Comparatif des bases de données vectorielles pour l'IA 2026 : Pinecone, Weaviate, Qdrant et 7 autres (tarifs et offres gratuites)

Choisir une base de données vectorielle pour l'IA est plus difficile qu'il n'y paraît. Les outils diffèrent par leur architecture, par leur mode de facturation et par l'étendue réelle de leur offre gratuite. Certains sont des services gérés, d'autres sont open source et peuvent être auto-hébergés, et d'autres encore ajoutent la recherche vectorielle à une base de données ou à un moteur de recherche que vous utilisez peut-être déjà. Pour les équipes qui travaillent en japonais, la disponibilité des régions et la prise en charge des tokenizers ajoutent un point de vérification supplémentaire.

Cet article compare dix outils : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Zilliz Cloud, Vespa, MongoDB Vector Search, Elasticsearch, Redis, LanceDB et turbopuffer. Pour chacun, nous examinons les tarifs, les offres gratuites, la prise en charge du japonais, les plateformes prises en charge, les points forts et les limites. Nous les avons comparés à partir du site officiel de chaque éditeur, vérifié en novembre 2026.

Après les présentations individuelles, vous trouverez des recommandations selon l'objectif et des conseils pratiques pour bien choisir. Les prix et les fonctionnalités évoluent souvent : consultez le site officiel pour connaître les tarifs et les fonctionnalités les plus récents avant de vous décider.

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle pour l'IA ? Ce qu'elle fait et ce qu'il faut savoir avant de choisir

Une base de données vectorielle pour l'IA stocke des embeddings, c'est-à-dire des représentations numériques de textes, d'images ou d'autres données. Elle trouve les éléments proches par le sens, et non uniquement les éléments qui correspondent à des mots-clés exacts. La plupart des outils de cet article stockent également des métadonnées, filtrent les résultats selon ces métadonnées et combinent la recherche vectorielle avec la recherche par mots-clés (BM25) dans une même requête. Certains ajoutent des modèles d'embedding hébergés, du reranking ou des fonctions pour agents.

• Recherche sémantique : trouver des documents par leur sens plutôt que par leur formulation exacte.
• RAG : récupérer des passages pertinents pour les fournir à un modèle de langage avant qu'il ne réponde.
• Recommandations : faire remonter des éléments semblables à ceux qu'un utilisateur a consultés.
• Recherche hybride : fusionner les résultats par mots-clés et vectoriels, par exemple avec RRF.
• Recherche et mémoire pour agents : donner aux agents d'IA un espace de stockage qu'ils peuvent interroger, comme Pinecone Assistant ou le Query Agent de Weaviate.

Avant de choisir, vérifiez ce que couvrent réellement l'offre gratuite ou l'essai. L'offre Starter de Pinecone est limitée à AWS us-east-1. Les options Free et Serverless de Zilliz Cloud ne sont proposées qu'à Francfort et en Oregon. Le cluster gratuit de Qdrant est suspendu après 1 semaine d'inactivité. Vespa propose $300 de crédits d'essai, et turbopuffer ne propose pas d'offre gratuite.

La prise en charge du japonais varie fortement. Certains outils proposent un site web en japonais ou des régions à Tokyo, tandis que d'autres s'appuient sur des tokenizers japonais décrits dans leur documentation. Pinecone et turbopuffer n'indiquent pas de région à Tokyo sur leur site officiel. Vérifiez aussi si la partie mots-clés peut segmenter le texte japonais, car la recherche vectorielle seule dépend de votre modèle d'embedding.

Enfin, prenez en compte l'échelle et le modèle de tarification. Les offres comprennent des forfaits mensuels fixes, une facturation à l'usage, une facturation horaire pour les ressources allouées et des dépenses minimales. Les minimums vont de $16/mois pour l'offre de lancement de turbopuffer à $20,000/mois pour Vespa Premium. Les options d'auto-hébergement diffèrent également : Weaviate, Qdrant et Vespa publient des éditions open source, tandis que la base de données de Pinecone ne peut pas être auto-hébergée.

Tableau comparatif des 10 meilleurs outils (tarifs, prise en charge du japonais, plateformes)

Outil	Principales offres	Prise en charge du japonais	Plateformes
Pinecone	Builder $20/mois / Standard utilisation minimale $50/mois / Enterprise utilisation minimale $500/mois	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Weaviate	Gratuit $0/mois / Flex à partir de $45/mois	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Qdrant	Offre gratuite Free Tier / Sur devis	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Zilliz Cloud	Free $0 / Standard : Serverless à partir de $0/mois, Dedicated à partir de $126/mois. Essai gratuit de 30 jours disponible	Pris en charge	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Vespa	Essai gratuit / Startup : vCPU $0.05/heure / Cloud Basic : vCPU $0.10/heure	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK Java et autres
MongoDB Vector Search	MongoDB Atlas Free $0/heure / Flex à partir de $0.011/heure / Dedicated à partir de $0.08/heure	Pris en charge	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Elasticsearch	Essai gratuit de 14 jours / Elasticsearch Serverless : Ingest à partir de $0.14/heure VCU, Search à partir de $0.09/heure VCU, Machine Learning à partir de $0.07/heure VCU	Pris en charge	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
Redis	Essentials à partir de $0.007/heure / Pro à partir de $0.014/heure	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK Go et autres
LanceDB	Sur devis	Partiel	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres
turbopuffer	Launch : dépense minimale $16/mois / Scale : dépense minimale $256/mois / Enterprise : à partir de $4,096/mois	Non précisé	Web, API, SDK Python, SDK TypeScript et autres

AIpedia n'a pas noté ces outils, car ils n'ont pas encore de page dédiée sur AIpedia. Les tarifs et les offres évoluent : nous avons consulté le site officiel de chaque éditeur en novembre 2026. Vérifiez les informations les plus récentes sur le site officiel avant de vous inscrire.

