Outil d'IA

Revue de turbopuffer

Name: turbopuffer
Availability: OnlineOnly
Author: Stork.AI

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

aicodewriting

Pourquoi c'est important

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.

Stork’s verdict on turbopuffer

turbopuffer offre une recherche vectorielle massivement évolutive et rentable via le stockage d'objets, mais il est conçu spécifiquement pour les grandes charges de travail d'IA.

turbopuffer reviewed by Stork AI · stork.ai/fr/turbopuffer

À propos de turbopuffer

Modèle économique

Usage-Based (Pay Per Use)

Tarification à l’usage

10x cheaper than alternatives per request

Siège social

San Francisco, USA

Fondée

2022

Taille de l’équipe

11-50

Financement

Seed

Exemples de coûts

• Calculate your price for turbopuffer's vector and full-text search.

Direction

Simon Hørup Eskildsen

Justine Li

API Docs

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

API disponible

Oui, API publique

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.

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.

Base de données vectorielle sans serveur construite sur le stockage d'objets (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage).
Moteur de recherche plein texte avec correspondance de chaînes tolérante aux fautes de frappe via le filtre Fuzzy (mise à jour de mai 2026).
Mise en cache étagée avec des NVMe SSD et de la RAM pour des performances de requête optimisées.
Prise 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).
Branchement d'espaces de noms pour un clonage instantané d'espaces de noms en copy-on-write (mise à jour de mai 2026).
Capacité 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).
Prise en charge de la recherche vectorielle creuse (mise à jour d'avril 2026).
Prise en charge de plusieurs vecteurs par document (mise à jour de mars 2026).
Journaux d'audit avec intégration SIEM (bêta) (mise à jour de mars 2026).
Index 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.

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.
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.
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.
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).
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.

Basé sur l'utilisation : Les coûts sont encourus par unité de stockage et par opération de requête.
Dépense Minimale : 64 $ par mois.
Coûts de Stockage : Environ 0,02 $/Go pour les données stockées sur le stockage d'objets.
Coûts des Requêtes : Variables, avec des réductions significatives (jusqu'à 94 %) mises en œuvre pour les grands espaces de noms en février 2026.
Exemples de Coûts : La tarification spécifique peut être calculée via le site web de turbopuffer en fonction de l'utilisation projetée.

Outils similaires

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.

PineconeOn Stork Compare

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.

QdrantOn Stork Compare

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.

Milvus (Zilliz Cloud)On Stork Compare

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.

ChromaOn Stork Compare

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.

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