Vue d'ensemble des tarifs de Pinecone

Essai gratuit

Pinecone n'a pas fourni d'informations de tarification pour ce produit ou service. Il s'agit d'une pratique courante pour les vendeurs de logiciels et les fournisseurs de services. Les informations sur les tarifs fournies ici sont basées sur les avis des utilisateurs et ont pour but de vous donner une indication de la valeur. Contactez Pinecone pour obtenir les tarifs actuels.

Petite entreprise

$$$$

26% plus cher

que la moyenne des produits Base de données vectorielle

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Gratuit pour jusqu'à 100 000 embeddings de vecteurs, puis tarification à l'utilisation basée sur les ressources réservées, facturée à la minute.

Les informations de tarification de Pinecone sont fournies par le fournisseur de logiciels ou récupérées à partir de documents de tarification accessibles au public. Les négociations finales sur le coût pour acheter Pinecone doivent être menées avec le vendeur.

Les informations tarifaires ont été mises à jour pour la dernière fois le November 15, 2023

Informations sur les prix

Moyennes basées sur les avis d'utilisateurs réels.

Temps de mise en œuvre

1 mois

Retour sur investissement

16 mois

Remise moyenne

Coût perçu

$$$$$

Alternatives les mieux notées

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Tarification des alternatives de Pinecone

Ce qui suit est un aperçu rapide des éditions proposées par d'autres Logiciel de base de données vectorielle

Weaviate Self-Deployed	Gratuit	Weaviate est une base de données vectorielle open-source qui simplifie le développement d'applications d'IA. Recherche vectorielle et hybride intégrée, modèles d'apprentissage automatique faciles à connecter, et un accent sur la confidentialité des données permettent aux développeurs de tous niveaux de construire, d'itérer et de faire évoluer les capacités d'IA plus rapidement. Plateforme IA open-source, conviviale pour les développeurs Connectez-vous avec plus de 20 intégrations de modèles ML Combinez les recherches vectorielles et par mots-clés de manière transparente Déploiement flexible : auto-hébergé, géré ou Kubernetes La recherche hybride fusionne les algorithmes, re-classe les résultats Les filtres avancés traitent les ensembles de données en millisecondes Utilisez des données propriétaires pour des interactions RAG sécurisées Générez des vecteurs ou utilisez des embeddings personnalisés Sauvegardes sans interruption pour une protection fréquente des données La multi-location native échelonne les ressources efficacement Compressez les index vectoriels pour une utilisation mémoire réduite L'isolation des locataires assure une sécurité stricte des ressources Afficher plus
Algolia Elevate	Nous contacter	Développez-vous davantage, obtenez une offre complète d'IA Règles : 10 000/index Rétention des analyses de 90 jours Services professionnels disponibles SSO NeuralSearch (Recherche par mot-clé + Recherche sémantique) Suite IA complète (Classement IA, Synonymes IA, Collections IA) Reclassement dynamique (Revenu & Pertinence) Personnalisation en temps réel (Étendue) Intégration complète API & SDK API Fetch Allocation de crawl : Essayez gratuitement. Remises sur volume disponibles. SLA amélioré Plans de support disponibles en tant qu'add-ons Plans de fondation disponibles en tant qu'add-ons Essayez les guides gratuitement ; Remises sur volume disponibles Afficher plus
Elasticsearch Elastic Cloud Serverless	Payer au fur et à mesurePar mois	Une plateforme "Search AI" entièrement automatisée et basée sur l'utilisation. Idéale pour des charges de travail variables où le calcul évolue indépendamment du stockage, nécessitant aucune planification de capacité ou gestion d'infrastructure. Gestion sans opérations : Elastic gère toutes les mises à niveau et le dimensionnement Mise à l'échelle découplée du calcul et du stockage VCUs spécialisés pour l'ingestion, la recherche et l'apprentissage automatique Services LLM gérés pour AI Playground et Assistant Déploiement rapide d'applications de recherche vectorielle et hybride Search AI Lake pour une rétention de données à long terme rentable SLA de disponibilité mensuelle de 99,95% Afficher plus

Différentes alternatives de tarification et plans

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Les informations de tarification des différentes alternatives de Pinecone ci-dessus sont fournies par le fournisseur de logiciels respectif ou récupérées à partir de documents de tarification accessibles au public. Les négociations finales sur le coût pour acheter l'un de ces produits doivent être menées avec le vendeur.

Avis sur la tarification Pinecone

(1)

Ranu S.

Software Developer, AI and ML Engineer.

Technologie de l'information et services

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

12/11/2025

"Intégration sans effort et requêtes rapides avec Pincone"

4.5/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Pinecone?

Le service est autogéré par Pincone, il n'est donc pas nécessaire d'avoir une facturation séparée ; cela peut être géré directement via votre fournisseur de services cloud, tel que le AWS Marketplace. Définir et créer une instance vectorielle selon les dimensions et les paramètres de vos modèles d'embedding est simple. J'ai trouvé assez facile de l'intégrer avec les services AWS Bedrock et GCP Vertex AI. D'après mon expérience, l'interrogation des données est plus rapide par rapport à d'autres services que j'ai utilisés jusqu'à présent. Ce service est utilisé quotidiennement comme colonne vertébrale de nos services d'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Pinecone?

Si vous utilisez la version d'essai, vous devez créer votre instance uniquement aux États-Unis. Cependant, comme je travaille dans le secteur bancaire, cela pose un problème de conformité concernant l'emplacement des données. Ils devraient offrir un accès d'essai dans d'autres pays également, ou envisager de mettre en œuvre différentes limitations au lieu de restreindre par région. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que Pinecone résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Nous devions mettre en œuvre une base de données vectorielle pour notre système de questions-réponses RAG, ainsi que pour générer des mémos d'accès au crédit. Au début, nous avons utilisé AWS OpenSearch, mais nous avons trouvé cela très coûteux. Pour réduire les coûts, nous sommes passés à la base de données vectorielle Pinecone pour stocker nos documents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.