs und SCIM.
• Stärken: Die offizielle Dokumentation enthält Integrationsanleitungen für LangChain, LlamaIndex und Amazon Bedrock.
• Zu beachten: Es gibt keine Tokio-Region für serverlose Indizes. Die einzige asiatische Option ist AWS Singapur (ap-southeast-1), und Starter ist auf AWS us-east-1 beschränkt. Japanisch ist nicht in der Sprachliste für die Volltextsuche (BM25) enthalten. Das gehostete Modell llama-text-embed-v2 unterstützt 26 Sprachen, darunter Japanisch.
• Zu beachten: Die Datenbank kann nicht selbst gehostet werden. Der lokale Emulator Pinecone Local wurde am 7. Oktober 2026 eingestellt, und der Betrieb in der eigenen Umgebung ist auf Enterprise BYOC beschränkt. Die Stückpreise variieren je nach Cloud und Region, und Egress ist seit dem 1. September 2026 kostenpflichtig. Kalkulieren Sie die Kosten daher im Voraus.

Preise: Starter ist kostenlos (nur AWS us-east-1, 5 Indexe, 2GB Speicher, 2 Millionen WU/Monat Schreibvorgänge und 1 Million RU/Monat Lesevorgänge, 1GB/Monat Egress, 2 Nutzer). Builder kostet $20/Monat (Flatrate, keine Mehrkosten bei Überschreitung; Vorgänge werden blockiert, sobald das Limit erreicht ist. 10 Indexe/Projekt, 10GB Speicher, 5 Millionen WU/Monat Schreibvorgänge und 2 Millionen RU/Monat Lesevorgänge, alle Regionen wählbar, nur Zahlung per Karte). Standard hat eine Mindestnutzung von $50/Monat, darüber erfolgt die Abrechnung nutzungsbasiert: Speicher $0.33/GB/Monat, Schreibvorgänge $4 bis $4.50/1 Million WU, Lesevorgänge $16 bis $18/1 Million RU (je nach Cloud und Region), Egress $0.10/GB (bis zu 100GB/Monat inklusive), Import aus Objektspeicher $0.25/GB, Backup $0.10/GB/Monat und ein HIPAA-Add-on für $190/Monat. Standard umfasst eine kostenlose Testphase von 3 Wochen mit einem Guthaben von $300. Enterprise hat eine Mindestnutzung von $500/Monat (Schreibvorgänge $6 bis $6.75/1 Million WU, Lesevorgänge $24 bis $27/1 Million RU, 99.95% Verfügbarkeits-SLA, BYOC, Pro-Support inklusive). Inference ab Standard: llama-text-embed-v2 $0.16/1 Million Tokens, multilingual-e5-large $0.08/1 Million Tokens, Rerank $2/1,000 Anfragen. Assistant ab Standard: Speicher $3/GB/Monat, Input $8 und Output $15/1 Million Tokens. BYOC ist auf Anfrage erhältlich.

Geeignet für: Teams, die einen verwalteten Dienst ohne Serverbetrieb und einen klaren Schritt von kostenlos zu kostenpflichtig wünschen. Es passt zu Projekten, die ohne Tokio-Region auskommen und ein mehrsprachiges Embedding-Modell für japanische Dokumente auswählen.

2. Weaviate

Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die Objekte, Vektoren und invertierte Indizes in einem System verwaltet. Hybridsuche, die Vektorsuche und BM25-Stichwortsuche kombiniert, ist standardmäßig enthalten. Sie können die Open-Source-Edition mit Docker oder Kubernetes selbst hosten oder die verwaltete Weaviate Cloud nutzen. In der Weaviate Cloud stehen zusätzlich Weaviate Embeddings und Query Agent zur Verfügung.

• Stärken: Die Open-Source-Edition unter BSD-3-Clause kann selbst gehostet werden, und derselbe Client kann sich mit der Weaviate Cloud verbinden. Hybridsuche, Multi-Tenancy und RBAC sind in allen Tarifen verfügbar, auch im kostenlosen Tarif.
• Stärken: Japanische Tokenizer wie kagome_ja, gse und trigram sind in der offiziellen Dokumentation beschrieben. Dadurch lassen sich Stichwortsuche und Hybridsuche auf Japanisch einfacher einrichten. Die Website bietet außerdem eine japanische Landingpage und einen Schnellstart (weaviate.io/ja).
• Stärken: Gehostete Embeddings und Query Agent ermöglichen es Ihnen, alles von den Embeddings bis zur agentenbasierten Suche ohne externe API-Schlüssel zu konfigurieren. Offizielle Clients gibt es für Python, TypeScript, Go, Java und C#.
• Zu beachten: Eine Liste der Regionen der Weaviate Cloud wird nicht veröffentlicht. Sie müssen daher selbst prüfen, ob Tokio verfügbar ist. Der kostenlose Cluster läuft auf AWS, und Flex ist auf 7 Regionen in GCP und AWS beschränkt. Japanische Tokenizer sind standardmäßig nicht geladen und müssen über Umgebungsvariablen aktiviert werden.
• Zu beachten: Die Preise richten sich nach Vektordimensionen, Speicher und Backup, und die Stückpreise variieren je nach Komprimierungsmethode, Cloud und Region. Die offizielle Website kündigt an, dass Transformation Agent und Personalization Agent eingestellt werden sollen und Engram am 31. Dezember 2026 endet.

