Kerangka kerja RAG (Retrieval-Augmented Generation frameworks) menjadi penting untuk membangun aplikasi AI tingkat produksi pada tahun 2026. Kerangka kerja RAG terbaik—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy, dan LangGraph—memungkinkan pengembang menggabungkan model bahasa besar dengan pengambilan pengetahuan khusus domain. Saat membandingkan LangChain vs LlamaIndex vs Haystack, faktor utamanya mencakup efisiensi token, overhead orkestrasi, dan kemampuan pemrosesan dokumen. Tolok ukur kinerja menunjukkan bahwa Haystack mencapai penggunaan token terendah (~1,570 token), sementara DSPy menawarkan overhead minimal (~3,53 ms). LlamaIndex unggul untuk aplikasi yang berpusat pada dokumen, LangChain memberikan fleksibilitas maksimum, dan Haystack menawarkan saluran pipa siap produksi. Memahami arsitektur kerangka RAG sangat penting bagi pengembang yang membangun basis pengetahuan, chatbot, dan sistem generasi augmented pengambilan.

Panduan komprehensif ini membahas lima kerangka kerja RAG terkemuka pada tahun 2026, membandingkan tolok ukur kinerja, pendekatan arsitektur, kasus penggunaan, dan implikasi biaya untuk membantu pengembang dan tim memilih kerangka kerja optimal untuk membangun aplikasi RAG.

Mengapa Pilihan Kerangka RAG Penting

Kerangka kerja RAG mengatur alur kerja kompleks dalam menyerap dokumen, membuat penyematan, mengambil konteks yang relevan, dan menghasilkan respons. Kerangka kerja yang Anda pilih menentukan:

  • Kecepatan pengembangan — seberapa cepat Anda dapat membuat prototipe dan melakukan iterasi
  • Kinerja sistem — latensi, efisiensi token, dan biaya API
  • Kemampuan Pemeliharaan — betapa mudahnya tim Anda melakukan debug, pengujian, dan penskalaan
  • Fleksibilitas — kemampuan beradaptasi terhadap model baru, penyimpanan vektor, dan kasus penggunaan

Menurut IBM Research, RAG memungkinkan model AI mengakses pengetahuan spesifik domain yang mungkin tidak mereka miliki, sehingga pemilihan kerangka kerja menjadi penting untuk akurasi dan efisiensi biaya.

Tolok Ukur Kinerja Kerangka RAG

Tolok ukur oleh AIMultiple yang komprehensif pada tahun 2026 membandingkan lima framework yang menggunakan komponen identik: GPT-4.1-mini, BGE-small embeddings, Qdrant vector store, dan penelusuran web Tavily. Semua implementasi mencapai akurasi 100% pada set pengujian 100 kueri.

Metrik Kinerja Utama

Framework Overhead (waktu orkestrasi):

  • DSPy: ~3,53 mdtk
  • Tumpukan jerami: ~5,9 mdtk
  • Indeks Llama: ~6 mdtk
  • LangChain: ~10 mdtk
  • LangGraph: ~14 ms

Rata-rata Penggunaan Token (per kueri):

  • Tumpukan jerami: ~1.570 token
  • Indeks Llama: ~1.600 token
  • DSPy: ~2.030 token
  • LangGraph: ~2.030 token
  • LangChain: ~2.400 token

Tolok ukur ini mengisolasi overhead kerangka kerja dengan menggunakan komponen standar, sehingga menunjukkan bahwa konsumsi token memiliki dampak yang lebih besar terhadap latensi dan biaya dibandingkan overhead orkestrasi. Penggunaan token yang lebih rendah secara langsung mengurangi biaya API saat menggunakan LLM komersial.

1. LlamaIndex — Terbaik untuk Aplikasi RAG yang Berpusat pada Dokumen

LlamaIndex dibuat khusus untuk alur kerja penyerapan, pengindeksan, dan pengambilan data. Awalnya bernama Indeks GPT, fokusnya adalah membuat dokumen dapat dikueri melalui strategi pengindeksan yang cerdas.

