Veel AI-functies zijn betaalbaar in een demo, maar niet in productie. Ik richt de architectuur zo in dat de kosten per gebruiker voorspelbaar blijven, ook als het gebruik groeit.
In de meeste AI-opzetten zit de besparing op dezelfde drie plekken.
Een groot model voor een taak die een klein model ook kan. Het prijsverschil per aanroep kan flink zijn.
Dezelfde vraag of hetzelfde document telkens opnieuw laten verwerken, zonder caching.
Modellen die op het apparaat of op eigen hardware kunnen draaien, maar toch per aanroep worden afgerekend.
Ik begin bij wat u nu betaalt en waarvoor. Daarna pas ik alleen aan wat aantoonbaar iets oplevert.
Wat kost elke AI-functie per aanroep en per gebruiker, en waar zit het meeste volume?
Een klein model waar het kan, een groot model waar het moet.
Herhaalde vragen uit de cache, zwaar werk gebundeld op momenten dat het goedkoper is.
Waar het volume hoog is of privacy telt, draait het model lokaal of op eigen hardware.
Neem uw huidige opzet en maandkosten mee naar de quickscan. Ik laat zien waar de grootste besparing zit.