Preços do Weaviate: Um guia de 2025 para custos e considerações

Se está a construir qualquer tipo de aplicação moderna de IA, especialmente uma com pesquisa semântica ou um chatbot com tecnologia RAG, provavelmente já percebeu que precisa de um banco de dados vetorial. O Weaviate é um dos grandes nomes nesta área, e por um bom motivo: é uma ferramenta poderosa de código aberto. Mas descobrir quanto isso realmente vai custar é outra história.

um desenvolvedor a tentar estimar os custos para um projeto com 10 milhões de registos, e a secção de comentários era uma mistura de suposições e confusão.

Reddit

É uma dor de cabeça comum. Eu estava a navegar pelo Reddit outro dia e vi um desenvolvedor a tentar estimar os custos para um projeto com 10 milhões de registos, e a secção de comentários era uma mistura de suposições e confusão. Os modelos de preços estão repletos de jargões como "dimensões de vetores" e "AIUs", o que torna a tentativa de criar um orçamento simples quase impossível.

Então, vamos desvendar esta confusão. Este guia irá detalhar os modelos de preços do Weaviate, desde o Serverless e Enterprise até aos custos muitas vezes subestimados de o hospedar por conta própria. Faremos isso em linguagem simples para que possa tomar uma decisão inteligente sem levar um susto com a fatura mais tarde.

O que é o Weaviate?

Na sua essência, o Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto. Pode pensar nele como um tipo especial de banco de dados construído para a era da IA. Em vez de armazenar dados em linhas e colunas organizadas como uma folha de cálculo tradicional, ele organiza a informação com base no seu significado. Ele faz isso transformando os seus dados, sejam eles texto, imagens ou clipes de áudio, numa lista de números chamada embedding vetorial.

Esta estrutura é o que permite à IA fazer coisas bem interessantes. Ela permite que uma aplicação encontre a informação mais relevante com base no contexto, e não apenas em correspondência de palavras-chave simples. Este é o motor que alimenta sistemas de busca inteligentes, chatbots que podem realmente citar as suas fontes e motores de recomendação que parecem ler a sua mente.

O Weaviate está repleto de funcionalidades, como a capacidade de lidar com diferentes tipos de dados (não apenas texto) e uma "pesquisa híbrida" que mistura a filtragem de palavras-chave à moda antiga com a busca vetorial da nova escola. Pode obter a versão de código aberto e executá-la nos seus próprios servidores, ou pode usar um dos serviços de nuvem gerenciados do Weaviate, que é onde as coisas ficam interessantes com os preços.

Entender os modelos de preços do Weaviate

Quando se trata de pagar pelo Weaviate, tem três opções principais. Cada uma afeta o seu orçamento e a lista de tarefas da sua equipa de uma maneira completamente diferente.

1. Weaviate Cloud (Serverless): Esta é a rota pay-as-you-go. É cobrado pelo que usa, o que a torna uma escolha popular para dar o pontapé inicial num projeto ou para aplicações com tráfego flutuante.

2. Weaviate Enterprise Cloud: Esta opção oferece uma configuração dedicada e totalmente gerenciada para aplicações grandes e importantes que precisam de desempenho de ponta e não podem ficar offline.

3. Auto-hospedado (Código Aberto): Este é o caminho do "faça você mesmo". Descarrega o software gratuitamente e executa-o na sua própria infraestrutura, seja um servidor na nuvem ou uma máquina no seu escritório.

Vamos entrar nos detalhes de cada um, começando pelo que a maioria dos desenvolvedores experimenta primeiro: o plano Serverless.

Detalhamento dos preços da nuvem Serverless

O modelo Serverless é construído para flexibilidade. A ideia é que ele cresça consigo, para que não precise de adivinhar quantos servidores precisa logo no início. O problema? O preço é baseado em algumas métricas que podem ser um pouco confusas.

O maior fator na sua fatura é o núemplo de dimensões de vetores que armazena, calculado por milhão, por mês. Para dar uma base de referência, o nível de suporte "Standard" do Weaviate custa $0,095 por 1 milhão de dimensões de vetores armazenadas.