Fonctionnalités, tarifs et idéal pour : 10 outils

1. Pinecone

Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée et sans serveur. Vous stockez des vecteurs d'embedding et des métadonnées dans des index sans serveur, sans avoir à construire ni à exploiter de serveurs. Elle sert de composant de recherche pour la recherche sémantique, les recommandations et le RAG. Les index de documents, disponibles en version générale depuis le 2 septembre 2026, combinent la recherche plein texte BM25, les vecteurs denses et les vecteurs épars dans un même index.

• Points forts : Il existe une progression graduelle entre l'offre gratuite Starter, l'offre forfaitaire Builder à $20/mois, puis l'offre Standard à l'usage. Les modèles d'intégration et de reranking hébergés, ainsi que Pinecone Assistant, permettent de créer un système RAG sans infrastructure d'inférence distincte.
• Points forts : La recherche hybride peut être mise en place dans un seul service. Pinecone prend en charge SOC 2, RGPD, ISO 27001 et HIPAA (une option HIPAA est disponible pour Standard). L'offre Enterprise ajoute BYOC, CMEK, les journaux d'audit et SCIM.
• Points forts : La documentation officielle propose des guides d'intégration pour LangChain, LlamaIndex et Amazon Bedrock.
• Points d'attention : Il n'existe pas de région Tokyo pour les index sans serveur. La seule option en Asie est AWS Singapour (ap-southeast-1), et Starter est limité à AWS us-east-1. Le japonais ne figure pas dans la liste des langues pour la recherche en texte intégral (BM25). Le modèle d'intégration hébergé llama-text-embed-v2 prend en charge 26 langues, dont le japonais.
• Points d'attention : La base de données ne peut pas être auto-hébergée. L'émulateur local Pinecone Local a été abandonné le 7 octobre 2026, et l'exécution dans votre propre environnement est limitée à l'offre Enterprise BYOC. Les prix unitaires varient selon le cloud et la région, et le trafic sortant est facturable depuis le 1er septembre 2026. Estimez donc les coûts à l'avance.

Tarifs : L'offre Starter est gratuite (AWS us-east-1 uniquement, 5 index, 2GB de stockage, 2 millions d'écritures WU/mois et 1 million de lectures RU/mois, 1GB/mois de trafic sortant, 2 utilisateurs). L'offre Builder est à $20/mois (forfait sans frais de dépassement ; les opérations sont bloquées une fois la limite atteinte. 10 index par projet, 10GB de stockage, 5 millions d'écritures WU/mois et 2 millions de lectures RU/mois, toutes les régions sélectionnables, paiement par carte uniquement). L'offre Standard a un minimum d'utilisation de $50/mois, avec une facturation à l'usage au-delà : stockage $0.33/GB/mois, écritures de $4 à $4.50/1 million de WU, lectures de $16 à $18/1 million de RU (varie selon le cloud et la région), trafic sortant $0.10/GB (jusqu'à 100GB/mois inclus), import depuis un stockage objet $0.25/GB, sauvegarde $0.10/GB/mois, et une option HIPAA à $190/mois. L'offre Standard comprend un essai gratuit de 3 semaines avec un crédit de $300. L'offre Enterprise a un minimum d'utilisation de $500/mois (écritures de $6 à $6.75/1 million de WU, lectures de $24 à $27/1 million de RU, SLA de disponibilité de 99.95 %, BYOC, support Pro inclus). Inférence sur Standard et au-delà : llama-text-embed-v2 $0.16/1 million de tokens, multilingual-e5-large $0.08/1 million de tokens, reranking $2/1 000 requêtes. Assistant sur Standard et au-delà : stockage $3/GB/mois, entrée $8 et sortie $15/1 million de tokens. BYOC est sur devis.

Idéal pour : Les équipes qui veulent un service géré sans administration de serveurs et une transition claire de l'offre gratuite vers une offre payante. Il convient aux projets qui peuvent se passer d'une région Tokyo et qui choisiront un modèle d'intégration multilingue pour les documents japonais.

2. Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielle open source qui gère les objets, les vecteurs et les index inversés dans un seul système. Elle inclut par défaut la recherche hybride, qui combine la recherche vectorielle et la recherche par mots-clés BM25. Vous pouvez auto-héberger l'édition open source avec Docker ou Kubernetes, ou utiliser le service géré Weaviate Cloud. Sur Weaviate Cloud, vous bénéficiez également de Weaviate Embeddings et de Query Agent.

• Points forts : L'édition open source sous licence BSD-3-Clause peut être auto-hébergée, et le même client peut se connecter à Weaviate Cloud. La recherche hybride, le multi-locataire et le RBAC sont disponibles sur toutes les offres, y compris l'offre gratuite.
• Points forts : Les tokenizers japonais tels que kagome_ja, gse et trigram sont couverts par la documentation officielle. Cela facilite la mise en place de la recherche par mots-clés et de la recherche hybride en japonais. Le site propose également une page d'accueil et un guide de démarrage rapide en japonais (weaviate.io/ja).
• Points forts : Les embeddings hébergés et Query Agent permettent de configurer l'ensemble, des embeddings à la recherche de type agent, sans clés API externes. Des clients officiels existent pour Python, TypeScript, Go, Java et C#.
• Points d'attention : La liste des régions de Weaviate Cloud n'est pas publiée. Vous devez donc vérifier si Tokyo est disponible. Le cluster gratuit se trouve sur AWS, et Flex est limité à 7 régions réparties entre GCP et AWS. Les tokenizers japonais ne sont pas chargés par défaut et doivent être activés à l'aide de variables d'environnement.
• Points d'attention : La tarification dépend des dimensions vectorielles, du stockage et de la sauvegarde, et les prix unitaires varient selon la méthode de compression, le cloud et la région. Le site officiel annonce que Transformation Agent et Personalization Agent doivent être arrêtés, et qu'Engram prendra fin le 31 décembre 2026.

