De kosten van generatieve AI verschillen van traditionele cloudkosten omdat ze op een fundamenteel onvoorspelbare manier afhankelijk zijn van het verbruik. In plaats van vaste rekenbronnen in te kopen waarvan je de omvang en het maximum vooraf kunt bepalen, worden generatieve AI-workloads per token, per API-aanroep of per modelaanroep in rekening gebracht, en dat verbruik kan dramatisch pieken op basis van gebruikersgedrag, het ontwerp van prompts of de applicatielogica. Voor bedrijfsteams die het financiële beheer van IT in hybride omgevingen verzorgen, ontstaat hierdoor een governancekloof waarvoor de standaardpraktijken voor cloudkosten niet zijn ontworpen. In de onderstaande paragrafen wordt elk aspect van die kloof nader toegelicht.
Waarom vertonen de kosten van generatieve AI een onvoorspelbaar verloop in vergelijking met andere clouddiensten?
De kosten van generatieve AI zijn onvoorspelbaar, omdat het verbruik wordt bepaald door de inhoud en niet door de configuratie. Bij traditionele clouddiensten stel je een virtuele machine in of reserveer je een database-instantie, en betaal je een voorspelbaar tarief dat gekoppeld is aan de uptime. Bij generatieve AI kan elk verzoek variëren in omvang, complexiteit en lengte van de output, en de kosten van elk verzoek variëren dienovereenkomstig. Er is geen vaste resource die in de conventionele zin op de juiste omvang kan worden afgestemd.
Verschillende factoren versterken deze onvoorspelbaarheid. Ten eerste gaan gebruikers op een open manier om met AI-modellen. Een chatbot voor klantenondersteuning kan in de ene interactie een eenvoudige ja/nee-vraag beantwoorden en in de volgende een technische uitleg van 2.000 woorden genereren. Ten tweede beïnvloedt het model zelf de kosten: grotere, krachtigere modellen kosten aanzienlijk meer per token dan kleinere, en organisaties laten vaak meerdere modellen tegelijk draaien voor verschillende gebruiksscenario’s. Ten derde kunnen agentische AI-toepassingen, waarbij een model zelfstandig tools aanroept, gegevens ophaalt en tussenliggende redeneringsstappen genereert, ketens van inferentie-aanroepen in gang zetten die de kosten ver boven het niveau doen uitstijgen dat een enkele gebruikersinteractie zou doen vermoeden.
Het gevolg is dat de cloudkosten voor generatieve AI niet-lineair kunnen stijgen naarmate het gebruik toeneemt. Een functie die prima werkt in een pilot met 50 gebruikers kan, bij uitrol naar 5.000 gebruikers, kosten met zich meebrengen die tien keer hoger liggen dan geraamd. Dit komt niet door slechte planning, maar doordat het totale tokenverbruik op grote schaal zich anders gedraagt dan de schattingen op basis van individuele sessies doen vermoeden.
Wat zijn de belangrijkste kostenfactoren bij een generatieve AI-workload?
De belangrijkste kostenfactoren bij een generatieve AI-workload zijn modelinferentie, de lengte van prompts en context, RAG-pijplijnen (Retrieval-Augmented Generation), fine-tuning en het genereren van embeddings. Hiervan neemt inferentie – het versturen van een prompt naar een model en het ontvangen van een antwoord – voor de meeste productietoepassingen het grootste deel van de lopende kosten voor zijn rekening.
Laten we dit eens nader bekijken:
- Inferentiekosten: Er worden kosten in rekening gebracht per invoer- en uitvoertoken. Lange systeemmeldingen, gespreksgeschiedenissen met meerdere beurtwisselingen en uitgebreide uitvoer zorgen allemaal voor een hoger aantal tokens en daarmee voor hogere kosten per oproep.
- Grootte van het contextvenster: Dankzij grotere contextvensters kunnen modellen meer informatie in één keer verwerken, maar dit leidt ook tot een hoger aantal tokens per verzoek. Toepassingen die bij elke aanroep volledige documenten of lange chatgeschiedenissen doorgeven, betalen aanzienlijk meer per interactie.