Fitur Utama

  • Ekosistem LlamaHub — lebih dari 160 konektor data untuk API, database, Google Workspace, dan format file
  • Pengindeksan lanjutan — indeks vektor, indeks pohon, indeks kata kunci, dan strategi hibrid
  • Transformasi kueri — secara otomatis menyederhanakan atau menguraikan kueri kompleks untuk pengambilan yang lebih baik
  • Pemrosesan akhir node — memberi peringkat ulang dan memfilter potongan yang diambil sebelum pembuatan
  • Komposisi indeks — menggabungkan beberapa indeks ke dalam antarmuka kueri terpadu
  • Sintesis respons — berbagai strategi untuk menghasilkan jawaban dari konteks yang diambil

Arsitektur

LlamaIndex mengikuti alur RAG yang jelas: pemuatan data → pengindeksan → pembuatan kueri → pascapemrosesan → sintesis respons. Sebagaimana dicatat oleh IBM, ini mengubah kumpulan data tekstual berukuran besar menjadi indeks yang mudah dibuat kuerinya, sehingga menyederhanakan pembuatan konten berkemampuan RAG.

Pertunjukan

Dalam benchmark AIMultiple, LlamaIndex menunjukkan efisiensi token yang kuat (~1.600 token per kueri) dan overhead yang rendah (~6 ms), sehingga hemat biaya untuk beban kerja pengambilan volume tinggi.

Harga

LlamaIndex sendiri bersifat open-source dan gratis. Biaya berasal dari:

  • Penggunaan API LLM (OpenAI, Anthropic, dll.)
  • Hosting basis data vektor (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Menanamkan inferensi model

Terbaik Untuk

Tim membangun sistem pencarian dokumen, manajemen pengetahuan, atau tanya jawab yang mengutamakan akurasi pengambilan. Ideal ketika kasus penggunaan utama Anda menanyakan data teks terstruktur atau semi-terstruktur.

Keterbatasan

  • Kurang fleksibel untuk alur kerja agen multi-langkah dibandingkan dengan LangChain
  • Komunitas dan ekosistem lebih kecil dari LangChain
  • Terutama dioptimalkan untuk tugas pengambilan daripada orkestrasi umum

2. LangChain — Terbaik untuk Alur Kerja Agen yang Kompleks

LangChain adalah kerangka kerja serbaguna untuk membangun aplikasi AI agen. Ini menyediakan komponen modular yang dapat “dirangkai” bersama untuk alur kerja kompleks yang melibatkan banyak LLM, alat, dan titik keputusan.

Fitur Utama

  • Rantai — menyusun LLM, petunjuk, dan alat ke dalam alur kerja yang dapat digunakan kembali
  • Agen — entitas pengambilan keputusan otonom yang memilih alat dan melaksanakan tugas
  • Sistem memori — riwayat percakapan, memori entitas, dan grafik pengetahuan
  • Ekosistem alat — integrasi ekstensif dengan mesin telusur, API, database
  • LCEL (LangChain Expression Language) — sintaksis deklaratif untuk membangun rantai dengan operator |
  • LangSmith — rangkaian evaluasi dan pemantauan untuk pengujian dan pengoptimalan
  • LangServe — kerangka penerapan yang mengubah rantai menjadi REST API

Arsitektur

LangChain menggunakan model orkestrasi penting di mana aliran kontrol dikelola melalui logika Python standar. Komponen individual adalah rantai kecil yang dapat disusun dan disusun menjadi alur kerja yang lebih besar.

Pertunjukan

Tolok ukur AIMultiple menunjukkan LangChain memiliki penggunaan token tertinggi (~2.400 per kueri) dan overhead orkestrasi yang lebih tinggi (~10 ms). Hal ini mencerminkan fleksibilitasnya—lebih banyak lapisan abstraksi memberikan fleksibilitas tetapi menambah overhead pemrosesan.

Harga

  • LangChain Core: Sumber terbuka, gratis
  • LangSmith: $39/pengguna/bulan untuk paket Pengembang, harga Perusahaan khusus
  • LangServe: Gratis (penerapan yang dihosting sendiri)

Biaya tambahan untuk API LLM dan database vektor berlaku.

Terbaik Untuk

Tim membangun sistem agen yang kompleks dengan berbagai alat, titik keputusan, dan alur kerja otonom. Sangat kuat ketika Anda memerlukan integrasi ekstensif atau berencana membangun beberapa aplikasi AI dengan komponen bersama.