Ok, então o que raio é uma "dimensão"? É apenas o tamanho do seu embedding vetorial. Diferentes modelos de IA criam vetores de tamanhos diferentes. Por exemplo, o popular modelo "text-embedding-ada-002" da OpenAI cria vetores com 1536 dimensões. Se armazenasse 1 milhão desses vetores, a sua fatura mensal seria baseada em 1,536 mil milhões de dimensões totais.

Além disso, a sua fatura final é ajustada com base no nível de suporte que escolher.

Algumas outras coisas podem influenciar a sua fatura:

• Objetos de Dados: Simplificando, quanto mais coisas armazena, mais paga.

• Tipo de Armazenamento: Pode escolher entre armazenamento "Performance" (Desempenho) e "Compression" (Compressão). A compressão pode economizar uma boa quantia de dinheiro, mas pode diminuir um pouco a velocidade.

• Alta Disponibilidade: Se a sua aplicação não pode, de forma alguma, ficar offline, pode ativar a alta disponibilidade. Apenas saiba que isso triplicará os seus custos.

O maior desafio com este modelo é tentar prever os seus custos. A menos que os seus dados cresçam a uma taxa perfeitamente estável, prever a sua fatura mensal é difícil. Precisa de estar constantemente de olho em quantos objetos tem, calcular o total de dimensões e adivinhar quaisquer picos futuros de uso. Para equipas sem uma pessoa dedicada para gerir a infraestrutura, isto pode ser uma verdadeira dor de cabeça.

Explicação dos preços da nuvem Enterprise

Para empresas maiores que executam aplicações centrais para os seus negócios, o Weaviate tem um plano Enterprise Cloud. Isso dá-lhe um ambiente privado e dedicado com desempenho garantido e melhor suporte.

Aqui, o modelo de preços muda completamente. Esqueça o pay-as-you-go. Aqui tudo gira em torno de contratos anuais e uma métrica que eles chamam de Unidades de IA (AIUs). Não encontrará uma lista de preços no site deles; precisa de entrar em contacto com a equipa de vendas.

But podemos ter algumas pistas nas suas listagens nos marketplaces de nuvem. O AWS Marketplace e o Azure Marketplace mostram um contrato inicial de $10.000 por um período de 12 meses. Além desse compromisso, há taxas de excedente, que a AWS lista como "$0,285 por 1M de dimensões de vetores". Este plano também vem com recursos de economia de custos, como mover dados mais antigos para armazenamento mais barato do tipo "Warm" ou "Cold".

O principal problema aqui é a falta de transparência. A abordagem "Contacte as Vendas" significa que não pode comparar rapidamente os custos ou descobrir o compromisso financeiro total sem passar por um ciclo de vendas completo. Isso é um grande obstáculo e muitas vezes parece um exagero para equipas que só querem construir um sólido agente de suporte com IA sem assinar um cheque de cinco dígitos.

Custos ocultos além da etiqueta de preço

Não importa qual plano esteja a considerar, o preço no site é apenas o começo. O custo real de usar o Weaviate vai muito além da fatura mensal, especialmente se for tentado pela versão de código aberto "gratuita".

Este vídeo explica como usar níveis de armazenamento para otimizar o seu banco de dados vetorial em termos de velocidade de busca, precisão e custos.

Sobrecarga de desenvolvedores e infraestrutura Aquele comentário no Reddit sobre executar o Weaviate num "VPS de $50" pode parecer ótimo, mas é uma simplificação enorme. Claro, o servidor em si pode ser barato, mas o custo real são as dezenas, senão centenas, de horas de engenharia gastas em configuração, atualizações de segurança, ajuste de desempenho, escalonamento e manutenção diária. Este não é um trabalho de uma só vez; é um fardo operacional contínuo que desvia os seus desenvolvedores da construção de funcionalidades para os seus clientes.

