{"id":35291,"date":"2026-03-16T15:36:28","date_gmt":"2026-03-16T15:36:28","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=35291"},"modified":"2026-03-16T15:36:28","modified_gmt":"2026-03-16T15:36:28","slug":"llm-token-cost","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/llm-token-cost\/","title":{"rendered":"LLM-inferentiekosten 2026: complete prijsgids"},"content":{"rendered":"

Korte samenvatting:<\/b> De inferentiekosten van LLM zijn sinds 2021 jaarlijks vertienvoudigd. Prestaties op GPT-4-niveau kosten nu $0,40 per miljoen tokens, vergeleken met $30 per miljoen inputtokens en $60 per miljoen outputtokens in maart 2023. Redeneermodellen kunnen echter intern 100 keer meer tokens verbruiken dan ze produceren, wat een kostenparadox cre\u00ebert waarbij lagere prijzen per token leiden tot hogere totale kosten. Inzicht in de werkelijke infrastructuurkosten, optimalisatietechnieken en de keuze tussen API-services en zelfgehoste implementaties is essentieel voor een duurzame AI-economie.<\/span><\/p>\n

De economie van kunstmatige intelligentie is een fase ingegaan die alle conventionele logica tart. Terwijl krantenkoppen de kelderende tokenprijzen toejuichen, ontdekken AI-bedrijven een ongemakkelijke waarheid: hun kosten blijven stijgen.<\/span><\/p>\n

Wat in november 2021 $60 per miljoen tokens kostte, kost nu $0,06-0,40 per miljoen tokens voor een vergelijkbare GPT-4-prestatie, wat een reductie van 150-1000 keer betekent, afhankelijk van het model. Toch melden veel startups die bouwen op grote taalmodellen dat de infrastructuurkosten 40-60% van hun omzet opslokken.<\/span><\/p>\n

De boosdoener? Een fundamentele verschuiving in de manier waarop moderne AI-modellen reacties genereren, en een patroon in het gebruik van tokens dat niemand had zien aankomen.<\/span><\/p>\n

De dramatische daling van de LLM-inferentieprijs<\/span><\/h2>\n

De inferentiekosten van LLM zijn sneller gedaald dan die van vrijwel elke andere computercomponent in de geschiedenis. Volgens onderzoek naar prijstrends varieert de snelheid waarmee de kosten dalen sterk, afhankelijk van de prestatiemijlpaal, van 9 tot 900 keer per jaar.<\/span><\/p>\n

De mate van daling verschilt sterk, afhankelijk van de taak. Voor sommige benchmarks daalden de prijzen met een factor 9 per jaar. Voor andere liep de daling op tot een factor 900 per jaar \u2013 hoewel deze extreme dalingen zich voornamelijk in 2024 voordeden en mogelijk niet aanhouden.<\/span><\/p>\n

Zo ziet dat er in de praktijk uit. Toen GPT-3 in november 2021 publiekelijk beschikbaar kwam, was het het enige model met een MMLU-score van 42. De kosten? $60 per miljoen tokens. Tegen maart 2026 overtreffen meerdere modellen die benchmark met $0,06 per miljoen tokens of minder.<\/span><\/p>\n

Google's Gemini Flash-Lite 3.1 voert de lijst aan met budgetvriendelijke prijzen van $0,25 per miljoen inputtokens en $1,50 per miljoen outputtokens. Open-source modellen van aanbieders zoals Together.ai gaan nog een stap verder: Llama 3.2 3B werkt op $0,06 per miljoen tokens voor input.<\/span><\/p>\n

Waarom de prijzen zo snel daalden<\/span><\/h3>\n

Verschillende factoren dragen bij aan deze kostenverlagingen. Modellen worden kleiner met behoud van prestaties, dankzij verbeterde trainingstechnieken. Een model met 13 miljard parameters kan nu een MMLU-score van 95% van GPT-3 behalen met een aanzienlijk kleinere inferentievoetafdruk.<\/span><\/p>\n

De hardwarekosten per rekeneenheid blijven dalen. De prijzen voor Cloud H100 stabiliseerden zich op $2,85-$3,50 per uur na een daling ten opzichte van de pieken in 2023. Volgens onderzoek van arXiv bedragen de basiskosten per uur voor een A800 80G-kaart ongeveer $0,79\/uur, met een gemiddelde prijs tussen $0,51 en $0,99\/uur.<\/span><\/p>\n

Optimalisatietechnieken zoals kwantisering, continue batchverwerking en PagedAttention hebben de doorvoercapaciteit aanzienlijk verhoogd. Systemen in de MLPerf Inference v5.1-benchmark presteerden tot wel 501 TP3T beter dan het beste systeem in de 5.0-release van zes maanden eerder (september 2025).<\/span><\/p>\n

