Een prijs per token is over het algemeen voordeliger voor grote teams met een variabel of laag AI-gebruik, terwijl een prijs per gebruiker kosteneffectiever wordt wanneer de meeste gebruikers intensief en consistent met AI-tools werken. Het juiste model hangt af van hoe intensief uw team de AI daadwerkelijk gebruikt, en niet alleen van het aantal mensen dat er toegang toe heeft. In de onderstaande paragrafen wordt uitgelegd hoe elk model werkt, waar verborgen kosten kunnen opduiken en hoe u de uitgaven voor beide modellen kunt inschatten.
Welk prijsmodel voor AI is voordeliger voor grote teams?
Voor grote teams is een prijs per werkplek doorgaans voordeliger wanneer het gebruik hoog is en consistent verdeeld is over alle gebruikers. Prijzen per token zijn goedkoper wanneer het gebruik ongelijkmatig, sporadisch of geconcentreerd is bij een kleine groep gebruikers. De doorslaggevende factor is uw gemiddelde bezettingsgraad: als er maandelijks minder dan 60-70% van de gelicentieerde werkplekken actief worden gebruikt, zijn prijzen per token bijna altijd voordeliger.
Grote organisaties overschatten vaak in hoeverre hun teams AI-tools uniform zullen gaan gebruiken. In de praktijk kan het zijn dat een aanzienlijk deel van de gelicentieerde gebruikers zelden of helemaal niet inlogt. Bij een prijsstelling per gebruiker betaal je hoe dan ook voor die inactieve accounts. Bij een prijsstelling op basis van tokens betaal je alleen voor wat daadwerkelijk wordt gebruikt.
Dat gezegd hebbende, bieden modellen op basis van het aantal gebruikers voorspelbaarheid. Voor financiële en IT-managers die met vaste budgetten werken, is een vast maandelijks bedrag per gebruiker gemakkelijker in te passen in de planning dan een variabele factuur die mee schommelt met de werklast. Het goedkoopste model in theorie is in de praktijk niet altijd het meest beheersbare model.
Hoe werkt de prijsbepaling per token eigenlijk?
Bij een prijsstelling per token worden organisaties gefactureerd op basis van het volume aan tekst dat door een AI-model wordt verwerkt, gemeten in tokens. Een token komt ruwweg overeen met vier tekens of driekwart van een woord in het Engels. Er worden zowel input-tokens (de tekst of prompt die u naar het model stuurt) als output-tokens (het antwoord dat het model genereert) in rekening gebracht.
De meeste AI-aanbieders hanteren tarieven per miljoen tokens, waarbij de prijzen voor input- en output-tokens apart worden vastgesteld. Output-tokens zijn doorgaans duurder, omdat het genereren van tekst meer rekenkracht vereist dan het verwerken ervan. De tarieven variëren ook per model: krachtigere modellen kosten aanzienlijk meer per token dan lichtere, snellere alternatieven.
In de praktijk kan één enkele complexe zoekopdracht met een lange systeemprompt en een gedetailleerd antwoord al snel enkele duizenden tokens verbruiken. Vermenigvuldig dat met honderden gebruikers die dagelijks tientallen zoekopdrachten uitvoeren, en het verbruik loopt snel op. Daarom stimuleert een op tokens gebaseerde prijsstelling een doordachte opzet van prompts en een zorgvuldige modelkeuze, en krijgen organisaties die onbeperkte toegang tot AI toestaan vaak te maken met onverwachte rekeningen.
Wat zijn de verborgen kosten van AI-licenties per werkplek?
De belangrijkste verborgen kosten van AI-licenties per werkplek zijn de kosten voor werkplekken die niet worden gebruikt. Organisaties kopen licenties vaak op basis van prognoses van het personeelsbestand in plaats van op basis van het daadwerkelijke gebruik, wat leidt tot een grote kloof tussen het aantal gelicentieerde gebruikers en het aantal actieve gebruikers. Die kloof vertegenwoordigt directe, vermijdbare uitgaven.
