U staat voor een van de belangrijkste IT-beslissingen van de komende jaren: Hoe brengt u Large Language Models (LLMs) veilig én kostenefficiënt in uw organisatie?
De keuze tussen zelf gehoste modellen en cloud-API’s bepaalt niet alleen uw budget. Zij bepaalt ook hoe u omgaat met gegevensbescherming, prestaties en de snelheid waarmee u AI-toepassingen productief kunt inzetten.
Als IT-manager kent u het dilemma: Het management verwacht snelle resultaten met generatieve AI, terwijl klantgegevens absoluut niet op straat mogen komen te liggen.
Het goede nieuws: beide benaderingen hebben hun bestaansrecht. Het slechte: een verkeerde keuze kost u tijd, geld en mogelijk het vertrouwen van uw stakeholders.
Deze gids voorziet u van de feiten die u nodig heeft voor een gefundeerde beslissing. Geen marketingpraatjes, maar concrete cijfers en praktijkervaringen uit het MKB.
De twee levermodellen in één oogopslag
Voordat we de diepte in gaan, leggen we eerst de basis uit. Achter termen als “self-hosting” en “cloud-API’s” schuilen fundamentele verschillen in architectuur en verantwoordelijkheid.
Zelf gehoste LLMs: Volledige controle, volledige verantwoordelijkheid
Bij zelf gehoste modellen draait u het LLM op uw eigen infrastructuur. Dat kan uw eigen datacenter zijn, een private cloud of een dedicated server bij een vertrouwde hostingpartner.
U downloadt open source modellen als Llama 2, Mistral of Code Llama en beheert deze zelfstandig. Daarbij behoudt u volledige controle over data, model en infrastructuur.
De keerzijde: u draagt óók de volledige verantwoordelijkheid voor updates, beveiliging en prestaties.
Cloud-API’s: Eenvoud versus afhankelijkheid
Cloud-API’s zoals OpenAI GPT-4, Anthropic Claude of Google Gemini werken volgens het software-as-a-service-principe. U stuurt requests via een interface naar de servers van de aanbieder en ontvangt het antwoord terug.
Dat betekent: Geen hardware-investeringen, geen onderhoud en geen modelupdates. Daar staat tegenover dat u geen grip hebt op de infrastructuur en mogelijk afhankelijk wordt van externe partijen.
Het gebruik gebeurt doorgaans volgens het pay-per-use-model. U betaalt voor het daadwerkelijk verwerkte aantal tokens – de tekstfragmenten die het model verwerkt.
Kostendrivers in detail
De werkelijke kosten zitten vaak in de details. Een eerlijk vergelijk kijkt naar alle factoren: van hardware tot personeelsinspanning.
Hardware- en infrastructuurkosten bij self-hosting
Voor productieve LLM-toepassingen hebt u krachtige hardware nodig. Een model als Llama 2 met 70 miljard parameters vereist minimaal 140 GB VRAM.
Dat betekent: u hebt meerdere high-end GPU’s nodig zoals de NVIDIA A100 of H100. Eén A100 kost circa 15.000 euro, een H100 zelfs meer dan 30.000 euro.
Tel daar kosten bij op voor serverhardware, netwerkapparatuur en een ononderbroken stroomvoorziening. Voor een degelijke basis moet u minstens 100.000 euro begroten.
Daarnaast zijn er doorlopende kosten voor stroom, koeling en onderhoud. Afhankelijk van de belasting kan dat 2.000 tot 5.000 euro per maand zijn.
API-kosten en schaalvoordelen
Cloud-API’s rekenen transparant af op basis van gebruik. De prijzen voor modellen als OpenAI GPT-4 liggen bijvoorbeeld rond de 0,03 dollar per 1.000 input tokens en 0,06 dollar per 1.000 output tokens.
Voor een middelgrote organisatie met matig gebruik (circa 100.000 aanvragen per maand) betekent dit kosten tussen 500 en 2.000 euro per maand.
Het voordeel: de kosten schalen lineair met het gebruik. U betaalt alleen voor wat u daadwerkelijk gebruikt. Bij self-hosting zijn de hardwarekosten onafhankelijk van de workload.
