Comparativa de bases de datos vectoriales para IA 2026: Pinecone, Weaviate, Qdrant y 7 más (precios y planes gratuitos)

Elegir una base de datos vectorial para IA es más difícil de lo que parece. Las herramientas difieren en arquitectura, en la forma de cobrar y en lo que realmente cubre un plan gratuito. Algunas son servicios gestionados, otras son de código abierto que puede alojar usted mismo, y algunas añaden búsqueda vectorial a una base de datos o a un motor de búsqueda que quizá ya utilice. Para los equipos que trabajan en japonés, la disponibilidad de regiones y el soporte de tokenizadores añaden otra capa que revisar.

Este artículo compara diez herramientas: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Zilliz Cloud, Vespa, MongoDB Vector Search, Elasticsearch, Redis, LanceDB y turbopuffer. Para cada una, analizamos el precio, los planes gratuitos, el soporte de japonés, las plataformas compatibles, los puntos fuertes y las limitaciones. Las comparamos usando el sitio web oficial de cada proveedor, revisado en noviembre de 2026.

Después de las reseñas individuales, encontrará recomendaciones según el objetivo y consejos prácticos para elegir sin arrepentimientos. Los precios y las funciones cambian con frecuencia, así que consulte el sitio web oficial para ver los precios y las funciones más recientes antes de decidir.

¿Qué son las bases de datos vectoriales para IA? Qué hacen y qué debe saber antes de elegir

Una base de datos vectorial para IA almacena embeddings, que son representaciones numéricas de texto, imágenes u otros datos. Encuentra elementos cercanos en significado, y no solo elementos que coinciden con palabras clave exactas. La mayoría de las herramientas de este artículo también almacenan metadatos, filtran los resultados por ellos y combinan la búsqueda vectorial con la búsqueda por palabras clave (BM25) en una sola consulta. Algunas añaden modelos de embeddings alojados, reordenamiento o funciones para agentes.

• Búsqueda semántica: encuentre documentos por su significado, no solo por la redacción exacta.
• RAG: recupere pasajes relevantes para dárselos a un modelo de lenguaje antes de que responda.
• Recomendaciones: muestre elementos similares a los que un usuario ha visto.
• Búsqueda híbrida: combine resultados de palabras clave y vectoriales, por ejemplo con RRF.
• Búsqueda y memoria para agentes: ofrezca a los agentes de IA un almacén que puedan consultar, como Pinecone Assistant o Query Agent de Weaviate.

Antes de elegir, revise lo que realmente cubre el plan gratuito o la prueba. El plan Starter de Pinecone se limita a AWS us-east-1. Las opciones Free y Serverless de Zilliz Cloud solo se ofrecen en Fráncfort y Oregón. El clúster gratuito de Qdrant se suspende tras 1 semana de inactividad. Vespa ofrece $300 en créditos de prueba, y turbopuffer no tiene plan gratuito.

El soporte de japonés varía mucho. Algunas herramientas ofrecen un sitio web en japonés o regiones de Tokio, mientras que otras dependen de tokenizadores de japonés en su documentación. Pinecone y turbopuffer no indican una región de Tokio en sus sitios web oficiales. Compruebe también si la parte de palabras clave puede segmentar el texto en japonés, ya que la búsqueda vectorial por sí sola depende de su modelo de embeddings.

Por último, tenga en cuenta la escala y el modelo de precios. Los planes incluyen cuotas mensuales fijas, facturación según el uso, facturación por hora de los recursos asignados y gastos mínimos. Los mínimos van desde $16/mes para el plan de lanzamiento de turbopuffer hasta $20,000/mes para Vespa Premium. Las opciones de autoalojamiento también difieren: Weaviate, Qdrant y Vespa publican ediciones de código abierto, mientras que la base de datos de Pinecone no puede alojarse por cuenta propia.

Tabla comparativa de las 10 mejores herramientas (precio, soporte de japonés, plataformas)

Herramienta	Planes principales	Soporte de japonés	Plataformas
Pinecone	Builder $20/mes / Standard uso mínimo $50/mes / Enterprise uso mínimo $500/mes	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Weaviate	Free $0/mes / Flex desde $45/mes	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Qdrant	Free Tier gratis / Consultar con ventas	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Zilliz Cloud	Free $0 / Standard: Serverless desde $0/mes, Dedicated desde $126/mes. Prueba gratuita de 30 días disponible	Compatible	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Vespa	Prueba gratuita / Startup: vCPU $0.05/hora / Cloud Basic: vCPU $0.10/hora	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de Java y más
MongoDB Vector Search	MongoDB Atlas Free $0/hora / Flex desde $0.011/hora / Dedicated desde $0.08/hora	Compatible	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Elasticsearch	Prueba gratuita de 14 días / Elasticsearch Serverless: Ingest desde $0.14/hora VCU, Search desde $0.09/hora VCU, Machine Learning desde $0.07/hora VCU	Compatible	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
Redis	Essentials desde $0.007/hora / Pro desde $0.014/hora	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de Go y más
LanceDB	Consultar con ventas	Parcial	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más
turbopuffer	Launch: gasto mínimo $16/mes / Scale: gasto mínimo $256/mes / Enterprise: desde $4,096/mes	No indicado	Web, API, SDK de Python, SDK de TypeScript y más

AIpedia no ha valorado estas herramientas, porque todavía no tienen páginas propias en AIpedia. Los precios y los planes cambian; revisamos el sitio web oficial de cada proveedor en noviembre de 2026. Consulte la información más reciente en el sitio web oficial antes de registrarse.

Funciones, precio y uso ideal: 10 herramientas

1. Pinecone

Pinecone es una base de datos vectorial totalmente gestionada y sin servidor. Almacena vectores de embeddings y metadatos en índices sin servidor, sin necesidad de crear ni operar servidores. Se utiliza como la parte de búsqueda de la búsqueda semántica, las recomendaciones y RAG. Los índices de documentos, disponibles de forma general desde el 2 de septiembre de 2026, combinan búsqueda de texto completo BM25, vectores densos y vectores dispersos en un único índice.