Afgezien van ongebruikte zitplaatsen brengen modellen waarbij per zitplaats wordt betaald vaak extra kosten met zich mee die niet in de hoofdprijs zijn inbegrepen:
- Upgrades per niveau: In de basisprijzen voor seats zijn geavanceerde functies, hogere gebruikslimieten of API-toegang vaak niet inbegrepen; hiervoor zijn duurdere abonnementen nodig
- Toeslagen voor overschrijding: Sommige contracten per werkplek bevatten een gebruikslimiet per werkplek; wanneer deze limiet wordt overschreden, worden er extra kosten per token of per verzoek in rekening gebracht, wat de voorspelbaarheid van het model ondermijnt
- Integratie- en administratiekosten: Het beheren van gebruikersaanmaak, toegangscontroles en SSO-integratie binnen een grote, op gebruikersaantal gebaseerde implementatie zorgt voor extra IT-kosten
- Verlengingsverplichting: Jaarlijkse licentieovereenkomsten binden organisaties aan een vaste kostenstructuur, zelfs als het gebruikspatroon of de bedrijfsbehoeften tijdens de looptijd van de overeenkomst veranderen
Voor IT-beslissers binnen bedrijven is dit een reële uitdaging op het gebied van governance: zonder inzicht in welke werkplekken actief worden gebruikt en welke waarde ze opleveren, wordt het moeilijk om de investering tegenover de raad van bestuur te rechtvaardigen of het contract bij verlenging te optimaliseren.
Wanneer zou een organisatie beter voor een model per token kunnen kiezen in plaats van per werkplek?
Een organisatie zou voor een prijsstelling per token moeten kiezen wanneer het AI-gebruik per team uiteenloopt, wanneer de gebruikssituaties eerder taakgebonden zijn dan continu, of wanneer de organisatie zich nog in een vroege implementatiefase bevindt en het verbruik nog niet betrouwbaar kan voorspellen. Een prijsstelling op basis van tokens biedt de flexibiliteit om het gebruik op te schalen of af te schalen zonder vast te zitten aan vaste kosten.
Prijsbepaling per token is met name zeer geschikt voor:
- Organisaties die AI inzetten voor batchverwerking, documentanalyse of periodieke rapportage, in plaats van voor dagelijks interactief gebruik
- Teams waarin slechts een deel van de gebruikers (ontwikkelaars, analisten, ervaren gebruikers) verantwoordelijk is voor het grootste deel van de AI-interacties
- Omgevingen waarin meerdere AI-modellen worden gebruikt en waarin workloads op basis van complexiteit naar goedkopere modellen kunnen worden doorgestuurd
- Implementaties in een vroeg stadium, waarbij de acceptatie nog steeds toeneemt en de gebruikspatronen nog niet stabiel zijn
Een prijs per gebruiker is zinvoller wanneer de AI-tool functioneert als productiviteitssoftware, wat betekent dat de meeste gebruikers er dagelijks mee werken als onderdeel van hun standaardwerkstroom. In dat scenario worden de kosten per gebruiker in feite gecompenseerd door het hoge gebruik, en biedt de administratieve eenvoud van een vast tarief per gebruiker een reële operationele meerwaarde.
Hoe kun je de AI-uitgaven per model voorspellen en beheersen?
Om de AI-uitgaven bij een prijsstelling per token te voorspellen, moet men een schatting maken van het gemiddelde aantal tokens per zoekopdracht, het aantal zoekopdrachten per gebruiker per dag en het percentage gebruikers dat actief gebruik zal maken van de dienst. Bij een prijsstelling per licentie is het maken van prognoses eenvoudiger: vermenigvuldig het aantal licenties met het tarief per licentie en houd vervolgens rekening met upgrades naar een hoger tariefniveau en mogelijke overschrijdingen. De uitdaging in beide gevallen is dat de eerste schattingen vaak ver afwijken van het daadwerkelijke gebruiksgedrag.
Beheer van uitgaven op basis van tokens
Het verbruik van tokens kan worden beheerst door middel van prompt-engineering (kortere, nauwkeurigere prompts zorgen voor minder invoertokens), modelindeling (het doorsturen van eenvoudigere taken naar goedkopere modellen) en gebruiksquota die op team- of applicatieniveau worden ingesteld. De meeste aanbieders van AI-API’s bieden uitgavenwaarschuwingen en harde limieten aan die ongebreideld verbruik voorkomen. Het is veel eenvoudiger om deze veiligheidsmaatregelen vanaf het begin in te bouwen dan ze achteraf toe te voegen, nadat de kosten al zijn opgelopen.