Preise: Free kostet $0/Monat (dauerhaft kostenlos, 1 Cluster pro Nutzer, 100,000 Objekte, 1GB Speicher und 10GB Festplatte, bis zu 1 Collection und 3 Tenants, Embeddings 2,000 Anfragen/Tag, Query Agent 1,000 Anfragen/Monat, nur AWS). Flex kostet ab $45/Monat (nutzungsbasiert, ohne Vertrag, geteilter Cluster, 99.5% Verfügbarkeits-SLA, Vektordimensionen ab $0.00465/1 Million, Speicher ab $0.12/GiB, Backup ab $0.03036/GiB). Premium ist auf Anfrage erhältlich (Vorauszahlungsvertrag, Mindestbetrag ab $400/Monat). Premium Shared: Vektordimensionen ab $0.003875/1 Million, Speicher ab $0.10/GiB, 99.9% Verfügbarkeits-SLA. Premium Dedicated: Vektordimensionen ab $0.002718/1 Million, Speicher ab $0.33/GiB, 99.95% Verfügbarkeits-SLA. Weaviate Embeddings: Snowflake Arctic-Embed-M-v1.5 $0.025/1 Million Tokens, Snowflake Arctic-Embed-M-v2.0 $0.040/1 Million Tokens, ModernVBERT colmodernvbert $0.065/1 Million Tokens. Query Agent kostet $30/Organisation/Monat (4,000 Anfragen inklusive, darüber nutzungsbasiert). Die Open-Source-Edition (Community Edition, BSD-3-Clause) ist kostenlos. Weaviate Assurance, ein kostenpflichtiger Support für selbst gehostete Installationen, ist eine feste Jahresgebühr und erfolgt auf Anfrage.

Geeignet für: Teams, die neben einer verwalteten Cloud eine Open-Source-Option wünschen. Es eignet sich gut, wenn japanische Stichwort- und Hybridsuche wichtig sind und Sie die Verfügbarkeit der Regionen vorher prüfen können.

3. Qdrant

Qdrant ist eine Vektorsuchmaschine mit Open-Source-Lizenz (Apache 2.0). Sie können sie selbst hosten, die verwaltete Qdrant Cloud nutzen oder Hybrid Cloud auf Ihrem eigenen Kubernetes betreiben. Private Cloud deckt isolierte Umgebungen ab. Qdrant unterstützt Dense Vectors, Sparse Vectors, Multivectors, Quantisierung und Payload-Filterung für RAG, Empfehlungen und erweiterte Suche.

• Stärken: Die Apache-2.0-Edition ist zum Selbsthosten kostenlos, und Sie können zwischen Managed Cloud, Hybrid Cloud und Private Cloud wählen. Ein kostenloser Cluster (0.5 vCPU, 1GB RAM, 4GB Festplatte) lässt sich ohne Kreditkarte testen.
• Stärken: Die Suchfunktionen sind breit gefächert: Sparse Vectors, Multivectors, BM25-Bewertung auf Volltextindizes (Qdrant 1.20, veröffentlicht am 22. Oktober 2026) und Quantisierung. Das ermöglicht eine feinkörnige Steuerung beim Aufbau der Hybridsuche.
• Stärken: Laut offizieller Dokumentation unterstützt der mehrsprachige Tokenizer für Volltextindizes Japanisch über vaporetto. Offizielle Clients gibt es für Python, JavaScript/TypeScript, Rust, Go, .NET und Java.
• Zu beachten: Die Stückpreise des Standard Tier stehen nicht auf der Preisseite, daher müssen Sie mit dem Preisrechner schätzen. Die Liste der Regionen der Qdrant Cloud wird nicht veröffentlicht, daher prüfen Sie bitte, ob eine Tokio-Region existiert. Es gibt keine offizielle japanische Website.
• Zu beachten: Für Cluster in Nicht-EU-Regionen läuft Cloud Inference in den USA, und die kostenlosen Modelle werden nur in den USA gehostet. Der kostenlose Cluster wird nach 1 Woche Inaktivität ausgesetzt und nach 4 Wochen gelöscht.

Preise: Der kostenlose Tarif Free Tier ist dauerhaft kostenlos (ohne Kreditkarte). Er besteht aus einem einzelnen Knoten mit 0,5 vCPU, 1 GB RAM und 4 GB Speicher (etwa 1 Million Vektoren mit 768 Dimensionen). Kostenlose Inferenzmodelle sind verfügbar. Nach 1 Woche Inaktivität wird er ausgesetzt und nach 4 Wochen gelöscht. Standard Tier ist nutzungsbasiert mit dedizierten Ressourcen und wird stündlich für vCPU, Arbeitsspeicher, Speicher, Backup-Kapazität und Tokens für kostenpflichtige Inferenzmodelle abgerechnet. Es gilt eine SLA-Verfügbarkeit von 99,5 %. Die Stückpreise werden auf der Preisseite nicht angegeben. Sie werden mit dem Preisrechner geschätzt, prüfen Sie daher die offizielle Seite. Premium Tier ist auf Anfrage erhältlich (verbindlicher Vertrag mit einer jährlichen Mindestnutzung, SSO, private VPC-Anbindung, SLA-Verfügbarkeit von 99,9 %, 99,95 % bei Multi-AZ). Hybrid Cloud und Private Cloud sind auf Anfrage erhältlich. Die Open-Source-Edition ist kostenlos (Apache 2.0). Die Zahlung ist per Kreditkarte oder über die Marktplätze von AWS, GCP und Azure möglich.

Geeignet für: Engineering-Teams, die eine Open-Source-Engine mit flexibler Bereitstellung und detaillierter Kontrolle über die Hybridsuche wünschen. Prüfen Sie Region und Kostenschätzung, bevor Sie sich für Qdrant Cloud entscheiden.

4. Zilliz Cloud

Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Dienst des Teams hinter der Open-Source-Vektordatenbank Milvus. Sie können zwischen Serverless, dedizierten Clustern (Dedicated) oder BYOC wählen, das in Ihrem eigenen Cloud-Konto läuft. Es nutzt dasselbe SDK wie Milvus und unterstützt semantische Suche und RAG.

