制作一份知识图谱的成本因项目规模、复杂程度、技术选择和开发团队的专业技能而异。以下是一些主要成本因素：
1. 数据收集与整理：知识图谱需要大量的数据，包括文本、图像、音频等。这些数据可能来自不同的来源，如数据库、API、文件等。收集和整理这些数据可能需要一定的时间和资源。
2. 数据处理与清洗：在将原始数据转换为知识图谱之前，需要进行数据的预处理，如去除重复数据、填充缺失值、标准化数据格式等。这可能需要使用到一些数据处理工具和技术，如Python、R、Java等。
3. 知识抽取与表示：从原始数据中提取有价值的信息并将其表示为知识图谱中的实体、关系和属性。这个过程可能需要使用到自然语言处理（NLP）和图论等技术。
4. 知识图谱构建：根据设计好的架构，将提取的知识进行组织和存储。这可能涉及到使用到一些图形数据库系统，如Neo4j、Apache Jena等。
5. 知识图谱存储与管理：将知识图谱存储在合适的数据库或存储系统中，并对其进行管理和维护。这可能需要使用到一些数据库管理系统，如MySQL、MongoDB、Redis等。
6. 知识图谱查询与分析：提供用户查询接口，允许用户通过查询来获取所需的知识。这可能需要使用到一些查询引擎和分析工具，如Elasticsearch、Apache Lucene等。
7. 知识图谱可视化：将知识图谱以图表的形式展示给用户，以便更好地理解其内容。这可能需要使用到一些可视化库，如D3.js、Gephi、Tableau等。
8. 知识图谱更新与维护：随着知识的不断积累和变化，需要定期对知识图谱进行更新和维护。这可能需要使用到一些自动化工具和技术，如Webhook、Scheduled Tasks等。
9. 技术支持与咨询：在整个项目过程中，可能需要寻求技术支持和专业咨询，以确保项目的顺利进行。
10. 人力资源成本：除了以上提到的直接开发成本外，还需要考虑团队成员的工资、福利等人力资源成本。
综上所述，制作一份知识图谱的成本可能在几千到几十万甚至上百万不等。具体成本取决于项目的规模、复杂度、技术选择和团队实力等因素。
