De stijgende kosten van AI-gebruik kunnen voor bedrijven al snel oplopen tot boven het salaris van een medewerker. Open-source modellen, vaak afkomstig uit China, bieden een alternatief dat de rekening aanzienlijk kan drukken. Voor Nederlandse ondernemers die intensief gebruikmaken van AI-assistenten, is het verkennen van deze open alternatieven een concrete stap om de kosten beheersbaar te houden.

Wat er aan de hand is

De grote AI-aanbieders zoals OpenAI, Anthropic en Google rekenen voor intensief gebruik niet langer een vast maandbedrag, maar een bedrag per gebruik. Dit gebruik wordt gemeten in tokens, stukjes tekst die het model verwerkt of genereert. De prijzen voor topmodellen liggen bijvoorbeeld rond de 5 dollar per miljoen invoertokens en 30 dollar per miljoen uitvoertokens bij GPT-5.5. Anthropic hanteert vergelijkbare prijzen, Google zit er met Gemini iets onder.

Vooral de opkomst van AI-agents, zoals Claude Code, Cursor en OpenAI Codex, laat de rekening snel oplopen. Deze agents werken zelfstandig, soms 24/7, en verbruiken daarbij continu tokens. Onderzoeksbureau Gartner waarschuwt dat de kosten voor tokens en abonnementen per programmeur tegen 2028 kunnen oplopen tot boven het salaris van een gemiddelde programmeur in India. Nu al geeft een kwart van de ondervraagde IT-managers hun programmeurs een budget van 200 tot 500 dollar per maand, maar dit kan oplopen tot 2.000 dollar. Zes procent van de door Gartner bevraagde techleiders geeft zelfs meer dan 2.000 dollar per developer uit.

Wat dit betekent

Voor bedrijven die afhankelijk zijn van AI voor softwareontwikkeling of andere intensieve taken, wordt de variabele kostenpost steeds groter. Een maandabonnement van 25 euro is dan niet meer toereikend. De overstap naar betalen per gebruik maakt de kosten onvoorspelbaar, vooral wanneer AI-agents autonoom aan het werk gaan. Dit raakt niet alleen grote techbedrijven, maar ook het MKB dat steeds vaker AI inzet voor kernprocessen.

De opkomst van open-source modellen, waaronder Chinese alternatieven, biedt een uitweg. Deze modellen zijn vaak gratis of aanzienlijk goedkoper in gebruik, omdat ze niet afhankelijk zijn van de dure infrastructuur van de grote Amerikaanse aanbieders. Voor bedrijven die dezelfde taken kunnen uitvoeren met een open-source model, kan dit een aanzienlijke kostenbesparing betekenen. Het vergt wel een investering in tijd en kennis om deze modellen zelf te implementeren en te onderhouden.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een team van softwareontwikkelaars aanstuurt, dan is het verstandig om de huidige AI-kosten per ontwikkelaar in kaart te brengen. Je zou kunnen onderzoeken welke taken door een open-source model kunnen worden overgenomen. Een mogelijkheid is om een pilot te starten met een klein team dat een open-source model gebruikt voor codegeneratie en -testen. Vergelijk de resultaten en de kosten met de huidige situatie na een maand.

Als je een bedrijf runt dat veel tekstverwerking doet, zoals het samenvatten van documenten of het genereren van rapporten, dan kun je overwegen om een open-source model lokaal te draaien. Dit kan vooral interessant zijn als je veel data verwerkt en de tokenkosten van de grote aanbieders snel oplopen. Een optie is om te starten met een eenvoudige testomgeving waarin je een open-source model draait op je eigen hardware of bij een goedkope cloudprovider.

Als je een financieel verantwoordelijke bent die de IT-kosten bewaakt, dan is het zaak om de tokenkosten van AI-gebruik niet te onderschatten. Je zou kunnen overwegen om een budget per medewerker of per afdeling in te stellen en dit maandelijks te evalueren. Een mogelijkheid is om een drempelwaarde in te stellen waarboven een melding wordt gegenereerd, zodat je snel kunt ingrijpen wanneer de kosten onverwacht stijgen. Het verkennen van open-source alternatieven voor de duurste taken kan onderdeel zijn van deze kostenbeheersing.

Als je een ondernemer bent die AI-agents wil inzetten voor klantcontact of administratie, dan is het belangrijk om de totale kosten van zo’n agent te berekenen voordat je hem volledig implementeert. Je zou kunnen starten met een pilot waarin je een agent een beperkte taak laat uitvoeren, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen. Meet het tokenverbruik en de kosten over een paar weken en vergelijk dit met de kosten van een open-source alternatief. Overweeg om de agent alleen tijdens kantooruren te laten draaien om kosten te besparen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het starten met een kleine pilot is in alle gevallen een veilige eerste stap. Zo kun je ervaring opdoen met open-source modellen zonder grote risico’s.

Bron: Sprout