Keterbatasan

  • Konsumsi token yang lebih tinggi berarti peningkatan biaya API
  • Kurva pembelajaran lebih curam karena abstraksi yang luas
  • Dapat direkayasa secara berlebihan untuk tugas pengambilan sederhana

3. Haystack — Terbaik untuk Sistem Perusahaan Siap Produksi

Haystack adalah kerangka kerja sumber terbuka dengan fokus mendalam pada penerapan produksi. Ia menggunakan arsitektur berbasis komponen dengan kontrak input/output eksplisit dan kemampuan observasi kelas satu.

Fitur Utama

  • Arsitektur komponen — komponen yang diketik dan dapat digunakan kembali dengan dekorator @component
  • Pipeline DSL — definisi yang jelas tentang aliran data antar komponen
  • Fleksibilitas backend — menukar LLM, retriever, dan ranker dengan mudah tanpa perubahan kode
  • Kemampuan observasi bawaan — instrumentasi granular latensi tingkat komponen
  • Desain yang mengutamakan produksi — caching, batching, penanganan kesalahan, dan pemantauan
  • Penyimpanan dokumen — dukungan asli untuk Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • Pembuatan REST API — titik akhir API otomatis untuk pipeline

Arsitektur

Haystack menekankan modularitas dan kemampuan pengujian. Setiap komponen memiliki masukan dan keluaran yang jelas, sehingga memudahkan untuk menguji, meniru, dan mengganti bagian-bagian pipeline. Aliran kontrol tetap standar Python dengan komposisi komponen.

Pertunjukan

Haystack mencapai penggunaan token terendah dalam benchmark (~1.570 per kueri) dan overhead kompetitif (~5,9 mdtk), sehingga sangat hemat biaya untuk penerapan produksi.

Harga

  • Haystack: Sumber terbuka, gratis
  • Cloud mendalam: Layanan terkelola mulai dari $950/bulan untuk penerapan kecil

Terbaik Untuk

Tim perusahaan menerapkan sistem RAG produksi yang memerlukan keandalan, kemampuan observasi, dan pemeliharaan jangka panjang. Ideal ketika Anda memerlukan kontrak komponen yang jelas dan kemampuan untuk menukar teknologi yang mendasarinya.

Keterbatasan

  • Komunitas lebih kecil dibandingkan dengan LangChain
  • Ekosistem alat yang kurang luas
  • Kode yang lebih panjang karena definisi komponen yang eksplisit

4. DSPy — Terbaik untuk Boilerplate Minimal dan Desain Signature-First

DSPy adalah kerangka pemrograman yang mengutamakan tanda tangan dari Stanford yang memperlakukan perintah dan interaksi LLM sebagai modul yang dapat disusun dengan masukan dan keluaran yang diketik.

Fitur Utama

  • Tanda Tangan — menentukan maksud tugas melalui spesifikasi input/output
  • Modul — merangkum perintah dan panggilan LLM (misalnya, dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Pengoptimal — pengoptimalan cepat otomatis (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Kode lem minimal — pertukaran antara Predict dan CoT tidak mengubah kontrak
  • Konfigurasi terpusat — model dan penanganan cepat di satu tempat
  • Keamanan jenis — keluaran terstruktur tanpa penguraian manual

Arsitektur

DSPy menggunakan paradigma pemrograman fungsional di mana setiap modul merupakan komponen yang dapat digunakan kembali. Pendekatan yang mengutamakan tanda tangan berarti Anda menentukan apa yang Anda inginkan, dan DSPy menangani bagaimana untuk meminta model.

Pertunjukan

DSPy menunjukkan overhead kerangka kerja terendah (~3,53 ms) dalam benchmark. Namun, penggunaan token sedang (~2.030 per kueri). Hasilnya menggunakan dspy.Predict (tanpa Rantai Pemikiran) untuk keadilan; mengaktifkan pengoptimal akan mengubah karakteristik kinerja.

Harga

DSPy adalah sumber terbuka dan gratis. Biaya terbatas pada penggunaan LLM API.

Terbaik Untuk

Peneliti dan tim yang menghargai abstraksi bersih dan ingin meminimalkan boilerplate. Sangat berguna ketika Anda ingin bereksperimen dengan pengoptimalan cepat atau memerlukan kontrak jenis yang kuat.