Tarifs : Free est à $0/mois (gratuit à vie, 1 cluster par utilisateur, 100,000 objets, 1 Go de mémoire et 10 Go de disque, jusqu'à 1 collection et 3 tenants, Embeddings 2,000 requêtes/jour, Query Agent 1,000 requêtes/mois, AWS uniquement). Flex est à partir de $45/mois (à l'usage, sans engagement, cluster partagé, SLA de disponibilité de 99.5 %, dimensions vectorielles à partir de $0.00465/1 million, stockage à partir de $0.12/GiB, sauvegarde à partir de $0.03036/GiB). Premium est sur devis (contrat prépayé, minimum à partir de $400/mois). Premium Shared : dimensions vectorielles à partir de $0.003875/1 million, stockage à partir de $0.10/GiB, SLA de disponibilité de 99.9 %. Premium Dedicated : dimensions vectorielles à partir de $0.002718/1 million, stockage à partir de $0.33/GiB, SLA de disponibilité de 99.95 %. Weaviate Embeddings : Snowflake Arctic-Embed-M-v1.5 $0.025/1 million tokens, Snowflake Arctic-Embed-M-v2.0 $0.040/1 million tokens, ModernVBERT colmodernvbert $0.065/1 million tokens. Query Agent est à $30/organisation/mois (4,000 requêtes incluses, à l'usage au-delà). L'édition open source (Community Edition, BSD-3-Clause) est gratuite. Weaviate Assurance, support payant pour l'auto-hébergement, est un forfait annuel fixe, sur devis.

Idéal pour : Équipes souhaitant disposer d'une option open source aux côtés d'un cloud géré. Convient bien lorsque la recherche par mots-clés en japonais et la recherche hybride sont importantes et que vous pouvez d'abord vérifier la disponibilité des régions.

3. Qdrant

Qdrant est un moteur de recherche vectorielle open source (Apache 2.0). Vous pouvez l'auto-héberger, utiliser le service géré Qdrant Cloud, ou exécuter Hybrid Cloud sur votre propre Kubernetes. Private Cloud couvre les environnements isolés. Il prend en charge les vecteurs denses, les vecteurs épars, les multivecteurs, la quantification et le filtrage par charge utile pour le RAG, les recommandations et la recherche avancée.

• Points forts : L'édition Apache 2.0 peut être auto-hébergée gratuitement, et vous pouvez choisir entre Managed Cloud, Hybrid Cloud ou Private Cloud. Un cluster gratuit (0.5 vCPU, 1GB de RAM, 4GB de disque) peut être testé sans carte bancaire.
• Points forts : Les fonctionnalités de recherche sont variées : vecteurs épars, multivecteurs, scoring BM25 sur les index en texte intégral (Qdrant 1.20, publié le 22 octobre 2026) et quantification. Cela permet un contrôle fin de la manière dont la recherche hybride est construite.
• Points forts : La documentation officielle indique que le tokenizer multilingue des index en texte intégral prend en charge le japonais, grâce à vaporetto. Des clients officiels couvrent Python, JavaScript/TypeScript, Rust, Go, .NET et Java.
• Points d'attention : Les prix unitaires de l'offre Standard Tier ne figurent pas sur la page tarifaire. Vous devez donc estimer les coûts à l'aide du calculateur de prix. La liste des régions de Qdrant Cloud n'est pas publiée. Vérifiez donc si une région Tokyo existe. Il n'existe pas de site officiel en japonais.
• Points d'attention : Pour les clusters situés dans des régions hors UE, Cloud Inference s'exécute aux États-Unis, et les modèles gratuits ne sont hébergés qu'aux États-Unis. Le cluster gratuit est suspendu après 1 semaine d'inactivité et supprimé après 4 semaines.

Tarifs : L'offre gratuite Free Tier est gratuite à vie (sans carte bancaire requise). Elle comprend un seul nœud avec 0,5 vCPU, 1GB de RAM et 4GB de disque (environ 1 million de vecteurs à 768 dimensions), ainsi que des modèles d'inférence gratuits. Elle est suspendue après 1 semaine d'inactivité et supprimée après 4 semaines. Standard Tier est à l'usage, avec des ressources dédiées, facturé à l'heure pour les vCPU, la mémoire, le disque, la capacité de sauvegarde et les jetons des modèles d'inférence payants, avec un SLA de disponibilité de 99.5%. Les prix unitaires ne figurent pas sur la page tarifaire ; ils sont estimés avec le calculateur de prix, il convient donc de vérifier sur le site officiel. Premium Tier est sur devis (contrat engagé avec un volume d'utilisation annuel minimum, SSO, connectivité VPC privée, SLA de disponibilité de 99.9%, 99.95% pour multi-AZ). Hybrid Cloud et Private Cloud sont sur devis. L'édition open source est gratuite (Apache 2.0). Le paiement est possible par carte bancaire ou via les marketplaces AWS, GCP et Azure.

Idéal pour : les équipes d'ingénierie qui souhaitent un moteur open source avec un déploiement flexible et un contrôle détaillé de la recherche hybride. Vérifiez la région et l'estimation de coût avant de vous engager sur Qdrant Cloud.

4. Zilliz Cloud

Zilliz Cloud est un service entièrement géré développé par l'équipe à l'origine de la base de données vectorielle open source Milvus. Vous pouvez choisir Serverless, des clusters dédiés (Dedicated) ou BYOC, qui s'exécute dans votre propre compte cloud. Il utilise le même SDK que Milvus et prend en charge la recherche sémantique et le RAG.