• Stärken: Dedizierte Cluster und BYOC sind in Tokio auf AWS, Google Cloud und Azure verfügbar. Außerdem gibt es eine japanische offizielle Website und japanische Dokumentation.
• Stärken: Da ein SDK mit der Open-Source-Version Milvus geteilt wird, fällt der Wechsel zwischen selbst gehostetem Milvus und der verwalteten Version leichter. Sie können mit dem kostenlosen Tarif oder der 30-tägigen kostenlosen Testphase für Standard starten.
• Stärken: Volltextsuche (BM25) und Hybridsuche sind verfügbar. Der lindera-Tokenizer unterstützt die japanische Volltextsuche, und mit der Funktion Function lassen sich externe Modelle für Embeddings und Reranking aufrufen.
• Zu beachten: Der kostenlose Tarif und Serverless sind nur in AWS eu-central-1 (Frankfurt) und GCP us-west1 (Oregon) verfügbar. Um Daten in Tokio zu speichern, benötigen Sie einen dedizierten Cluster oder einen höheren Tarif.
• Zu beachten: Die Abrechnung umfasst viele Posten, darunter CU, vCU, Speicher und Datenübertragung, und die Stückpreise variieren je nach Tarif und Region. Vector Lakebase befindet sich in einer öffentlichen Vorschau, und die Preise für Business Critical und BYOC werden nicht veröffentlicht.

Preise: Free kostet $0 (5 GB Speicher, 2,5 Millionen vCU/Monat inklusive, bis zu 5 Collections, Community-Support). Standard Serverless kostet ab $0/Monat (Lesen und Schreiben $4/1 Million vCU, Speicher $0.3/GB/Monat; nur in AWS eu-central-1 und GCP us-west1 verfügbar). Standard Dedicated kostet ab $126/Monat ($0.175/CU/Stunde in AWS us-east-1; Tokio (AWS ap-northeast-1) kostet $0.209/CU/Stunde), mit einer kostenlosen Testphase von 30 Tagen. Enterprise Dedicated kostet ab $197/Monat ($0.273/CU/Stunde in AWS us-east-1; Tokio kostet $0.327/CU/Stunde; SLA-Verfügbarkeit von 99,95 %, SSO, Audit-Logs, private Endpunkte). Business Critical und BYOC sind auf Anfrage erhältlich. Der Speicher für dedizierte Cluster kostet $0.025/GB/Monat, die Datenübertragung ist für die ersten 100 GB kostenlos. Open-Source-Milvus ist kostenlos (Apache 2.0). Die aktuellen Preise und Funktionen finden Sie auf der offiziellen Website.

Geeignet für: Teams, die einen verwalteten Dienst auf Basis von Milvus nutzen möchten und japanische Dokumentation, eine Region in Tokio oder japanische Volltextsuche benötigen. Er eignet sich für Teams, die einen dedizierten Cluster oder einen höheren Tarif nutzen können, sowie für Teams, die einen einfachen Übergang zwischen selbst gehostetem Milvus und einem verwalteten Dienst wünschen.

5. Vespa

Vespa ist eine Open-Source-Suchplattform (Apache 2.0). Sie führt Vektorsuche, Schlüsselwortsuche, strukturierte Filterung, Ranking und Machine-Learning-Inferenz in einer verteilten Engine aus. Tensoren werden nativ verarbeitet, sodass ein Dokument mehrere Embeddings enthalten kann. Außerdem wird Vespa als verwalteter Dienst Vespa Cloud angeboten.

• Stärken: Suche, Ranking und Inferenz laufen in einer einzigen Engine, sodass Sie keine separate Vektordatenbank, Volltext-Engine und keinen separaten Reranker kombinieren müssen. Das mehrstufige Ranking kann ONNX- oder XGBoost-Modelle ausführen, und ColBERT- sowie ColPali-artige Suche wird unterstützt.
• Stärken: Vespa Cloud hat eine Produktionszone in Tokio (AWS ap-northeast-1). Lucene Linguistics stellt japanische Analyzer standardmäßig bereit.
• Stärken: Die Abrechnung basiert auf zugewiesenen Ressourcen statt auf der Anzahl der Abfragen, und die Stückpreise werden veröffentlicht. Die Edition unter Apache 2.0 kann kostenlos selbst gehostet werden.
• Zu beachten: Die standardmäßige Sprachverarbeitung (OpenNLP) unterstützt kein Japanisch. Für die japanische Volltextsuche muss daher auf Lucene Linguistics umgestellt werden. Eine japanische offizielle Website oder Dokumentation gibt es nicht.
• Zu beachten: Die Konfiguration erfolgt in einem Anwendungspaket mit services.xml und Schemata. Änderungen bedeuten, Dateien zu bearbeiten und neu bereitzustellen. Azure-Zonen in Vespa Cloud sind nur für die Entwicklung gedacht. Multi-Region-Failover und SSO/SAML erfordern den Premium-Tarif mit einer Mindestabnahme von $20,000/Monat.

