白嫖党关心的问题永远只有一个：Cloudflare 的免费额度，到底够干什么？中文圈给出的答案相当诱人——掘金上流传最广的教程写着，Vectorize 免费额度”支持 500 万向量、每月 300 万次查询”。这个数字让很多人以为捡到了宝。但翻开 Cloudflare 官方定价文档一算，完全是另一回事：免费层只够存 6,500 条 768 维向量（约等于 5M 维度 ÷ 768），和”500 万”差了三个数量级。这篇不吹不黑，把 Vectorize 与 Workers AI 两个免费服务的真实额度算清账，顺便盘点它们最近一年到底”升级”了什么。
免费额度两年没动，动的是”上限”和”模型目录”
先说结论，可能和你的体感相反：两个核心免费额度，两年多没涨过一分钱。
Vectorize 免费层（每月 3000 万查询维度 + 500 万存储维度）2024-09 定下至今未变；Workers AI 每天 10,000 Neurons（神经元，Cloudflare 的 AI 算力计费单位）更是 2024-04 上线时就是这个数，2026-08 的最新定价文档依旧如此。
真正的升级发生在别处（额度单位不变，但同样的钱能买到更多）：
- 索引容量上限：单索引最多 500 万向量 → 2026-01 翻倍到 1000 万 → 2026-08 的 limits 文档已显示 2000 万向量（架构上限，与免费存储额度是两码事，后面细说）
- 模型目录：从早期几十个小模型扩到 50+，2026 年密集上新——Kimi K2.6/K2.7 Code（1 万亿参数级）、GLM-5.2/5.3、DeepSeek-V4、Gemma 4 26B、NVIDIA Nemotron-3、FLUX.2 生图全家桶
- 工程体验：2026-02 起 OpenAI 兼容 API 的 tool calling 全面修 bug（多轮函数调用终于不抽风）；2026-03 上线 prompt caching（缓存输入价格仅为原价 1/30-1/90）与异步批量 API
- 周边额度：KV 免费层 2026-02 提升（读 10 万次/天 + 1GB）；Workers 代码包体积 2026-09 从 3MB 放宽到 64MB——之前塞不进 Worker 的大依赖，现在可以了
一句话：Cloudflare 走的是”额度冻结、内容升值”路线——每天同样的 10,000 Neurons，2024 年只能玩 7B 小模型，2026 年能碰 1T 级开源前沿。但坏消息是，额度没涨的同时纪律在收紧（见第四节）。
Vectorize：额度按”维度”算，不是按”条数”算
Vectorize 免费额度难懂，是因为它的计量单位不是”向量条数”，而是向量维度数（stored dimensions / queried dimensions）。一个 768 维的向量，就消耗 768 个存储维度。
免费账本：5,000,000 存储维度/月 + 30,000,000 查询维度/月（官方定价文档，2026-04 更新，链接）。除以维度，真实容量如下：
| 嵌入模型（维度） | 免费可存向量数 | 备注 |
|---|---|---|
| bge-small（384 维） | ≈ 13,000 条 | 英文轻量场景 |
| bge-base / base-zh（768 维） | ≈ 6,500 条 | 中文常用档 |
| bge-m3 / qwen3-embedding（1024 维） | ≈ 4,880 条 | 多语言/长文本 |
| OpenAI text-embedding-3（1536 维） | ≈ 3,255 条 | 外部模型需自调 API |
查询侧公式是（月查询次数 + 存量向量数）× 维度 ≤ 3000 万。存 5,000 条 768 维向量的索引，每月约可查 3.4 万次，折合每天 1,100 次左右——个人博客语义搜索、几百页文档的私有知识库、MVP 验证，完全够用。这也是 Cloudflare 官方明说的定位：免费层永远支持”原型和实验”。
超了也不贵（这才是 Vectorize 真正的杀手锏）：官方示例，5 万条 768 维向量 + 每月 20 万次查询，约 $1.94/月，前 10M 存储维度与前 50M 查询维度甚至直接包含在 $5/月的 Workers Paid 里。对比 Pinecone 最低 $50/月起步，差距是数量级的。
Workers AI：10,000 Neurons/天到底能干什么