Let echter op: bij intensief gebruik kunnen de API-kosten snel oplopen. Worden die meer dan 10.000 euro per maand, dan wordt self-hosting economisch interessant.
AVG, ondernemingsraad en klantdata: Juridische realiteit
Voor Nederlandse bedrijven is gegevensbescherming niet onderhandelbaar. De AVG is sinds 2018 van kracht en stelt duidelijke eisen: u moet weten waar uw data is en hoe die wordt verwerkt.
Self-hosting: Maximale controle, maximale verantwoordelijkheid
Bij zelf gehoste modellen blijven alle gegevens binnen uw eigen infrastructuur. Dat voldoet aan de strengste eisen en geeft u volledige controle over verwerking en opslag.
U bepaalt precies welke data het model ziet en hoelang die wordt bewaard. Voor sectoren met hoge compliance-eisen – zoals banken of zorginstellingen – is dit vaak de enige weg.
Daar staat tegenover dat u ook volledig verantwoordelijk bent voor een veilige implementatie. Dat betekent encryptie, toegangsbeheer en auditlogs inrichten.
Cloud-API’s: Vertrouwen op derden
Bij cloud-API’s geeft u gegevens af aan derde partijen. Dat vraagt om zorgvuldige toetsing van privacyverklaringen en verwerkersovereenkomsten.
Grote aanbieders zoals OpenAI, Anthropic en Google bieden de nodige contracten en informatie. Zo geeft OpenAI bijvoorbeeld aan dat data uit API-aanvragen niet voor modeltraining wordt gebruikt.
Desondanks moet u uw ondernemingsraad en functionaris gegevensbescherming overtuigen. Dat kost tijd en vraagt vaak extra maatregelen, zoals het anonimiseren van klantdata.
Voor veel middelgrote bedrijven is dit een no-go – zeker als het om gevoelige gegevens gaat.
Prestaties en beschikbaarheid vergeleken
De beste technologie is waardeloos als deze niet beschikbaar is of te traag reageert. Hier worden de verschillen tussen beide benaderingen duidelijk.
Cloud-API’s bieden meestal zeer hoge beschikbaarheid en worden actief onderhouden door de aanbieder. Bij storingen is de provider verantwoordelijk voor de oplossing. U heeft geen onderhoudsvensters en hoeft zich niet te bekommeren om updates.
De latency is afhankelijk van uw internetverbinding en de afstand tot het datacenter. Typische responsetijden liggen tussen 500 milliseconden en 3 seconden – afhankelijk van de complexiteit van het verzoek.
Bij zelf gehoste modellen heeft u volledige controle over prestaties en beschikbaarheid. Met lokale hardware haalt u minimal latencies van onder de 100 milliseconden.
Wél moet u zelf voor hoge beschikbaarheid zorgen: redundante hardware, back-ups en een ervaren operations-team. Voor veel IT-afdelingen in het MKB is dat een stevige uitdaging.
Een ander punt: zelf gehoste modellen werken vaak trager dan de cloud-variant. Terwijl GPT-4 draait op zeer krachtige infrastructuur, bent u beperkt tot wat uw budget toelaat.
Wat heeft uw team écht nodig?
De technische complexiteit verschilt aanzienlijk tussen beide benaderingen. Wees eerlijk: waar is uw team toe in staat?
Voor cloud-API’s hebt u vooral ontwikkelaars met API-ervaring nodig. Integratie is vaak in enkele dagen rond. Een simpele Python-client of REST-call is genoeg om te starten.
Bij meer complexe toepassingen wordt het anders. RAG-systemen (Retrieval Augmented Generation) of fine-tuning vragen diepere ML-kennis, ongeacht het levermodel.
Self-hosting vereist aanzienlijk meer technische expertise. U hebt specialisten nodig voor GPU-computing, containerorkestratie (Kubernetes of Docker) en modeloptimalisatie.
Daar komt operationeel werk bij: monitoring, logging, backup en disaster recovery. Als uw LLM om 3 uur ’s nachts uitvalt, moet er iemand paraat staan.
Veel bedrijven onderschatten dit punt. Een LLM in productie houden is meer dan een proof of concept. Het vereist dezelfde professionaliteit als uw andere bedrijfskritische systemen.
Vier scenario’s voor IT-managers
Na jaren advieswerk zien we steeds dezelfde patronen. Uw situatie bepaalt de optimale route.
