Weaviateの料金は何で決まるのか【2026年11月】無料枠とFlexの線引き

Weaviateは、オープンソースで公開されているベクトルデータベースです。BSD-3-Clauseのライセンスで配られ、自前の環境に置けば利用料はかかりません。運営はWeaviate B.V.で、同じ本体を動かすマネージドのWeaviate Cloudも用意しています。Cloudの有料プランは月45ドルからのFlexが入口で、その上は見積もりのPremiumです。本記事は実機での計測結果ではなく、公式サイトの料金表とドキュメントから読み取れる範囲だけを扱います。

Weaviateは何をするためのデータベースなのか

Weaviateは、文章や画像を数値の並びに変えて保存し、意味の近さで探せるようにするデータベースです。保存するのは数値だけではありません。元の文章や属性も同じ場所に置くため、絞り込みと意味の検索を一度に実行できます。

普通のデータベースと何が違うのか

普通のデータベースは、完全に一致する行を探すのが長所です。Weaviateは、表現が違っても意味が近ければ見つけます。商品名の表記揺れ、問い合わせの言い回しの違い、画像の見た目の類似。こうした探し方が必要になったときに、置き換えではなく追加の形で使います。

Weaviateは検索の部品であり、答えを作る道具ではありません。答えを組み立てるのは、外側のモデルの役割です。

何を保存するのか

保存の単位はオブジェクトです。文章、属性、そして数値の並びを一組にして持ちます。数値の並びは、外のモデルで作ってから渡す方法と、Weaviateの中の仕組みに作らせる方法があります。後者を選ぶと、取り込みの段階で自動的に数値が付きます。

取り込みの経路も複数あります。バッチで流し込む、ファイルから読む、外部のサービスから引く。件数が増えるほど、取り込みの速さと失敗の扱いが問題になります。ここは実装の作りに依存する部分で、公開情報だけでは所要時間を断定できません。

用途としては、社内文書の検索、商品の類似検索、問い合わせの仕分け、生成AIに渡す材料の取り出しが挙げられます。いずれも、探す対象が言葉で言い表しにくい場面です。

運用の形も選べます。単体の機械に置く、複数の機械に分ける、Kubernetesの上に載せる、Cloudに任せる。同じ本体なので、手元で作った構成をそのまま本番へ移せます。移すときに書き換えるのは接続の宛先だけです。この可搬性は、後から置き場を変えたくなったときの保険になります。

外部の道具を繋ぐ仕組みも用意されています。保存した内容を、別の処理から呼び出せます。エージェントに記憶を持たせる用途では、この接続のしやすさが効きます。繋ぎ方の詳細は公式の案内に譲ります。

属性の持ち方も、使い勝手を左右します。文章だけを持つのか、作成の日付や部署のような属性を添えるのかで、後からできる絞り込みが変わります。属性は絞り込みに使えるため、入れ始める前に設計しておく方が安全です。後から足すことはできても、過去のデータには入りません。

データの更新も考えておきます。同じ文書を差し替えるのか、版を分けて残すのかで、件数の伸び方が変わります。版を残す設計にすると、保存量が倍々に増えます。更新の頻度が高い文書ほど、この差は早く表れます。ここは費用に直結する部分です。残す版の数を決めておけば、保存量の伸びを計算できます。逆に、版を無制限に残す設計にすると、件数が伸びなくても保存量だけが増えていきます。

無料でどこまで試せるのか

無料で試す経路は二つあります。自前の環境に本体を置く方法と、Cloudの無料枠を使う方法です。前者は期間の制限がなく、後者は小さな枠に収める前提になります。

無料枠の案内はなぜ読みにくいのか

Cloudの無料枠については、案内のページによって書き方が違います。料金のページでは常時無料の枠として説明され、別の比較のページでは14日間の試用として説明されています。どちらも公式の表示です。この食い違いは、無料の枠が拡張された経緯によるものと思われますが、公開情報だけでは断定できません。

無料の範囲は、オブジェクトの数と保存できる量で区切られます。上限の数字は公式の料金表に載っており、改定される場合があるため、契約の画面で確かめてください。

無料枠で足りるのはどこまでか

作りを確かめるには足ります。少量のデータを入れ、検索の当たりを見て、絞り込みの書き方を覚える。この段階は無料の範囲で完結します。足りなくなるのは、件数を増やしたときと、複数の利用者に配るときです。

自前で動かす場合、無料の代わりに運用の費用が発生します。機械の代金、電気、更新の手間、障害の対応。金額として表に出ないだけで、費やしているものは同じです。少人数で長く使うなら、この見えない費用の方が大きくなる場合があります。

Cloudの無料枠は、設置の手間を省く代わりに、枠の外に出た瞬間に課金が始まります。試作を公開したまま忘れると、静かに費用が積み上がります。公開の予定があるなら、最初からFlexの見積もりを取っておく方が安全です。