• Points forts : Les clusters dédiés et BYOC sont disponibles à Tokyo sur AWS, Google Cloud et Azure. Il existe également un site officiel en japonais et une documentation en japonais.
• Points forts : Comme il partage un SDK avec Milvus open source, le passage entre Milvus auto-hébergé et la version gérée est plus simple. Vous pouvez commencer avec l'offre gratuite ou l'essai gratuit Standard de 30 jours.
• Points forts : La recherche plein texte (BM25) et la recherche hybride sont disponibles. Le tokenizer lindera prend en charge la recherche plein texte en japonais, et la fonctionnalité Function peut appeler des modèles externes d'embedding et de reranking.
• Points d'attention : Les offres Free et Serverless ne sont disponibles que dans les régions AWS eu-central-1 (Francfort) et GCP us-west1 (Oregon). Pour conserver les données à Tokyo, il faut un cluster dédié ou supérieur.
• Points d'attention : La facturation comporte de nombreux éléments, dont CU, vCU, stockage et transfert de données, et les prix unitaires varient selon l'offre et la région. Vector Lakebase est en préversion publique, et les prix de Business Critical et BYOC ne sont pas publiés.

Tarifs : L'offre gratuite est à $0 (5GB de stockage, 2,5 millions de vCU/mois inclus, jusqu'à 5 collections, assistance communautaire). Standard Serverless est à partir de $0/mois (lectures et écritures $4/1 million de vCU, stockage $0.3/GB/mois ; disponible uniquement dans AWS eu-central-1 et GCP us-west1). Standard Dedicated est à partir de $126/mois ($0.175/CU/heure dans AWS us-east-1 ; Tokyo (AWS ap-northeast-1) est à $0.209/CU/heure), avec un essai gratuit de 30 jours. Enterprise Dedicated est à partir de $197/mois ($0.273/CU/heure dans AWS us-east-1 ; Tokyo est à $0.327/CU/heure ; SLA de disponibilité de 99.95 %, SSO, journaux d'audit, points de terminaison privés). Business Critical et BYOC sont sur devis. Le stockage des clusters dédiés est à $0.025/GB/mois, le transfert de données étant gratuit pour les 100GB premiers. Milvus open source est gratuit (Apache 2.0). Consultez le site officiel pour les tarifs et fonctionnalités les plus récents.

Idéal pour : Les équipes qui souhaitent un service géré basé sur Milvus et qui ont besoin de documentation en japonais, d'une région Tokyo ou de recherche plein texte en japonais. Il convient à celles qui peuvent utiliser un cluster dédié ou supérieur, ainsi qu'à celles qui souhaitent une transition simple entre Milvus auto-hébergé et un service géré.

5. Vespa

Vespa est une plateforme de recherche open source (Apache 2.0). Elle assure la recherche vectorielle, la recherche par mots-clés, le filtrage structuré, le classement et l'inférence de machine learning dans un seul moteur distribué. Elle gère nativement les tenseurs, de sorte qu'un document peut contenir plusieurs embeddings. Elle est également proposée sous forme de Vespa Cloud, un service géré.

• Points forts : La recherche, le classement et l'inférence se trouvent dans un seul moteur, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de combiner une base de données vectorielle, un moteur plein texte et un reranker distincts. Le classement multi-phases peut exécuter des modèles ONNX ou XGBoost, et la recherche de type ColBERT et ColPali est prise en charge.
• Points forts : Vespa Cloud dispose d'une zone de production à Tokyo (AWS ap-northeast-1). Lucene Linguistics fournit des analyseurs japonais prêts à l'emploi.
• Points forts : La facturation repose sur les ressources allouées et non sur le nombre de requêtes, et les prix unitaires sont publiés. L'édition Apache 2.0 peut être auto-hébergée gratuitement.
• Points d'attention : Le traitement linguistique par défaut (OpenNLP) ne prend pas en charge le japonais, de sorte que la recherche plein texte en japonais nécessite de passer à Lucene Linguistics. Il n'existe ni site officiel ni documentation en japonais.
• Points d'attention : La configuration se trouve dans un package d'application avec services.xml et des schémas, et toute modification implique de modifier des fichiers puis de redéployer. Les zones Azure sur Vespa Cloud sont réservées au développement, et le basculement multi-régions ainsi que SSO/SAML nécessitent l'offre Premium, à partir de $20,000/mois minimum.

Tarifs : L'essai gratuit sur Vespa Cloud offre $300 de crédits sans carte bancaire requise. Les clusters sont supprimés automatiquement lorsque les crédits sont épuisés. Startup, destiné aux entreprises en phase de démarrage, propose vCPU $0.05/heure, mémoire $0.005/Go/heure, disque $0.0002/Go/heure, GPU $0.03/Go/heure (assistance communautaire uniquement, sans SLA). Cloud Basic propose vCPU $0.10/heure, mémoire $0.01/Go/heure, disque $0.0004/Go/heure, GPU $0.07/Go/heure (réponse le jour ouvré suivant). Cloud Professional propose vCPU $0.145/heure, mémoire $0.0145/Go/heure, disque $0.0005/Go/heure, GPU $0.10/Go/heure (assistance 24h/24 et 7j/7, sauvegarde et reprise après sinistre). Premium fait l'objet d'un devis personnalisé avec un minimum de $20,000/mois. Enclave, qui s'exécute dans votre propre compte cloud, propose notamment vCPU $0.08/heure pour Basic et vCPU $0.12/heure pour Professional. Enterprise, une licence annuelle pour l'auto-hébergement, est sur devis. L'édition open source est gratuite (Apache 2.0). Les prix unitaires baissent jusqu'à 50 % (83 % pour Enclave) selon le total des ressources allouées.

Idéal pour : les équipes orientées ingénierie qui développent de grands systèmes de recherche ou de recommandation nécessitant un classement personnalisé et l'inférence dans un même moteur. Elle convient moins aux équipes qui souhaitent une mise en place rapide en japonais.

6. MongoDB Vector Search

MongoDB Vector Search est une fonctionnalité de recherche vectorielle intégrée à la base de données documentaire MongoDB. Vous stockez les données métier, les métadonnées et les embeddings dans le même document, puis vous les interrogez avec l'étape $vectorSearch. Cela évite de synchroniser les données vers une base de données vectorielle distincte. Les pages officielles utilisent aussi l'ancien terme « Atlas Vector Search ».