• Puntos fuertes: Existe una vía gradual desde el plan Starter gratuito hasta el plan Builder de tarifa fija de $20 y, después, el plan Standard según el uso. Los modelos alojados de incrustación y reordenamiento, y Pinecone Assistant, le permiten crear RAG sin infraestructura de inferencia independiente.
• Puntos fuertes: La búsqueda híbrida puede construirse en un único servicio. Pinecone es compatible con SOC 2, GDPR, ISO 27001 y HIPAA (hay un complemento de HIPAA disponible para Standard). Enterprise añade BYOC, CMEK, registros de auditoría y SCIM.
• Puntos fuertes: La documentación oficial incluye guías de integración para LangChain, LlamaIndex y Amazon Bedrock.
• A tener en cuenta: No hay región de Tokio para los índices sin servidor. La única opción asiática es AWS Singapur (ap-southeast-1), y Starter se limita a AWS us-east-1. El japonés no figura en la lista de idiomas para la búsqueda de texto completo (BM25). El modelo alojado llama-text-embed-v2 admite 26 idiomas, incluido el japonés.
• A tener en cuenta: La base de datos no puede alojarse por cuenta propia. El emulador local Pinecone Local se suspendió el 7 de octubre de 2026, y la ejecución en su propio entorno se limita a Enterprise BYOC. Los precios unitarios varían según la nube y la región, y la salida de datos pasó a ser facturable el 1 de septiembre de 2026, por lo que conviene estimar los costes con antelación.

Precio: Starter es gratuito (solo AWS us-east-1, 5 índices, 2GB de almacenamiento, 2 millones de WU/mes de escrituras y 1 millón de RU/mes de lecturas, 1GB/mes de salida de datos, 2 usuarios). Builder cuesta $20/mes (tarifa fija, sin cargos por exceso; las operaciones se bloquean al alcanzar el límite. 10 índices/proyecto, 10GB de almacenamiento, 5 millones de WU/mes de escrituras y 2 millones de RU/mes de lecturas, todas las regiones seleccionables, solo pago con tarjeta). Standard tiene un uso mínimo de $50/mes, con facturación según el uso por encima de esa cifra: almacenamiento $0.33/GB/mes, escrituras de $4 a $4.50/1 millón de WU, lecturas de $16 a $18/1 millón de RU (varían según la nube y la región), salida de datos $0.10/GB (hasta 100GB/mes incluidos), importación desde almacenamiento de objetos $0.25/GB, copia de seguridad $0.10/GB/mes, y un complemento de HIPAA a $190/mes. Standard incluye una prueba gratuita de 3 semanas con un crédito de $300. Enterprise tiene un uso mínimo de $500/mes (escrituras de $6 a $6.75/1 millón de WU, lecturas de $24 a $27/1 millón de RU, SLA de disponibilidad del 99.95%, BYOC, soporte Pro incluido). Inferencia en Standard y planes superiores: llama-text-embed-v2 $0.16/1 millón de tokens, multilingual-e5-large $0.08/1 millón de tokens, reordenamiento $2/1,000 solicitudes. Assistant en Standard y planes superiores: almacenamiento $3/GB/mes, entrada $8 y salida $15/1 millón de tokens. BYOC se gestiona consultando con ventas.

Ideal para: Equipos que quieren un servicio gestionado sin operaciones de servidor y un paso claro del plan gratuito al de pago. Encaja con proyectos que pueden aceptar la falta de una región en Tokio y que elegirán un modelo de incrustación multilingüe para documentos en japonés.

2. Weaviate

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que gestiona objetos, vectores e índices invertidos en un único sistema. Incluye de serie la búsqueda híbrida, que combina la búsqueda vectorial y la búsqueda por palabras clave BM25. Puede alojar por cuenta propia la edición de código abierto con Docker o Kubernetes, o usar la versión gestionada Weaviate Cloud. En Weaviate Cloud también dispone de Weaviate Embeddings y Query Agent.

• Puntos fuertes: La edición de código abierto BSD-3-Clause puede alojarse por cuenta propia, y el mismo cliente puede conectarse a Weaviate Cloud. La búsqueda híbrida, la multitenencia y RBAC están disponibles en todos los planes, incluido el plan gratuito.
• Puntos fuertes: Los tokenizadores de japonés, como kagome_ja, gse y trigram, están documentados en la documentación oficial. Esto facilita configurar la búsqueda por palabras clave en japonés y la búsqueda híbrida. El sitio web también cuenta con una página de inicio y una guía rápida en japonés (weaviate.io/ja).
• Puntos fuertes: Las incrustaciones alojadas y Query Agent le permiten configurar todo, desde las incrustaciones hasta la búsqueda con estilo de agente, sin claves de API externas. Existen clientes oficiales para Python, TypeScript, Go, Java y C#.
• A tener en cuenta: La lista de regiones de Weaviate Cloud no está publicada, por lo que debe comprobar si Tokio está disponible. El clúster gratuito está en AWS, y Flex se limita a 7 regiones de GCP y AWS. Los tokenizadores de japonés no se cargan por defecto y deben activarse con variables de entorno.
• A tener en cuenta: El precio depende de las dimensiones de los vectores, el almacenamiento y la copia de seguridad, y los precios unitarios varían según el método de compresión, la nube y la región. El sitio oficial anuncia que Transformation Agent y Personalization Agent están previstos para ser descontinuados, y que Engram finalizará el 31 de diciembre de 2026.