無料枠の数字を確かめるときは、三つを見ます。保存できるオブジェクトの数、メモリの量、ディスクの量です。この三つのうち、どれか一つでも超えれば枠の外に出ます。文章が長いデータを入れると、ディスクの方が先に詰まります。短い属性だけを入れるなら、オブジェクトの数が先に来ます。どちらが先に来るかは、扱うデータの形で決まります。長い文書をそのまま入れるなら、分割の仕方から見直す方が先です。

枠の外に出たときの挙動も確かめてください。止まるのか、課金に移るのかで、こちらの対応が変わります。枠の表示は契約の画面で確認できます。止まるなら、公開の前に対処する時間があります。課金に移るなら、気づかないまま請求が積み上がります。

月45ドルのFlexで何が払えるのか

• 本体がBSD-3-Clauseで公開され、自前で動かす限り利用料が発生しない
• Cloudは月45ドルからと入口が明示され、試作の費用を読みやすい
• 検索と絞り込みを一度に実行でき、別の検索基盤を並べずに済む
• 取り込みの段階で数値を作れるため、外の処理を組む手間が減る
• マルチテナントが本体の機能として入り、利用者ごとの分離を作りやすい
• 圧縮の設定で保存量を減らせ、件数が増えた後の費用を抑えられる

Flexは、月45ドルからの従量プランです。45ドルは下限で、使った量がそれを超えれば請求も増えます。共有のクラスタを使い、可用性は99.5%と案内されています。権限の管理は基本的な範囲で使えます。

金額を決めるのは何か

金額を決めるのは、保存するベクトルの次元数と、保存する量です。ここが他のデータベースとの大きな違いです。行数が同じでも、次元数が倍になれば保存する数値の量も倍になり、請求に響きます。 埋め込みのモデルを替えると、次元数も変わります。

45ドルは、あくまで下限です。次元数と件数が増えれば、同じプランのまま請求だけが上がります。

単価はどこで確かめるのか

単位あたりの単価は、公式の料金表と試算の道具で確かめられます。プランごとに単価が違い、上位のプランほど安く設定されています。単価そのものは改定されるため、この記事では金額を書きません。契約の画面で最新の表示を見てください。

試算の道具は、次元数と件数を入れて概算を出す作りです。前提を変えたときの差を見るのに向きます。ただし、実際の請求は保存の効率や圧縮の設定でも変わるため、試算は下限として扱う方が安全です。

圧縮の設定は費用に効きます。数値を短い形に丸めて保存すれば、保存量を減らせます。精度はわずかに落ちます。この交換をどこで取るかは、検索の当たりをどこまで許容するかで決まります。ここは実測しないと判断できない部分で、本記事では未検証とします。

上位のプランに移ると、単価が下がり、専有の構成や稼働の約束が変わります。移る判断は、請求の額ではなく、要件で決めた方が安定します。監査の記録が要る、稼働の約束を上げたい、データの置き場を指定したい。この三つのどれかが要るなら、上位を検討する理由になります。

解約と移行の扱いも、契約の前に読みます。従量のプランは月単位で止められますが、前払いの契約は残りの期間の扱いが変わります。持ち出しの方法が決まっていないと、移りたくても移れなくなります。

請求の読み方は単純です。下限の45ドルに、次元数と保存量から出た額を足し、追加の機能の分を重ねます。この三つを分けて記録しておけば、どこが増えたのかを後から追えます。合計だけを見ていると、原因の切り分けができません。

節約の余地は、主に三つです。次元数を下げる、保存する属性を削る、圧縮の設定を強める。どれも検索の当たりと引き換えになります。費用だけを理由に強めると、当たりが落ちて別の費用が増えます。人の確認に戻る分です。

検索の質は何で決まるのか

Weaviateの検索は、意味の近さとキーワードの一致を混ぜられます。この混ぜ方をハイブリッド検索と呼び、比率を数値で指定できます。比率を意味寄りにすれば言い換えに強くなり、キーワード寄りにすれば型番や固有名に強くなります。

なぜ混ぜる必要があるのか

意味だけで探すと、型番やエラーコードのような表記の一致が抜けます。キーワードだけで探すと、言い回しの違いを取りこぼします。両方を一度に走らせ、順位を統合すれば、どちらの取りこぼしも減ります。この統合を別々の基盤で組むと、順位の付け直しが難しくなります。

比率の指定は、検索の種類ごとに変えられます。商品の検索と文書の検索では、適した比率が違います。固定の値で始め、外れる例を集めてから調整する流れが現実的です。

数値を作る工程をどこに置くのか

数値の作り方は二通りです。外のモデルで作って渡す方法と、Weaviateの中の仕組みに作らせる方法です。中に任せると、取り込みの手順が減ります。外で作ると、モデルの選択と更新を自分で管理できます。

