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Pinecone
Pinecone is a fully managed vector database purpose-built for similarity search and retrieval-augmented generation (RAG) in AI applications.
Outil d'IA
Revue de turbopuffer
turbopuffer est un moteur de recherche vectorielle et plein texte sans serveur, bâti sur le stockage d'objets, conçu pour des applications d'IA rapides, économiques et hautement évolutives.
shipped 12 juin 2026aipaid
1turbopuffer stocke les données sur le stockage d'objets, réalisant jusqu'à 95 % de réduction des coûts par rapport aux bases de données vectorielles traditionnelles en mémoire.
2Il gère plus de 4 billions de documents, 10 millions d'écritures par seconde et 25 000 requêtes par seconde dans les systèmes de production.
3Le prix des requêtes a été réduit jusqu'à 94 % pour les grands espaces de noms en février 2026.
4Prend en charge les types de vecteurs `i8`, réduisant les coûts de stockage et de requête de 75 % par rapport aux `f32` à partir de juin 2026.
turbopuffer at a Glance
About turbopuffer
Cost Examples
- • Calculate your price for turbopuffer's vector and full-text search.
Leadership
Simon Hørup Eskildsen
Justine Li
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Qdrant
Qdrant is an open-source, high-performance vector database written in Rust, optimized for speed, reliability, and advanced filtering with payload indexes and quantization techniques.
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Milvus (Zilliz Cloud)
Milvus is an open-source vector database built for scalable similarity search, capable of handling billions of vectors, with Zilliz Cloud providing a fully managed enterprise-grade version.
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Chroma
Chroma is an open-source embedding database designed for simplicity and developer experience, built on object storage with automatic data tiering for cost and performance.
overview
Qu'est-ce que turbopuffer ?
turbopuffer est un outil de moteur de recherche vectorielle et plein texte développé par Simon Hørup Eskildsen et Justine Li qui permet aux développeurs d'IA, aux startups et aux grandes entreprises de mettre en œuvre des capacités de recherche hautement évolutives et économiques pour les applications d'IA. Il fonctionne comme une base de données vectorielle sans serveur qui stocke les données principalement sur le stockage d'objets, tels que AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage, et utilise une mise en cache étagée avec des NVMe SSD et de la RAM pour la performance. Cette architecture permet à turbopuffer de gérer des milliards de vecteurs à un coût nettement inférieur à celui des bases de données vectorielles traditionnelles en mémoire, ce qui le rend adapté à la connexion de grands modèles linguistiques (LLMs) à de vastes ensembles de données et à l'alimentation des flux de travail d'IA agentique. La plateforme gère actuellement plus de 4 billions de documents, 10 millions d'écritures par seconde et 25 000 requêtes par seconde dans les systèmes de production.
quick facts
Faits en bref
| Attribut | Valeur |
|---|---|
| Développeur | Simon Hørup Eskildsen, Justine Li |
| Modèle économique | Basé sur l'utilisation |
| Tarification | Basée sur l'utilisation, 10x moins cher que les alternatives par requête |
| Plateformes | API |
| API Disponible | Oui |
| Fondé | 2022 |
| Siège social | San Francisco, USA |
| Financement | Amorçage |
| Taille de l'équipe | 11-50 |
features
Fonctionnalités clés de turbopuffer
turbopuffer offre un ensemble complet de fonctionnalités conçues pour une recherche vectorielle et plein texte performante et économique dans les applications d'IA. Son architecture tire parti du stockage d'objets et de la mise en cache étagée pour offrir évolutivité et efficacité.
- 1Base de données vectorielle sans serveur construite sur le stockage d'objets (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage).
- 2Moteur de recherche plein texte avec correspondance de chaînes tolérante aux fautes de frappe via le filtre Fuzzy (mise à jour de mai 2026).
- 3Mise en cache étagée avec des NVMe SSD et de la RAM pour des performances de requête optimisées.
- 4Prise en charge des types de vecteurs `i8` pour les modèles sensibles à la quantification, réduisant les coûts de stockage et de requête de 75 % (mise à jour de juin 2026).