Neurons 按 GPU 算力成本折算——模型越强，单价越贵，免费额度能跑的次数越少。这也是”有人说够用、有人说一小时烧光 12%”吵翻天的原因：两人用的是不同模型。按 2026-08 官方模型价格表换算：
| 模型/用途 | 单价（输出） | 每天 10,000 Neurons ≈ |
|---|---|---|
| Embedding（bge-m3 等） | ~1,075 Neurons/M tokens | 近千万 token，建库不是瓶颈 |
| Whisper 语音转写 | ~41-47 Neurons/分钟 | 约 4 小时音频 |
| FLUX.1-schnell 生图 | ~10 Neurons/步 | 200+ 张图 |
| llama-3.2-1b（小模型） | ~18,252 Neurons/M tokens | 500-1,000 次对话（每次 500 输出 token） |
| gemma-4-26b / qwen3-30b | ~27,000-30,000/M tokens | 约 700 次 |
| gpt-oss-20b | ~27,273/M tokens | 约 700 次 |
| Kimi K2.6 / K2.7 Code / GLM-5.3 | ~360,000-400,000/M tokens | 只有 50-70 次 |
看懂这张表，就知道正确用法是分层：批量分类、改写、embedding 全部走小模型；Kimi K2.6 这类前沿模型只留给关键推理步；多轮 agent 会话加 x-session-affinity 头吃 prompt cache（缓存输入单价只有原来的 1/30-1/90，Neurons 直接省一个量级）。纯免费栈跑通一个带 AI 检索的个人应用，Reddit 上 2026-06 已有人验证可行。
三个真实的坑
① 模型目录滚动淘汰：2026-05-30 一次性下架 17 个旧模型——gemma-3-12b、llama-3.1-8b 全系、mistral-7b、phi-2 都在列；kimi-k2.5 被自动别名到价格更高的 k2.6。代码里写死的模型 ID 会直接 404，dashboard 用量也可能莫名上涨。
② 免费层超限即停：免费额度打满后请求直接失败（Free 无自动计费），要超用必须升 $5/月 Workers Paid。2026-09-01 起 D1（SQLite 数据库）免费层已改为超限直接失败——以前”超一点还能跑”的宽松时代结束了，Vectorize 同理。
③ 前沿模型限流很紧：Kimi K2.6/GLM-5.2 等只有 20 rpm（充值 AI Gateway credits 可到 50 rpm）；另外免费额度 UTC 0 点重置后偶发 error 4006 误报超限（2026-09 社区仍有人中招），遇到重试即可。embedding 模型选型时也注意：索引维度定死后中途不能换模型，否则要重建索引重灌数据。
与同类对比：免费向量库中 Vectorize 的 5M 维度 ≈ 6,500 条（768 维）比 Pinecone 免费层（单索引 100 向量级）慷慨得多；但要存几十万条以上还是得上付费云或自建。Workers AI 免费额度做 demo 富余、做生产不足，定位是”Workers 生态的拼图”——它的真正价值不是省钱，而是向量库、embedding、推理、对象存储（R2 10GB 免流量费）全部在同一生态内，零 API key 管理，全球 300 城边缘分发。适合：个人站语义搜索、私有知识库 MVP、已在 Cloudflare 部署的全栈应用。不适合：亿级向量生产库、要求 10ms 级延迟的实时推荐、以及重度依赖前沿模型每日推理的业务。
总评：免费层是当下个人开发者做 AI 应用性价比最高的起点——额度对”几千条文档、每天千次查询、混合使用小模型”的量级绰绰有余，超出后的付费价格又便宜到可以忽略。真正的成本是维护：模型下架要跟进、额度上限要按维度盯着算。别信”免费 500 万向量”的教程，信自己的除法。
（额度与价格截至 2026-09-08，以 Cloudflare 官方定价文档为准。本文为独立评测，与 Cloudflare 无利益关系，未接受任何形式的赞助或免费额度；文中核算基于官方公开文档，未自购套餐跑真实负载。）
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