Precio: Free cuesta $0/mes (gratis para siempre, 1 clúster por usuario, 100,000 objetos, 1GB de memoria y 10GB de disco, hasta 1 colección y 3 tenants, Embeddings 2,000 solicitudes/día, Query Agent 1,000 solicitudes/mes, solo AWS). Flex cuesta desde $45/mes (según el uso, sin contrato, clúster compartido, SLA de disponibilidad del 99.5%, dimensiones de vectores desde $0.00465/1 millón, almacenamiento desde $0.12/GiB, copia de seguridad desde $0.03036/GiB). Premium se gestiona consultando con ventas (contrato prepagado, mínimo desde $400/mes). Premium Shared: dimensiones de vectores desde $0.003875/1 millón, almacenamiento desde $0.10/GiB, SLA de disponibilidad del 99.9%. Premium Dedicated: dimensiones de vectores desde $0.002718/1 millón, almacenamiento desde $0.33/GiB, SLA de disponibilidad del 99.95%. Weaviate Embeddings: Snowflake Arctic-Embed-M-v1.5 $0.025/1 millón de tokens, Snowflake Arctic-Embed-M-v2.0 $0.040/1 millón de tokens, ModernVBERT colmodernvbert $0.065/1 millón de tokens. Query Agent cuesta $30/organización/mes (4,000 solicitudes incluidas; a partir de ahí, según el uso). La edición de código abierto (Community Edition, BSD-3-Clause) es gratuita. Weaviate Assurance, el soporte de pago para alojamiento propio, tiene una tarifa anual fija y se gestiona consultando con ventas.

Ideal para: Equipos que quieren una opción de código abierto junto con una nube gestionada. Encaja bien cuando la búsqueda por palabras clave en japonés y la búsqueda híbrida son importantes y puede verificar antes la disponibilidad de regiones.

3. Qdrant

Qdrant es un motor de búsqueda vectorial de código abierto (Apache 2.0). Puede alojarlo por cuenta propia, usar la versión gestionada Qdrant Cloud o ejecutar Hybrid Cloud en su propio Kubernetes. Private Cloud cubre entornos aislados. Admite vectores densos, vectores dispersos, multivectores, cuantización y filtrado por payload para RAG, recomendaciones y búsquedas avanzadas.

• Puntos fuertes: La edición Apache 2.0 es gratuita para alojamiento propio, y puede elegir Managed Cloud, Hybrid Cloud o Private Cloud. Se puede probar un clúster gratuito (0.5 vCPU, 1GB de RAM, 4GB de disco) sin tarjeta de crédito.
• Puntos fuertes: Las funciones de búsqueda son amplias: vectores dispersos, multivectores, puntuación BM25 en índices de texto completo (Qdrant 1.20, publicado el 22 de octubre de 2026) y cuantización. Esto permite un control detallado sobre cómo se construye la búsqueda híbrida.
• Puntos fuertes: La documentación oficial indica que el tokenizador multilingüe para índices de texto completo admite japonés, mediante vaporetto. Los clientes oficiales cubren Python, JavaScript/TypeScript, Rust, Go, .NET y Java.
• A tener en cuenta: Los precios unitarios del nivel Standard no aparecen en la página de precios, por lo que debe estimarlos con la calculadora de precios. La lista de regiones de Qdrant Cloud no está publicada, así que compruebe si existe una región en Tokio. No hay sitio web oficial en japonés.
• A tener en cuenta: En los clústeres de regiones que no pertenecen a la UE, Cloud Inference se ejecuta en EE. UU., y los modelos gratuitos solo están alojados en EE. UU. El clúster gratuito se suspende tras 1 semana de inactividad y se elimina tras 4 semanas.

Precios: El plan Free Tier es gratuito (gratis para siempre, sin necesidad de tarjeta de crédito). Es un único nodo con 0.5 vCPU, 1GB de RAM y 4GB de disco (unos 1 millón de vectores con 768 dimensiones), con modelos de inferencia gratuitos disponibles. Se suspende tras 1 semana de inactividad y se elimina tras 4 semanas. Standard Tier funciona según el uso, con recursos dedicados, y se factura por hora por vCPU, memoria, disco, capacidad de copias de seguridad y tokens de los modelos de inferencia de pago, con un SLA de disponibilidad del 99.5%. Los precios unitarios no aparecen en la página de precios y se calculan con la calculadora de precios, así que consulte la página oficial. Premium Tier requiere consultar con ventas (contrato con compromiso y un uso mínimo anual, SSO, conectividad privada mediante VPC, SLA de disponibilidad del 99.9%, y del 99.95% para multi-AZ). Hybrid Cloud y Private Cloud requieren consultar con ventas. La edición de código abierto es gratuita (Apache 2.0). El pago se puede realizar con tarjeta de crédito o a través de los marketplaces de AWS, GCP y Azure.

Ideal para: Equipos de ingeniería que quieren un motor de código abierto con un despliegue flexible y un control detallado de la búsqueda híbrida. Confirme la región y la estimación de costes antes de decidirse por Qdrant Cloud.

4. Zilliz Cloud

Zilliz Cloud es un servicio totalmente gestionado creado por el equipo detrás de la base de datos vectorial de código abierto Milvus. Puede elegir entre Serverless, clústeres dedicados (Dedicated) o BYOC, que se ejecuta en su propia cuenta de nube. Utiliza el mismo SDK que Milvus y es compatible con la búsqueda semántica y RAG.