Complexidade da integração Um banco de dados vetorial é apenas um componente. Para construir um agente de IA funcional, ainda precisa de configurar pipelines de dados, executar modelos de embedding, escrever toda a lógica da aplicação e construir integrações personalizadas para conectar tudo às suas ferramentas existentes, como o seu helpdesk Zendesk ou a sua base de conhecimento no Confluence. O que parece um pequeno projeto paralelo pode facilmente transformar-se numa epopeia de engenharia de vários meses.

A curva de aprendizagem Usar bem uma ferramenta como o Weaviate requer um conjunto de habilidades bastante específico. A sua equipa precisa de se familiarizar com a teoria de bancos de dados vetoriais, estratégias de indexação e gestão de infraestrutura em nuvem. Se não tiver essa experiência internamente, corre o risco de construir um sistema lento, ineficiente ou inseguro, o que, em última análise, atrasa o seu lançamento e frustra os seus utilizadores.

Esses custos ocultos são exatamente o motivo pelo qual muitas equipas acabam por desistir da abordagem "faça você mesmo". Elas optam por plataformas totalmente gerenciadas que englobam toda a pilha de IA, escondendo a complexidade de componentes individuais como os bancos de dados vetoriais.

Uma alternativa mais simples: eesel AI

Em vez de se perder nos detalhes da gestão de um banco de dados vetorial, pode usar uma plataforma tudo-em-um como a eesel AI para construir e lançar poderosos agentes de suporte com IA. Ela cuida de toda a infraestrutura de backend complicada, incluindo armazenamento de vetores, recuperação e gestão de modelos, para que nunca mais precise de pensar nos preços do Weaviate ou na configuração de um servidor.

Preços transparentes и previsíveis Com a eesel AI, pode esquecer métricas confusas como dimensões de vetores ou AIUs. Os planos de preços são diretos e baseados num número simples e previsível: interações mensais de IA. Sabe exatamente pelo que está a pagar, e não há taxas por resolução, então os seus custos não vão disparar de repente após um mês movimentado. Isso torna o orçamento incrivelmente simples.

Entre em operação em minutos, não em meses A eesel AI é projetada para ser completamente self-service. Pode conectar o seu helpdesk, como o Zendesk, e extrair conhecimento de todas as suas fontes, como o Google Docs ou um site público, com apenas alguns cliques. Um projeto que levaria meses de desenvolvimento com uma ferramenta como o Weaviate pode ser literalmente concluído numa tarde.

Teste com confiança Uma das maiores ansiedades com uma configuração "faça você mesmo" é não saber quão bem ela realmente funcionará. A eesel AI tem um modo de simulação que resolve isso. Pode testar com segurança o seu agente de IA em milhares dos seus tickets de suporte passados num ambiente de sandbox. Isso dá-lhe dados reais sobre quantos tickets ele pode resolver e quanto irá poupar antes de o ativar para os clientes, eliminando todas as suposições.

Foque no valor, não nos vetores

O Weaviate é um banco de dados vetorial seriamente poderoso e flexível, não há dúvida disso. Mas os seus preços podem ser complicados, difíceis de prever e uma potencial armadilha orçamental. O modelo Serverless oferece flexibilidade, mas exige que fique de olho nos custos, enquanto o modelo Enterprise o prende a um contrato grande e opaco.

Mais importante ainda, o custo real de usar uma ferramenta como o Weaviate não é apenas a fatura mensal. É o enorme investimento em tempo de desenvolvedor e as dores de cabeça com a infraestrutura. Para a maioria das empresas, o objetivo não é tornarem-se especialistas em bancos de dados vetoriais, mas sim resolver os problemas dos clientes da forma mais rápida e eficaz possível.

Uma plataforma totalmente gerenciada e de ponta a ponta como a eesel AI tira o fardo da infraestrutura dos seus ombros. Ela oferece uma maneira mais rápida, previsível e, em última análise, mais económica de implementar uma IA poderosa que realmente ajuda os seus clientes e a sua equipa.

Pronto para lançar um agente de suporte com IA sem a confusão da infraestrutura? Comece hoje o seu teste gratuito da eesel AI e veja como pode ser fácil.