Keterbatasan

  • Ekosistem dan komunitas yang lebih kecil
  • Lebih sedikit dokumentasi dibandingkan dengan LangChain/LlamaIndex
  • Kerangka kerja baru dengan lebih sedikit studi kasus di dunia nyata
  • Pendekatan yang mengutamakan tanda tangan memerlukan perubahan model mental

5. LangGraph — Terbaik untuk Alur Kerja Berbasis Grafik Multi-Langkah

LangGraph adalah kerangka orkestrasi grafik pertama LangChain untuk membangun sistem multi-agen yang stateful dengan logika percabangan yang kompleks.

Fitur Utama

  • Paradigma grafik — mendefinisikan alur kerja sebagai node dan edge
  • Tepi bersyarat — perutean dinamis berdasarkan status
  • Manajemen status yang diketik — TypedDict dengan pembaruan bergaya peredam
  • Siklus dan loop — dukungan untuk alur kerja berulang dan percobaan ulang
  • Persistence — menyimpan dan melanjutkan status alur kerja
  • Human-in-the-loop — jeda untuk persetujuan atau masukan selama eksekusi
  • Eksekusi paralel — menjalankan node independen secara bersamaan

Arsitektur

LangGraph memperlakukan aliran kontrol sebagai bagian dari arsitektur itu sendiri. Anda menyatukan node (fungsi) dengan tepi (transisi), dan kerangka kerja menangani urutan eksekusi, manajemen status, dan percabangan.

Pertunjukan

LangGraph memiliki overhead kerangka kerja tertinggi (~14 mdtk) karena kompleksitas orkestrasi grafik. Penggunaan token sedang (~2.030 per kueri).

Harga

LangGraph adalah sumber terbuka. Biaya pemantauan LangSmith berlaku jika digunakan ($39/pengguna/bulan untuk tingkat Pengembang).

Terbaik Untuk

Tim yang membangun sistem multi-agen yang kompleks memerlukan aliran kontrol yang canggih, percobaan ulang, eksekusi paralel, dan persistensi status. Ideal untuk alur kerja jangka panjang dengan banyak titik keputusan.

Keterbatasan

  • Overhead orkestrasi tertinggi
  • Model mental yang lebih kompleks daripada kerangka imperatif
  • Paling cocok untuk alur kerja yang benar-benar rumit—bisa jadi berlebihan untuk RAG sederhana

Memilih Kerangka yang Tepat untuk Kasus Penggunaan Anda

Gunakan LlamaIndex jika:

  • Kebutuhan utama Anda adalah pengambilan dan pencarian dokumen
  • Anda menginginkan penggunaan token paling efisien untuk kueri RAG
  • Anda sedang membangun basis pengetahuan, sistem tanya jawab, atau pencarian semantik
  • Anda lebih menghargai pipeline RAG yang jelas dan linier dibandingkan orkestrasi yang kompleks

Gunakan LangChain jika:

  • Anda memerlukan integrasi alat yang ekstensif (pencarian, API, database)
  • Anda sedang membangun beberapa aplikasi AI dengan komponen bersama
  • Anda menginginkan ekosistem dan dukungan komunitas terbesar
  • Alur kerja agen dengan pengambilan keputusan otonom diperlukan

Gunakan Haystack jika:

  • Anda menerapkan sistem produksi yang memerlukan keandalan
  • Anda memerlukan kemampuan observasi dan pemantauan kelas satu
  • Kemampuan pengujian dan penggantian komponen adalah prioritas
  • Anda menginginkan penggunaan token yang paling hemat biaya

Gunakan DSPy jika:

  • Anda menginginkan boilerplate minimal dan abstraksi bersih
  • Pengoptimalan yang cepat penting untuk kasus penggunaan Anda
  • Anda menghargai keamanan tipe dan pola pemrograman fungsional
  • Anda merasa nyaman dengan kerangka kerja yang lebih baru dan berorientasi pada penelitian

Gunakan LangGraph jika:

  • Alur kerja Anda memerlukan percabangan dan loop yang rumit
  • Anda memerlukan orkestrasi multi-agen yang stateful
  • Diperlukan langkah persetujuan yang bersifat human-in-the-loop
  • Eksekusi paralel akan meningkatkan kinerja secara signifikan

Arsitektur dan Pengalaman Pengembang

Menurut analisis AIMultiple, pilihan framework harus mempertimbangkan:

  • LangGraph: Paradigma deklaratif yang mengutamakan grafik. Aliran kontrol adalah bagian dari arsitektur. Berskala dengan baik untuk alur kerja yang kompleks.
  • LlamaIndex: Orkestrasi penting. Skrip prosedural dengan primitif pengambilan yang jelas. Dapat dibaca dan di-debug.
  • LangChain: Imperatif dengan komponen deklaratif. Rantai yang dapat dikomposisi menggunakan operator |. Pembuatan prototipe cepat.
  • Haystack: Berbasis komponen dengan kontrak I/O eksplisit. Siap produksi dengan kontrol berbutir halus.
  • DSPy: Program yang mengutamakan tanda tangan. Pengembangan berbasis kontrak dengan boilerplate minimal.

Pertimbangan Biaya

Penggunaan token berdampak langsung pada biaya API. Berdasarkan tolok ukur dengan harga GPT-4.1-mini (~$0,15 per juta token masukan):

Biaya per 1.000 kueri:

  • Tumpukan jerami: ~$0,24 (1.570 token × 1.000 / 1 juta × $0,15)
  • LlamaIndex: ~$0,24 (1.600 token × 1.000 / 1 juta × $0,15)
  • DSPy: ~$0,30 (2.030 token × 1.000 / 1 juta × $0,15)
  • LangGraph: ~$0,30 (2.030 token × 1.000 / 1 juta × $0,15)
  • LangChain: ~$0,36 (2.400 token × 1.000 / 1 juta × $0,15)

Pada skala (10 juta kueri per bulan), perbedaan antara Haystack dan LangChain adalah sekitar $1.200 per bulan dalam biaya API saja.

Peringatan Tolok Ukur

Catatan peneliti AIMultiple bahwa hasil mereka spesifik untuk arsitektur, model, dan petunjuk yang diuji. Dalam produksi:

  • Eksekusi paralel LangGraph dapat mengurangi latensi secara signifikan
  • Pengoptimal DSPy (MIPROv2, Chain-of-Thought) dapat meningkatkan kualitas jawaban
  • Fitur caching dan batching Haystack tidak diterapkan
  • Strategi pengindeksan lanjutan LlamaIndex tidak dimanfaatkan sepenuhnya
  • Optimasi LCEL LangChain dibatasi oleh standardisasi

Performa dunia nyata bergantung pada kasus penggunaan spesifik Anda, karakteristik data, dan pilihan arsitektur.

Tren yang Muncul dalam Pengembangan Kerangka RAG

Lanskap kerangka RAG terus berkembang:

  • Dukungan multi-modal — melampaui teks hingga gambar, audio, dan video
  • Pengambilan hibrid — menggabungkan penelusuran vektor dengan pencocokan kata kunci dan grafik pengetahuan
  • Pengoptimalan kueri — dekomposisi dan perutean kueri otomatis
  • Kerangka evaluasi — alat pengujian dan tolok ukur bawaan
  • Abstraksi penerapan — jalur yang lebih mudah dari prototipe ke produksi
  • Pengoptimalan biaya — mengurangi penggunaan token dan panggilan API

Kesimpulan

Pemilihan kerangka kerja RAG pada tahun 2026 bergantung pada kebutuhan spesifik Anda:

  • LlamaIndex unggul dalam pengambilan dokumen-sentris dengan efisiensi token yang kuat
  • LangChain menyediakan ekosistem paling luas untuk alur kerja agen yang kompleks
  • Haystack memberikan keandalan siap produksi dengan biaya token terendah
  • DSPy menawarkan boilerplate minimal dengan abstraksi yang mengutamakan tanda tangan
  • LangGraph menangani sistem multi-agen canggih dengan orkestrasi grafik

Bagi sebagian besar tim yang memulai dengan RAG, LlamaIndex menyediakan jalur tercepat menuju produksi untuk aplikasi yang berfokus pada pengambilan, sementara LangChain masuk akal ketika Anda mengantisipasi kebutuhan alat dan kemampuan agen yang ekstensif. Tim perusahaan harus benar-benar mempertimbangkan Haystack karena desainnya yang mengutamakan produksi dan efisiensi biaya.