• Points forts : Les données et les vecteurs sont réunis, et le préfiltrage sur les dates, les nombres et les chaînes fonctionne dans une seule requête. La recherche hybride avec recherche plein texte est disponible via $rankFusion et $scoreFusion.
• Points forts : Vous pouvez commencer avec le cluster gratuit ou Flex, plafonné à $30 par mois, puis passer à Dedicated et aux Search Nodes dédiés. Les éditions AWS, Google Cloud, Azure et auto-hébergée sont toutes disponibles.
• Points forts : Il existe un site officiel et une documentation en japonais. Les Search Nodes dédiés sont disponibles dans les régions AWS de Tokyo et d'Osaka, et des analyseurs japonais (lucene.kuromoji, lucene.japanese) sont fournis pour la recherche plein texte.
• Points d'attention : Les index de recherche vectorielle sont conservés en mémoire, de sorte que les grands volumes de données nécessitent d'anticiper le coût horaire des Search Nodes dédiés. Le cluster gratuit autorise 3 index de recherche plein texte et vectorielle au total, et Flex en autorise 10.
• Points d'attention : L'Automated Embedding est en préversion, et la documentation officielle ne le recommande pas pour la production. Le reranking natif ne fonctionne que sur Atlas avec MongoDB 8.3 ou ultérieur, et non sur les déploiements auto-hébergés.

Tarifs : La recherche vectorielle est incluse dans les tarifs des clusters MongoDB Atlas. Atlas Free est à $0/heure (512 Mo de stockage, RAM/vCPU partagés ; jusqu'à 3 index au total pour la recherche plein texte et la recherche vectorielle). Flex est à partir de $0.011/heure (plafond mensuel de $30, 5 Go de stockage, jusqu'à 10 index). Dedicated est à partir de $0.08/heure (M10, à partir de $56.94/mois, de 10 Go à 4 To de stockage). Les nœuds dédiés de recherche vectorielle sont disponibles à partir de M10. Sur AWS, High CPU va de S20 à $0.12/heure à S80 à $3.26/heure. Low CPU va de S30 à $0.11/heure à S110 à $5.87/heure. Storage-Optimized va de S40-S à $0.25/heure à S90-S à $3.76/heure. L'embedding automatisé (en préversion) est facturé par million de tokens pour les modèles Voyage AI : voyage-4-lite $0.02, voyage-4 $0.06, voyage-4-large $0.12. L'édition Community est gratuite (SSPL). L'édition Enterprise Advanced (licence commerciale) est proposée sur devis.

Idéal pour : Les équipes qui utilisent déjà MongoDB et souhaitent stocker les vecteurs à côté des données de leur application. Il convient aussi aux équipes basées au Japon qui apprécient un site officiel en japonais et les nœuds de recherche de Tokyo ou d'Osaka.

7. Elasticsearch

Elasticsearch est une plateforme de recherche et d'analyse longtemps utilisée pour la recherche plein texte, et elle fonctionne désormais aussi comme base de données vectorielle. La recherche kNN sur les champs dense_vector (HNSW), la recherche plein texte BM25, les filtres sur les métadonnées et les agrégations peuvent fonctionner dans le même index. La recherche hybride peut être combinée en un seul appel d'API avec RRF et d'autres méthodes. Le champ semantic_text peut automatiser le découpage et la génération des embeddings.

• Points forts : La recherche plein texte, la recherche vectorielle, les filtres et les agrégations sont gérés par un seul moteur, avec la recherche hybride intégrée. semantic_text et le Elastic Inference Service permettent de démarrer une recherche sémantique sans exécuter de serveurs de modèles d'embedding.
• Points forts : Vous pouvez choisir Hosted, Serverless ou une installation autogérée. Des régions de Tokyo sont disponibles : Hosted prend en charge AWS, GCP et Azure à Tokyo, et Serverless prend en charge AWS et GCP à Tokyo.
• Points forts : Il existe un site officiel en japonais, Kibana peut être passé en japonais, et le plugin kuromoji prend en charge la recherche plein texte en japonais. Le RBAC et les journaux d'audit sont disponibles pour la sécurité.
• Points d'attention : La facturation diffère entre Hosted (basée sur les ressources), Serverless (basée sur les VCU) et Vector Database (capacité de stockage et de recherche), ce qui rend les estimations de coût complexes. Les prix unitaires d'Elasticsearch Vector Database n'ont pas pu être confirmés au moment de la rédaction de ce guide (7 novembre 2026).
• Points d'attention : Sur Hosted, ELSER et E5 sur les nœuds ML sont listés comme fonctionnalités Platinum ou supérieures. L'inférence GPU EIS, Elastic Rerank et DiskBBQ sont listés comme fonctionnalités Enterprise. ELSER est destiné à l'anglais, et la documentation officielle oriente vers les modèles E5 pour la recherche sémantique multilingue.

Tarifs : Elasticsearch Serverless est facturé Ingest à partir de $0.14/VCU-heure, Search à partir de $0.09/VCU-heure, Machine Learning à partir de $0.07/VCU-heure, le stockage à partir de $0.047/Go/mois, et Egress à partir de $0.05/Go. Tous ces tarifs sont affichés avec la mention « As low as » sur la page tarifaire. Elastic Inference Service est à partir de $0.08/1 million de tokens. Elasticsearch Vector Database (Serverless) est facturé selon quatre facteurs : le stockage, la capacité de recherche (Search Power), l'ingestion et le coût de l'infrastructure. Les prix unitaires n'apparaissent que dans le tableau des tarifs Cloud généré par script, il est donc conseillé de consulter le site officiel. Elastic Cloud Hosted est Standard à partir de $99/mois, Gold à partir de $114/mois, Platinum à partir de $131/mois et Enterprise à partir de $184/mois (pour 120 Go de stockage et une configuration sur 2 zones). Un essai gratuit de 14 jours est disponible. L'installation autogérée est gratuite et open source (code source disponible sous le choix de votre licence parmi AGPLv3, SSPL 1.0 ou ELv2 ; la distribution par défaut est ELv2). Les éditions autogérées Platinum et Enterprise sont proposées sur devis.