• Puntos fuertes: Los clústeres dedicados y BYOC están disponibles en Tokio en AWS, Google Cloud y Azure. También hay un sitio web oficial en japonés y documentación en japonés.
• Puntos fuertes: Como comparte un SDK con el Milvus de código abierto, resulta más fácil pasar de Milvus autoalojado a la versión gestionada. Puede empezar con el plan Free o con la prueba gratuita Standard de 30 días.
• Puntos fuertes: Están disponibles la búsqueda de texto completo (BM25) y la búsqueda híbrida. El tokenizador lindera admite la búsqueda de texto completo en japonés, y la función Function puede llamar a modelos externos de embeddings y reranking.
• A tener en cuenta: Free y Serverless solo están disponibles en AWS eu-central-1 (Fráncfort) y GCP us-west1 (Oregón). Para mantener los datos en Tokio, necesita un clúster dedicado o superior.
• A tener en cuenta: La facturación incluye muchos conceptos, como CU, vCU, almacenamiento y transferencia de datos, y los precios unitarios varían según el plan y la región. Vector Lakebase está en vista previa pública, y los precios de Business Critical y BYOC no se publican.

Precios: Free cuesta $0 (5GB de almacenamiento, 2.5 millones de vCU/mes incluidos, hasta 5 colecciones, soporte de la comunidad). Standard Serverless cuesta desde $0/mes (lecturas y escrituras a $4/1 millón de vCU, almacenamiento a $0.3/GB/mes; disponible solo en AWS eu-central-1 y GCP us-west1). Standard Dedicated cuesta desde $126/mes ($0.175/CU/hora en AWS us-east-1; Tokio (AWS ap-northeast-1) cuesta $0.209/CU/hora), con una prueba gratuita de 30 días. Enterprise Dedicated cuesta desde $197/mes ($0.273/CU/hora en AWS us-east-1; Tokio cuesta $0.327/CU/hora; SLA de disponibilidad del 99.95%, SSO, registros de auditoría, endpoints privados). Business Critical y BYOC requieren consultar con ventas. El almacenamiento de clústeres dedicados cuesta $0.025/GB/mes, y la transferencia de datos es gratuita para los primeros 100GB. Milvus de código abierto es gratuito (Apache 2.0). Consulte el sitio web oficial para conocer los precios y las funciones más recientes.

Ideal para: Equipos que quieren un servicio gestionado basado en Milvus y necesitan documentación en japonés, una región en Tokio o búsqueda de texto completo en japonés. Es adecuado para quienes pueden usar un clúster dedicado o superior, y para quienes quieren un camino sencillo entre Milvus autoalojado y un servicio gestionado.

5. Vespa

Vespa es una plataforma de búsqueda de código abierto (Apache 2.0). Ejecuta búsqueda vectorial, búsqueda por palabras clave, filtrado estructurado, ranking e inferencia de aprendizaje automático en un único motor distribuido. Maneja tensores de forma nativa, por lo que un mismo documento puede contener varios embeddings. También se ofrece como el servicio gestionado Vespa Cloud.

• Puntos fuertes: La búsqueda, el ranking y la inferencia viven en un único motor, por lo que no necesita combinar una base de datos vectorial, un motor de texto completo y un reranker por separado. El ranking en varias fases puede ejecutar modelos ONNX o XGBoost, y es compatible con la búsqueda al estilo de ColBERT y ColPali.
• Puntos fuertes: Vespa Cloud tiene una zona de producción en Tokio (AWS ap-northeast-1). Lucene Linguistics incluye analizadores de japonés listos para usar.
• Puntos fuertes: La facturación se basa en los recursos asignados y no en el número de consultas, y los precios unitarios están publicados. La edición Apache 2.0 se puede autoalojar de forma gratuita.
• A tener en cuenta: El procesamiento de idioma predeterminado (OpenNLP) no admite japonés, por lo que la búsqueda de texto completo en japonés requiere cambiar a Lucene Linguistics. No hay sitio web oficial ni documentación en japonés.
• A tener en cuenta: La configuración se encuentra en un paquete de aplicación con services.xml y esquemas, y los cambios implican editar archivos y volver a desplegar. Las zonas de Azure en Vespa Cloud son solo para desarrollo, y la conmutación por error entre regiones y SSO/SAML requieren Premium, con un mínimo de $20,000/mes.

Precios: La prueba gratuita de Vespa Cloud ofrece $300 en créditos sin necesidad de tarjeta de crédito. Los clústeres se eliminan automáticamente cuando se agotan los créditos. Startup, para empresas en etapa inicial, cuesta vCPU $0.05/hora, memoria $0.005/GB/hora, disco $0.0002/GB/hora y GPU $0.03/GB/hora (solo soporte de la comunidad, sin SLA). Cloud Basic cuesta vCPU $0.10/hora, memoria $0.01/GB/hora, disco $0.0004/GB/hora y GPU $0.07/GB/hora (respuesta en el siguiente día laborable). Cloud Professional cuesta vCPU $0.145/hora, memoria $0.0145/GB/hora, disco $0.0005/GB/hora y GPU $0.10/GB/hora (soporte 24/7, copia de seguridad y recuperación ante desastres). Premium tiene un presupuesto personalizado con un mínimo de $20,000/mes. Enclave, que se ejecuta en su propia cuenta de nube, cuesta vCPU $0.08/hora en Basic y vCPU $0.12/hora en Professional, entre otros. Enterprise, una licencia anual para autoalojamiento, requiere consultar con ventas. La edición de código abierto es gratuita (Apache 2.0). Los precios unitarios bajan hasta un 50% (83% en Enclave) según el total de recursos asignados.

Ideal para: Equipos de ingeniería que crean sistemas grandes de búsqueda o recomendación y necesitan ranking e inferencia personalizados en un único motor. No es lo más adecuado para equipos que quieren una configuración rápida en japonés.

6. MongoDB Vector Search

MongoDB Vector Search es una función de búsqueda vectorial integrada en la base de datos de documentos MongoDB. Almacena los datos de negocio, los metadatos y los embeddings en el mismo documento y los consulta con la etapa $vectorSearch. Así se evita tener que sincronizar los datos con una base de datos vectorial separada. Las páginas oficiales también usan el término anterior "Atlas Vector Search".

