首頁 ai 嵌入成本計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 嵌入成本計算機 輸入 文件數量500每份文件詞元數1,000單價（每百萬詞元）0.13 $ AI & LLM 嵌入成本計算機 由文件數量、每份文件的詞元數與嵌入模型的每百萬詞元單價，估算將語料庫轉成嵌入向量供檢索使用的一次性成本。 輸入 語料庫 文件數量 預計嵌入的文件、段落或區塊數量。在檢索場景中，這是語料庫切分後的片段數，而非原始檔案的數量。 每份文件詞元數 單份文件的平均長度，以詞元計。英文約每四個字元為一個詞元，因此一段約 750 字的內容大致為 1,000 個詞元。 計價 單價（每百萬詞元） $ 嵌入模型處理一百萬個輸入詞元的收費。嵌入模型的每詞元成本通常遠低於生成模型。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 總成本 $ 將全部 ... 個詞元以每百萬 0.13 $ 嵌入，一次性費用為 ...。 詳細資料 詞元總數 500 份文件、每份 1,000 個詞元，合計 ... 個待嵌入詞元。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-22 什麼是嵌入成本 嵌入成本是指以嵌入模型將一批文字轉換成向量所需的費用。檢索系統要能針對一批文件回答問題之前，必須先把每份文件轉成嵌入，也就是一串固定長度的數字，用來表示其語意。嵌入 API 以詞元計量這項工作，並依公開的每百萬詞元單價收費，因此準備一個語料庫的成本，取決於文件數量以及每份文件的長度。 嵌入計費的方式 嵌入模型讀入文字後，為每筆輸入回傳一個向量。供應商會計算輸入詞元數，也就是與文字生成所用相同的詞元，英文約每四個字元為一個詞元，再依每詞元的費率收費。由於單一詞元的成本只是貨幣單位的極小數值，費率通常以每一百萬詞元報價。嵌入模型每詞元的成本通常遠低於生成模型，因為它只執行一次前向傳遞，且不會產生任何生成輸出。 這筆費用是每份文件的一次性費用。一旦文件的向量存入向量資料庫，除非內容變動或更換嵌入模型，否則不需要再次嵌入，因為不同模型輸出的向量彼此不可比較，所以換模型就代表整個語料庫都要重新嵌入。 公式 若語料庫有 ndocn_{doc} 份文件、每份平均 tdoct_{doc} 個詞元，則詞元總數為 T=ndoc⋅tdocT = n_{doc} \cdot t_{doc}T=ndoc⋅tdoc 而以每百萬詞元 pp 的費率嵌入整個語料庫，成本為 C=T106⋅pC = \frac{T}{10^6} \cdot pC=106T⋅p 除以 10610^6 是把每百萬的報價換算為每詞元費率，再乘上詞元數。 範例計算 假設一個知識庫有 ndoc=1,800n_{doc} = 1{,}800 段內容，每段平均 tdoc=740t_{doc} = 740 個詞元，使用一個每百萬詞元定價 $0.13 的模型嵌入。詞元總數為 T=1,800×740=1,332,000 tokens\begin{aligned} T &= 1{,}800 \times 740 \\ &= 1{,}332{,}000 \text{ tokens} \end{aligned}T=1,800×740=1,332,000 tokens 嵌入成本則為 C=1,332,000106×0.13=1.332×0.13≈0.17\begin{aligned} C &= \frac{1{,}332{,}000}{10^6} \times 0.13 \\ &= 1.332 \times 0.13 \\ &\approx 0.17 \end{aligned}C=1061,332,000×0.13=1.332×0.13≈0.17 因此嵌入整個語料庫大約花費十七美分，是建立索引時支付一次的費用。即使語料庫大上一個數量級，費用仍維持在個位數的低檔，這也是為什麼嵌入很少是檢索系統預算中占比最大的項目。 注意事項與變化 上述數字僅涵蓋文件的初次嵌入。另有三項相關成本會分開計費：執行時對每筆使用者查詢的嵌入（因查詢較短，金額很小）、向量在向量資料庫中的儲存，以及文件變動時的重新嵌入。將文件切成較小的區塊會提高文件數量、但降低每份文件的詞元數，因此兩者相乘的結果，也就是成本，會接近原始詞元總數，再加上少許重疊的部分。 應用 嵌入成本是檢索流程編列預算的第一步。它產生的向量必須儲存與查詢，這是 向量資料庫成本計算機 的主題，而儲存空間本身取決於向量維度與數量，由 向量資料庫大小計算機 處理。消耗檢索內容的生成呼叫，則由 詞元成本計算機 計價。 常見問題（FAQ）什麼是嵌入向量？嵌入向量是一串數字，也就是一個向量，用來表示一段文字的語意。嵌入模型讀入一份文件後輸出固定長度的向量，語意相近的文字在向量空間中的位置也相近。檢索系統會先把每份文件嵌入一次並儲存向量，查詢時再把問題嵌入，回傳距離最近的文件。 如何估算每份文件的詞元數？概略而言，一個詞元約相當於四個英文字元、或約 0.75 個英文單字，因此一篇 1,000 字的文章約為 1,300 個詞元。程式碼、表格與非英文文字的詞元化效率較低，每個字元會產生較多詞元。若需精確數字，可取一批樣本文件送入供應商的詞元化工具，再取平均。 這筆成本之後還需要再付嗎？只要向量持續儲存，每份文件的嵌入就是一次性費用。僅在新增文件、內容變動而須重新嵌入、或更換嵌入模型時才會再次產生費用，因為不同模型輸出的向量彼此不可比較。查詢時對問題本身的嵌入則另行計費，金額通常很小。 免責聲明 此為嵌入語料庫的一次性估算，不含查詢時的嵌入、向量儲存，以及內容變動時的重新嵌入。