Idéal pour : Les équipes qui utilisent déjà Elasticsearch ou qui ont besoin d'une recherche par mots-clés performante aux côtés des vecteurs, notamment pour les données en japonais. Prévoyez du temps supplémentaire pour comparer les options de déploiement et les tarifs.

8. Redis

Redis est un magasin de données en mémoire largement utilisé pour la mise en cache et la gestion des sessions. Il propose aussi la recherche vectorielle via le Redis Query Engine, avec les index FLAT, HNSW et SVS-VAMANA. Les recherches KNN et par plage vectorielle peuvent être combinées avec des filtres sur les champs texte, numériques, géospatiaux et tags. Redis 8.4 a ajouté la commande FT.HYBRID pour la recherche hybride.

• Points forts : La conception en mémoire permet une recherche vectorielle à faible latence. Vous pouvez l'exécuter sur la même base que les usages Redis existants, comme la mise en cache et la gestion des sessions.
• Points forts : Redis Cloud peut démarrer avec l'offre gratuite (30 Mo) ou Essentials à partir de $5/mois. À partir de Redis 8, Redis Open Source inclut la recherche vectorielle par défaut, et AGPLv3 fait partie des licences proposées.
• Points forts : Les composants IA comprennent RedisVL, LangCache et FT.HYBRID. Redis Cloud est disponible dans les régions de Tokyo d'AWS et de Google Cloud.
• Points d'attention : Comme il fonctionne en mémoire, vous devez disposer d'une capacité mémoire correspondant à votre volume de données. Redis Flex, qui utilise à la fois la RAM et le SSD, est disponible pour les grandes capacités.
• Points d'attention : Le site officiel n'existe pas en japonais, et le japonais ne figure pas parmi les langues de racinisation pour la recherche plein texte. Pro commence à un minimum de $200/mois, et LangCache est en préversion publique sur Redis Cloud. Testez donc la recherche par mots-clés en japonais au préalable.

Tarifs : Redis Cloud Free est à $0 (30 Mo, base de données unique, SLA au mieux, support communautaire). Essentials est à partir de $0.007/heure (à partir de $5/mois, de 250 Mo à 100 Go, base de données unique, partagé). Redis Flex, qui utilise à la fois la RAM et le SSD, peut être sélectionné. Pro est à partir de $0.014/heure (minimum $200/mois, avec la mention « First $200 free » affichée sur la page tarifaire). Pro offre des ressources dédiées, plusieurs bases de données, Active-Active, une connectivité privée et une disponibilité allant jusqu'à 99.999 %. Redis Software, l'édition commerciale sur site, propose un essai gratuit et des demandes de renseignements commerciaux ; consultez donc le site officiel pour les tarifs. Redis Open Source est gratuit à partir de Redis 8, avec le choix entre RSALv2, SSPLv1 ou AGPLv3.

Idéal pour : Les équipes qui utilisent déjà Redis et souhaitent ajouter une recherche vectorielle à faible latence à la même pile technique. Elle convient moins si la recherche par mots-clés en japonais est essentielle, sauf si les tests montrent qu'elle répond à vos besoins.

9. LanceDB

LanceDB est une base de données vectorielle construite sur Lance, un format en colonnes open source. Son cœur, LanceDB Embedded, est une bibliothèque qui s'exécute à l'intérieur du processus de votre application. Elle peut interroger des tables stockées sur le disque local ou sur un stockage d'objets comme S3, sans serveur. Pour une utilisation à grande échelle, LanceDB Enterprise (Managed ou BYOC) est proposé.

• Points forts : LanceDB Embedded est open source (Apache License 2.0) et gratuit. Vous pouvez commencer le développement local ou un RAG à petite échelle sans configurer de serveur.
• Points forts : La recherche vectorielle, la recherche plein texte, la recherche hybride et les filtres SQL fonctionnent sur la même table. Les images, les vidéos et autres données multimodales peuvent aussi être gérées dans cette table.
• Points forts : En indiquant lindera/ipadic comme tokeniseur plein texte, vous pouvez segmenter le texte japonais. Enterprise prend en charge SOC 2 Type II, HIPAA et RGPD.
• Points d'attention : Les tarifs Enterprise ne sont pas publics, et la page tarifaire redirige vers une page de contact. Dans la version embarquée, la création et la compaction des index s'exécutent côté application, tandis que la recherche distribuée et la maintenance automatique sont réservées à Enterprise.
• Points d'attention : Un site officiel ou une documentation en japonais n'ont pas pu être confirmés, et aucune région pour le Japon n'est indiquée. Les SDK couvrent Python, TypeScript et Rust, et les rerankers basés sur des modèles en TypeScript et Rust nécessitent votre propre implémentation.

Tarifs : LanceDB Embedded (open source, Apache License 2.0) est gratuit. LanceDB Enterprise se décline en trois formes : Managed, BYOC et sur mesure. Il prend en charge AWS, GCP et Azure, et les tarifs sont sur devis. La page tarifaire (/pricing) du site officiel redirige vers une page de contact, et il n'existe aucune grille tarifaire publique. L'ancien « LanceDB Cloud » sans serveur n'est pas mentionné dans la documentation officielle actuelle ; vérifiez donc sur le site officiel s'il est encore disponible.

Idéal pour : Les développeurs qui souhaitent une bibliothèque embarquée de type sans serveur pour le développement local, les petits projets RAG ou les données multimodales. Les grandes équipes de production doivent contacter l'entreprise au sujet d'Enterprise et du lieu de déploiement.

10. turbopuffer

turbopuffer est une base de données de recherche pour la recherche vectorielle et la recherche plein texte BM25. Elle utilise uniquement un stockage objet comme S3, accéléré par des caches en mémoire et sur NVMe SSD. C'est un SaaS à l'usage avec un minimum de dépense, et des configurations mono-locataire et BYOC sont disponibles pour les entreprises.