• Puntos fuertes: Los datos y los vectores están juntos, y el prefiltrado por fechas, números y cadenas funciona en una sola consulta. La búsqueda híbrida con texto completo está disponible mediante $rankFusion y $scoreFusion.
• Puntos fuertes: Puede empezar con el clúster Free o con Flex, con un límite mensual de $30, y después pasar a Dedicated y a los Search Nodes dedicados. Están disponibles las ediciones de AWS, Google Cloud, Azure y autogestionadas.
• Puntos fuertes: Hay un sitio web oficial y documentación en japonés. Los Search Nodes dedicados están disponibles en AWS Tokio y Osaka, y se ofrecen analizadores de japonés (lucene.kuromoji, lucene.japanese) para la búsqueda de texto completo.
• A tener en cuenta: Los índices de búsqueda vectorial se mantienen en memoria, por lo que los conjuntos de datos grandes requieren planificar el coste por hora de los Search Nodes dedicados. El clúster Free permite 3 índices de búsqueda de texto completo y vectorial en total, y Flex permite 10.
• A tener en cuenta: Automated Embedding está en vista previa, y la documentación oficial no lo recomienda para producción. El reranking nativo solo funciona en Atlas con MongoDB 8.3 o posterior, no en implementaciones autogestionadas.

Precios: La búsqueda vectorial está incluida en el precio de los clústeres de MongoDB Atlas. Atlas Free cuesta $0/hora (512MB de almacenamiento, RAM/vCPU compartidas; hasta 3 índices en total para búsqueda de texto completo y búsqueda vectorial). Flex cuesta desde $0.011/hora (límite mensual de $30, 5GB de almacenamiento, hasta 10 índices). Dedicated cuesta desde $0.08/hora (M10, desde $56.94/mes, de 10GB a 4TB de almacenamiento). Los Dedicated Vector Search Nodes están disponibles en M10 y superiores. En AWS, High CPU va desde S20 a $0.12/hora hasta S80 a $3.26/hora. Low CPU va desde S30 a $0.11/hora hasta S110 a $5.87/hora. Storage-Optimized va desde S40-S a $0.25/hora hasta S90-S a $3.76/hora. Automated Embedding (en vista previa) tiene precio por cada 1 millón de tokens de los modelos de Voyage AI: voyage-4-lite $0.02, voyage-4 $0.06, voyage-4-large $0.12. La Community Edition es gratuita (SSPL). Enterprise Advanced (licencia comercial) requiere consultar con ventas.

Ideal para: Equipos que ya usan MongoDB y quieren vectores junto a los datos de su aplicación. También es adecuado para equipos con sede en Japón que valoran un sitio web en japonés y los Search Nodes de Tokio u Osaka.

7. Elasticsearch

Elasticsearch es una plataforma de búsqueda y análisis que se ha usado durante mucho tiempo para la búsqueda de texto completo, y que ahora también funciona como base de datos vectorial. La búsqueda kNN sobre campos dense_vector (HNSW), la búsqueda de texto completo BM25, los filtros de metadatos y las agregaciones pueden ejecutarse en el mismo índice. La búsqueda híbrida puede combinarse en una sola llamada a la API con RRF y otros métodos. El campo semantic_text puede automatizar la división en fragmentos y la generación de embeddings.

• Puntos fuertes: La búsqueda de texto completo, la búsqueda vectorial, los filtros y las agregaciones se gestionan en un solo motor, con búsqueda híbrida integrada. semantic_text y el Elastic Inference Service permiten empezar la búsqueda semántica sin ejecutar servidores de modelos de embeddings.
• Puntos fuertes: Puede elegir Hosted, Serverless o autogestionado. Hay regiones en Tokio: Hosted es compatible con AWS, GCP y Azure en Tokio, y Serverless es compatible con AWS y GCP en Tokio.
• Puntos fuertes: Existe un sitio web oficial en japonés, Kibana puede cambiarse a japonés y el plugin kuromoji admite la búsqueda de texto completo en japonés. RBAC y los registros de auditoría están disponibles para la seguridad.
• A tener en cuenta: La facturación difiere entre Hosted (basada en recursos), Serverless (basada en VCU) y Vector Database (capacidad de almacenamiento y búsqueda), por lo que las estimaciones de costes son complicadas. Los precios unitarios de Elasticsearch Vector Database no pudieron confirmarse en el momento de redactar esta guía (7 de noviembre de 2026).
• A tener en cuenta: En Hosted, ELSER y E5 en nodos de ML aparecen como funciones de nivel Platinum o superior. La inferencia GPU de EIS, Elastic Rerank y DiskBBQ aparecen como funciones de Enterprise. ELSER está pensado para inglés, y la documentación oficial recomienda los modelos E5 para la búsqueda semántica multilingüe.

Precios: Elasticsearch Serverless tiene estos precios: Ingest desde $0.14/VCU-hora, Search desde $0.09/VCU-hora, Machine Learning desde $0.07/VCU-hora, almacenamiento desde $0.047/GB/mes y Egress desde $0.05/GB. Todos aparecen como "As low as" en la página de precios. Elastic Inference Service cuesta desde $0.08/1 millón de tokens. Elasticsearch Vector Database (Serverless) se factura según cuatro factores: almacenamiento, capacidad de búsqueda (Search Power), ingesta y coste de infraestructura. Los precios unitarios solo aparecen en la tabla de precios de Cloud, que se genera mediante script, así que consulte la página oficial. Elastic Cloud Hosted tiene Standard desde $99/mes, Gold desde $114/mes, Platinum desde $131/mes y Enterprise desde $184/mes (para 120GB de almacenamiento y una configuración de 2 zonas). Hay una prueba gratuita de 14 días. La versión autogestionada es gratuita y de código abierto (código fuente disponible bajo la licencia que elija entre AGPLv3, SSPL 1.0 o ELv2; la distribución predeterminada es ELv2). Las versiones autogestionadas Platinum y Enterprise requieren consultar con ventas.

