Meilleures bases de données vectorielles pour RAG sous 100 $/mois

Pour construire un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) sans exploser le budget, plusieurs bases de données vectorielles offrent des paliers gratuits ou des plans gérés sous 100 $/mois. Le choix dépend de votre infrastructure existante, de votre besoin d'ops zéro, et de votre volume de vecteurs cible. Voici les choses réellement utiles à acheter dans ce créneau.

Comment nous avons comparé

Nous avons croisé les tarifs réels constatés en 2026, les paliers gratuits, la facilité d'exploitation, et la capacité de recherche hybride. Les chiffres de coût proviennent d'analyses indépendantes de factures réelles1 et de guides comparatifs actualisés2. Qdrant et Weaviate, bien que mentionnés dans le paysage, ne figurent pas dans notre sélection finale — Qdrant pour son positionnement tarifaire proche de pgvector mais sans l'avantage de l'unification relationnelle, et Weaviate Cloud dont le coût à 10M vecteurs (~135 $/mois) dépasse notre seuil1.

Notre sélection

1. pgvector (Supabase/PostgreSQL) — Le plus économique si vous avez déjà Postgres

pgvector est une extension PostgreSQL qui ajoute le stockage et la recherche vectorielle à votre base relationnelle existante. Si vous utilisez déjà Postgres — via Supabase, RDS, ou en self-hosted — l'ajout de pgvector est gratuit. Sur AWS RDS, le coût pour 10M vecteurs tourne autour de 45 $/mois1, ce qui en fait l'option la plus économique de notre sélection.

L'avantage majeur est le modèle unifié : vos métadonnées relationnelles et vos embeddings cohabitent dans la même base, éliminant la complexité de synchronisation entre deux systèmes. C'est idéal pour les équipes qui veulent démarrer en RAG sans ajouter une infrastructure supplémentaire.

Verdict : Le choix par défaut pour toute équipe PostgreSQL. Gratuit à l'installation, prévisible en coût, et suffisamment performant jusqu'à plusieurs dizaines de millions de vecteurs.

2. Pinecone — Zéro ops, démarrage immédiat

Pinecone propose un modèle serverless avec un palier gratuit incluant 2 GB de stockage6. Le pricing est à l'usage : 0,33 $/GB de stockage plus des opérations de lecture/écriture facturées séparément6. Pour 10M vecteurs en faible trafic, le coût se situe autour de 70 $/mois1.

Pinecone excelle par sa simplicité opérationnelle : pas de serveurs à gérer, pas de tuning d'index. Les intégrations LangChain et LlamaIndex sont parmi les plus matures de l'écosystème2, ce qui accélère considérablement le time-to-production.

Verdict : Le meilleur choix pour démarrer rapidement sans infrastructure. Le coût grimpe à grande échelle — 700 $+/mois à 100M vecteurs1 — mais sous 100 $/mois, c'est l'option la plus simple.

3. Cloudflare Vectorize — Serverless edge-native

Cloudflare Vectorize s'intègre nativement à l'écosystème Workers. À environ 47 $/mois pour 1M d'opérations de lecture et écriture, avec 50 000 namespaces disponibles, c'est une option intéressante pour les applications déjà déployées sur Cloudflare1.

La limite principale est l'absence de recherche hybride (BM25 + vectoriel), ce qui peut être un blocker pour certains cas d'usage RAG nécessitant du keyword matching combiné à la similarité sémantique.

Verdict : Excellent si vous êtes déjà sur Workers et que vous n'avez pas besoin de hybrid search. À considérer comme une extension de votre stack Cloudflare existante plutôt que comme une base vectorielle autonome.

4. MongoDB Atlas Vector Search — Pour les équipes MongoDB

MongoDB Atlas Vector Search intègre la recherche vectorielle directement dans Atlas, avec un free tier disponible. Les performances sont solides — sous 50 ms à 15,3M vecteurs selon les retours. C'est un choix naturel si MongoDB est déjà votre base principale.

Attention toutefois : le pricing Atlas peut dépasser 100 $/mois à grande échelle, ce qui le place en limite de notre critère budgétaire.

Verdict : Pratique pour éviter une base supplémentaire quand MongoDB est déjà en production. À réserver aux équipes déjà investies dans l'écosystème Mongo.

5. Redis Vector Search — Latence sub-millisecond

Redis Vector Search offre une latence sub-millisecond, avec un free tier disponible. C'est idéal pour les cas d'usage RAG nécessitant une réponse ultra-rapide à petite échelle (moins de 10M vecteurs).

Le revers de la médaille : Redis est memory-bound, donc les coûts RAM grimpent vite au-delà de 10M vecteurs. Pour rester sous 100 $/mois, il faut viser des volumes modérés.

Verdict : Le choix latence pour le RAG temps réel à petite échelle. Au-delà de 10M vecteurs, la facture mémoire devient prohibitive.

Tableau comparatif

Le paysage au-delà de notre sélection

Qdrant mérite une mention : son free tier permanent de 1 GB3 avec environ 1M vecteurs à 768 dimensions4 est l'un des plus généreux, et son plan Standard démarre à 25 $/mois3. À 10M vecteurs, Qdrant Cloud coûte ~65 $/mois1, ce qui le place sous notre seuil. Le point de bascule vers le self-hosté intervient autour de 96 $/mois, où un VPS DigitalOcean 16 GB devient plus rentable5.

Weaviate, en revanche, dépasse notre budget : son Cloud coûte ~135 $/mois à 10M vecteurs1, et l'essai gratuit est limité à 14 jours2. Sa recherche hybride BM25 + vectorielle reste néanmoins une référence du marché.

Comment choisir

• Vous avez déjà Postgres → pgvector. Gratuit, unifié, prévisible.
• Vous voulez zéro ops → Pinecone. Le plus simple, intégrations matures.
• Vous êtes sur Cloudflare Workers → Vectorize. Edge-native, mais pas de hybrid search.
• Vous êtes sur MongoDB → Atlas Vector Search. Évite une base supplémentaire.
• Vous cherchez la latence minimale → Redis. Sub-ms, mais attention au coût RAM.

Le self-hosted reste l'option la plus économique à grande échelle — Milvus ou pgvector self-hosté reste sous 100 $/mois même à 100M vecteurs1 — mais demande une expertise Kubernetes non négligeable.

Recomate peut percevoir une commission sur certains liens de cette page. Cela n'affecte pas nos recommandations, basées sur des tests et des sources indépendantes.

Une question de suivi que l'article n'a pas traitée ? Demandez au moteur — il connaît le contexte de l'article.