Maar er zit een addertje onder het gras.<\/span><\/p>\n

De paradox van tokenconsumptie<\/span><\/h2>\n

Een lagere prijs per token vertelt slechts de helft van het verhaal. De andere helft heeft te maken met hoeveel tokens moderne modellen daadwerkelijk verbruiken.<\/span><\/p>\n

Traditionele taalmodellen genereren antwoorden lineair. Stel een vraag, krijg een antwoord. Het tokenverbruik komt ruwweg overeen met de lengte van de uitvoer. Een antwoord van 200 woorden verbruikt ongeveer 250-300 tokens.<\/span><\/p>\n

Redeneermodellen werken anders. Ze "denken" intern over problemen voordat ze een resultaat produceren. Dit interne redeneerproces verbruikt tokens \u2013 heel veel tokens.<\/span><\/p>\n

Praktische voorbeelden laten de omvang van deze verschuiving zien. Een simpele vraag kan intern 10.000 redeneertokens gebruiken, terwijl het antwoord slechts 200 tokens bevat. Dat zijn 50 keer meer tokens dan de zichtbare uitvoer doet vermoeden.<\/span><\/p>\n

In extreme gevallen, zoals gedocumenteerd door gebruikers, verbruikten sommige redeneermodellen meer dan 600 tokens om slechts twee woorden als uitvoer te genereren. Een eenvoudige zoekopdracht die met een standaardmodel 50 tokens zou gebruiken, kan met een agressief redeneermodel ingeschakeld oplopen tot meer dan 30.000 tokens.<\/span><\/p>\n

De impact op het bedrijfsleven<\/span><\/h3>\n

Dit leidt tot wat sommigen de "LLM-kostenparadox" noemen. De prijs per token daalde met een factor 10, maar het tokenverbruik steeg met een factor 100 voor bepaalde workloads. De cijfers spreken niet in het voordeel van AI-bedrijven.<\/span><\/p>\n

Startups die prijsmodellen hebben gebouwd rond traditionele tokeneconomie\u00ebn, zien hun marges onder druk komen te staan. Een klant die 1 TP4T20 per maand betaalt, kan tijdens complexe redeneertaken 1 TP4T18-25 aan inferentiekosten genereren. De eenheidseconomie klopt gewoon niet.<\/span><\/p>\n

Sommige aanbieders reageerden door het aantal redeneertokens te beperken, waardoor de hoeveelheid intern denkwerk die een model kan uitvoeren, wordt ingeperkt. Anderen implementeerden getrapte prijzen waarbij verzoeken die veel redeneerwerk vereisen, meer kosten. Maar deze oplossingen cre\u00ebren wrijving en complexiteit.<\/span><\/p>\n

Inzicht in de werkelijke infrastructuurkosten<\/span><\/h2>\n

Naast de API-prijzen moeten teams die een zelfgehoste implementatie overwegen, de volledige kostenstructuur begrijpen. De cijfers laten zien wanneer zelfhosting economisch zinvol is en wanneer niet.<\/span><\/p>\n

GPU-infrastructuureconomie<\/span><\/h3>\n

Volgens de benchmarkrichtlijnen van NVIDIA, gepubliceerd in juni 2025, vereist de berekening van de werkelijke inferentiekosten dat rekening wordt gehouden met de aanschaf van hardware, stroomverbruik, koeling, netwerkbandbreedte en operationele overhead.<\/span><\/p>\n

Cloud H100-instances kosten $2,85-$3,50 per uur, afhankelijk van de provider en de contractduur. Zelf gehoste H100's vereisen een investering plus doorlopende kosten. De break-evenberekening is afhankelijk van de bezettingsgraad.<\/span><\/p>\n

Onderzoek toont aan dat zelfgehoste infrastructuur rendabel wordt wanneer het GPU-gebruik duurzaam de 50% overschrijdt. Onder die drempel bieden API-diensten doorgaans een betere prijs-kwaliteitverhouding.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Kostencomponent<\/b><\/th>\nCloudprovider<\/b><\/th>\nZelf gehost<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPU-kosten<\/span><\/td>\n$2.85-3.50\/uur<\/span><\/td>\n$30.000-40.000 (H100)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Vermogen (per GPU)<\/span><\/td>\nInbegrepen<\/span><\/td>\n$0.40-0.60\/uur<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Koeling<\/span><\/td>\nInbegrepen<\/span><\/td>\n$0.15-0.25\/uur<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Netwerk<\/span><\/td>\n$0.08-0.12\/GB uitgaand<\/span><\/td>\nVaste maandelijkse<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Operaties<\/span><\/td>\nMinimaal<\/span><\/td>\n1-2 FTE-ingenieurs<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Break-evenpunt<\/span><\/td>\n\u2014<\/span><\/td>\n50%+ gebruik<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