中に任せる場合、対応するモデルの範囲は案内された一覧に従います。OpenAI、Cohere、HuggingFace、Google系、そして軽量なモデルが並びます。一覧は更新されるため、使いたいモデルが入っているかは導入の前に確かめてください。

外で作る場合、次元数を変えると保存し直しが要ります。モデルを替えたくなったときの手間を、先に見積もっておく方が安全です。ここは移行の費用として、金額より時間の方が重くのしかかります。

生成までを中で済ませる機能もあります。検索した結果をそのままモデルに渡し、答えを作らせます。ただし生成の品質は、渡す材料の質に強く依存します。検索が外していれば、生成も外します。

絞り込みの書き方も、当たりに効きます。属性で絞ってから意味の検索を走らせるのか、意味の検索をしてから絞るのかで、結果が変わります。件数が多いほど、先に絞った方が速くなります。ただし絞りすぎると、意味の検索が働く余地が消えます。この加減は、扱うデータの偏りで変わります。型番が多い倉庫のデータと、問い合わせの文面が多い窓口のデータでは、適した比率が逆になります。

評価の仕方は、正解の一覧を作って測るのが確実です。問い合わせを20件ほど選び、期待する答えを手で書きます。設定を変えるたびに、同じ一覧で当たりを数えます。この作業を省くと、変更が良かったのか悪かったのか分からなくなります。

自前で動かすのと任せるのはどちらが得か

自前で動かす場合、ソフトの利用料は0ドルです。代わりに、機械、更新、監視、障害の対応が自分の側に残ります。任せる場合、この作業が費用に置き換わります。どちらが有利かは、作業を誰が担うかで決まります。

自前の構成で何が要るのか

試すだけなら、Dockerの手順で十分です。本番を想定するなら、Kubernetesの構成、複数ノードの配置、バックアップの設計が要ります。更新のたびに挙動が変わる可能性もあるため、検証の環境を分けておく方が安全です。

自前の強みは、置き場と構成を完全に決められることです。外部に置けない制約があるなら、これが唯一の選択肢になります。

任せる場合に何を確認するのか

確認するのは、稼働の約束、障害時の連絡の速さ、データの置き場、そして解約したときの持ち出し方です。Flexは共有のクラスタで、稼働の約束は99.5%と案内されています。Premiumは専有の構成を選べ、稼働の約束も上がります。

持ち出しの方法は、契約の前に確かめてください。ここを決めずに溜め込むと、移る判断ができなくなります。本体がオープンソースである以上、データの形式が読めれば移せます。ただし、数値を作り直す費用は移った先でも発生します。

小規模なうちは、自前とCloudのどちらでも大差ありません。差が出るのは、件数が増えて運用の手間が見えてからです。そのときに担当者がいるかどうかが、実質的な分かれ目になります。

自前で動かす場合、監視の設計も要ります。応答の時間、失敗の率、ディスクの残り。この三つを見ておけば、大きな障害の前に気づけます。任せる場合も、同じ数字を自分で見ておくと、窓口との話が早くなります。数字を持たずに問い合わせると、返答を待つ時間だけが延びます。

更新の適用作業は、任せる方が楽です。自前の場合は、適用の前に検証の環境で確かめ、戻せるようにしておきます。この手順を決めずに更新すると、戻す場所が分からなくなります。更新の頻度が高い製品なので、手順を型にして持つ方が安全です。変更の内容を読む担当を決めておけば、適用の可否を毎回迷わずに済みます。

任せる場合に残る作業は、設定の見直しと、問い合わせの改善です。機械の面倒は減りますが、検索の当たりを良くする作業は残ります。ここを外部に任せられるわけではないため、内側に人が要ります。

費用の比較では、機械の代金だけを見ないでください。障害の対応に何時間使ったか、更新に何時間使ったかも、同じ財布から出ています。この時間を金額に直すと、任せる方が安い場合が多く出ます。

Pineconeやpgvectorとどう違うのか

• 課金が次元数と保存量に連動し、件数だけを見ていると請求を読み違える
• 性能の優劣を公開情報だけで判断できず、自分のデータで試すまで分からない
• 自前で本番を動かすにはKubernetesの知識が要り、運用の負担が残る
• 無料枠の案内がページによって食い違い、契約前に自分で確かめる必要がある
• 数値を作るモデルを替えると、保存し直しの作業が発生する
• 生成までを中で済ませると、検索の誤りがそのまま答えの誤りになる
• 無料枠の上限は改定される可能性があり、公開記事の数字をそのまま当てにできない