Ideal para: Equipos que ya usan Elasticsearch o que necesitan una búsqueda por palabras clave sólida junto con vectores, especialmente para datos en japonés. Reserve tiempo adicional para comparar las opciones de despliegue y los precios.

8. Redis

Redis es un almacén de datos en memoria muy utilizado para la caché y la gestión de sesiones. También ofrece búsqueda vectorial mediante Redis Query Engine, con índices FLAT, HNSW y SVS-VAMANA. Las búsquedas KNN y de rango vectorial pueden combinarse con filtros sobre campos de texto, numéricos, geoespaciales y de etiquetas. Redis 8.4 añadió el comando FT.HYBRID para la búsqueda híbrida.

• Puntos fuertes: El diseño en memoria permite una búsqueda vectorial de baja latencia. Puede ejecutarse sobre la misma base que ya usa Redis para la caché y la gestión de sesiones.
• Puntos fuertes: Redis Cloud puede empezar con el plan gratuito (30MB) o con Essentials desde $5/mes. Desde Redis 8, Redis Open Source incluye búsqueda vectorial por defecto, y AGPLv3 es una de las licencias disponibles.
• Puntos fuertes: Los componentes de IA incluyen RedisVL, LangCache y FT.HYBRID. Redis Cloud está disponible en las regiones de Tokio de AWS y Google Cloud.
• A tener en cuenta: Al estar en memoria, debe asegurar una capacidad de memoria acorde al volumen de sus datos. Redis Flex, que usa RAM y SSD, está disponible para capacidades grandes.
• A tener en cuenta: El sitio web oficial no tiene versión en japonés, y el japonés no figura entre los idiomas de lematización para la búsqueda de texto completo. Pro empieza en un mínimo de $200/mes, y LangCache está en vista previa pública en Redis Cloud, así que pruebe la búsqueda por palabras clave en japonés con antelación.

Precios: Redis Cloud Free cuesta $0 (30MB, una única base de datos, SLA de mejor esfuerzo, soporte de la comunidad). Essentials cuesta desde $0.007/hora (desde $5/mes, de 250MB a 100GB, una única base de datos, compartido). Puede seleccionarse Redis Flex, que usa RAM y SSD. Pro cuesta desde $0.014/hora (mínimo de $200/mes, con "First $200 free" mostrado en la página de precios). Pro ofrece recursos dedicados, varias bases de datos, Active-Active, conectividad privada y hasta un 99.999% de disponibilidad. Redis Software, la edición comercial local, ofrece una prueba gratuita y consultas de ventas, así que consulte la página oficial para conocer los precios. Redis Open Source es gratuito desde Redis 8, con la licencia que elija entre RSALv2, SSPLv1 o AGPLv3.

Ideal para: Equipos que ya usan Redis y quieren añadir búsqueda vectorial de baja latencia en la misma pila tecnológica. Es menos adecuado si la búsqueda por palabras clave en japonés es fundamental, salvo que las pruebas demuestren que funciona para usted.

9. LanceDB

LanceDB es una base de datos vectorial construida sobre Lance, un formato de columnas de código abierto. Su núcleo, LanceDB Embedded, es una biblioteca que se ejecuta dentro del proceso de su aplicación. Puede buscar en tablas almacenadas en disco local o en almacenamiento de objetos como S3 sin necesidad de servidor. Para uso a gran escala se ofrece LanceDB Enterprise (Managed o BYOC).

• Puntos fuertes: LanceDB Embedded es de código abierto (Apache License 2.0) y gratuito. Puede iniciar el desarrollo local o un RAG de pequeña escala sin configurar un servidor.
• Puntos fuertes: La búsqueda vectorial, la búsqueda de texto completo, la búsqueda híbrida y los filtros SQL se ejecutan sobre la misma tabla. Las imágenes, los vídeos y otros datos multimodales también pueden gestionarse en esa tabla.
• Puntos fuertes: Al especificar lindera/ipadic como tokenizador de texto completo, puede segmentar texto en japonés. La versión Enterprise es compatible con SOC 2 Type II, HIPAA y GDPR.
• A tener en cuenta: El precio de Enterprise no es público, y la página de precios redirige a una página de contacto. En la versión embebida, la creación de índices y la compactación se ejecutan en el lado de la aplicación, mientras que la búsqueda distribuida y el mantenimiento automático son exclusivos de Enterprise.
• A tener en cuenta: No se ha podido confirmar un sitio web oficial o documentación en japonés, y no se indica ninguna región en Japón. Los SDK cubren Python, TypeScript y Rust, y los rerankers basados en modelos en TypeScript y Rust requieren su propia implementación.

Precio: LanceDB Embedded (código abierto, Apache License 2.0) es gratuito. LanceDB Enterprise se ofrece en tres modalidades: Managed, BYOC y personalizada. Es compatible con AWS, GCP y Azure, y el precio se obtiene consultando con ventas. La página de precios (/pricing) del sitio web oficial redirige a una página de contacto, y no existe una lista de precios pública. El antiguo "LanceDB Cloud" sin servidor no se menciona en la documentación oficial actual, así que consulte el sitio web oficial para comprobar su disponibilidad.

Ideal para: Desarrolladores que quieran una biblioteca embebida de tipo sin servidor para el desarrollo local, proyectos pequeños de RAG o datos multimodales. Los equipos de producción de mayor tamaño deberían consultar con la empresa sobre Enterprise y la ubicación del despliegue.

10. turbopuffer

turbopuffer es una base de datos de búsqueda para la búsqueda vectorial y la búsqueda de texto completo BM25. Utiliza almacenamiento de objetos como S3 como único almacenamiento, acelerado por cachés de memoria y de SSD NVMe. Es un SaaS según el uso con un gasto mínimo, y hay configuraciones de inquilino único y BYOC disponibles para empresas.