Preise: Die kostenlose Testphase in Vespa Cloud bietet $300 Guthaben ohne Kreditkarte. Cluster werden automatisch gelöscht, wenn das Guthaben aufgebraucht ist. Startup, für Unternehmen in der Frühphase, kostet vCPU $0.05/Stunde, Arbeitsspeicher $0.005/GB/Stunde, Speicher $0.0002/GB/Stunde, GPU $0.03/GB/Stunde (nur Community-Support, kein SLA). Cloud Basic kostet vCPU $0.10/Stunde, Arbeitsspeicher $0.01/GB/Stunde, Speicher $0.0004/GB/Stunde, GPU $0.07/GB/Stunde (Reaktion am nächsten Werktag). Cloud Professional kostet vCPU $0.145/Stunde, Arbeitsspeicher $0.0145/GB/Stunde, Speicher $0.0005/GB/Stunde, GPU $0.10/GB/Stunde (Support rund um die Uhr, Backup und Notfallwiederherstellung). Premium erfolgt nach individuellem Angebot mit einer Mindestabnahme von $20,000/Monat. Enclave, das in Ihrem eigenen Cloud-Konto läuft, kostet unter anderem Basic vCPU $0.08/Stunde und Professional vCPU $0.12/Stunde. Enterprise, eine Jahreslizenz für das Self-Hosting, ist auf Anfrage erhältlich. Die Open-Source-Edition ist kostenlos (Apache 2.0). Die Stückpreise sinken je nach insgesamt zugewiesenen Ressourcen um bis zu 50 % (bei Enclave um 83 %).

Geeignet für: Engineering-geführte Teams, die große Such- oder Empfehlungssysteme aufbauen und benutzerdefiniertes Ranking und Inferenz in einer Engine benötigen. Weniger geeignet für Teams, die eine schnelle Einrichtung auf Japanisch wünschen.

6. MongoDB Vector Search

MongoDB Vector Search ist eine Vektorsuchfunktion, die in die Dokumentendatenbank MongoDB integriert ist. Sie speichern Geschäftsdaten, Metadaten und Embeddings im selben Dokument und fragen sie mit der $vectorSearch-Stufe ab. Dadurch entfällt die Synchronisierung der Daten mit einer separaten Vektordatenbank. Offizielle Seiten verwenden außerdem noch den älteren Begriff „Atlas Vector Search“.

• Stärken: Daten und Vektoren liegen zusammen, und die Vorfilterung nach Datum, Zahlen und Zeichenketten funktioniert in einer einzigen Abfrage. Hybridsuche mit Volltextsuche ist über $rankFusion und $scoreFusion verfügbar.
• Stärken: Sie können mit dem kostenlosen Cluster oder Flex mit einer monatlichen Obergrenze von $30 starten und dann zu Dedicated und dedizierten Search Nodes wechseln. AWS, Google Cloud, Azure und selbst verwaltete Editionen stehen alle zur Auswahl.
• Stärken: Es gibt eine japanische offizielle Website und Dokumentation. Dedizierte Search Nodes sind in AWS Tokio und Osaka verfügbar, und für die Volltextsuche stehen japanische Analyzer (lucene.kuromoji, lucene.japanese) bereit.
• Zu beachten: Indizes für die Vektorsuche werden im Arbeitsspeicher gehalten. Bei großen Datenmengen sollten Sie daher die stündlichen Kosten für dedizierte Search Nodes einplanen. Der kostenlose Cluster erlaubt insgesamt 3 Indizes für Volltext- und Vektorsuche, Flex erlaubt 10.
• Zu beachten: Automated Embedding befindet sich in einer Vorschau, und die offizielle Dokumentation empfiehlt es nicht für den Produktivbetrieb. Natives Reranking funktioniert nur auf Atlas mit MongoDB 8.3 oder neuer, nicht bei selbst verwalteten Bereitstellungen.

Preise: Vektorsuche ist in den Preisen für MongoDB-Atlas-Cluster enthalten. Atlas Free kostet $0/Stunde (512MB Speicher, gemeinsam genutzter RAM/vCPU; bis zu 3 Indizes insgesamt für Volltextsuche und Vektorsuche). Flex kostet ab $0.011/Stunde (monatliche Obergrenze $30, 5GB Speicher, bis zu 10 Indizes). Dedicated kostet ab $0.08/Stunde (M10, ab $56.94/Monat, 10GB bis 4TB Speicher). Dedicated Vector Search Nodes sind ab M10 verfügbar. Auf AWS reicht High CPU von S20 mit $0.12/Stunde bis S80 mit $3.26/Stunde. Low CPU reicht von S30 mit $0.11/Stunde bis S110 mit $5.87/Stunde. Storage-Optimized reicht von S40-S mit $0.25/Stunde bis S90-S mit $3.76/Stunde. Automated Embedding (Vorschau) wird pro 1 Million Tokens der Voyage-AI-Modelle berechnet: voyage-4-lite $0.02, voyage-4 $0.06, voyage-4-large $0.12. Community Edition ist kostenlos (SSPL). Enterprise Advanced (kommerzielle Lizenz) ist auf Anfrage erhältlich.

Geeignet für: Teams, die bereits MongoDB nutzen und Vektoren neben ihren Anwendungsdaten speichern möchten. Auch für Teams mit Sitz in Japan geeignet, die eine japanischsprachige Website sowie Search Nodes in Tokio oder Osaka schätzen.

7. Elasticsearch

Elasticsearch ist eine Such- und Analyseplattform, die seit langem für Volltextsuche genutzt wird und inzwischen auch als Vektordatenbank funktioniert. kNN-Suche auf dense_vector-Feldern (HNSW), BM25-Volltextsuche, Metadatenfilter und Aggregationen können im selben Index ausgeführt werden. Hybridsuche lässt sich mit RRF und weiteren Verfahren in einem einzigen API-Aufruf kombinieren. Das Feld semantic_text kann das Chunking und die Erzeugung von Embeddings automatisieren.

