GluePuddingTool

RAG嵌入成本估算器

根据文档字数、分块参数、Embedding模型选择和查询量，估算RAG系统建库阶段的嵌入费用、向量存储大小及日常查询费用，并对比多款主流Embedding模型的年化总成本。

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使用说明

  1. 在“文档配置”中填写文档总字数、选择语言（中文按1字≈1.5 tokens、英文按1词≈1.3 tokens换算），并设置分块大小(tokens)和分块重叠(tokens)。
  2. 在“Embedding模型选择”中选择模型：OpenAI text-embedding-3-small/large、BGE-large（本地）、GTE-large（本地），或选择“自定义”手动填写价格($/1M tokens)和向量维度。
  3. 在“查询估算”中填写日均查询次数、每次查询输入Token数、每次检索的Chunk数，用于估算日常查询阶段的费用。
  4. 页面会自动计算并展示“建库阶段”（Token总数、分块总数、建库Embedding费用、向量存储大小）和“查询阶段”（日均/月均查询费用、年化总费用=建库费用+365天查询费用）。
  5. 下方“模型对比”表格自动列出OpenAI small/large、BGE-large、GTE-large四款模型在同一文档和查询配置下的建库费用、日均查询费用和年化总费用，本地模型（BGE/GTE）会标注“本地”标签表示无需按token计费；点击“加载示例数据”可快速填入10万字中文文档+OpenAI small模型+日均100次查询的示例。

功能介绍

  • 支持按中文（1字≈1.5 tokens）或英文（1词≈1.3 tokens）两种语言换算规则估算文档总Token数，并按可自定义的分块大小和重叠大小计算分块总数。
  • 内置OpenAI text-embedding-3-small/large两款按量计费云端模型，以及BGE-large、GTE-large两款本地部署模型（本地模型建库/查询费用按0计算），也支持“自定义”手动输入价格和维度的任意模型。
  • 建库阶段估算：Token总数、分块总数、一次性Embedding建库费用（美元）、向量存储占用空间（按维度和分块数估算，自动换算MB/GB）。
  • 查询阶段估算：根据日均查询次数、单次查询输入Token数、单次检索Chunk数，估算日均/月均查询费用，并汇总出“年化总费用”（建库一次性费用+365天查询费用）。
  • 模型对比表格：在同一文档规模和查询量下，横向对比OpenAI small/large、BGE-large、GTE-large四款模型的建库费用、日均查询费用和年化总费用，本地模型标注专属标签。

使用场景

RAG项目立项时估算Embedding预算
团队在规划企业知识库RAG系统前，用工具输入预估文档规模和查询量，快速估算不同Embedding模型的年化成本，纳入项目预算测算。
评估云端模型和本地模型的成本取舍
技术负责人对比OpenAI云端Embedding模型和BGE/GTE本地开源模型的费用差异，权衡「按量付费但省运维」和「需要自建GPU但边际成本为零」两种方案。
分块参数调整对建库费用的影响评估
工程师调整分块大小和重叠比例，观察分块总数和建库费用如何变化，找到检索效果和Embedding成本之间的平衡点。
预估查询量增长后的费用变化
产品经理在评估RAG功能上线后用户量增长预期时，调整日均查询次数参数观察查询费用的线性增长趋势，为后续扩容做费用预算。

常见问题

中文和英文的Token换算比例是怎么定的？
工具按经验估算比例换算：中文约1个汉字对应1.5个token，英文约1个单词对应1.3个token，这是常见大模型分词器（如tiktoken）在中英文上的近似换算经验值，实际token数会因具体分词器和文本内容有所差异，仅供数量级参考。
本地模型（BGE-large/GTE-large）的费用为什么显示是0或很低？
本地部署模型不按Token向API厂商付费，工具将其Embedding调用成本计为0（不含你自建的GPU/服务器硬件与电力成本），因此对比表中本地模型的建库费用和查询费用会明显低于云端按量计费模型，标注“本地”标签提醒你这不是零成本，只是不产生按token计费的直接费用。
向量存储大小是怎么估算的？
根据分块总数乘以所选模型的向量维度，再按每个维度通常占用4字节（float32）估算总存储空间，实际存储引擎（如是否使用量化、索引开销）会有所不同，此数值仅为原始向量数据的估算参考。
「年化总费用」具体包含哪些部分？
等于「建库阶段一次性Embedding费用」加上「日均查询费用×365天」，即假设文档只建库一次、后续365天持续产生日均查询量的场景下的年度总花费，如果你的文档会频繁更新重新建库，实际费用会更高。
自定义模型的价格单位是什么？
自定义价格字段单位是「美元/百万Token」($/1M tokens)，需要按你使用的Embedding服务的官方计价单位换算填入，同时需要填写该模型的向量维度用于估算存储空间。