• Puntos fuertes: El diseño basado en almacenamiento de objetos está pensado para almacenar y buscar grandes volúmenes de datos a bajo coste. La búsqueda vectorial, BM25, la híbrida y la de expresiones regulares están disponibles a través de una única API.
• Puntos fuertes: La incrustación nativa (GA en agosto de 2026) gestiona la vectorización en el momento de la escritura y de la consulta cuando especifica un modelo en el esquema. Según las preguntas frecuentes, las funciones de la base de datos son las mismas en todos los planes, excepto algunas, como CMEK.
• Puntos fuertes: Existen clientes para Python, TypeScript, Go, Java, C#, Ruby y Rust (Rust en beta desde octubre de 2026).
• A tener en cuenta: No hay plan gratuito, y se aplica un gasto mínimo a partir de $16/mes. Los importes no utilizados no se trasladan. La latencia de escritura es relativamente alta (p90=248ms para una upsert de 512KB), y las consultas sobre datos no almacenados en caché son más lentas (p90=1214ms para 1 millón de registros).
• A tener en cuenta: Entre las regiones públicas no figura ninguna región de Japón, y no se menciona ningún tokenizador de análisis morfológico para japonés. Azure está en vista previa privada solo en eastus2, y el reranking nativo está en beta privada.

Precio: Launch tiene un gasto mínimo de $16/mes. Scale tiene un gasto mínimo de $256/mes (BAA compatible con HIPAA, SSO, registros de auditoría, lista blanca de IP, etc.). Enterprise cuesta desde $4,096/mes, con un recargo del 35% sobre los cargos según el uso (inquilino único, BYOC, redes privadas, CMEK a nivel de namespace, soporte de 24 horas, SLA de disponibilidad del 99.95%). Las tarifas según el uso que muestra la calculadora son almacenamiento ≤$0.33/GB, escrituras ≤$2.00/GB y consultas ≤$1.00/PB. Las consultas se calculan usando el tamaño del namespace o 1.28GB, lo que sea mayor, con un descuento marginal del 80% para la parte de 32–128GB y del 96% por encima de 128GB. Los datos devueltos se cobran por separado a una tarifa plana por GB. El flujo de registros de auditoría cuesta +$128/mes. La incrustación nativa y el reranking se cobran por cada millón de tokens según el modelo; por ejemplo, voyage/voyage-4 cuesta $0.06. No hay plan gratuito.

Ideal para: Equipos con grandes volúmenes de datos que valoren el bajo coste de almacenamiento y puedan tolerar una mayor latencia en las consultas no almacenadas en caché. Los usuarios con base en Japón deberían hablar primero con la empresa sobre un clúster dedicado o BYOC.

Recomendaciones según el objetivo

Objetivo	Recomendación	Motivo
Empezar con un plan gratuito	Qdrant, Weaviate	El Free Tier de Qdrant no requiere tarjeta de crédito, y el plan Free de Weaviate es gratuito para siempre con hasta 100,000 objetos.
Sitio web, documentación y región de Tokio en japonés	Zilliz Cloud, MongoDB Vector Search	Ambos tienen sitio web oficial y documentación en japonés, con opciones de Tokio en clústeres dedicados o Search Nodes.
Búsqueda por palabras clave e híbrida en japonés	Elasticsearch, Weaviate	Elasticsearch ofrece el plugin kuromoji, y Weaviate documenta los tokenizadores kagome_ja, gse y trigram.
Añadir búsqueda vectorial a un sistema existente	MongoDB Vector Search, Redis	MongoDB almacena los vectores en el mismo documento que los datos de negocio, y Redis funciona sobre la misma base que la caché.
Totalmente gestionado, sin operar servidores	Pinecone	Es un servicio sin servidor con un plan Starter gratuito y un plan Builder de $20/mes fijo.
Autoalojamiento de un motor de código abierto	Qdrant, Weaviate	Qdrant es Apache 2.0 y Weaviate es BSD-3-Clause, y ambos ofrecen también opciones de nube gestionada.
Búsqueda a escala empresarial con ranking personalizado	Vespa, Pinecone	Vespa ejecuta la búsqueda, el ranking y la inferencia en un único motor, mientras que Pinecone Enterprise ofrece un SLA de disponibilidad del 99.95% y BYOC.
Uso embebido o almacenamiento de bajo coste de grandes volúmenes de datos	LanceDB, turbopuffer	LanceDB Embedded es gratuito y se ejecuta en el propio proceso, mientras que turbopuffer usa almacenamiento de objetos como único almacenamiento.

Estas opciones reflejan los datos que hemos revisado, no un ranking. Sus propios datos, necesidades de región y presupuesto deben guiar la elección final, así que pruebe con una prueba de concepto pequeña.

Cómo elegir sin arrepentirse

Compruebe lo que realmente cubre el plan gratuito

Los planes gratuitos difieren en tamaño, región y duración. El plan Starter de Pinecone se limita a AWS us-east-1, y los planes Free y Serverless de Zilliz Cloud están disponibles solo en Fráncfort y Oregón. El clúster gratuito de Qdrant se suspende tras 1 semana de inactividad.

Vespa ofrece en su lugar $300 en créditos, y turbopuffer no tiene ningún plan gratuito. Asegúrese de que el nivel gratuito coincida con la región y el tamaño de datos que quiere probar.

Ajuste el modelo de precios a su carga de trabajo

Los modelos de precios varían mucho. Pinecone Builder cuesta $20/mes fijos, mientras que Weaviate Flex se cobra según las dimensiones de los vectores, el almacenamiento y la copia de seguridad. Vespa cobra por hora los recursos asignados en lugar de por consulta, y turbopuffer aplica un gasto mínimo con el uso por encima.