詞元數取決於模型的詞元化方式與內容，公開單價也會隨時間調整。實際費率與詞元數請向供應商確認。 推薦的下一個 詞元成本計算機 依輸入與輸出的詞元數量，以及模型每百萬詞元的價格，計算單次大型語言模型（LLM）API 呼叫的成本，其中輸入與輸出分別計費。 深入了解向量資料庫成本計算機 由儲存大小、每 GB 每月的費率，以及任何固定的平台費用，估算在代管服務上託管向量索引的每月與每年成本。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機嵌入成本計算機 +20 more Show less 批次 API 節省計算機每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機情境視窗容納計算機推論能源成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 每月成本計算機LLM 速率限制規劃計算機 其他ai計算機 inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-22 什麼是嵌入成本 嵌入成本是指以嵌入模型將一批文字轉換成向量所需的費用。檢索系統要能針對一批文件回答問題之前，必須先把每份文件轉成嵌入，也就是一串固定長度的數字，用來表示其語意。嵌入 API 以詞元計量這項工作，並依公開的每百萬詞元單價收費，因此準備一個語料庫的成本，取決於文件數量以及每份文件的長度。 嵌入計費的方式 嵌入模型讀入文字後，為每筆輸入回傳一個向量。供應商會計算輸入詞元數，也就是與文字生成所用相同的詞元，英文約每四個字元為一個詞元，再依每詞元的費率收費。由於單一詞元的成本只是貨幣單位的極小數值，費率通常以每一百萬詞元報價。嵌入模型每詞元的成本通常遠低於生成模型，因為它只執行一次前向傳遞，且不會產生任何生成輸出。 這筆費用是每份文件的一次性費用。一旦文件的向量存入向量資料庫，除非內容變動或更換嵌入模型，否則不需要再次嵌入，因為不同模型輸出的向量彼此不可比較，所以換模型就代表整個語料庫都要重新嵌入。 公式 若語料庫有 ndocn_{doc} 份文件、每份平均 tdoct_{doc} 個詞元，則詞元總數為 T=ndoc⋅tdocT = n_{doc} \cdot t_{doc}T=ndoc⋅tdoc 而以每百萬詞元 pp 的費率嵌入整個語料庫，成本為 C=T106⋅pC = \frac{T}{10^6} \cdot pC=106T⋅p 除以 10610^6 是把每百萬的報價換算為每詞元費率，再乘上詞元數。 範例計算 假設一個知識庫有 ndoc=1,800n_{doc} = 1{,}800 段內容，每段平均 tdoc=740t_{doc} = 740 個詞元，使用一個每百萬詞元定價 $0.13 的模型嵌入。詞元總數為 T=1,800×740=1,332,000 tokens\begin{aligned} T &= 1{,}800 \times 740 \\ &= 1{,}332{,}000 \text{ tokens} \end{aligned}T=1,800×740=1,332,000 tokens 嵌入成本則為 C=1,332,000106×0.13=1.332×0.13≈0.17\begin{aligned} C &= \frac{1{,}332{,}000}{10^6} \times 0.13 \\ &= 1.332 \times 0.13 \\ &\approx 0.17 \end{aligned}C=1061,332,000×0.13=1.332×0.13≈0.17 因此嵌入整個語料庫大約花費十七美分，是建立索引時支付一次的費用。即使語料庫大上一個數量級，費用仍維持在個位數的低檔，這也是為什麼嵌入很少是檢索系統預算中占比最大的項目。 注意事項與變化 上述數字僅涵蓋文件的初次嵌入。另有三項相關成本會分開計費：執行時對每筆使用者查詢的嵌入（因查詢較短，金額很小）、向量在向量資料庫中的儲存，以及文件變動時的重新嵌入。將文件切成較小的區塊會提高文件數量、但降低每份文件的詞元數，因此兩者相乘的結果，也就是成本，會接近原始詞元總數，再加上少許重疊的部分。 應用 嵌入成本是檢索流程編列預算的第一步。它產生的向量必須儲存與查詢，這是 向量資料庫成本計算機 的主題，而儲存空間本身取決於向量維度與數量，由 向量資料庫大小計算機 處理。消耗檢索內容的生成呼叫，則由 詞元成本計算機 計價。 常見問題（FAQ）什麼是嵌入向量？嵌入向量是一串數字，也就是一個向量，用來表示一段文字的語意。嵌入模型讀入一份文件後輸出固定長度的向量，語意相近的文字在向量空間中的位置也相近。檢索系統會先把每份文件嵌入一次並儲存向量，查詢時再把問題嵌入，回傳距離最近的文件。 如何估算每份文件的詞元數？概略而言，一個詞元約相當於四個英文字元、或約 0.75 個英文單字，因此一篇 1,000 字的文章約為 1,300 個詞元。程式碼、表格與非英文文字的詞元化效率較低，每個字元會產生較多詞元。若需精確數字，可取一批樣本文件送入供應商的詞元化工具，再取平均。 這筆成本之後還需要再付嗎？只要向量持續儲存，每份文件的嵌入就是一次性費用。僅在新增文件、內容變動而須重新嵌入、或更換嵌入模型時才會再次產生費用，因為不同模型輸出的向量彼此不可比較。查詢時對問題本身的嵌入則另行計費，金額通常很小。 免責聲明 此為嵌入語料庫的一次性估算，不含查詢時的嵌入、向量儲存，以及內容變動時的重新嵌入。詞元數取決於模型的詞元化方式與內容，公開單價也會隨時間調整。實際費率與詞元數請向供應商確認。