De gebruiksvergelijking<\/span><\/h3>\n

Het gebruik is doorslaggevend. Een GPU die op 30% draait, kost 3,3 keer meer per inferentie dan een GPU die op 100% draait. Maar om een hoog gebruik te bereiken, zijn een constant werkvolume en geavanceerde batchstrategie\u00ebn nodig.<\/span><\/p>\n

Batchverwerking kan de kosten per uitvoertoken met maximaal 30% verlagen in vergelijking met de verwerking van individuele verzoeken. Technieken zoals continue batchverwerking, waarbij de inferentie-engine verzoeken dynamisch combineert zodra ze binnenkomen, maximaliseren de doorvoer.<\/span><\/p>\n

Effici\u00ebntieverbeteringen in modellen door middel van kwantisatie, Mixture of Experts-architecturen en data-pruning kunnen de kosten met een factor 2 tot 5 verlagen zonder kwaliteitsverlies. Volgens informatie van Together.ai is de MoE-architectuur van DeepSeek in staat om kosteneffectief prestaties van GPT-4-niveau te leveren.<\/span><\/p>\n

Kostenstructuur per modelgrootte<\/span><\/h2>\n

De modelgrootte heeft een directe invloed op de inferentiekosten, maar de relatie is niet lineair. Kleinere modellen betekenen niet altijd proportioneel lagere kosten, en grotere modellen bieden soms een betere prijs-kwaliteitverhouding voor complexe taken.<\/span><\/p>\n

Kleine modellen (3B-7B parameters)<\/span><\/h3>\n

Modellen in deze prijsklasse blinken uit in kosteneffici\u00ebntie voor eenvoudige taken. Llama 3.2 3B kost ongeveer $0.06 per miljoen tokens. Deze modellen kunnen classificatie, eenvoudige vraagbeantwoording en gestructureerde data-extractie effectief uitvoeren.<\/span><\/p>\n

De afweging zit hem in de mogelijkheden. Kleine modellen hebben moeite met complexe redeneringen, genuanceerd taalbegrip en taken die uitgebreide wereldkennis vereisen. Voor veel productieworkloads is dat acceptabel.<\/span><\/p>\n

Middelgrote modellen (13B-70B parameters)<\/span><\/h3>\n

Dit bereik vertegenwoordigt de ideale situatie voor veel toepassingen. Een model van 13 miljard tokens dat een MMLU-score van 95% van GPT-3 behaalt, zou $0,25 per miljoen tokens kunnen kosten \u2013 hoger dan kleine modellen, maar met aanzienlijk betere redeneermogelijkheden.<\/span><\/p>\n

De 70B-klasse modellen zoals Llama 3.1 70B bieden prestaties die de grens van het gemiddelde benaderen, met een kostprijs van ongeveer $0,80 per miljoen tokens. Voor toepassingen die een sterke onderbouwing vereisen zonder absolute toptechnologie, bieden deze modellen een uitstekende prijs-kwaliteitverhouding.<\/span><\/p>\n

Grote modellen (175 miljard+ parameters)<\/span><\/h3>\n

Frontier-modellen zoals GPT-4, Claude en Gemini Ultra kosten 1 TP4 TP2-15 per miljoen tokens, afhankelijk van het specifieke model en de aanbieder. Ze blinken uit in complexe redeneringen, creatieve taken en problemen die diepgaande domeinkennis vereisen.<\/span><\/p>\n

De hogere kosten per token worden economisch verantwoord wanneer het model taken in minder iteraties voltooit, nauwkeurigere antwoorden levert of gebruiksscenario's mogelijk maakt die kleinere modellen simpelweg niet aankunnen.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Heeft u hulp nodig bij het ontwerpen en implementeren van een LLM-systeem?<\/span><\/h2>\n

Als je van plan bent een groot taalmodel in productie te nemen, is het handig om samen te werken met een team dat dagelijks AI-systemen bouwt en implementeert. <\/span>AI Superieur<\/span><\/a> Ze ontwikkelen maatwerk AI-applicaties op basis van machine learning en LLM-modellen, van de eerste haalbaarheidsstudies tot de implementatie en integratie. Hun team van datawetenschappers en engineers werkt aan modelontwikkeling, NLP-systemen, datapijplijnen en de implementatie in productieomgevingen. Ze helpen ook bij het beoordelen of een use case daadwerkelijk een LLM vereist en hoe het systeem zo gestructureerd kan worden dat het effici\u00ebnt werkt.<\/span><\/p>\n

Bent u klaar om de implementatie van uw LLM-programma te plannen?<\/span><\/h3>\n

Praat met AI die superieur is aan:<\/span><\/p>\n