Kerangka kerja ini tidak eksklusif—banyak sistem produksi menggabungkannya, menggunakan LlamaIndex untuk pengambilan dan LangChain untuk orkestrasi. Saat membangun sistem RAG, evaluasi juga database vektor untuk aplikasi AI untuk pencarian kesamaan yang efisien dan pertimbangkan LLM open source sebagai alternatif terhadap model komersial. Mulailah dengan kerangka kerja yang cocok dengan kasus penggunaan utama Anda, ukur kinerja dengan data aktual, dan ulangi berdasarkan hasil nyata. Bagi mereka yang membangun sistem RAG produksi, Membangun Aplikasi LLM menawarkan pola praktis dan praktik terbaik untuk pembuatan augmented pengambilan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Haruskah saya menggunakan LangChain atau LlamaIndex untuk chatbot RAG saya?

Untuk chatbot Tanya Jawab yang banyak dokumen, LlamaIndex biasanya menyediakan pengembangan yang lebih cepat dengan efisiensi token yang lebih baik (~1.600 token vs ~2.400). LangChain unggul ketika chatbot Anda memerlukan banyak alat, API eksternal, atau penalaran multi-langkah yang kompleks. Jika kebutuhan utama Anda adalah “menanyakan dokumen dan mengembalikan jawaban”, mulailah dengan LlamaIndex. Jika Anda mengantisipasi kebutuhan kemampuan agen, pencarian web, atau integrasi dengan berbagai layanan, ekosistem LangChain memberikan fleksibilitas jangka panjang meskipun biaya token lebih tinggi.

Framework RAG apa yang paling mudah untuk pemula?

LlamaIndex menawarkan titik masuk paling sederhana dengan API tingkat tinggi yang intuitif. Anda dapat membangun sistem RAG yang fungsional dalam kurang dari 20 baris kode. Haystack menyediakan dokumentasi yang sangat baik dan tutorial yang jelas untuk alur kerja produksi. LangChain memiliki sumber belajar paling luas tetapi kompleksitas awal lebih curam. DSPy membutuhkan pemahaman paradigma yang mengutamakan tanda tangan. Untuk mempelajari konsep RAG dengan cepat, mulailah dengan LlamaIndex; untuk pola siap produksi, pertimbangkan Haystack.

Dapatkah saya mengganti kerangka kerja RAG nanti tanpa menulis ulang semuanya?

Peralihan mungkin dilakukan tetapi memerlukan pemfaktoran ulang yang signifikan. Kerangka kerja ini memiliki konsep yang sama (penyematan, penyimpanan vektor, pengambilan) tetapi menerapkannya secara berbeda. Basis data vektor dan penyematan dokumen Anda tetap portabel—logika orkestrasi perlu ditulis ulang. Banyak tim menggunakan lapisan abstraksi untuk mengisolasi kode aplikasi dari spesifikasi kerangka kerja. Rencanakan pekerjaan migrasi selama 2-4 minggu untuk proyek berukuran sedang. Pertimbangkan hal ini saat membuat pilihan awal—peralihan memerlukan biaya yang besar.

Kerangka kerja RAG manakah yang terbaik untuk produksi?

Haystack secara eksplisit dirancang untuk penerapan produksi dengan REST API, dukungan Docker, pemantauan, dan biaya token terendah (~$1.200 lebih murah per bulan dibandingkan LangChain dengan 10 juta kueri). LlamaIndex menawarkan keandalan siap produksi dengan efisiensi token yang kuat. LangChain bekerja dalam produksi tetapi memerlukan pengelolaan sumber daya yang lebih hati-hati karena konsumsi token yang lebih tinggi. Evaluasi berdasarkan kematangan operasional tim Anda, persyaratan pemantauan, dan toleransi untuk men-debug abstraksi kompleks.

Berapa sebenarnya biaya menjalankan sistem RAG?

Biaya dibagi menjadi hosting basis data vektor ($20-200/bulan tergantung skala), panggilan API LLM (faktor dominan), dan pembuatan penyematan. Menggunakan GPT-4.1-mini dengan 1 juta kueri/bulan: Haystack berharga ~$240, LangChain ~$360—selisih bulanan $120. LLM open source yang dihosting sendiri menghilangkan biaya per token tetapi memerlukan infrastruktur ($500-2000/bulan untuk GPU). Sebagian besar sistem RAG produksi berharga $500-5000/bulan bergantung pada lalu lintas, pilihan model, dan upaya pengoptimalan.

Data kinerja bersumber dari AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) dan IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis (2025).