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AIツール

turbopuffer レビュー

turbopufferは、オブジェクトストレージ上に構築されたサーバーレスのベクトルおよび全文検索エンジンであり、高速で費用対効果が高く、高いスケーラビリティを持つAIアプリケーション向けに設計されています。

shipped 2026年6月12日aipaid
turbopuffer - AI tool
1turbopufferはオブジェクトストレージにデータを保存し、従来のインメモリベクトルデータベースと比較して最大95%のコスト削減を実現します。
2本番システムでは、4兆以上のドキュメント、毎秒1,000万回の書き込み、毎秒25,000回のクエリを処理します。
32026年2月には、大規模な名前空間のクエリ料金が最大94%削減されました。
42026年6月現在、`i8`ベクトルタイプをサポートし、`f32`と比較してストレージおよびクエリコストを75%削減します。

turbopuffer at a Glance

Best For
code, writing, product-hunt
Pricing
Usage-based (pay per use) — 10x cheaper than alternatives
Key Features
Built on object storage for cost-efficiency, often 10x to 100x cheaper than in-memory alternatives. · Handles over 4 trillion documents, 10 million writes per second, and 25,000 queries per second in production. · Offers hybrid search capabilities, combining dense vector similarity search and BM25 full-text search.
Alternatives
Pinecone, Qdrant, Milvus (Zilliz Cloud), Chroma

About turbopuffer

Business Model
Usage-Based (Pay Per Use)
Usage Pricing
10x cheaper than alternatives per request
Headquarters
San Francisco, USA
Founded
2022
Team Size
11-50
Funding
Seed

Cost Examples

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

Leadership

Simon Hørup Eskildsen
Justine Li

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Pinecone is a fully managed vector database purpose-built for similarity search and retrieval-augmented generation (RAG) in AI applications.

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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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3

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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4

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.

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overview

turbopufferとは?

turbopufferは、Simon Hørup EskildsenとJustine Liによって開発されたベクトルおよび全文検索エンジンのツールであり、AI開発者、スタートアップ、大企業がAIアプリケーション向けに高いスケーラビリティと費用対効果の高い検索機能を実装できるようにします。これは、AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storageなどのオブジェクトストレージにデータを主に保存し、パフォーマンスのためにNVMe SSDとRAMを使用した階層型キャッシングを利用するサーバーレスベクトルデータベースとして機能します。このアーキテクチャにより、turbopufferは従来のインメモリベクトルデータベースよりも大幅に低いコストで数十億のベクトルを管理でき、大規模言語モデル(LLMs)を膨大なデータセットに接続し、エージェントAIワークフローを強化するのに適しています。このプラットフォームは現在、本番システムで4兆以上のドキュメント、毎秒1,000万回の書き込み、毎秒25,000回のクエリを処理しています。

quick facts

基本情報

属性
開発者Simon Hørup Eskildsen, Justine Li
ビジネスモデル従量課金制
料金体系従量課金制、リクエストあたり代替手段より10倍安価
プラットフォームAPI
API利用可能はい
設立2022年
本社サンフランシスコ、USA
資金調達シード
チーム規模11-50人

features

turbopufferの主な機能

turbopufferは、AIアプリケーションにおける高性能で費用対効果の高いベクトルおよび全文検索のために設計された包括的な機能セットを提供します。そのアーキテクチャは、オブジェクトストレージと階層型キャッシングを活用して、スケーラビリティと効率性を提供します。

  • 1オブジェクトストレージ(AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage)上に構築されたサーバーレスベクトルデータベース。
  • 2Fuzzyフィルターによるタイプミス許容の文字列マッチングを備えた全文検索エンジン(2026年5月更新)。
  • 3最適化されたクエリパフォーマンスのためのNVMe SSDとRAMによる階層型キャッシング。
  • 4量子化対応モデル向けの`i8`ベクトルタイプをサポートし、ストレージおよびクエリコストを75%削減(2026年6月更新)。
  • 5即時コピーオンライト名前空間クローニングのための名前空間ブランチング(2026年5月更新)。
  • 6高いQueries Per Second (QPS)でコストを削減するために、名前空間をキャッシュに「ピン留め」する機能(2026年4月更新)。
  • 7疎ベクトル検索のサポート(2026年4月更新)。
  • 8ドキュメントごとの複数ベクトルサポート(2026年3月更新)。
  • 9SIEM統合を備えた監査ログ(ベータ版)(2026年3月更新)。
  • 10より高速なRegex、Glob、およびIGlobフィルターのためのRegexインデックス(2026年2月更新)。

use cases

turbopufferは誰が使うべきか?

turbopufferは、大規模なデータセット全体でスケーラブルで費用対効果が高く、高性能な検索機能を必要とするAI搭載アプリケーションを構築する開発者や組織向けに主に設計されています。そのサーバーレスアーキテクチャとオブジェクトストレージ基盤は、さまざまなユースケースに適しています。