Wanneer self-hosting zinvol is
Scenario 1: Strenge compliance-eisen
U werkt in een gereguleerde sector of heeft klanten met hoge eisen rond gegevensbescherming. Dan is self-hosting vaak de enige optie.
Scenario 2: Hoog gebruiksvolume
U verwacht meer dan 10.000 euro aan maandelijkse API-kosten of continu hoge requestvolumes. Dan is investeren in eigen hardware op termijn rendabeler.
Scenario 3: Sterk ML-team aanwezig
Uw team heeft al ruime ervaring met machine learning operations en GPU-computing. Dan kunt u de complexiteit aan en profiteren van maximale controle.
Wanneer cloud-API’s de beste keuze zijn
Scenario 4: Snel van start willen
U wilt binnen enkele weken de eerste toepassingen live hebben. Met cloud-API’s start u het snelst zonder te investeren in eigen infrastructuur.
Voor de meeste bedrijven in het MKB raden we aan met cloud-API’s te beginnen. U bouwt snel ervaring op, valideert use cases en kunt later gefundeerd kiezen voor self-hosting.
Belangrijk: Begin niet bij de technologie, maar bij het zakelijk voordeel. Welke processen wilt u verbeteren? Welke tijdbesparingen zijn haalbaar?
Pas als u die vragen helder heeft, wordt het zinvol te kiezen voor een bepaalde infrastructuur. Te vaak zien we bedrijven die in technische details verzanden en het werkelijke voordeel uit het oog verliezen.
Het beste van twee werelden
De keuze hoeft niet zwart-wit te zijn. Hybride benaderingen combineren de voordelen van beide modellen en beperken de risico’s.
Een beproefde werkwijze: begin met cloud-API’s voor prototyping en minder kritische toepassingen. Tegelijkertijd bouwt u kennis en infrastructuur op voor self-hosting.
Zo kunt u gevoelige data on-premises verwerken, terwijl u voor standaard taken de schaalbaarheid van de cloud benut. Moderne AI-orchestratie tools faciliteren precies zulke multi-model architecturen.
Een andere strategie: ontwikkel met cloud-API’s en schakel voor productie over naar self-hosting. Zo voorkomt u vendor lock-in en behoudt u flexibiliteit.
Belangrijk: Plan vanaf het begin voor portabiliteit. Gebruik gestandaardiseerde API’s en vermijd platform-specifieke functies die een latere overstap bemoeilijken.
Want één ding is zeker: de LLM-wereld ontwikkelt zich razendsnel. Wat vandaag de beste oplossing lijkt, kan volgend jaar achterhaald zijn. Flexibiliteit is uw grootste troef.
Veelgestelde vragen
Hoe lang duurt het om self-hosting of cloud-API’s te implementeren?
Cloud-API’s zijn binnen enkele dagen te integreren. Self-hosting vergt 2-6 maanden voor hardware-aanbesteding, installatie en optimalisatie – afhankelijk van uw wensen en aanwezige expertise.
Welke open source modellen zijn geschikt voor self-hosting?
Llama 2, Mistral 7B en Code Llama bieden goede prestaties bij bescheiden hardwarebehoefte. Voor zwaardere taken zijn Llama 2 70B of Mixtral 8x7B een optie – die hebben echter flink meer resources nodig.
Zijn cloud-API’s AVG-compliant?
Veel aanbieders zoals OpenAI, Anthropic en Google leveren inmiddels de juiste verwerkersovereenkomsten. Belangrijk zijn een zorgvuldige contractreview en documentatie van de gegevensoverdracht.
Bij welk gebruiksniveau wordt self-hosting economisch interessant?
Het break-evenpunt ligt bij circa 8.000–12.000 euro maandelijkse API-kosten. Hierin zijn hardwareafschrijving over 3 jaar, stroom en personeel meegerekend. Bij lagere volumes zijn cloud-API’s meestal goedkoper.
Kan ik later overstappen van cloud-API’s naar self-hosting?
Ja, mits u vanaf het begin inzet op portabiliteit. Gebruik standaard promptformaten en abstracties voor de API. De overstap is technisch haalbaar, maar vereist wel aanpassingen in uw applicatie.
