In de opkomende AI-markt kijken bedrijven steeds vaker naar de voordelen, maar ook naar de kosten van AI-implementatie. Hoewel de technologie veelbelovend is voor efficiëntie en procesoptimalisatie, is het kostenplaatje vaak complex. Vooral als je zelf aan de slag gaat met maatwerk AI-oplossingen. Waar gaan die kosten precies naartoe en hoe hou je ze beheersbaar? In deze blog nemen we je mee door de kostencomponenten van AI, geven we voorbeelden van kostenberekeningen en delen tips om die kosten onder controle te houden.

Wat kost AI nu écht?

Voordat je in AI duikt, is het goed om een beeld te hebben van de twee grootste kostencomponenten:

1. Tokenconsumptie bij Large Language Models (LLM’s): Elk interactiemoment met het model kost tokens, wat betekent dat intensieve en veelvuldige interacties de kosten snel opdrijven. Hoe meer mensen de AI gebruiken en hoe uitgebreider de prompts, hoe hoger het prijskaartje.
2. RAG-uitbreiding (Retrieval Augmented Generation) met eigen data: Dit onderdeel maakt AI echt maatwerk door je eigen data te gebruiken, maar vereist opslag, indexering, en rekenkracht, die allemaal bijdragen aan de kosten.

En dan zijn er natuurlijk de infrastructuurkosten zoals cloudopslag en rekenkracht. Ontwikkeling, onderhoud en licenties moeten ook worden meegerekend in de totale uitgaven.

Een rekenvoorbeeld om het concreet te maken

Stel, je wil GPT-4 gebruiken voor je organisatie. Voor een team van 30 medewerkers die wekelijks 20 keer per persoon de applicatie gebruiken, loopt dat op tot ongeveer €300 per maand, uitsluitend voor de tokens. Gebruik je een lichter model, zoals GPT-4 Mini? Dan zou dit kunnen dalen naar een bescheiden €17 per maand.

Dit verschil benadrukt meteen het belang van modelselectie: het kiezen van een te groot of zwaar model kan je onnodige kosten opleveren.

Maar, hoe kies je het juiste model?

Definieer je doelstelling
Welk probleem wil je oplossen? Is de AI bijvoorbeeld bedoeld voor klantenservice, het verwerken van documenten, of complexe analyse? Je doelstelling bepaalt mede welk modeltype de beste keuze is en voorkomt dat je betaalt voor onnodige complexiteit.

Verzamel voldoende relevante data
Kwalitatieve data maakt het model slimmer en effectiever. Dus als je het AI model wilt gebruiken met eigen data, investeer dan in een dataverzameling die het model robuust en toepasbaar maakt.

Modelselectie en -training
Elke AI-oplossing begint bij het selecteren van een passend algoritme. Een complex model vraagt meer rekenkracht en dus een hoger budget. Testen en finetunen helpt om te zien of het model met jouw data optimaal presteert zonder verspilling van resources.

Schaalbaarheid waarborgen
AI is vaak dynamisch: soms vraagt het om meer rekenkracht, en op andere momenten minder. Zorg voor schaalbare infrastructuur die je project kan ondersteunen, nu en in de toekomst.

Slimme kostenbeheersing en -optimalisatie

Stel budgetten en limieten in Duidelijke budgetcaps en restricties houden het verbuik binnen de afgesproken uitgaven en maken het mogelijk kostenbewust te blijven.

Monitor en analyseer je verbruik Regelmatige monitoring van applicatiegebruik helpt bij het tijdig signaleren van budgetoverschrijdingen.

Optimaliseer het gebruik van tokens Door efficiënt ontworpen prompts te gebruiken, kunnen de kosten per token aanzienlijk verlaagd worden.

Lange termijn voordelen en toepassingen

Een investering in AI kan zich dubbel en dwars terugverdienen. Naast kostenbesparingen biedt AI schaalvoordelen, zoals snellere bedrijfsprocessen, hogere efficiëntie en een concurrentievoordeel. Met goede planning kan AI de innovatiekracht en toekomstbestendigheid van je organisatie versterken.