turbopuffer

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Búsqueda vectorial y de texto completo nativa del almacenamiento de objetos para grandes cargas de recuperación.

Categoría:AI APIs
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Última actualización 28/8/2026

Acerca de turbopuffer

turbopuffer es un motor de búsqueda nativo del almacenamiento de objetos para recuperación vectorial, de texto completo, híbrida, filtrada y mediante expresiones regulares. El estado persistente se conserva en el almacenamiento de objetos, mientras que las unidades SSD NVMe y la memoria actúan como caché de computación. Este diseño busca reducir los costes de almacenamiento a escala de petabytes sin exigir que el índice completo permanezca en memoria. El servicio declara cargas de producción que abarcan más de 4 billones de documentos, 10 millones de escrituras por segundo y 25,000 consultas por segundo. Las opciones de búsqueda incluyen vectores densos y dispersos con filtros, clasificación y potenciación de texto, expresiones regulares basadas en trigramas, cifrado y ramificación de espacios de nombres mediante copia en escritura. La contrapartida es una latencia desigual: las escrituras directas en el almacenamiento de objetos son más lentas y los datos no almacenados en caché o no fijados pueden provocar consultas en frío. turbopuffer resulta adecuado para una primera etapa de recuperación que reduce un corpus extenso antes de aplicar una reclasificación en la aplicación o una lógica personalizada. Los compradores deben calcular los mínimos mensuales y evaluar el comportamiento de las consultas en frío con sus propios patrones de acceso.

Funciones

Recuperación semántica e híbrida

Cree búsquedas de productos o conocimientos que clasifiquen por similitud vectorial y relevancia textual y, después, acoten los resultados con atributos indexados.

Primera etapa de recuperación con IA

Reduzca millones de registros a un conjunto de resultados menor antes de reclasificarlos o usarlos en generación aumentada por recuperación.

Búsqueda multiinquilino a gran escala

Gestione espacios de nombres separados para los clientes y ramifíquelos mediante copia en escritura para pruebas o flujos de trabajo.

Ventajas

  • Usar el almacenamiento de objetos como fuente de verdad puede reducir el coste de almacenamiento de índices muy grandes.
  • Las consultas vectoriales, de texto completo, con filtros y mediante expresiones regulares reducen la necesidad de operar sistemas de búsqueda independientes.
  • El plan inicial incluye todas las funciones de la base de datos con un mínimo mensual de $16, lo que facilita relativamente la evaluación funcional.

Limitaciones

  • Las escrituras directas en el almacenamiento de objetos tienen una latencia mayor; la documentación indica un p90 de 248 ms para operaciones upsert de 512 KB.
  • Los datos no almacenados en caché o no fijados pueden causar consultas en frío; el ejemplo documentado indica un p90 de 1,214 ms sobre 1 millón de documentos.
  • El plan de ampliación parte de un mínimo mensual de $256, mientras que el plan Empresarial comienza en al menos $4,096 al mes más un recargo del 35 % sobre el uso.

Planes de precios

Inicial

$16
  • Todas las funciones de la base de datos
  • Multiinquilinato
  • Informe SOC 2 y DPA preparado para el RGPD
  • Soporte mediante Slack comunitario y correo electrónico

Ampliación

$256
  • Todas las funciones de la base de datos
  • Multiinquilinato
  • BAA preparado para la HIPAA
  • Inicio de sesión único
  • Registros de auditoría
  • Lista de direcciones IP permitidas
  • Canal privado de Slack
  • Horario de soporte de 8 a 5

Empresarial

>=$4,096
  • Todas las funciones de la base de datos
  • Multiinquilinato, inquilino único o BYOC
  • Redes privadas
  • Cifrado administrado por el cliente para cada espacio de nombres
  • Soporte ininterrumpido
  • SLA de soporte
  • SLA de disponibilidad del 99.95%

* La información de precios es solo orientativa. Consulta el anuncio más reciente en el sitio web oficial de turbopuffer.

Preguntas frecuentes

Los equipos pueden combinar la clasificación mediante vectores densos o dispersos con la clasificación y potenciación de texto completo, filtrar por atributos indexados y usar búsquedas mediante expresiones regulares basadas en trigramas. Así, una sola capa de recuperación puede gestionar consultas semánticas, léxicas, filtradas y de coincidencia de patrones antes de la reclasificación en la aplicación.
El almacenamiento de objetos es la fuente de verdad persistente, mientras que las unidades SSD NVMe y la memoria almacenan en caché los datos consultados con frecuencia para la computación. Las consultas en caliente pueden seguir siendo rápidas sin mantener todo el índice en memoria, pero los equipos deben prever consultas en frío más lentas para los datos no almacenados en caché o no fijados.
La documentación indica una latencia p90 de 248 ms para operaciones upsert de 512 KB porque las escrituras se envían directamente al almacenamiento de objetos, y un p90 de 1,214 ms para consultas en frío sobre 1 millón de documentos. Antes de adoptar el servicio, los equipos deben evaluar sus propios tamaños de registro, el comportamiento de la caché y sus objetivos de latencia de cara al usuario.

Información de la herramienta

Desarrolladorturbopuffer
Fecha de lanzamiento20/7/2026
Preciossubscription