- 5Branchement d'espaces de noms pour un clonage instantané d'espaces de noms en copy-on-write (mise à jour de mai 2026).
- 6Capacité à 'épingler' un espace de noms au cache pour un coût inférieur à des requêtes par seconde (QPS) élevées (mise à jour d'avril 2026).
- 7Prise en charge de la recherche vectorielle creuse (mise à jour d'avril 2026).
- 8Prise en charge de plusieurs vecteurs par document (mise à jour de mars 2026).
- 9Journaux d'audit avec intégration SIEM (bêta) (mise à jour de mars 2026).
- 10Index Regex pour des filtres Regex, Glob et IGlob plus rapides (mise à jour de février 2026).
use cases
Qui devrait utiliser turbopuffer ?
turbopuffer est principalement conçu pour les développeurs et les organisations qui créent des applications basées sur l'IA nécessitant des capacités de recherche évolutives, économiques et performantes sur de grands ensembles de données. Son architecture sans serveur et sa fondation de stockage d'objets le rendent adapté à divers cas d'utilisation.
- 1**Développeurs d'IA :** Pour connecter les grands modèles linguistiques (LLMs) à de vastes ensembles de données, permettant la recherche sémantique à travers les bases de code, les documents et les sites web pour des réponses d'IA améliorées et des flux de travail d'IA agentique.
- 2**Startups et Grandes Entreprises :** Des entreprises comme Cursor, Notion et Anthropic utilisent turbopuffer pour leur infrastructure de recherche, réalisant des réductions de coûts significatives (par exemple, 95 % pour Cursor) et gérant des milliards de vecteurs sans surcharge d'infrastructure.
- 3**Systèmes de Recommandation :** Alimente une recherche de similarité haute performance pour des recommandations personnalisées sur de grandes bases d'utilisateurs et des catalogues d'articles.
- 4**Récupération de Documents à Grande Échelle :** Réduit efficacement des millions de documents (des billions de tokens) à quelques-uns pertinents pour les applications de génération augmentée par récupération (RAG).
- 5**Infrastructure de Recherche Économique :** Organisations cherchant à réduire les coûts opérationnels associés aux bases de données vectorielles traditionnelles en mémoire tout en maintenant des performances et une évolutivité élevées.
pricing
Tarification et Forfaits turbopuffer
turbopuffer fonctionne sur un modèle de tarification basé sur l'utilisation, conçu pour être nettement plus économique que les bases de données vectorielles traditionnelles, souvent cité comme 10x à 100x moins cher par requête. La structure de tarification est basée sur le stockage des données et les opérations de requête, avec une dépense minimale de 64 $ par mois. Le prix des requêtes a été réduit jusqu'à 94 % pour les plus grands espaces de noms en février 2026. L'architecture de la plateforme, qui stocke les données sur le stockage d'objets à environ 0,02 $/Go, contribue à son faible coût par rapport aux solutions en mémoire à 2 $+/Go. Les utilisateurs peuvent calculer leur prix spécifique pour la recherche vectorielle et plein texte de turbopuffer en fonction de leur utilisation anticipée.
- 1**Basé sur l'utilisation :** Les coûts sont encourus par unité de stockage et par opération de requête.
- 2**Dépense Minimale :** 64 $ par mois.
- 3**Coûts de Stockage :** Environ 0,02 $/Go pour les données stockées sur le stockage d'objets.
- 4**Coûts des Requêtes :** Variables, avec des réductions significatives (jusqu'à 94 %) mises en œuvre pour les grands espaces de noms en février 2026.
- 5**Exemples de Coûts :** La tarification spécifique peut être calculée via le site web de turbopuffer en fonction de l'utilisation projetée.
competitors
turbopuffer vs Concurrents
turbopuffer se différencie sur le marché des bases de données vectorielles principalement par son architecture native de stockage d'objets, qui génère des économies substantielles et des avantages en termes d'évolutivité. Il est en concurrence avec des bases de données vectorielles établies et émergentes, chacune ayant des architectures et des fonctionnalités distinctes.
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Pinecone is a fully managed vector database purpose-built for similarity search and retrieval-augmented generation (RAG) in AI applications.
