Requêter en RAG (Retrieval Augmented Generation) chez OpenAI hosted
Avec les nouveaux Built-in tools de l’API Platform, vous pouvez désormais:
Avec les nouveaux Built-in tools de l’API Platform, vous pouvez désormais :
Uploader vos propres documents
- → ils sont vectorisés automatiquement et stockés dans la File Search Storage d’OpenAI.
→ New File Search Tool (OpenAI Platform) : documentation officielle décrivant comment on peut ajouter des fichiers, les chunker, les indexer et les stocker dans le vector store intégré.
Requêter en RAG (Retrieval Augmented Generation)
- → en appelant le File Search Tool, le modèle peut chercher dans vos embeddings privés et les combiner à la génération.
→ Doing RAG on PDFs using File Search in the Responses API : tutoriel OpenAI montrant l’ingestion de fichiers PDF, la création d’un vecteur store, puis l’usage de File Search pour récupérer du contexte et générer des réponses
Hébergement entièrement géré par OpenAI
- → plus besoin d’un serveur externe type Pinecone, Weaviate ou autre, sauf si vous préférez garder le contrôle.
→ Responses API reference – Vector Stores : documentation expliquant les capacités de vector store gérées par OpenAI, sans que vous ayez besoin d’infrastructure externe pour ingestion + recherche.
⚡️ Ce que cela implique
- Oui : vous pouvez donc faire des RAG privés directement hébergés chez OpenAI.
-
Les coûts se décomposent en deux parties:
- Stockage vectoriel : 0,10 $ / Go / jour (1er Go gratuit).
- Appels au File Search Tool : 2,50 $ / 1 000 appels.
- Tokens traités (résultats de recherche + prompt final) → facturés au tarif normal du modèle choisi.
🎯 Cas pratiques
- Chat interne entreprise : indexation des PDF internes (procédures, docs RH).
- Support client : upload de la base FAQ + docs produits → RAG géré directement côté OpenAI.
- Éducation : ingestion de syllabus + polycopiés → accessible via GPT-5 mini ou GPT-4o mini.
Annexe
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⚡️ Ce que cela implique
- Oui : vous pouvez donc faire des RAG privés directement hébergés chez OpenAI.
-
Les coûts se décomposent en deux parties :
- Stockage vectoriel : 0,10 $ / Go / jour (1er Go gratuit).
- Appels au File Search Tool : 2,50 $ / 1 000 appels.
- Tokens traités (résultats de recherche + prompt final) → facturés au tarif normal du modèle choisi.
Comparaison chiffrée et structurée entre RAG hébergé chez OpenAI (File Search) RAG auto-géré sur un VPS
👌 Voyons ensemble une comparaison chiffrée et structurée entre :
- RAG hébergé chez OpenAI (File Search)
- RAG auto-géré sur un VPS (avec moteur vectoriel type FAISS, Weaviate, Milvus, Qdrant…)
1. 💡 RAG hébergé chez OpenAI
- Stockage vectoriel : 0,10 $ / Go / jour (≈ 3 $ / Go / mois)
- 1er Go gratuit
- Recherches (File Search Tool Calls) : 2,50 $ / 1 000 appels
- Coût des tokens : facturés au prix du modèle choisi (GPT-5, GPT-5 mini, GPT-4o, etc.)
Exemple mensuel :
- 5 Go de documents indexés = (5-1) × 3 $ = 12 $
- 10 000 recherches = 25 $
- Total hors tokens : ~37 $ / mois
⚡️ Forces :
- Mise en place ultra simple (pas de serveur, pas de scaling).
- Sécurité et fiabilité garanties (OpenAI gère).
- Bonne intégration aux modèles OpenAI.
⚠️ Faiblesses :
- Coût linéaire par Go → cher si énorme volume (ex. > 100 Go).
- Pas de contrôle fin sur l’indexation / pipeline embeddings.
2. 💡 RAG auto-géré sur VPS
- VPS milieu de gamme (exemple : 4 vCPU / 8 Go RAM / 160 Go SSD) : ~30–40 $ / mois (OVH, Scaleway, Hetzner).
- Moteur vectoriel open-source (Weaviate, Qdrant, Milvus, FAISS) : gratuit (open source).
- Stockage disque : inclus dans le VPS.
- Recherches : coût marginal ≈ 0 $ (juste CPU/RAM du serveur).
- Coût des tokens : toujours facturés par OpenAI (idem option 1).
Exemple mensuel :
- VPS = ~35 $
- Stockage jusqu’à 160 Go inclus
- 10 000 recherches = 0 $ (inclus)
- Total hors tokens : ~35 $ / mois
⚡️ Forces :
- Économique dès que l’on gère beaucoup de données (>20 Go).
- Contrôle total sur pipeline embeddings, segmentation, filtres, sécurité.
- Possibilité d’auto-héberger embeddings (ex. Instructor, BGE, E5).
⚠️ Faiblesses :
- Maintenance technique (MàJ, sécurité, backups, scaling).
- Nécessite des compétences DevOps.
- Latence parfois un peu plus élevée selon la config réseau.
