AI Инструмент

Обзор turbopuffer

Name: turbopuffer
Availability: OnlineOnly
Author: Stork.AI

turbopuffer — это бессерверный векторный и полнотекстовый поисковый движок, построенный на объектном хранилище, разработанный для быстрых, экономичных и высокомасштабируемых приложений ИИ.

shipped 12 июн. 2026 г.aipaid

aicodewriting

Почему это важно

1turbopuffer хранит данные в объектном хранилище, достигая до 95% снижения затрат по сравнению с традиционными векторными базами данных в оперативной памяти.

2Он обрабатывает более 4 триллионов документов, 10 миллионов операций записи в секунду и 25 000 запросов в секунду в производственных системах.

3Цены на запросы были снижены до 94% для больших пространств имен в феврале 2026 года.

4Поддерживает векторные типы `i8`, снижая затраты на хранение и запросы на 75% по сравнению с `f32` по состоянию на июнь 2026 года.

Stork’s verdict on turbopuffer

turbopuffer предоставляет масштабируемый и экономичный векторный поиск через объектное хранилище, но он специально создан для больших рабочих нагрузок ИИ.

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

О turbopuffer

Бизнес-модель

Usage-Based (Pay Per Use)

Оплата по факту использования

10x cheaper than alternatives per request

Штаб-квартира

San Francisco, USA

Основана

2022

Размер команды

11-50

Финансирование

Seed

Примеры затрат

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

Руководство

Simon Hørup Eskildsen

Justine Li

API Docs

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое turbopuffer?

turbopuffer — это инструмент для векторного и полнотекстового поиска, разработанный Саймоном Хёрупом Эскильдсеном и Жюстин Ли, который позволяет разработчикам ИИ, стартапам и крупным предприятиям внедрять высокомасштабируемые и экономичные возможности поиска для приложений ИИ. Он функционирует как бессерверная векторная база данных, которая хранит данные преимущественно в объектном хранилище, таком как AWS S3, Google Cloud Storage или Azure Blob Storage, и использует многоуровневое кэширование с NVMe SSD и RAM для повышения производительности. Эта архитектура позволяет turbopuffer управлять миллиардами векторов со значительно меньшими затратами, чем традиционные векторные базы данных в оперативной памяти, что делает его подходящим для подключения больших языковых моделей (LLMs) к обширным наборам данных и обеспечения работы агентских рабочих процессов ИИ. В настоящее время платформа обрабатывает более 4 триллионов документов, 10 миллионов операций записи в секунду и 25 000 запросов в секунду в производственных системах.

features

Ключевые особенности turbopuffer

turbopuffer предоставляет полный набор функций, разработанных для высокопроизводительного, экономичного векторного и полнотекстового поиска в приложениях ИИ. Его архитектура использует объектное хранилище и многоуровневое кэширование для обеспечения масштабируемости и эффективности.

Бессерверная векторная база данных, построенная на объектном хранилище (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage).
Полнотекстовый поисковый движок с устойчивым к опечаткам сопоставлением строк через фильтр Fuzzy (обновление от мая 2026 года).
Многоуровневое кэширование с NVMe SSD и RAM для оптимизированной производительности запросов.
Поддержка векторных типов i8 для моделей с учетом квантования, снижающая затраты на хранение и запросы на 75% (обновление от июня 2026 года).
Ветвление пространств имен для мгновенного клонирования пространств имен по принципу copy-on-write (обновление от мая 2026 года).
Возможность 'закрепить' пространство имен в кэше для снижения затрат при высоком количестве запросов в секунду (QPS) (обновление от апреля 2026 года).
Поддержка разреженного векторного поиска (обновление от апреля 2026 года).
Поддержка нескольких векторов на документ (обновление от марта 2026 года).
Журналы аудита с интеграцией SIEM (бета) (обновление от марта 2026 года).
Индекс Regex для более быстрых фильтров Regex, Glob и IGlob (обновление от февраля 2026 года).

use cases

Кому следует использовать turbopuffer?

turbopuffer в первую очередь предназначен для разработчиков и организаций, создающих приложения на базе ИИ, которым требуются масштабируемые, экономичные и высокопроизводительные возможности поиска по большим наборам данных. Его бессерверная архитектура и основа на объектном хранилище делают его подходящим для различных сценариев использования.

Разработчики ИИ: Для подключения больших языковых моделей (LLMs) к обширным наборам данных, обеспечивая семантический поиск по кодовым базам, документам и веб-сайтам для улучшения ответов ИИ и рабочих процессов агентского ИИ.
Стартапы и крупные предприятия: Компании, такие как Cursor, Notion и Anthropic, используют turbopuffer для своей поисковой инфраструктуры, достигая значительного снижения затрат (например, 95% для Cursor) и управляя миллиардами векторов без накладных расходов на инфраструктуру.
Рекомендательные системы: Обеспечивает высокопроизводительный поиск по сходству для персонализированных рекомендаций по большим базам пользователей и каталогам товаров.
Крупномасштабный поиск документов: Эффективно сужает миллионы документов (триллионы токенов) до нескольких релевантных для приложений генерации с дополненным поиском (RAG).
Экономичная поисковая инфраструктура: Организации, стремящиеся сократить операционные расходы, связанные с традиционными векторными базами данных в оперативной памяти, при сохранении высокой производительности и масштабируемости.

pricing

Цены и планы turbopuffer

turbopuffer работает по модели ценообразования на основе использования, разработанной для того, чтобы быть значительно более экономичной, чем традиционные векторные базы данных, часто упоминается как в 10-100 раз дешевле за запрос. Структура ценообразования основана на хранении данных и операциях запросов, с минимальными расходами в $64 в месяц. Цены на запросы были снижены до 94% для крупнейших пространств имен в феврале 2026 года. Архитектура платформы, которая хранит данные в объектном хранилище по цене примерно $0.02/ГБ, способствует ее низкой стоимости по сравнению с решениями в оперативной памяти по цене $2+/ГБ. Пользователи могут рассчитать свою конкретную цену для векторного и полнотекстового поиска turbopuffer на основе своего предполагаемого использования.

На основе использования: Затраты начисляются за единицу хранения и за каждую операцию запроса.
Минимальные расходы: $64 в месяц.
Стоимость хранения: Приблизительно $0.02/ГБ для данных, хранящихся в объектном хранилище.
Стоимость запросов: Переменная, со значительными снижениями (до 94%), реализованными для больших пространств имен в феврале 2026 года.
Примеры стоимости: Конкретные цены можно рассчитать на веб-сайте turbopuffer на основе прогнозируемого использования.

Похожие инструменты

turbopuffer против конкурентов

turbopuffer отличается на рынке векторных баз данных в первую очередь своей архитектурой, ориентированной на объектное хранилище, что обеспечивает существенную экономию затрат и преимущества в масштабируемости. Он конкурирует с устоявшимися и новыми векторными базами данных, каждая из которых имеет свои архитектурные и функциональные особенности.

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.

Посетить turbopuffer↗