- RAG-pijpleidingen: Bij ‘retrieval-augmented generation’ worden bij elke inferentie-aanroep vectorzoekopdrachten, het genereren van embeddings en fragmenten uit opgehaalde documenten toegevoegd. Elke stap brengt zijn eigen kosten met zich mee, en die kosten lopen bij applicaties met veel verkeer sterk op.
- Fijnafstemming en testritten: Eenmalige maar aanzienlijke kosten, die doorgaans per rekenuur of GPU-uur worden gefactureerd. Deze zijn gemakkelijker in te calculeren, maar kunnen toch voor verrassingen zorgen bij teams die niet bekend zijn met de prijsstelling van GPU’s.
- Genereren van insluitingen: Het omzetten van documenten of gegevens naar vectorweergaven voor het zoeken en opvragen brengt terugkerende kosten met zich mee, met name wanneer inhoudsbibliotheken regelmatig worden bijgewerkt.
Inzicht krijgen in welke van deze factoren je werklast het meest beïnvloedt, is het uitgangspunt voor elke zinvolle Kostenoptimalisatie met behulp van AI inspanning.
In welk opzicht verschilt prijsstelling op basis van tokens van prijsstelling op basis van rekenkracht?
Bij een op tokens gebaseerde prijsstelling worden kosten in rekening gebracht op basis van de hoeveelheid verwerkte en gegenereerde tekst, gemeten in tokens (ongeveer vier tekens of driekwart van een woord in het Engels). Bij een op rekenkracht gebaseerde prijsstelling betaalt u voor de gereserveerde of verbruikte resources in de loop van de tijd, zoals CPU-uren, GB RAM of GPU-minuten. Het belangrijkste verschil is dat bij rekenkrachtgebaseerde prijsstelling de kosten gekoppeld zijn aan de infrastructuur, terwijl bij tokengebaseerde prijsstelling de kosten gekoppeld zijn aan de inhoud en het gedrag.
Met een op rekenkracht gebaseerde prijsstelling kan een team de omvang van een workload precies afstemmen door een instance met de juiste capaciteit te kiezen, limieten voor automatische schaalbaarheid in te stellen en prognoses te maken op basis van de verwachte bezettingsgraad. De relatie tussen gebruik en kosten is relatief lineair en beheersbaar. Bij een op tokens gebaseerde prijsstelling hangt de relatie tussen gebruik en kosten af van wat gebruikers daadwerkelijk aangeven en hoe het model daarop reageert – variabelen die veel moeilijker van tevoren te begrenzen zijn.
Dit onderscheid heeft concrete gevolgen voor de budgettering. Een op rekenkracht gebaseerd budget kan met redelijk vertrouwen worden vastgesteld op basis van historische gebruikspatronen. Een op tokens gebaseerd budget vereist aannames over de gemiddelde promptlengte, de gemiddelde responslengte, het verzoekvolume en de modelkeuze, die allemaal kunnen verschuiven naarmate het gebruikersgedrag evolueert of ontwikkelaars de applicatielogica bijwerken. Voor IT-financiële managementteams die gewend zijn om clouduitgaven te voorspellen op basis van infrastructuurstatistieken, is dit een aanzienlijke methodologische verschuiving.
Door de prijsstelling van tokens wordt de modelkeuze ook een directe financiële beslissing. Door voor een bepaalde toepassing te kiezen voor een kleiner, sneller model in plaats van een frontier-model, kunnen de kosten per verzoek met een orde van grootte worden verlaagd. Die afweging tussen prestaties en kosten moet voortdurend worden geëvalueerd, niet alleen bij de eerste implementatie.
Waarom is het moeilijker om de kosten van generatieve AI aan bedrijfsonderdelen toe te wijzen?
De kosten van generatieve AI zijn moeilijker toe te wijzen aan bedrijfsonderdelen, omdat de verbruikseenheid – een token – niet op natuurlijke wijze aansluit bij organisatiestructuren, projecten of kostenplaatsen, zoals dat wel het geval is bij een virtuele machine of een softwarelicentie. De meeste cloudproviders voorzien resources op infrastructuurniveau van tags, maar op API's gebaseerde AI-diensten genereren kosten op het niveau van de aanroep, en die aanroepen zijn vaak afkomstig van gedeelde applicaties die meerdere teams tegelijk bedienen.