  • 1**AI開発者:** 大規模言語モデル(LLMs)を膨大なデータセットに接続し、コードベース、ドキュメント、ウェブサイト全体でセマンティック検索を可能にすることで、AI応答とエージェントAIワークフローを改善します。
  • 2**スタートアップ&大企業:** Cursor、Notion、Anthropicなどの企業は、検索インフラストラクチャにturbopufferを利用し、大幅なコスト削減(例:Cursorで95%)を実現し、インフラストラクチャのオーバーヘッドなしで数十億のベクトルを管理しています。
  • 3**レコメンデーションシステム:** 大規模なユーザーベースとアイテムカタログ全体でパーソナライズされたレコメンデーションのための高性能な類似性検索を強化します。
  • 4**大規模ドキュメント検索:** 何百万ものドキュメント(数兆のトークン)を効率的に関連性の高い数個に絞り込み、検索拡張生成(RAG)アプリケーションに利用します。
  • 5**費用対効果の高い検索インフラストラクチャ:** 高いパフォーマンスとスケーラビリティを維持しながら、従来のインメモリベクトルデータベースに関連する運用コストを削減しようとしている組織。

pricing

turbopufferの料金とプラン

turbopufferは従量課金制モデルで運用されており、従来型のベクトルデータベースよりも大幅に費用対効果が高く、リクエストあたり10倍から100倍安いとよく言われます。料金体系はデータストレージとクエリ操作に基づいており、月額最低64ドルの利用料がかかります。2026年2月には、最大規模の名前空間のクエリ料金が最大94%削減されました。オブジェクトストレージにデータを約$0.02/GBで保存するプラットフォームのアーキテクチャは、インメモリソリューションの$2+/GBと比較して低コストに貢献しています。ユーザーは、予想される使用量に基づいて、turbopufferのベクトルおよび全文検索の具体的な料金を計算できます。

  • 1**従量課金制:** ストレージの単位ごと、およびクエリ操作ごとに費用が発生します。
  • 2**最低利用料:** 月額64ドル。
  • 3**ストレージコスト:** オブジェクトストレージに保存されたデータの場合、約$0.02/GB。
  • 4**クエリコスト:** 変動制で、2026年2月には大規模な名前空間で大幅な削減(最大94%)が実施されました。
  • 5**コスト例:** 予想される使用量に基づいて、turbopufferのウェブサイトで具体的な料金を計算できます。

competitors

turbopufferと競合他社

turbopufferは、主にオブジェクトストレージネイティブのアーキテクチャを通じてベクトルデータベース市場で差別化を図っており、これにより大幅なコスト削減とスケーラビリティの利点をもたらします。確立されたベクトルデータベースや新興のベクトルデータベースと競合しており、それぞれが異なるアーキテクチャと機能に焦点を当てています。

1

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.

2

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.

3

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.

4

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.

よくある質問

+turbopufferとは何ですか?

turbopufferは、Simon Hørup EskildsenとJustine Liによって開発されたベクトルおよび全文検索エンジンのツールであり、AI開発者、スタートアップ、大企業がAIアプリケーション向けに高いスケーラビリティと費用対効果の高い検索機能を実装できるようにします。これは、AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storageなどのオブジェクトストレージにデータを主に保存し、パフォーマンスのためにNVMe SSDとRAMを使用した階層型キャッシングを利用するサーバーレスベクトルデータベースとして機能します。

+turbopufferは無料ですか?

いいえ、turbopufferは無料ではありません。月額最低64ドルの利用料がかかる従量課金制モデルで運用されています。ストレージの単位ごと、およびクエリ操作ごとに費用が発生し、オブジェクトストレージでのストレージは約$0.02/GBです。

+turbopufferの主な機能は何ですか?

turbopufferの主な機能には、オブジェクトストレージ上に構築されたサーバーレスベクトルデータベースアーキテクチャ、タイプミス許容のマッチングを備えた全文検索機能、パフォーマンスのための階層型キャッシング、コスト削減のための`i8`ベクトルタイプのサポート、名前空間ブランチング、疎ベクトル検索、およびドキュメントごとの複数ベクトルサポートが含まれます。また、高度なフィルタリングのための監査ログとRegexインデックスも提供します。

+turbopufferは誰が使うべきですか?

turbopufferは、スケーラブルで費用対効果の高い検索を必要とするAIアプリケーションを構築するAI開発者、スタートアップ、大企業に最適です。特に、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、RAGアプリケーション向けの大規模ドキュメント検索、およびLLMsを膨大なデータセットに効率的に接続することが重要となるあらゆるシナリオに適しています。

+turbopufferは競合他社と比較してどうですか?

turbopufferは、そのオブジェクトストレージネイティブのアーキテクチャによって差別化を図っており、Pineconeのようなインメモリベクトルデータベースと比較して大幅なコスト削減(リクエストあたり10倍から100倍安価)につながります。Weaviateとは異なり、組み込みのベクトライザーやマルチモーダルサポートではなく、サーバーレスでコスト最適化されたS3バックアップストレージに焦点を当てています。QdrantやMilvus/Zilliz Cloudと比較して、turbopufferは費用対効果の高い大規模埋め込みデータセット向けに最適化されたマネージドサーバーレスの従量課金モデルを提供しますが、競合他社はより柔軟なデプロイオプションを提供したり、異なるスケール/コストプロファイル向けに最適化されている場合があります。

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