Beheersing van uitgaven per werkplek
Bij modellen op basis van het aantal licenties draait kostenbeheersing om licentiebeheer: regelmatig controleren welke accounts actief zijn, ongebruikte licenties terugvorderen en het aantal licenties bij elke verlenging op de juiste omvang brengen. Door gebruiksstatistieken bij te houden (actieve gebruikers, sessiefrequentie, gebruik van functies) beschikt u over de gegevens om effectiever met leveranciers te onderhandelen en te voorkomen dat u betaalt voor capaciteit die u niet gebruikt.
In beide gevallen is de onderliggende werkwijze dezelfde: kosten zichtbaar maken, de verantwoordelijkheid toewijzen aan de teams die de uitgaven genereren, en een regelmatig evaluatieritme instellen. Dit is precies de aanpak die FinOps-werkwijzen dit geldt voor cloudkosten, en dezelfde redenering is rechtstreeks van toepassing op de uitgaven voor AI-software.
Wat is het verschil tussen de prijsstelling voor hybride AI en die voor pure modellen?
Bij hybride AI-prijsmodellen wordt een vast basistarief (vaak per licentie of per niveau) gecombineerd met een variabele component op basis van verbruik, die per token of per verzoek wordt gefactureerd. Bij zuivere modellen wordt uitsluitend via één mechanisme gefactureerd: ofwel een vast tarief per gebruiker, ongeacht het gebruik, ofwel een volledig variabel, op tokens gebaseerd tarief zonder vaste component. Hybride modellen proberen een evenwicht te vinden tussen voorspelbaarheid en flexibiliteit, maar combineren daarbij ook de complexiteit van beide benaderingen.
In een hybride model dekt het vaste deel doorgaans een vastgesteld gebruiksquotum, toegang tot het platform en een basispakket aan functies. Het variabele deel treedt in werking wanneer het verbruik die limiet overschrijdt. Deze structuur kan goed werken voor organisaties met een voorspelbare kernwerkbelasting en incidentele pieken, maar vereist zorgvuldige monitoring om het ergste van twee werelden te voorkomen: vaste kosten die u niet kunt verlagen en variabele overschrijdingen waarvoor u geen budget had gereserveerd.
Zuivere modellen op basis van het aantal gebruikers zijn het gemakkelijkst te begroten, maar het moeilijkst te optimaliseren. Zuivere modellen op basis van het aantal tokens bieden het meest directe verband tussen kosten en geleverde waarde, maar vereisen strakkere governance en betere tools om de controle te behouden. Voor de meeste grote organisaties is de praktische vraag niet welk puur model ze moeten kiezen, maar hoe ze het beheer zo moeten inrichten dat het gekozen model daadwerkelijk de gegenereerde bedrijfswaarde weerspiegelt.
Hoe wij u helpen om de complexiteit van AI- en cloudtarieven te beheersen
Of u nu te maken hebt met AI-kosten per token, licenties per gebruiker of de bredere uitdaging om technologie-uitgaven af te stemmen op bedrijfsresultaten: wij helpen u bij het opbouwen van financieel inzicht en governance, zodat u betere beslissingen kunt nemen. Via onze FinOps-diensten ondersteunen wij organisaties bij de overgang van reactieve kostenrapportage naar actief, waardegedreven beheer van technologie-uitgaven.
Concreet helpen wij u met het volgende:
- Zorg voor kostenverdeling en verantwoording zodat de kosten voor AI en de cloud zichtbaar zijn voor de teams die deze kosten veroorzaken, en niet alleen voor de centrale IT-afdeling
- Zorg voor een vast ritme bij het nemen van beslissingen met betrekking tot optimalisatie, inkrimping en licentiebeheer, in plaats van de kosten ad hoc aan te pakken
- Beheer van AI-uitgaven integreren binnen uw bredere kader voor financieel beheer van cloud- en IT-activiteiten, waardoor het management één betrouwbaar overzicht krijgt van de technologiekosten
- Besparingsmogelijkheden in kaart brengen op het gebied van modelkeuze, gebruikspatronen en contractstructuren, waarbij klanten doorgaans een daling van 5 tot 30% in hun operationele technologiekosten realiseren
Als je grip wilt krijgen op je AI-kosten en een schaalbaar bestuursmodel wilt opzetten, neem contact met ons op om te bespreken waar we moeten beginnen.