{"id":35450,"date":"2026-04-17T11:09:25","date_gmt":"2026-04-17T11:09:25","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=35450"},"modified":"2026-04-17T11:09:25","modified_gmt":"2026-04-17T11:09:25","slug":"llm-data-labeling-cost","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/llm-data-labeling-cost\/","title":{"rendered":"Kosten voor het labelen van LLM-gegevens: analyse van de sector in 2026"},"content":{"rendered":"

Korte samenvatting:<\/b> De kosten voor het labelen van LLM-data zijn dramatisch gestegen. De omzet in de sector is tussen 2023 en 2024 maar liefst 88 keer zo hoog geworden, terwijl de rekenkosten slechts met een factor 1,3 zijn gestegen. Handmatige annotatie na de training (RLHF, het afstemmen van instructies) kost nu ongeveer drie keer zoveel als de marginale rekenkosten voor geavanceerde modellen. De kosten voor het labelen door experts voor \u00e9\u00e9n project kunnen vari\u00ebren van 1 tot 14 miljoen euro, waardoor het labelen van data de opkomende bottleneck in de AI-ontwikkeling vormt.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

De gangbare opvatting over de kosten van AI is onjuist.<\/span><\/p>\n

Jarenlang domineerde de rekenkracht de discussie over budgetten voor LLM-opleidingen. GPU's, cloudinfrastructuur, elektriciteit \u2013 dit waren de gebruikelijke verdachten als het ging over wat AI duur maakt. Volgens bronnen die in concurrerende content werden aangehaald, kostte de training van GPT-4 naar schatting $78-100+ miljoen, terwijl Gemini Ultra 1.0 zelfs $192 miljoen kostte.<\/span><\/p>\n

Maar dit is wat er veranderd is: data-labeling heeft de rekenkracht stilletjes ingehaald als de belangrijkste drijvende kracht achter de marginale kosten voor grensmodellen.<\/span><\/p>\n

Uit recente analyses blijkt dat de omzet van grote datalabelbedrijven tussen 2023 en 2024 maar liefst 88 keer zo hoog is geworden, terwijl de rekenkosten voor het trainen van modellen slechts met een factor 1,3 zijn gestegen. Toen onderzoekers de jaarlijkse omzet van Scale, Surge, Mercor, Labelbox en vergelijkbare bedrijven berekenden en deze vergeleken met de marginale rekenkosten voor modellen zoals GPT-4o, Claude Sonnet-3.5, Mistral-Large, Grok-2 en Llama-3-405B, bleek duidelijk: de labelkosten liggen nu ongeveer drie keer zo hoog als de marginale rekenkosten.<\/span><\/p>\n

Deze verschuiving weerspiegelt hoe moderne LLM's hun mogelijkheden bereiken. Technieken na de training, zoals supervised fine-tuning (SFT) en reinforcement learning from human feedback (RLHF), zijn essentieel geworden voor het produceren van modellen die daadwerkelijk in de praktijk werken. In tegenstelling tot pre-training op ruwe internetdata, vereisen deze methoden zorgvuldig samengestelde datasets die door mensen \u2013 vaak domeinexperts \u2013 zijn gecre\u00eberd.<\/span><\/p>\n

En de tijd van een expert is niet goedkoop.<\/span><\/p>\n

De werkelijke cijfers achter de kosten van LLM-data-labeling<\/span><\/h2>\n

Casestudies laten zien hoe kostbaar handmatige annotatie is geworden.<\/span><\/p>\n

Neem bijvoorbeeld MiniMax-M1, dat minder dan $1 miljoen aan rekenkracht nodig had om de kwaliteit van Claude-Opus-4 te bereiken. Of denk aan SkyRL-SQL, dat de prestaties van GPT-40 evenaarde bij tekst-naar-SQL-taken met slechts $360 aan trainingsrekenkracht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dit zijn geen uitzonderingen. Ze vertegenwoordigen de nieuwe economie van LLM-ontwikkeling.<\/span><\/p>\n

Volgens de gezaghebbende handleiding van Scale AI over data-labeling is voor het bereiken van een extreem hoge kwaliteit (99%+) op een grote dataset een groot team nodig (meer dan 1000 data-labelaars per project). Met hoogopgeleide medewerkers en geavanceerde geautomatiseerde workflows leveren gespecialiseerde bedrijven labels van hoge kwaliteit, maar minimale kosten zijn relatief wanneer menselijke expertise de drijvende kracht achter het proces is.<\/span><\/p>\n

\"De<\/p>\n

Waardoor worden de kosten voor het labelen van LLM-gegevens bepaald?<\/span><\/h2>\n

Verschillende factoren dragen bij aan hogere annotatiekosten.<\/span><\/p>\n

Afhankelijkheid na de training<\/span><\/h3>\n

Moderne LLM's werken niet direct na de training. Ze vereisen verfijning door middel van supervised fine-tuning en reinforcement learning-technieken. Deze processen vereisen absoluut door mensen gelabelde data \u2013 bij voorkeur van experts die de genuanceerde evaluatiecriteria begrijpen.<\/span><\/p>\n

Een onderzoekspaper over kostenbewuste LLM-gebaseerde online datasetannotatie (arXiv:2505.15101) laat zien hoe recente ontwikkelingen in grote taalmodellen geautomatiseerde labeling mogelijk hebben gemaakt, maar dat menselijk toezicht cruciaal blijft voor kwaliteitsborging. De spanning tussen de mogelijkheden van automatisering en de kwaliteitseisen houdt de kosten hoog.<\/span><\/p>\n

Vereisten voor deskundige etiketteerders<\/span><\/h3>\n

Niet iedereen kan trainingsdata voor een LLM-opleiding effectief labelen. Verschillende taken vereisen verschillende expertiseniveaus:<\/span><\/p>\n