# MongoDB Atlas Vector Search — AI Compare Ninja

> 같은 MongoDB 클러스터에서 운영 문서 데이터와 벡터 검색을 함께 씁니다.

## 개요
- **분야:** 개발과 코드 (데이터베이스, 벡터 검색, SQL)
- **상태:** 확인됨 · 제공 중 - 통합 Vector Search가 포함된 Atlas Free, Flex, Dedicated 상품이 운영 중입니다.
- **유료 시작:** $0.011 / $30 / 시간당 (Atlas Flex)
- **무료:** 무료 요금제 (512MB, 초당 100회 작업, 검색·벡터 인덱스 3개.)
- **웹사이트:** https://www.mongodb.com/products/platform/atlas-vector-search
- **정규 URL:** https://www.aicompare.ninja/ko/tool/mongodb-atlas-vector-search

## 하는 일
- MongoDB 클러스터 안에서 기본 제공하는 벡터 검색, ANN, ENN, 하이브리드 검색
- 더 정확한 검색 결과를 위한 기본 리랭킹
- Voyage 모델로 자동 임베딩. 조직당 일회성 2억 토큰 제공량
- 무료 M0 클러스터: 512MB, 초당 최대 100회 작업, 벡터 인덱스 3개
- Flex 클러스터: 개발용 스토리지 5GB, 벡터 인덱스 최대 10개
- Voyage-4 임베딩은 백만 토큰당 0.06 USD부터, Voyage-4-lite는 0.02 USD부터

## 요약
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 검색을 MongoDB에 직접 넣습니다. 운영 데이터, 메타데이터, 임베딩이 같은 클러스터에 있으며, ANN, ENN, 하이브리드 검색, 기본 리랭킹, Voyage 자동 임베딩을 지원합니다.

M0 Free는 512MB, 초당 100회 작업, 벡터 인덱스 3개를 제공합니다. Flex는 월 최대 30 USD에 5GB입니다. Automated Embedding에는 일회성 2억 토큰이 포함되며, 이후 백만 토큰당 Voyage-4는 0.06 USD, Voyage-4-lite는 0.02 USD, Voyage-4-large는 0.12 USD입니다.


## 한도
Vector Search 자체는 Free 클러스터에서 동작하며, 실질 한도는 512MB, 초당 100회 작업, 검색·벡터 인덱스 3개입니다. Automated Embedding은 토큰 단위로 별도 청구되고, 조직은 모델당 갱신되지 않는 일회성 무료 토큰 200M개의 제공량을 받습니다. MongoDB는 서비스로 보낸 텍스트를 임베딩 생성에만 쓰고, 저장하거나 모델 학습에 쓰지 않는다고 밝힙니다. 임베딩은 고객 자신의 데이터베이스에 저장됩니다. 모델은 미국 Google Cloud 리전에서 호스팅되며, 클러스터, 이그레스, 선택 Search Node 비용은 별도입니다.

## 요금제
| 단계 | 가격 | 기간 | 포함 내용 |
| --- | --- | --- | --- |
| Atlas Free | 무료 | 영구 | 저장 용량 512MB; 공유 RAM과 vCPU; 초당 작업 최대 100건; 검색·벡터 인덱스 최대 3개; 프로젝트당 무료 클러스터 1개 |
| Atlas Flex | $0.011 / $30 | 시간당 | 저장 용량 5GB; 버스트 용량이 있는 공유 RAM·vCPU; 검색·벡터 인덱스 최대 10개; 개발·테스트용; 종량제 |
| Atlas Dedicated | $0.08 / $56.94 | 시간당 | 저장 용량 10GB~4TB; RAM 2~768GB; vCPU 2~96개; 프로덕션 워크로드; 전용 검색 노드(선택) |
| Automated Embedding | 0,02-0.18 $ 당 Million Tokens | 사용량 기반 결제 | 모델·조직당 일회성 무료 토큰 2억 개; Voyage 4 Lite 100만 토큰당 $0.02; Voyage 4 100만 토큰당 $0.06; Voyage 4 Large 100만 토큰당 $0.12; Voyage Code 3 100만 토큰당 $0.18 |

## 출처
요금제, 사용 제한 및 기능에 관한 모든 정보는 공식 제공업체 문서와 아래 확인된 1차 출처를 기반으로 합니다.

- https://www.mongodb.com/pricing
- https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/tutorials/vector-search-quick-start/
- https://www.mongodb.com/docs/search/deployment/feature-compatibility/
- https://www.mongodb.com/docs/vector-search/crud-embeddings/automated-embedding/billing/
- https://www.mongodb.com/docs/vector-search/crud-embeddings/automated-embedding/overview/

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*출처: AI Compare Ninja (2026) - https://www.aicompare.ninja/ko/tool/mongodb-atlas-vector-search*