1
Pinecone
Pinecone is a fully managed vector database purpose-built for similarity search and retrieval-augmented generation (RAG) in AI applications.
AI Инструмент
Обзор turbopuffer
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
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.
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
Похожие инструменты
Сравнить альтернативы
Другие инструменты, которые стоит рассмотреть
Открыть на Stork→
2
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.
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.
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.
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.
quick facts
Краткие факты
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Разработчик | Simon Hørup Eskildsen, Justine Li |
| Бизнес-модель | На основе использования |
| Ценообразование | На основе использования, в 10 раз дешевле альтернатив за запрос |
| Платформы | API |
| Доступен API | Да |
| Основан | 2022 |
| Штаб-квартира | Сан-Франциско, США |
| Финансирование | Посевное |
| Размер команды | 11-50 |
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.
- 1Бессерверная векторная база данных, построенная на объектном хранилище (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage).
- 2Полнотекстовый поисковый движок с устойчивым к опечаткам сопоставлением строк через фильтр Fuzzy (обновление от мая 2026 года).
- 3Многоуровневое кэширование с NVMe SSD и RAM для оптимизированной производительности запросов.
- 4Поддержка векторных типов `i8` для моделей с учетом квантования, снижающая затраты на хранение и запросы на 75% (обновление от июня 2026 года).
- 5Ветвление пространств имен для мгновенного клонирования пространств имен по принципу copy-on-write (обновление от мая 2026 года).
- 6Возможность 'закрепить' пространство имен в кэше для снижения затрат при высоком количестве запросов в секунду (QPS) (обновление от апреля 2026 года).
- 7Поддержка разреженного векторного поиска (обновление от апреля 2026 года).
- 8Поддержка нескольких векторов на документ (обновление от марта 2026 года).
- 9Журналы аудита с интеграцией SIEM (бета) (обновление от марта 2026 года).
- 10Индекс 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.
- 1**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.
- 2**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.
- 3**Рекомендательные системы:** Обеспечивает высокопроизводительный поиск по сходству для персонализированных рекомендаций по большим базам пользователей и каталогам товаров.
- 4**Крупномасштабный поиск документов:** Эффективно сужает миллионы документов (триллионы токенов) до нескольких релевантных для приложений генерации с дополненным поиском (RAG).
- 5**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.
- 1**На основе использования:** Затраты начисляются за единицу хранения и за каждую операцию запроса.
- 2**Минимальные расходы:** $64 в месяц.
- 3**Стоимость хранения:** Приблизительно $0.02/ГБ для данных, хранящихся в объектном хранилище.
- 4**Стоимость запросов:** Переменная, со значительными снижениями (до 94%), реализованными для больших пространств имен в феврале 2026 года.
- 5**Примеры стоимости:** Конкретные цены можно рассчитать на веб-сайте turbopuffer на основе прогнозируемого использования.
competitors
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.
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.
❓
Часто задаваемые вопросы
+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.
+Является ли turbopuffer бесплатным?
Нет, turbopuffer не является бесплатным. Он работает по модели ценообразования на основе использования с минимальными расходами в $64 в месяц. Затраты начисляются за единицу хранения и за каждую операцию запроса, при этом хранение в объектном хранилище составляет примерно $0.02/ГБ.
+Каковы основные особенности turbopuffer?
Ключевые особенности turbopuffer включают его бессерверную архитектуру векторной базы данных, построенную на объектном хранилище, возможности полнотекстового поиска с устойчивым к опечаткам сопоставлением, многоуровневое кэширование для производительности, поддержку векторных типов `i8` для снижения затрат, ветвление пространств имен, разреженный векторный поиск и поддержку нескольких векторов на документ. Он также предлагает журналы аудита и индекс Regex для расширенной фильтрации.
+Кому следует использовать turbopuffer?
turbopuffer идеально подходит для разработчиков ИИ, стартапов и крупных предприятий, создающих приложения ИИ, которым требуется масштабируемый и экономичный поиск. Он особенно подходит для семантического поиска, рекомендательных систем, крупномасштабного поиска документов для приложений RAG и любого сценария, где эффективное подключение LLMs к обширным наборам данных имеет решающее значение.
+Как turbopuffer сравнивается с альтернативами?
turbopuffer отличается своей архитектурой, ориентированной на объектное хранилище, что приводит к значительной экономии затрат (в 10-100 раз дешевле за запрос) по сравнению с векторными базами данных в оперативной памяти, такими как Pinecone. В отличие от Weaviate, он фокусируется на бессерверном, оптимизированном по стоимости хранилище на базе S3, а не на встроенных векторизаторах и мультимодальной поддержке. По сравнению с Qdrant и Milvus/Zilliz Cloud, turbopuffer предлагает управляемую бессерверную модель оплаты за запрос, оптимизированную для экономичных, крупномасштабных наборов данных эмбеддингов, в то время как альтернативы могут предлагать более гибкие варианты развертывания или быть оптимизированы для различных профилей масштаба/стоимости.
Ещё на Stork
Похожие ИИ-инструменты
Другие инструменты в этой категории, ранжированные по сигналам сообщества
Tweet Hunter
🤖 AI Tools
Увеличьте свою аудиторию в X (Twitter) с помощью инструментов на базе ИИ. Пишите вирусные посты, планируйте контент и отслеживайте аналитику. Используется более чем 10 000 создателей. Попробуйте бесплатно.
Zingle
🤖 AI Tools
Пользователи читают контент и получают контекстуальные объяснения слов. Платформа способствует запоминанию лексики через замкнутый цикл обучения. Предлагает контекстуальные определения слов в предоставленном пользователем тексте или интегрированных историях. Создано для людей, изучающих новые языки или расширяющих словарный запас.
GitHub Copilot app
🤖 AI Tools
GitHub Blog предоставляет обновления, идеи и вдохновение, чтобы помочь разработчикам в создании и проектировании программного обеспечения.
Whacka
🤖 AI Tools
Кодирование не требуется. Просто напечатайте или скажите, что вам нужно, и whacka превратит ваши слова в настоящее, работающее приложение для вас, ваших сотрудников или вашего бизнеса.
SeaTicket
🤖 AI Tools
Управляет GitHub issues, Discourse topics и запросами в службу поддержки из различных источников. Автоматизирует обработку проблем. Интегрируется с GitHub и Discourse для обработки входящих запросов. Предназначено для команд, управляющих GitHub issues и запросами в службу поддержки.
Spotlight by Backplanes
🤖 AI Tools
Backplanes генерирует автоматические отчеты для сессий Claude Code и Codex. Отчеты детализируют затронутые файлы, выполненные команды, задействованные внешние инструменты, дрейф области действия и рекомендации по проверке. Генерирует отчеты, детализирующие затронутые файлы и выполненные команды во время сессий AI-кодирования. Разработано для разработчиков, использующих Claude Code или Codex.
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.