Annexe:
Liste de lien
3. 📊 Comparatif synthétique
| Critère | OpenAI File Search | VPS auto-géré |
|---|---|---|
| Mise en place | Instantanée | 1–2 jours config |
| Stockage | 3 $ / Go / mois | Inclus (ex. 160 Go / 35 $) |
| Coût 10 000 recherches | 25 $ | 0 $ (CPU VPS) |
| Scalabilité | Automatique | Manuelle |
| Maintenance | Nulle | Sécurité + MàJ requises |
| Flexibilité embeddings | Limitée (OpenAI) | Totale (choix modèle) |
| Latence | Optimisée | Dépend VPS/localisation |
| Économique si… | <20 Go de docs | >20 Go de docs |
🎯 Conclusion
- Peu de données (<10–20 Go) + besoin simplicité → RAG chez OpenAI : aucun serveur, faible coût, parfait pour un POC ou petite équipe.
- Beaucoup de données (>20–30 Go) + besoin de contrôle → VPS auto-géré : plus rentable, plus flexible, mais demande DevOps.
Simulation de coûts pour un RAG avec 100 Go de documents
Passons à une simulation sur 100 Go de documents indexés pour bien voir l’écart entre un RAG hébergé chez OpenAI et un RAG auto-géré sur VPS.
📊 Simulation : 100 Go de données + 100 000 recherches par mois
1. OpenAI File Search
- Stockage : (100 – 1 Go gratuit) × 3 $ = 297 $ / mois
- Recherches : (100 000 / 1 000) × 2,5 $ = 250 $ / mois
- Total hors tokens : 547 $ / mois
2. VPS auto-géré
- VPS adapté 100 Go (ex. Hetzner AX41, 8 vCPU, 64 Go RAM, 2 To SSD NVMe) : ~60 $ / mois
- Recherches : inclus (CPU/RAM du serveur)
- Stockage : inclus dans le VPS
- Total hors tokens : ~60 $ / mois
Annexe
Futurs lien annexes
📌 Comparatif synthétique
| Critère | OpenAI File Search | VPS auto-géré |
|---|---|---|
| Stockage 100 Go | 297 $ | inclus (~60 $ VPS) |
| 100 000 recherches | 250 $ | inclus |
| Total mensuel (hors tokens) | 547 $ | 60 $ |
| Mise en place | immédiate | config DevOps |
| Scalabilité | auto | manuelle |
| Flexibilité embeddings | faible (OpenAI) | totale (choix de modèle + filtres) |
🎯 Conclusion
- OpenAI File Search : rentable pour petits volumes (<20 Go), zéro maintenance.
- VPS auto-géré : dès qu’on monte à 100 Go ou plus, l’écart devient énorme (~9x moins cher).
👉 Pour un projet avec 100 Go de corpus + forte volumétrie de recherches, le VPS auto-géré est clairement plus compétitif, malgré la complexité technique.
OpenAI versus
Courbe bleue (OpenAI File Search) : le coût grimpe rapidement avec la taille des données (linéaire, +3 $/Go/mois après le premier Go).
Courbe verte (VPS auto-géré) : coût fixe (~60 $/mois), indépendant du volume (jusqu’à la limite de stockage du VPS).
👉 On voit clairement le point de bascule :
- En dessous de ~20 Go, OpenAI est compétitif (et plus simple).
- Au-dessus de 20–30 Go, un VPS auto-géré devient largement plus économique.
ANNEXES > Tarifs des outils intégrés (Built-in Tools) dans l’API Platform :
⚙️ Tarifs des Built-in Tools
| Outil / Fonction | Coût |
|---|---|
| Code Interpreter (Python sandbox) | 0,03 $ / session |
| File Search Storage (vector DB intégrée) | 0,10 $ / Go / jour (1er Go gratuit) |
| File Search Tool Call (API Responses) | 2,50 $ / 1k appels |
| Web Search Tool Call (hors preview) | 10 $ / 1k appels |
| Web Search Preview (gpt-4o, gpt-4.1, gpt-4o-mini, gpt-4.1-mini) | 25 $ / 1k appels |
| Web Search Preview (gpt-5, o-series) | 10 $ / 1k appels |
🔎 Notes importantes
- Tokens consommés par les outils (résultats de recherche, chunks de fichiers, etc.) → facturés au tarif du modèle utilisé.
- Pour gpt-4o / gpt-4.1 : les tokens de contenu web search sont gratuits.
- Pour gpt-4o-mini et gpt-4.1-mini avec web search : facturés comme un bloc fixe de 8 000 tokens input.
- File Search → stockage vectoriel facturé par Go/jour, avec 1 Go gratuit en permanence (utile pour RAG basique).
📌 Exemple concret
Un chatbot avec 100 appels de web search par jour
100 appels de web search par jour pendant 1 mois (~3 000 appels) →
- Avec GPT-5 web search : 30 $
- Avec GPT-4o preview web search : 75 $
Un RAG avec 5 Go de documents indexés
- 5 Go de documents indexés pendant 30 jours → (5 – 1) Go × 0,10 $ × 30 j = 12 $ / mois