Er zijn verschillende praktische belemmeringen die de toewijzing bemoeilijken:
- Gedeelde API-sleutels en eindpunten: Veel organisaties implementeren AI-functies via één enkele API-sleutel of gateway, waardoor het zonder aanvullende meetinstrumenten onmogelijk is om te achterhalen welke bedrijfsonderdelen welke kosten hebben gegenereerd.
- Het ontbreken van native tagging: In tegenstelling tot reken- of opslagmiddelen kunnen API-aanroepen naar beheerde AI-diensten vaak niet op het moment van gebruik worden voorzien van metadata over de kostenplaats, tenzij er gebruik wordt gemaakt van aangepaste logging-middleware.
- Gedeelde basismodellen: Eén enkel model kan tegelijkertijd worden ingezet voor toepassingen op het gebied van HR, financiën en klantenservice. Om de modelkosten eerlijk over de verschillende teams te verdelen, is een op gebruik gebaseerde doorberekeningslogica nodig die de meeste organisaties nog niet hebben geïmplementeerd.
- Snelle iteratiecycli: Ontwikkelingsteams voeren regelmatig experimenten uit, wat kosten met zich meebrengt voor talrijke kortlopende projecten die niet aansluiten bij de bestaande begrotingsstructuren.
De verantwoordingskloof die hierdoor ontstaat, is bekend bij iedereen die ervaring heeft met de beginfase van beheer van cloudkosten uitdagingen: de kosten zijn weliswaar in totaal zichtbaar, maar kunnen niet worden toegeschreven aan de teams en beslissingen die ertoe leiden. Zonder die toewijzing lopen optimalisatiegesprekken vast en blijft de verantwoordelijkheid voor het budget onduidelijk.
Hoe ziet effectief beheer van de kosten van generatieve AI eruit?
Effectief kostenbeheer voor generatieve AI combineert technische controles, organisatorische verantwoordingsplicht en regelmatige evaluaties. Het begint met inzicht: weten welke modellen in gebruik zijn, welke applicaties er gebruik van maken en hoe het tokenverbruik is verdeeld per team, product of gebruiksscenario. Op basis daarvan voegt het kostenbeheer beleidsregels, verantwoordelijkheden en besluitvormingsprocessen toe die ervoor zorgen dat de kosten in lijn blijven met de bedrijfswaarde.
Technische maatregelen die uit de hand gelopen uitgaven beperken
Op technisch vlak houdt governance in dat er tokenlimieten per verzoek worden ingesteld, dat er een limiet op het aantal verzoeken per gebruiker of applicatie wordt toegepast, dat verzoeken worden doorgestuurd naar het qua kosten meest geschikte model voor de taak, en dat caching wordt gebruikt om overbodige inferentie-aanroepen bij herhaalde zoekopdrachten te voorkomen. Ook het vakgebied van prompt engineering – het schrijven van beknopte, duidelijk afgebakende prompts in plaats van omslachtige – zorgt voor een aanzienlijke vermindering van het tokenverbruik.
Verantwoordingsplicht binnen de organisatie en evaluatieritmes
Op organisatorisch vlak houdt governance in dat de verantwoordelijkheid voor AI-uitgaven duidelijk wordt toegewezen aan product- en engineeringteams, in plaats van deze te behandelen als een gecentraliseerde IT-kost. Het betekent dat er regelmatige evaluatiemomenten worden ingesteld – wekelijks of tweewekelijks – waarbij teams hun AI-verbruik toetsen aan prognoses en actieve beslissingen nemen over afwegingen op het gebied van optimalisatie. Financiën, IT en engineering hebben behoefte aan een gezamenlijk beeld van de kosten en een gemeenschappelijke taal om hierover te discussiëren. Zonder die afstemming tussen de verschillende afdelingen worden beslissingen over de prijsstelling van generatieve AI in isolatie genomen, en optimaliseert de organisatie lokaal in plaats van strategisch.
Moet de uitgavenpost voor generatieve AI worden beheerd binnen FinOps of via een apart kader?