Los precios unitarios suelen variar según la nube, la región o el método de compresión. Estime los costes con su propio volumen de datos antes de elegir. Para Qdrant Standard y Elasticsearch Vector Database no se pudieron confirmar los precios unitarios en las páginas oficiales, así que compruébelos antes de decidir.

Pruebe el tratamiento del japonés en ambos lados

El soporte de japonés tiene dos partes: la plataforma y la calidad de la búsqueda. El soporte de plataforma abarca el sitio web, la documentación y las regiones de Tokio en japonés. Zilliz Cloud y MongoDB Vector Search ofrecen estos recursos, y Elasticsearch tiene sitio web en japonés y regiones de Tokio.

La calidad de la búsqueda depende de los tokenizadores y de los modelos de incrustación. Weaviate, Qdrant, Vespa y LanceDB documentan opciones de tokenización para japonés. Pinecone y Redis no indican el japonés para la búsqueda de texto completo, así que pruebe la búsqueda por palabras clave con sus propios documentos.

Decida entre una base de datos nueva y su pila tecnológica actual

Si ya utiliza MongoDB, Redis o Elasticsearch, las funciones integradas de vectores pueden evitarle un segundo sistema. MongoDB guarda los vectores en el mismo documento que los datos del negocio. Redis funciona en memoria, por lo que la capacidad de memoria debe coincidir con el volumen de datos.

Una herramienta dedicada como Pinecone, Qdrant o Zilliz Cloud puede encajar mejor cuando la búsqueda vectorial es la carga de trabajo principal. Sopese el sistema adicional frente al beneficio de las funciones especializadas.

Considere la autoalojamiento, la escala y las necesidades de soporte

Weaviate, Qdrant y Vespa ofrecen ediciones de código abierto que puede ejecutar usted mismo. La base de datos de Pinecone no puede autoalojarse, y BYOC está limitado a Enterprise. A mayor escala, revise los mínimos: Pinecone Enterprise cuesta $500/mes, turbopuffer enterprise comienza en $4,096/mes y Vespa Premium comienza en $20,000/mes.

Revise también los SLA, el cumplimiento normativo y los niveles de soporte de cada plan. Confirme la decisión final con un profesional cualificado si la normativa se aplica a sus datos.

Preguntas frecuentes

P. ¿Qué bases de datos vectoriales tienen un plan gratuito?

R. Pinecone tiene un plan Starter gratuito, y Weaviate Cloud tiene un plan Free que es gratuito para siempre. Qdrant tiene un Free Tier gratuito para siempre, y Zilliz Cloud tiene un plan Free con 5GB de almacenamiento y 2.5 millones de vCU/mes. MongoDB Atlas Free cuesta $0 (512MB), y Redis Cloud Free cuesta $0 (30MB). turbopuffer no tiene plan gratuito.

P. ¿Qué herramientas son más fáciles de usar en japonés?

R. Zilliz Cloud y MongoDB Vector Search tienen un sitio web oficial en japonés y documentación en japonés. Elasticsearch tiene un sitio web en japonés, una interfaz de Kibana en japonés y el complemento kuromoji. Weaviate, Qdrant, Vespa y LanceDB documentan formas de tratar el texto en japonés. Pinecone, Redis y turbopuffer tienen límites en el soporte de japonés, así que pruébelos primero.

P. ¿En qué se diferencian los modelos de precios?

R. Pinecone tiene el plan Builder de tarifa fija a $20/mes y el plan Standard según el uso, con un uso mínimo de $50/mes. Weaviate Flex comienza en $45/mes y se factura según el uso. Vespa Cloud Basic cuesta vCPU $0.10/hora, facturado según los recursos asignados. El plan de lanzamiento de turbopuffer tiene un gasto mínimo de $16/mes.

P. ¿Puedo ejecutar estas herramientas en mis propios servidores?

R. Weaviate (BSD-3-Clause), Qdrant (Apache 2.0) y Vespa (Apache 2.0) tienen ediciones de código abierto que puede alojar usted mismo. MongoDB tiene una Community Edition gratuita (SSPL), y Redis Open Source es gratuito desde Redis 8. La base de datos de Pinecone no puede alojarse por cuenta propia, y ejecutarla en su propio entorno está limitado a Enterprise BYOC.

P. ¿Cuánto cuesta un uso a nivel empresarial?

R. Pinecone Enterprise tiene un uso mínimo de $500/mes. Zilliz Cloud Enterprise comienza en $197/mes para clústeres dedicados, y turbopuffer enterprise comienza en $4,096/mes. Vespa Premium es un presupuesto personalizado con un mínimo de $20,000/mes. Los precios de Qdrant Premium y LanceDB Enterprise se obtienen consultando con ventas. Consulte el sitio web oficial para ver los precios y las funciones más recientes.

Conclusión

Las diez herramientas se diferencian sobre todo en el despliegue, el modelo de precios y el soporte de japonés. Algunas son servicios gestionados, otras son de código abierto y otras añaden la búsqueda vectorial a una base de datos o a un motor de búsqueda existente. Los planes gratuitos varían en tamaño y en región, y varias herramientas publican solo precios parciales.

Para el uso en japonés, revise tanto el soporte de la plataforma como la calidad de la búsqueda. Las regiones de Tokio, el sitio web en japonés y los tokenizadores de japonés no están disponibles en todas partes. Realice una prueba pequeña con sus propios datos y confirme los costos antes de comprometerse.

• Totalmente gestionado con un inicio gratuito → Pinecone (plan Starter gratuito y plan Builder de tarifa fija a $20/mes)
• Sitio web, documentación y región de Tokio en japonés → Zilliz Cloud (clústeres dedicados disponibles en Tokio)
• Vectores junto a los datos de la aplicación existente → MongoDB Vector Search (mismo documento que los datos del negocio)

Ver todas las herramientas de asistencia para programación con IA (37 elementos)