Like Turbopuffer, Pinecone is a managed service focused on high-performance vector search and uses object storage for persistence. However, Turbopuffer emphasizes its object storage-native architecture for potentially lower costs, especially for cold data, and offers integrated full-text search.
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Qdrant is an open-source, high-performance vector database written in Rust, optimized for speed, reliability, and advanced filtering with payload indexes and quantization techniques.
Qdrant offers both open-source and managed cloud options, providing deployment flexibility that Turbopuffer, as a managed-only service, does not. Both focus on scalable vector search and utilize object storage for persistence, but Qdrant's open-source nature allows for self-hosting.
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Milvus is an open-source vector database built for scalable similarity search, capable of handling billions of vectors, with Zilliz Cloud providing a fully managed enterprise-grade version.
Milvus, similar to Turbopuffer, is designed for large-scale vector search and leverages object storage for data persistence. While Turbopuffer is a managed service, Milvus offers an open-source option for self-hosting, and Zilliz Cloud provides a managed service with a distinct architecture.
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Chroma is an open-source embedding database designed for simplicity and developer experience, built on object storage with automatic data tiering for cost and performance.
Chroma shares Turbopuffer's emphasis on being built on object storage for cost-effectiveness and scalability, and offers both vector and full-text search capabilities. However, Chroma is open-source, providing self-hosting options, whereas Turbopuffer is exclusively a managed service.
❓
Questions fréquentes
+Qu'est-ce que turbopuffer ?
turbopuffer est un outil de moteur de recherche vectorielle et plein texte développé par Simon Hørup Eskildsen et Justine Li qui permet aux développeurs d'IA, aux startups et aux grandes entreprises de mettre en œuvre des capacités de recherche hautement évolutives et économiques pour les applications d'IA. Il fonctionne comme une base de données vectorielle sans serveur qui stocke les données principalement sur le stockage d'objets, tels que AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage, et utilise une mise en cache étagée avec des NVMe SSD et de la RAM pour la performance.
+turbopuffer est-il gratuit ?
Non, turbopuffer n'est pas gratuit. Il fonctionne sur un modèle de tarification basé sur l'utilisation avec une dépense minimale de 64 $ par mois. Les coûts sont encourus par unité de stockage et par opération de requête, avec un stockage à environ 0,02 $/Go sur le stockage d'objets.
+Quelles sont les principales fonctionnalités de turbopuffer ?
Les principales fonctionnalités de turbopuffer incluent son architecture de base de données vectorielle sans serveur construite sur le stockage d'objets, ses capacités de recherche plein texte avec correspondance tolérante aux fautes de frappe, la mise en cache étagée pour la performance, la prise en charge des types de vecteurs `i8` pour la réduction des coûts, le branchement d'espaces de noms, la recherche vectorielle creuse et la prise en charge de plusieurs vecteurs par document. Il offre également des journaux d'audit et un index Regex pour un filtrage avancé.
+Qui devrait utiliser turbopuffer ?
turbopuffer est idéal pour les développeurs d'IA, les startups et les grandes entreprises qui créent des applications d'IA nécessitant une recherche évolutive et économique. Il est particulièrement adapté à la recherche sémantique, aux systèmes de recommandation, à la récupération de documents à grande échelle pour les applications RAG, et à tout scénario où la connexion efficace des LLMs à de vastes ensembles de données est critique.
+Comment turbopuffer se compare-t-il aux alternatives ?
turbopuffer se différencie par son architecture native de stockage d'objets, ce qui entraîne des économies significatives (10x à 100x moins cher par requête) par rapport aux bases de données vectorielles en mémoire comme Pinecone. Contrairement à Weaviate, il se concentre sur le stockage sans serveur, optimisé en termes de coûts et basé sur S3 plutôt que sur les vectoriseurs intégrés et le support multimodal. Comparé à Qdrant et Milvus/Zilliz Cloud, turbopuffer propose un modèle sans serveur géré, de paiement par requête, optimisé pour des ensembles de données d'embeddings à grande échelle et économiques, tandis que les alternatives peuvent offrir des options de déploiement plus flexibles ou être optimisées pour différents profils d'échelle/coût.
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