turbopuffer

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Recherche vectorielle et plein texte native du stockage objet pour les charges de recherche à grande échelle.

Catégorie:AI APIs
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Dernière mise à jour 28/08/2026

À propos de turbopuffer

turbopuffer est un moteur de recherche natif du stockage objet qui prend en charge la recherche vectorielle, plein texte, hybride, filtrée et par expression régulière. L’état persistant reste dans le stockage objet, tandis que les SSD NVMe et la mémoire servent de cache de calcul. Cette conception vise à réduire les coûts de stockage à l’échelle du pétaoctet sans imposer le maintien de l’index entier en mémoire. Le service indique prendre en charge des charges de production couvrant plus de 4 000 milliards de documents, 10 millions d’écritures par seconde et 25,000 requêtes par seconde. Les options de recherche comprennent les vecteurs denses et creux avec filtres, le classement et la pondération du texte, les expressions régulières reposant sur des trigrammes, le chiffrement et la création de branches d’espaces de noms par copie à l’écriture. La contrepartie est une latence inégale : les écritures directes dans le stockage objet sont plus lentes, et les données non mises en cache ou non épinglées peuvent déclencher des requêtes à froid. turbopuffer convient à une première étape de recherche qui réduit un vaste corpus avant un reclassement côté application ou l’application d’une logique personnalisée. Les acheteurs doivent modéliser les minimums mensuels et mesurer le comportement des requêtes à froid selon leurs propres schémas d’accès.

Fonctionnalités

Recherche sémantique et hybride

Créez une recherche de produits ou de connaissances qui classe les résultats selon la similarité vectorielle et la pertinence textuelle, puis les affine à l’aide d’attributs indexés.

Première étape de recherche par IA

Réduisez des millions d’enregistrements à un ensemble de résultats plus restreint avant le reclassement ou la génération augmentée par la recherche.

Recherche multitenant à grande échelle

Exploitez des espaces de noms distincts pour les clients et créez des branches par copie à l’écriture pour les tests ou les flux de travail.

Avantages

  • L’utilisation du stockage objet comme source de vérité peut réduire le coût de stockage des index de très grande taille.
  • Les requêtes vectorielles, plein texte, filtrées et par expression régulière réduisent la nécessité d’exploiter plusieurs systèmes de recherche distincts.
  • L’offre de lancement inclut toutes les fonctions de la base de données avec un minimum mensuel de $16, ce qui rend l’évaluation fonctionnelle relativement accessible.

Limites

  • Les écritures directes dans le stockage objet présentent une latence plus élevée ; la documentation indique un p90 de 248 ms pour les upserts de 512 Ko.
  • Les données non mises en cache ou non épinglées peuvent provoquer des requêtes à froid ; l’exemple documenté indique un p90 de 1,214 ms sur 1 million de documents.
  • L’offre évolutive commence à un minimum mensuel de $256, tandis que l’offre Entreprise commence à au moins $4,096 par mois, avec une majoration de 35 % de l’utilisation.

Formules tarifaires

Lancement

$16
  • Toutes les fonctions de la base de données
  • Architecture multitenant
  • Rapport SOC 2 et DPA conforme au RGPD
  • Assistance par le Slack communautaire et par e-mail

Évolutif

$256
  • Toutes les fonctions de la base de données
  • Architecture multitenant
  • BAA conforme à la HIPAA
  • Authentification unique
  • Journaux d’audit
  • Liste d’adresses IP autorisées
  • Canal Slack privé
  • Assistance de 8 h à 17 h

Entreprise

>=$4,096
  • Toutes les fonctions de la base de données
  • Architecture multitenant, monolocataire ou BYOC
  • Réseau privé
  • Chiffrement géré par le client pour chaque espace de noms
  • Assistance 24 h/24 et 7 j/7
  • SLA d’assistance
  • SLA de disponibilité de 99.95%

* Les informations tarifaires sont données à titre indicatif. Consultez les dernières annonces sur le site officiel de turbopuffer.

FAQ

Les équipes peuvent associer le classement par vecteurs denses ou creux au classement et à la pondération plein texte, filtrer les attributs indexés et utiliser la recherche par expression régulière reposant sur des trigrammes. Une seule couche de recherche peut ainsi traiter les requêtes sémantiques, lexicales, filtrées et de mise en correspondance de motifs avant le reclassement côté application.
Le stockage objet constitue la source de vérité durable, tandis que les SSD NVMe et la mémoire mettent en cache les données fréquemment consultées pour le calcul. Les requêtes à chaud peuvent rester rapides sans conserver l’index complet en mémoire, mais les équipes doivent s’attendre à des requêtes à froid plus lentes pour les données non mises en cache ou non épinglées.
La documentation indique une latence p90 de 248 ms pour les upserts de 512 Ko, car les écritures sont envoyées directement au stockage objet, et un p90 de 1,214 ms pour les requêtes à froid portant sur 1 million de documents. Avant l’adoption, les équipes doivent mesurer leurs propres tailles d’enregistrement, le comportement du cache et leurs objectifs de latence côté utilisateur.

Informations sur l'outil

Développeurturbopuffer
Date de sortie20/07/2026
Tarificationsubscription