De uitgaven voor generatieve AI moeten worden beheerd binnen het FinOps-kader, dat moet worden uitgebreid met AI-specifieke werkwijzen in plaats van te worden vervangen door een apart raamwerk. De kerndisciplines van FinOps – kostenallocatie, verantwoording, optimalisatiecycli en functieoverschrijdende samenwerking tussen financiën, IT en engineering – zijn rechtstreeks van toepassing op generatieve AI. Wat verandert, zijn de tools, de meetcriteria en enkele van de optimalisatiehefbomen.
FinOps is ontworpen vanuit het uitgangspunt dat cloudkosten een gedeelde verantwoordelijkheid zijn die vraagt om voortdurende, weloverwogen besluitvorming in plaats van eenmalige keuzes bij de inrichting. Dat uitgangspunt geldt nog sterker voor generatieve AI, waarbij de kosten veranderen bij elke implementatie, elke update van de prompt en elke verschuiving in het gedrag van gebruikers. De fasen ‘Informeren’, ‘Optimaliseren’ en ‘Beheren’ van het FinOps-raamwerk sluiten naadloos aan op de levenscyclus van kostenbeheer bij generatieve AI.
Wanneer AI-specifieke uitbreidingen nodig zijn, gaat het doorgaans om:
- Nieuwe maatstaven: kosten per inferentie, kosten per succesvolle voltooiing, token-efficiëntieverhoudingen
- Beheer van modelkeuze: richtlijnen voor wanneer frontier-modellen moeten worden gebruikt in plaats van kleinere, goedkopere alternatieven
- Beoordeling van de kosten van het voorlopige ontwerp en de pijplijn: het voorlopige ontwerp beschouwen als een technisch besluit dat van invloed is op de kosten
- AI-specifieke prognoses: het opstellen van verbruiksmodellen op basis van gebruikersgedrag en applicatielogica in plaats van infrastructuurgebruik
Organisaties die de kosten van generatieve AI volledig los zien van hun financiële cloudbeheer, creëren vaak silo’s. Daardoor worden de AI-uitgaven onzichtbaar voor de teams die de algemene cloudbudgetten beheren, en worden de afwegingen tussen AI-investeringen en andere clouduitgaven nooit expliciet gemaakt. Door AI-kostenbeheer te integreren in uw bestaande FinOps-praktijk, ondersteund door de juiste tools, leidt dit tot betere beslissingen en een duidelijkere verantwoordingsplicht.
Hoe we u helpen om de kosten van generatieve AI en clouddiensten gezamenlijk te beheren
Wij ondersteunen organisaties bij het opzetten van de bestuursstructuur, processen en tools die nodig zijn om de kosten van generatieve AI te beheren, als onderdeel van een geïntegreerde aanpak van financieel cloudbeheer, en niet als een bijzaak. Onze aanpak koppelt de financiële discipline van FinOps aan het strategische inzicht van IT-financieel beheer, zodat AI-uitgaven transparant en optimaliseerbaar zijn en aansluiten bij de bedrijfswaarde.
Concreet helpen wij u met het volgende:
- Stel een kostenverdeling op voor AI-workloads – het ontwikkelen van de instrumentatie en de toewijzingslogica die nodig zijn om het verbruik van tokens toe te wijzen aan teams, producten en kostenplaatsen
- Bepaal de regelgeving voor modelkeuze – het opstellen van richtlijnen die aangeven wanneer welk model moet worden gebruikt, op basis van afwegingen tussen kosten, prestaties en risico’s
- Integreer AI-uitgaven in uw FinOps-bedrijfsmodel – het uitbreiden van uw bestaande evaluatieritmes, verantwoordingsstructuren en rapportage, zodat naast de traditionele cloudkosten ook generatieve AI hierin wordt meegenomen
- Koppel AI-kosten aan bedrijfsresultaten – met behulp van FinOps-tools om investeringen in AI te koppelen aan de diensten en bedrijfsresultaten die hierdoor worden ondersteund, zodat de waarde van de AI-uitgaven zichtbaar wordt voor het management
- Beoordeel uw huidige ontwikkelingsniveau – in kaart brengen hoe uw praktijken op het gebied van kostenbeheer voor cloud en AI er op dit moment voor staan en welke verbeteringen de meeste toegevoegde waarde opleveren
Als u bij uw investeringen in generatieve AI dezelfde financiële discipline wilt hanteren als bij de rest van uw cloudomgeving, neem contact met ons op en we laten je zien waar je moet beginnen.