Cloudflare Vectorize 免費額度：做出會回傳來源的 RAG

RAG 的價值不只是讓模型「知道更多」，而是讓回答能指出它依據哪一段資料。Cloudflare Vectorize 官方定價頁（2026-04-21）列出 Workers Free 每月 30 million queried vector dimensions 與 5 million stored vector dimensions；額度以維度計算，不是以文件筆數計算。

先做向量預算

假設每個 chunk 使用 384 維 embedding，儲存 5,000 個 chunk：

5,000 × 384 = 1,920,000 stored dimensions

這低於 5 million 的免費儲存額度。查詢預算也要估算：每次取 5 個候選向量、每天 100 次查詢、每月 30 天，約為 5 × 384 × 3,000 = 5.76 million queried dimensions。用這個方式估算，才能知道是資料量還是查詢量先碰到上限。

資料模型要保留 citation metadata

每個向量除了 embedding，至少保存：

type ChunkMetadata = {
  source_url: string;
  title: string;
  text: string;
  page_version: string;
  updated_at: string;
};

查詢流程是「embed 問題 → Vectorize top-k → 把 chunk 與 URL 傳給模型 → 回傳 answer 與 citations」。模型只能使用命中的 chunk，找不到足夠證據就回傳 insufficient_evidence，不要用常識補完。

GEO 引用回歸測試

固定 10 個問題，每題保存 query_id、top-k 結果、回答、source_url 與 faithful。逐句比對回答和 chunk 原文；如果模型省略「僅限特定方案」等條件，這筆就標記為失敗。把「沒有檢索到」和「檢索到但回答錯」分開，修復方向才清楚。

超過免費額度時怎麼辦

先減少重複 chunk、提高切分品質，再調整 top-k；不要直接把維度換高。官方文件表示查詢與儲存維度是主要計價單位，HTTP API、Workers API 與 Wrangler 查詢都會計入用量；資料傳輸不另收費。正式上線前，在 dashboard 觀察實際維度而不是只看文件數。

最小 smoke test

npx wrangler vectorize create geo-demo --dimensions=384 --metric=cosine
npx wrangler vectorize list

接著用一份 20–50 段的公開 FAQ 建立索引，對 10 題固定查詢保存 top-k 與來源 URL。空索引不會計入儲存維度，但查詢 API 與 CLI 都應納入測試紀錄。

來源

• Cloudflare Vectorize 定價，官方文件，2026-04-21 更新。
• Vectorize 入門，Cloudflare 官方文件。
• Workers AI Embeddings，Cloudflare 官方文件。

本文的 citation metadata、faithful 欄位與 RAG smoke test 是 YOTRON 的 GEO 工程建議，不是 Vectorize 的排名保證。

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