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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
aicodewriting
turbopuffer - AI tool

注目ポイント

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。

Stork’s verdict on turbopuffer

turbopufferは、オブジェクトストレージを介して大規模にスケーラブルで費用対効果の高いベクトル検索を提供しますが、大規模なAIワークロード向けに特別に構築されています。

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

turbopuffer について

ビジネスモデル
Usage-Based (Pay Per Use)
従量課金
10x cheaper than alternatives per request
本社
San Francisco, USA
設立
2022
チーム規模
11-50
資金調達
Seed

コスト例

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

経営陣

Simon Hørup Eskildsen
Justine Li

仕様

APIドキュメント

API提供状況

はい、公開API

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。

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。

  • 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。
  • Fuzzy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)。
  • 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。
  • 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)。
  • 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)。
  • 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)。
  • 疎ベクトル検索のサポート(2026年4月更新)。
  • 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)。
  • SIEM統合を備えた監査ログ(ベータ版)(2026年3月更新)。
  • 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。

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

  • 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。
  • 最低利用料: 月額64ドル。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

類似ツール

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.