• Stärken: Volltextsuche, Vektorsuche, Filter und Aggregationen werden in einer einzigen Engine verarbeitet, wobei Hybridsuche integriert ist. semantic_text und der Elastic Inference Service ermöglichen den Start der semantischen Suche, ohne eigene Embedding-Modellserver betreiben zu müssen.
• Stärken: Sie können zwischen Hosted, Serverless oder selbstverwaltet wählen. Regionen in Tokio sind verfügbar: Hosted unterstützt AWS, GCP und Azure in Tokio, Serverless unterstützt AWS und GCP in Tokio.
• Stärken: Es gibt eine japanische offizielle Website, Kibana lässt sich auf Japanisch umstellen, und das kuromoji-Plugin unterstützt japanische Volltextsuche. Für die Sicherheit stehen RBAC und Audit-Logs zur Verfügung.
• Zu beachten: Die Abrechnung unterscheidet sich zwischen Hosted (ressourcenbasiert), Serverless (VCU-basiert) und Vector Database (Speicher- und Suchkapazität), weshalb Kostenschätzungen aufwendig sind. Die Stückpreise für Elasticsearch Vector Database konnten zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Leitfadens (7. November 2026) nicht bestätigt werden.
• Zu beachten: Bei Hosted werden ELSER und E5 auf ML-Knoten als Funktionen ab Platinum aufgeführt. EIS-GPU-Inferenz, Elastic Rerank und DiskBBQ werden als Enterprise-Funktionen aufgeführt. ELSER ist für Englisch gedacht, und die offizielle Dokumentation verweist für mehrsprachige semantische Suche auf E5-Modelle.

Preise: Elasticsearch Serverless kostet Ingest ab $0.14/VCU-Stunde, Search ab $0.09/VCU-Stunde, Machine Learning ab $0.07/VCU-Stunde, Speicher ab $0.047/GB/Monat und Egress ab $0.05/GB. Alle Preise werden auf der Preisseite als „As low as“ angegeben. Der Elastic Inference Service kostet ab $0.08/1 Million Tokens. Elasticsearch Vector Database (Serverless) wird anhand von vier Faktoren abgerechnet: Speicher, Suchkapazität (Search Power), Ingestion und Infrastrukturkosten. Die Stückpreise erscheinen nur in der per Skript dargestellten Cloud-Preistabelle, daher sollten Sie die offizielle Seite prüfen. Elastic Cloud Hosted kostet in der Stufe Standard ab $99/Monat, Gold ab $114/Monat, Platinum ab $131/Monat und Enterprise ab $184/Monat (für 120GB Speicher und eine Konfiguration mit 2 Zonen). Eine kostenlose Testphase von 14 Tagen ist verfügbar. Selbstverwaltet ist kostenlos und quelloffen (Quellcode verfügbar unter der von Ihnen gewählten Lizenz AGPLv3, SSPL 1.0 oder ELv2; die Standardverteilung verwendet ELv2). Platinum und Enterprise selbstverwaltet sind auf Anfrage erhältlich.

Geeignet für: Teams, die bereits Elasticsearch nutzen oder neben Vektoren eine leistungsstarke Stichwortsuche benötigen, insbesondere für japanische Daten. Planen Sie zusätzliche Zeit für den Vergleich von Bereitstellungsoptionen und Preisen ein.

8. Redis

Redis ist ein In-Memory-Datenspeicher, der häufig für Caching und Sitzungsverwaltung eingesetzt wird. Über die Redis Query Engine bietet er außerdem Vektorsuche mit FLAT-, HNSW- und SVS-VAMANA-Indizes. KNN- und Vektorbereichssuche lassen sich mit Filtern auf Text-, numerische, geospatiale und Tag-Felder kombinieren. Mit Redis 8.4 wurde der Befehl FT.HYBRID für Hybridsuche eingeführt.

• Stärken: Das In-Memory-Design ermöglicht Vektorsuche mit geringer Latenz. Sie können sie auf derselben Grundlage betreiben wie die bestehenden Redis-Anwendungen, etwa für Caching und Sitzungsverwaltung.
• Stärken: Redis Cloud lässt sich im kostenlosen Tarif (30MB) starten oder mit Essentials ab $5/Monat. Ab Redis 8 umfasst Redis Open Source die Vektorsuche standardmäßig, und AGPLv3 ist eine der Lizenzoptionen.
• Stärken: Zu den KI-Komponenten gehören RedisVL, LangCache und FT.HYBRID. Redis Cloud ist in den Regionen Tokio von AWS und Google Cloud verfügbar.
• Zu beachten: Da Redis im Arbeitsspeicher arbeitet, müssen Sie eine Speicherkapazität sichern, die zu Ihrem Datenvolumen passt. Für große Kapazitäten steht Redis Flex zur Verfügung, das sowohl RAM als auch SSD nutzt.
• Zu beachten: Die offizielle Website gibt es nicht auf Japanisch, und Japanisch gehört nicht zu den Sprachen für Stemming bei der Volltextsuche. Pro beginnt bei mindestens $200/Monat, und LangCache befindet sich auf Redis Cloud in der öffentlichen Vorschau. Testen Sie die japanische Stichwortsuche daher vorab.

Preise: Redis Cloud Free kostet $0 (30MB, eine einzelne DB, Best-Effort-SLA, Community-Support). Essentials kostet ab $0.007/Stunde (ab $5/Monat, 250MB bis 100GB, eine einzelne DB, gemeinsam genutzt). Redis Flex, das sowohl RAM als auch SSD nutzt, kann ausgewählt werden. Pro kostet ab $0.014/Stunde (mindestens $200/Monat, wobei auf der Preisseite „First $200 free“ angezeigt wird). Pro bietet dedizierte Ressourcen, mehrere DBs, Active-Active, private Konnektivität und eine Verfügbarkeit von bis zu 99.999 %. Redis Software, die kommerzielle lokale Edition, bietet eine kostenlose Testphase und Vertriebsanfragen; die Preise finden Sie daher auf der offiziellen Seite. Redis Open Source ist ab Redis 8 kostenlos, mit Ihrer Wahl zwischen RSALv2, SSPLv1 oder AGPLv3.