比較の軸は、置き場所の自由と、検索の作りです。Pineconeは任せる前提の製品で、自前の設置は用意されていません。pgvectorは既にあるPostgreSQLの中に数値の列を足す形です。Weaviateは、自前とCloudの両方を持ち、検索の混ぜ方を本体の機能として備えます。

既にあるデータベースで足りる場合はあるのか

件数が少なく、他の属性で絞ってから探す使い方なら、既にあるPostgreSQLの拡張で足ります。新しい基盤を増やさない利するところは大きいです。一方、意味の検索とキーワードの検索を同じ重みで混ぜたい場合、作り込みが要ります。

性能の比較は、公開されている数値だけでは決められません。データの形、件数、絞り込みの書き方で結果が変わるためです。本記事では性能の優劣を断定しません。

乗り換えの費用はどこに潜むのか

潜むのは、数値の作り直しと、問い合わせの書き換えです。保存の形式が違えば、データを移しても数値を付け直す作業が残ります。検索の問い合わせも、製品ごとに書き方が違います。移行の見積もりでは、この二つを必ず数えてください。

生成AIに材料を渡す用途では、検索の質がそのまま答えの質になります。ここが弱いと、外側のモデルをいくら替えても改善しません。逆に、検索が当たっていれば、安いモデルでも実用的な答えになります。

比較の記事を読むときは、掲載された日付を見てください。料金も機能も数か月で変わります。特に無料枠の範囲は変わりやすく、古い記事の数字をそのまま当てにするとずれます。

比較の表は、自分の用途に合わせて作り直してください。行を製品、列を要件にし、満たすかどうかを書きます。要件は、件数、絞り込みの種類、分離の単位、置き場所、運用の担当の五つで足ります。この五つで落ちない製品だけを、性能の比較に進めます。

無料で試せる範囲も、製品ごとに違います。同じ前提で比べるには、同じデータと同じ問い合わせを使います。データを変えると、結果の差が製品の差なのかデータの差なのか分かりません。比較の記録は、使ったデータと問い合わせを一緒に残してください。

どんな構成のときに選ぶべきか

判断の分かれ目は、検索の混ぜ方が要るかどうかです。型番のような表記の一致と言い換えの吸収を、同じ画面で扱いたいなら、本体にその機能がある製品を選ぶ方が作り込みは減ります。

選んでよい構成

社内文書を、意味でも型番でも探したい。商品の類似検索を、属性の絞り込みと一緒に走らせたい。利用者ごとにデータを分け、同じ基盤で運用したい。この三つに当てはまるなら、検討の価値があります。いずれも、検索の混ぜ方と分離の作りが効く場面です。

別の道を選ぶ構成

件数が数万件で、検索の指定が単純なら、既にあるデータベースの拡張で足ります。外部にデータを置けない制約が強く、運用の担当も置けないなら、任せる形は選べません。この場合は自前で動かす前提になり、その覚悟があるかどうかが分かれ目です。

迷ったときは、探したい問い合わせを20件ほど書き出してください。そのうち何件が、キーワードの一致で拾えるかを数えます。半分以上が表記の一致で拾えるなら、意味の検索を足す効果は限られます。逆に、ほとんどが言い換えなら、混ぜた検索の効果は大きくなります。

導入の順序はどう組むのか

順序は、手元で動かす、少量で試す、公開の形を決める、の三段です。手元ではDockerの手順で足ります。少量で試す段階では、実際の問い合わせを使って当たりを見ます。公開の形を決める段階で、自前かCloudかを選びます。

この順序を逆にすると、公開の形を先に決めてから中身を作ることになり、選び直しの費用が膨らみます。検索の当たりが決まらないうちに規模を決めると、後戻りが効きません。

材料を渡す相手は、ChatGPTやClaudeのようなモデルです。検索が当たっていれば、渡す材料の質は上がります。

渡す先をGoogle Geminiにする場合も、取り出しの作りは同じです。取り込みの自動化はn8nのような道具で組めます。

元のデータがAirtable AIやNotion AIの側にあるなら、そこから引く形になります。同期の頻度は、元データの更新に合わせて決めます。

調べ物の入口をPerplexityに置く構成も考えられます。いずれの場合も、検索の品質が土台になります。

初めの一歩は、手元で小さく動かすところから始めます。Dockerの手順で起動し、20件ほど入れて、意味の検索とキーワードの検索を別々に走らせます。両方の結果を並べると、混ぜる効果が見えます。片方だけで十分に当たるなら、混ぜる設定を足す意味は薄いです。

そのうえで、混ぜる比率を変えて、同じ問い合わせで比べます。比率を変えても結果が変わらないなら、そのデータでは混ぜる意味が小さいということです。逆に大きく変わるなら、比率の調整に時間をかける価値があります。調整の結果は、問い合わせの一覧と一緒に残すと、後から同じ判断を繰り返さずに済みます。

よくある質問（FAQ）

まとめ