• Points forts : La conception reposant sur le stockage objet vise à stocker et à interroger de grandes quantités de données à faible coût. La recherche vectorielle, BM25, hybride et par expressions régulières est disponible via une API unique.
• Points forts : L'embedding natif (GA en août 2026) gère la vectorisation à l'écriture et à la requête lorsque vous spécifiez un modèle dans le schéma. Selon la FAQ, les fonctionnalités de la base sont identiques d'une offre à l'autre, à quelques exceptions près, comme CMEK.
• Points forts : Des clients existent pour Python, TypeScript, Go, Java, C#, Ruby et Rust (Rust en bêta depuis octobre 2026).
• Points d'attention : Il n'existe aucune offre gratuite, et un minimum de dépense s'applique à partir de $16/mois. Les montants non utilisés ne sont pas reportés. La latence d'écriture est relativement élevée (p90=248ms pour un upsert de 512KB), et les requêtes sur des données non mises en cache sont plus lentes (p90=1214ms pour 1 million d'enregistrements).
• Points d'attention : Aucune région pour le Japon ne figure parmi les régions publiques, et aucun tokeniseur d'analyse morphologique japonaise n'est mentionné. Azure est en prévisualisation privée uniquement dans eastus2, et le reranking natif est en bêta privée.

Tarifs : Launch a un minimum de dépense de $16/mois. Scale a un minimum de dépense de $256/mois (BAA conforme HIPAA, SSO, journaux d'audit, liste d'adresses IP autorisées, etc.). Enterprise coûte à partir de $4,096/mois, avec une majoration de 35 % sur les frais à l'usage (mono-locataire, BYOC, réseau privé, CMEK au niveau de l'espace de noms, support 24 heures sur 24, SLA de disponibilité de 99.95 %). Les tarifs à l'usage affichés par le calculateur sont : stockage ≤$0.33/GB, écritures ≤$2.00/GB et requêtes ≤$1.00/PB. Les requêtes sont calculées sur la taille de l'espace de noms ou sur 1.28GB, selon la valeur la plus élevée, avec une remise marginale de 80 % pour la portion de 32 à 128GB et de 96 % au-delà de 128GB. Les données renvoyées sont facturées séparément à un tarif forfaitaire par GB. Le flux de journaux d'audit coûte +$128/mois. L'embedding natif et le reranking sont facturés par million de tokens selon le modèle, par exemple voyage/voyage-4 à $0.06. Il n'existe aucune offre gratuite.

Idéal pour : Les équipes disposant de volumes de données importants qui recherchent un faible coût de stockage et peuvent accepter une latence plus élevée sur les requêtes non mises en cache. Les utilisateurs basés au Japon doivent d'abord discuter avec l'entreprise d'un cluster dédié ou de BYOC.

Recommandations selon l'objectif

Objectif	Recommandation	Raison
Commencer avec une offre gratuite	Qdrant, Weaviate	Le Free Tier de Qdrant ne nécessite pas de carte bancaire, et l'offre Free de Weaviate est gratuite à vie pour jusqu'à 100 000 objets.
Site web, documentation et région de Tokyo en japonais	Zilliz Cloud, MongoDB Vector Search	Les deux disposent d'un site officiel et d'une documentation en japonais, avec des options de région de Tokyo sur des clusters dédiés ou des Search Nodes.
Recherche par mots-clés et hybride en japonais	Elasticsearch, Weaviate	Elasticsearch propose le plugin kuromoji, et Weaviate documente les tokeniseurs kagome_ja, gse et trigram.
Ajouter la recherche vectorielle à un système existant	MongoDB Vector Search, Redis	MongoDB stocke les vecteurs dans le même document que les données métier, et Redis repose sur la même base que la mise en cache.
Entièrement géré, sans gestion de serveur	Pinecone	C'est un service sans serveur avec une offre Starter gratuite et une offre Builder à $20/mois forfaitaires.
Auto-hébergement d'un moteur open source	Qdrant, Weaviate	Qdrant est sous Apache 2.0 et Weaviate sous BSD-3-Clause, et les deux proposent aussi des options cloud gérées.
Recherche à l'échelle de l'entreprise avec classement personnalisé	Vespa, Pinecone	Vespa exécute la recherche, le classement et l'inférence dans un seul moteur, tandis que Pinecone Enterprise propose un SLA de disponibilité de 99.95 % et BYOC.
Usage embarqué ou stockage à faible coût de grands volumes de données	LanceDB, turbopuffer	LanceDB Embedded est gratuit et s'exécute dans le processus, tandis que turbopuffer utilise uniquement un stockage objet.

Ces choix reflètent les données que nous avons examinées, et non un classement. Vos propres données, vos besoins régionaux et votre budget doivent guider le choix final ; testez donc avec une petite preuve de concept.

Comment bien choisir

Vérifiez ce que couvre réellement l'offre gratuite

Les offres gratuites diffèrent par leur taille, leur région et leur durée de validité. L'offre Starter de Pinecone est limitée à AWS us-east-1, et les offres Free et Serverless de Zilliz Cloud ne sont disponibles qu'à Francfort et en Oregon. Le cluster gratuit de Qdrant est suspendu après 1 semaine d'inactivité.

Vespa propose à la place $300 de crédits, et turbopuffer n'a pas du tout d'offre gratuite. Assurez-vous que l'offre gratuite correspond à la région et à la taille des données que vous prévoyez de tester.

Adaptez le modèle tarifaire à votre charge de travail

Les modèles tarifaires varient fortement. Pinecone Builder coûte $20/mois forfaitaires, tandis que Weaviate Flex facture selon les dimensions des vecteurs, le stockage et la sauvegarde. Vespa facture à l'heure les ressources allouées plutôt que les requêtes, et turbopuffer applique un minimum de dépense auquel s'ajoute l'usage.