Geeignet für: Teams, die bereits Redis betreiben und im selben Stack eine Vektorsuche mit geringer Latenz ergänzen möchten. Weniger geeignet, wenn die japanische Stichwortsuche im Mittelpunkt steht, sofern Tests nicht zeigen, dass sie für Sie funktioniert.

9. LanceDB

LanceDB ist eine Vektordatenbank, die auf Lance aufbaut, einem quelloffenen spaltenorientierten Format. Der Kern, LanceDB Embedded, ist eine Bibliothek, die innerhalb des Prozesses Ihrer Anwendung läuft. Sie kann Tabellen auf der lokalen Festplatte oder in Objektspeichern wie S3 ohne Server durchsuchen. Für den großflächigen Einsatz wird LanceDB Enterprise (Managed oder BYOC) angeboten.

• Stärken: LanceDB Embedded ist Open Source (Apache License 2.0) und kostenlos. Sie können die lokale Entwicklung oder kleine RAG-Projekte starten, ohne einen Server einzurichten.
• Stärken: Vektorsuche, Volltextsuche, hybride Suche und SQL-Filter laufen in derselben Tabelle. Bilder, Videos und andere multimodale Daten können ebenfalls in dieser Tabelle verwaltet werden.
• Stärken: Wenn Sie lindera/ipadic als Volltext-Tokenizer angeben, können Sie japanische Texte segmentieren. Enterprise unterstützt SOC 2 Type II, HIPAA und DSGVO.
• Zu beachten: Die Preise für Enterprise sind nicht öffentlich, und die Preisseite leitet auf eine Kontaktseite weiter. In der eingebetteten Version laufen die Indexerstellung und Komprimierung auf der Anwendungsseite, während verteilte Suche und automatische Wartung nur in Enterprise verfügbar sind.
• Zu beachten: Eine japanische offizielle Website oder Dokumentation konnte nicht bestätigt werden, und es ist keine Region für Japan angegeben. SDKs gibt es für Python, TypeScript und Rust, und modellbasierte Reranker in TypeScript und Rust müssen selbst implementiert werden.

Preise: LanceDB Embedded (Open Source, Apache License 2.0) ist kostenlos. LanceDB Enterprise gibt es in drei Varianten: Managed, BYOC und individuell. Es unterstützt AWS, GCP und Azure, und die Preise sind auf Anfrage. Die Preisseite (/pricing) auf der offiziellen Website leitet auf eine Kontaktseite weiter, eine öffentliche Preisliste gibt es nicht. Das frühere serverlose „LanceDB Cloud“ wird in der aktuellen offiziellen Dokumentation nicht erwähnt, prüfen Sie daher die offizielle Website auf seine Verfügbarkeit.

Geeignet für: Entwickler, die eine eingebettete, serverlos wirkende Bibliothek für die lokale Entwicklung, kleine RAG-Projekte oder multimodale Daten suchen. Größere Produktionsteams sollten sich bei dem Unternehmen zu Enterprise und zum Bereitstellungsort erkundigen.

10. turbopuffer

turbopuffer ist eine Suchdatenbank für Vektorsuche und BM25-Volltextsuche. Sie verwendet Objektspeicher wie S3 als einzigen Speicher, beschleunigt durch Caches im Arbeitsspeicher und auf NVMe-SSDs. Es handelt sich um ein SaaS-Angebot mit nutzungsbasierter Abrechnung und einem Mindestumsatz, und für Unternehmen sind Single-Tenant- und BYOC-Setups verfügbar.

• Stärken: Das Objektspeicher-Design soll große Datenmengen kostengünstig speichern und durchsuchen. Vektor-, BM25-, hybride und reguläre Ausdruckssuche sind über eine einzige API verfügbar.
• Stärken: Native Embeddings (GA im August 2026) übernehmen die Vektorisierung beim Schreiben und bei Abfragen, wenn Sie im Schema ein Modell angeben. Laut FAQ sind die Datenbankfunktionen in allen Tarifen gleich, mit wenigen Ausnahmen wie CMEK.
• Stärken: Clients gibt es für Python, TypeScript, Go, Java, C#, Ruby und Rust (Rust seit Oktober 2026 in der Beta).
• Zu beachten: Es gibt keinen kostenlosen Tarif, und ab $16/Monat gilt ein Mindestumsatz. Nicht genutzte Beträge werden nicht übertragen. Die Schreiblatenz ist relativ hoch (p90=248ms bei einem 512-KB-Upsert), und Abfragen auf nicht zwischengespeicherten Daten sind langsamer (p90=1214ms bei 1 Million Datensätzen).
• Zu beachten: Unter den öffentlichen Regionen befindet sich keine Region in Japan, und ein japanischer morphologischer Analyse-Tokenizer wird nicht erwähnt. Azure ist nur in eastus2 als Private Preview verfügbar, und native Reranking-Funktionen befinden sich in einer privaten Beta.

Preise: Launch hat einen Mindestumsatz von $16/Monat. Scale hat einen Mindestumsatz von $256/Monat (HIPAA-konformes BAA, SSO, Audit-Logs, IP-Allowlist usw.). Enterprise kostet ab $4,096/Monat, mit einem Aufschlag von 35 % auf nutzungsbasierte Gebühren (Single-Tenant, BYOC, privates Networking, CMEK auf Namespace-Ebene, 24-Stunden-Support, 99.95%-SLA für Verfügbarkeit). Die vom Rechner angezeigten nutzungsbasierten Preise sind Speicher ≤$0.33/GB, Schreibvorgänge ≤$2.00/GB und Abfragen ≤$1.00/PB. Abfragen werden anhand der Namespace-Größe oder 1.28GB berechnet, je nachdem, welcher Wert größer ist, mit einem Mengenrabatt von 80 % für den Bereich von 32–128GB und 96 % für alles über 128GB. Zurückgegebene Daten werden separat zu einem festen Preis pro GB berechnet. Der Audit-Log-Stream kostet +$128/Monat. Native Embeddings und Reranking werden pro 1 Million Tokens je nach Modell abgerechnet, zum Beispiel voyage/voyage-4 mit $0.06. Es gibt keinen kostenlosen Tarif.

Geeignet für: Teams mit großen Datenmengen, denen niedrige Speicherkosten wichtig sind und die höhere Latenz bei nicht zwischengespeicherten Abfragen in Kauf nehmen können. Nutzer in Japan sollten zuerst mit dem Unternehmen über einen dedizierten Cluster oder BYOC sprechen.

Empfehlungen nach Einsatzzweck

Ziel	Empfehlung	Begründung
Mit einem kostenlosen Tarif starten	Qdrant, Weaviate	Der Free Tier von Qdrant benötigt keine Kreditkarte, und der Free-Tarif von Weaviate ist dauerhaft kostenlos für bis zu 100,000 Objekte.
Japanische Website, Dokumentation und Region Tokio	Zilliz Cloud, MongoDB Vector Search	Beide haben eine japanische offizielle Website und Dokumentation, mit Optionen in Tokio auf dedizierten Clustern oder Search Nodes.
Japanische Schlüsselwort- und hybride Suche	Elasticsearch, Weaviate	Elasticsearch bietet das kuromoji-Plugin, und Weaviate dokumentiert die Tokenizer kagome_ja, gse und trigram.
Vektorsuche zu einem bestehenden System hinzufügen	MongoDB Vector Search, Redis	MongoDB speichert Vektoren im selben Dokument wie Geschäftsdaten, und Redis basiert auf derselben Grundlage wie das Caching.
Vollständig verwaltet, ohne Serverbetrieb	Pinecone	Es ist ein serverloser Dienst mit einem kostenlosen Starter-Tarif und einem festen Builder-Tarif von $20/Monat.
Selbsthosting einer Open-Source-Engine	Qdrant, Weaviate	Qdrant steht unter Apache 2.0 und Weaviate unter BSD-3-Clause, und beide bieten auch verwaltete Cloud-Optionen.
Suche im Unternehmensmaßstab mit eigenem Ranking	Vespa, Pinecone	Vespa führt Suche, Ranking und Inferenz in einer Engine aus, während Pinecone Enterprise eine 99.95%-SLA für Verfügbarkeit und BYOC bietet.
Eingebettete Nutzung oder kostengünstige Speicherung großer Datenmengen	LanceDB, turbopuffer	LanceDB Embedded ist kostenlos und läuft im Prozess, während turbopuffer Objektspeicher als einzigen Speicher nutzt.

Diese Auswahl spiegelt die von uns geprüften Daten wider und ist keine Rangliste. Ihre eigenen Daten, Anforderungen an die Region und Ihr Budget sollten die endgültige Entscheidung bestimmen. Testen Sie deshalb mit einem kleinen Proof of Concept.

So wählen Sie richtig

Prüfen Sie, was der kostenlose Tarif tatsächlich abdeckt

Kostenlose Tarife unterscheiden sich in Größe, Region und Laufzeit. Der Starter-Tarif von Pinecone ist auf AWS us-east-1 beschränkt, und Free und Serverless von Zilliz Cloud sind nur in Frankfurt und Oregon verfügbar. Der kostenlose Cluster von Qdrant wird nach 1 Woche Inaktivität gesperrt.

Vespa bietet stattdessen $300 an Guthaben, und turbopuffer hat überhaupt keinen kostenlosen Tarif. Achten Sie darauf, dass der kostenlose Tarif zu der Region und Datenmenge passt, die Sie testen möchten.

Passen Sie das Preismodell an Ihre Auslastung an

Preismodelle unterscheiden sich stark. Pinecone Builder kostet einen festen Betrag von $20/Monat, während Weaviate Flex nach Vektordimensionen, Speicher und Backup abrechnet. Vespa rechnet die zugewiesenen Ressourcen stündlich ab statt nach Abfragen, und turbopuffer verlangt einen Mindestumsatz, zuzüglich der tatsächlichen Nutzung.

Die Stückpreise variieren oft je nach Cloud, Region oder Komprimierungsverfahren. Schätzen Sie die Kosten vor der Entscheidung anhand Ihrer eigenen Datenmenge. Für Qdrant Standard und Elasticsearch Vector Database konnten die Stückpreise auf den offiziellen Seiten nicht bestätigt werden, prüfen Sie diese daher, bevor Sie sich entscheiden.

Testen Sie die Verarbeitung von Japanisch auf beiden Seiten

Die Unterstützung für Japanisch hat zwei Teile: die Plattform und die Qualität der Suche. Die Plattformunterstützung umfasst eine japanische Website, Dokumentation und Regionen in Tokio. Zilliz Cloud und MongoDB Vector Search bieten diese, und Elasticsearch hat eine japanische Website und Regionen in Tokio.

Die Suchqualität hängt von Tokenizern und Embedding-Modellen ab. Weaviate, Qdrant, Vespa und LanceDB dokumentieren Optionen zur japanischen Tokenisierung. Pinecone und Redis listen Japanisch für die Volltextsuche nicht auf, testen Sie die Schlüsselwortsuche daher mit Ihren eigenen Dokumenten.