Les prix unitaires varient souvent selon le cloud, la région ou la méthode de compression. Estimez les coûts en fonction de votre volume de données avant de choisir. Pour Qdrant Standard et Elasticsearch Vector Database, les prix unitaires n'ont pas pu être confirmés sur les pages officielles ; vérifiez-les donc avant de décider.

Testez la prise en charge du japonais des deux côtés

La prise en charge du japonais comporte deux volets : la plateforme et la qualité de la recherche. La prise en charge de la plateforme couvre un site officiel en japonais, la documentation et les régions de Tokyo. Zilliz Cloud et MongoDB Vector Search proposent ces éléments, et Elasticsearch dispose d'un site officiel en japonais et de régions à Tokyo.

La qualité de la recherche dépend des tokeniseurs et des modèles d'embedding. Weaviate, Qdrant, Vespa et LanceDB documentent des options de tokenisation du japonais. Pinecone et Redis ne mentionnent pas le japonais pour la recherche plein texte ; testez donc la recherche par mots-clés avec vos propres documents.

Choisir entre une nouvelle base de données et votre infrastructure existante

Si vous utilisez déjà MongoDB, Redis ou Elasticsearch, les fonctionnalités vectorielles intégrées peuvent vous éviter un second système. MongoDB conserve les vecteurs dans le même document que les données métier. Redis fonctionne en mémoire, donc la capacité mémoire doit correspondre au volume de données.

Un outil dédié comme Pinecone, Qdrant ou Zilliz Cloud peut mieux convenir lorsque la recherche vectorielle constitue la charge principale. Pesez le coût d'un système supplémentaire par rapport aux avantages de fonctionnalités ciblées.

Envisager l'auto-hébergement, la montée en charge et les besoins de support

Weaviate, Qdrant et Vespa proposent des éditions open source que vous pouvez héberger vous-même. La base de données de Pinecone ne peut pas être auto-hébergée, et le BYOC est réservé à l'offre Enterprise. À plus grande échelle, vérifiez les minimums : Pinecone Enterprise coûte à partir de $500/mois, turbopuffer enterprise démarre à $4,096/mois et Vespa Premium démarre à $20,000/mois.

Vérifiez également les SLA, la conformité et les niveaux de support proposés dans chaque offre. Faites valider la décision finale par un professionnel qualifié si une réglementation s'applique à vos données.

Questions fréquentes

Q. Quelles bases de données vectorielles proposent une offre gratuite ?

R. Pinecone propose une offre Starter gratuite, et Weaviate Cloud propose une offre Free gratuite à vie. Qdrant propose un Free Tier gratuit à vie, et Zilliz Cloud propose une offre Free avec 5GB de stockage et 2.5 millions de vCU/mois. MongoDB Atlas Free est à $0 (512MB), et Redis Cloud Free est à $0 (30MB). turbopuffer ne propose pas d'offre gratuite.

Q. Quels outils sont les plus faciles à utiliser en japonais ?

R. Zilliz Cloud et MongoDB Vector Search disposent d'un site officiel en japonais et d'une documentation en japonais. Elasticsearch propose un site en japonais, une interface Kibana en japonais et le plugin kuromoji. Weaviate, Qdrant, Vespa et LanceDB documentent des méthodes de traitement du texte japonais. Pinecone, Redis et turbopuffer présentent des limites en matière de prise en charge du japonais : testez-les en priorité.

Q. En quoi les modèles tarifaires diffèrent-ils ?

R. Pinecone propose une offre forfaitaire Builder à $20/mois et une offre Standard à l'usage, avec une consommation minimale de $50/mois. Weaviate Flex démarre à partir de $45/mois et est facturé à l'usage. Vespa Cloud Basic coûte vCPU $0.10/heure, facturé sur les ressources allouées. L'offre de lancement de turbopuffer impose un dépense minimale de $16/mois.

Q. Puis-je faire tourner ces outils sur mes propres serveurs ?

R. Weaviate (BSD-3-Clause), Qdrant (Apache 2.0) et Vespa (Apache 2.0) proposent des éditions open source que vous pouvez auto-héberger. MongoDB propose une Community Edition gratuite (SSPL), et Redis Open Source est gratuit à partir de Redis 8. La base de données de Pinecone ne peut pas être auto-hébergée, et son exécution dans votre propre environnement est limitée à l'offre Enterprise BYOC.

Q. Combien coûte une utilisation à l'échelle de l'entreprise ?

R. Pinecone Enterprise impose une consommation minimale de $500/mois. Zilliz Cloud Enterprise démarre à $197/mois pour les clusters dédiés, et turbopuffer enterprise démarre à $4,096/mois. Vespa Premium fait l'objet d'un devis personnalisé avec un minimum de $20,000/mois. Les tarifs de Qdrant Premium et de LanceDB Enterprise sont proposés sur devis. Consultez le site officiel pour les tarifs et fonctionnalités les plus récents.

Conclusion

Les dix outils diffèrent surtout par leur mode de déploiement, leur modèle tarifaire et leur prise en charge du japonais. Certains sont des services entièrement gérés, d'autres sont open source, et certains ajoutent la recherche vectorielle à une base de données ou un moteur de recherche existant. Les offres gratuites varient en taille et selon la région, et plusieurs outils ne publient que des tarifs partiels.

Pour un usage en japonais, vérifiez à la fois la prise en charge de la plateforme et la qualité de la recherche. Les régions de Tokyo, un site en japonais et les tokenizers japonais ne sont pas disponibles partout. Effectuez un petit test avec vos propres données et confirmez les coûts avant de vous engager.

• Entièrement géré avec un démarrage gratuit → Pinecone (offre Starter gratuite et offre forfaitaire Builder à $20/mois)
• Site en japonais, documentation et région de Tokyo → Zilliz Cloud (clusters dédiés disponibles à Tokyo)
• Vecteurs à côté des données de l'application existante → MongoDB Vector Search (même document que les données métier)

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