Entscheiden Sie sich zwischen einer neuen Datenbank und Ihrem bestehenden Stack

Wenn Sie bereits MongoDB, Redis oder Elasticsearch betreiben, können die integrierten Vektorfunktionen möglicherweise ein zweites System überflüssig machen. MongoDB speichert Vektoren im selben Dokument wie die Geschäftsdaten. Redis arbeitet im Arbeitsspeicher, daher muss die Speicherkapazität zum Datenvolumen passen.

Ein spezialisiertes Tool wie Pinecone, Qdrant oder Zilliz Cloud könnte besser passen, wenn die Vektorsuche die Hauptlast ist. Wägen Sie das zusätzliche System gegen den Nutzen fokussierter Funktionen ab.

Berücksichtigen Sie Self-Hosting, Skalierung und Supportbedarf

Weaviate, Qdrant und Vespa bieten Open-Source-Editionen, die Sie selbst betreiben können. Die Datenbank von Pinecone kann nicht selbst gehostet werden, und BYOC ist auf Enterprise beschränkt. Prüfen Sie bei größerem Umfang die Mindestbeträge: Pinecone Enterprise kostet mindestens $500/Monat, turbopuffer Enterprise beginnt bei $4,096/Monat und Vespa Premium beginnt bei $20,000/Monat.

Prüfen Sie außerdem SLAs, Compliance und Supportstufen in jedem Tarif. Lassen Sie die endgültige Entscheidung von einer qualifizierten Fachperson bestätigen, wenn für Ihre Daten Vorschriften gelten.

Häufige Fragen

F. Welche Vektordatenbanken haben einen kostenlosen Tarif?

A. Pinecone hat einen kostenlosen Starter-Tarif, und Weaviate Cloud hat einen Free-Tarif, der dauerhaft kostenlos ist. Qdrant hat einen dauerhaft kostenlosen Free Tier, und Zilliz Cloud hat einen kostenlosen Tarif mit 5GB Speicher und 2,5 Millionen vCU/Monat. MongoDB Atlas Free kostet $0 (512MB), und Redis Cloud Free kostet $0 (30MB). turbopuffer hat keinen kostenlosen Tarif.

F. Welche Tools sind am einfachsten auf Japanisch zu nutzen?

A. Zilliz Cloud und MongoDB Vector Search haben eine offizielle japanische Website und japanische Dokumentation. Elasticsearch hat eine japanische Website, eine japanische Kibana-Oberfläche und das kuromoji-Plugin. Weaviate, Qdrant, Vespa und LanceDB dokumentieren Wege, japanischen Text zu verarbeiten. Bei Pinecone, Redis und turbopuffer gibt es Einschränkungen bei der Japanisch-Unterstützung, testen Sie diese daher zuerst.

F. Wie unterscheiden sich die Preismodelle?

A. Pinecone hat einen festen Builder-Tarif für $20/Monat und den nutzungsbasierten Standard-Tarif mit einer Mindestnutzung von $50/Monat. Weaviate Flex beginnt bei $45/Monat und ist nutzungsbasiert. Vespa Cloud Basic kostet vCPU $0.10/Stunde, abgerechnet auf Basis der zugewiesenen Ressourcen. Der Einführungstarif von turbopuffer hat einen Mindestumsatz von $16/Monat.

F. Kann ich diese Tools auf meinen eigenen Servern betreiben?

A. Weaviate (BSD-3-Clause), Qdrant (Apache 2.0) und Vespa (Apache 2.0) haben Open-Source-Editionen, die Sie selbst hosten können. MongoDB hat eine kostenlose Community Edition (SSPL), und Redis Open Source ist ab Redis 8 kostenlos. Die Datenbank von Pinecone kann nicht selbst gehostet werden, und der Betrieb in der eigenen Umgebung ist auf Enterprise BYOC beschränkt.

F. Was kostet die Nutzung auf Unternehmensebene?

A. Pinecone Enterprise hat eine Mindestnutzung von $500/Monat. Zilliz Cloud Enterprise beginnt bei $197/Monat für dedizierte Cluster, und turbopuffer Enterprise beginnt bei $4,096/Monat. Vespa Premium ist ein individuelles Angebot mit einem Mindestbetrag von $20,000/Monat. Die Preise für Qdrant Premium und LanceDB Enterprise sind auf Anfrage erhältlich. Die aktuellen Preise und Funktionen finden Sie auf der offiziellen Website.

Fazit

Die zehn Tools unterscheiden sich vor allem bei Bereitstellung, Preismodell und Japanisch-Unterstützung. Einige sind verwaltete Dienste, einige sind Open Source, und einige ergänzen eine bestehende Datenbank oder Suchmaschine um Vektorsuche. Kostenlose Tarife unterscheiden sich in Umfang und Region, und mehrere Tools veröffentlichen nur teilweise Preise.

Für die Nutzung auf Japanisch prüfen Sie sowohl die Plattformunterstützung als auch die Suchqualität. Tokyo-Regionen, eine japanische Website und japanische Tokenizer sind nicht überall verfügbar. Testen Sie mit Ihren eigenen Daten und bestätigen Sie die Kosten, bevor Sie sich festlegen.

• Vollständig verwaltet mit kostenlosem Einstieg → Pinecone (kostenloser Starter-Tarif und fester Builder-Tarif für $20/Monat)
• Japanische Website, Dokumentation und Tokyo-Region → Zilliz Cloud (dedizierte Cluster in Tokyo verfügbar)
• Vektoren neben bestehenden Anwendungsdaten → MongoDB Vector Search (im selben Dokument wie die Geschäftsdaten)

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