Verlaag je AI-kosten, niet je
output.
De meeste teams draaien het duurste model voor alles. Wij maken zichtbaar waar het geld heen gaat, routeren simpel werk naar goedkopere of open-source modellen, cachen herhaalde calls en zetten kostencontrole in de runtime, zodat de rekening daalt zonder kwaliteitsverlies.
Eén workflow naar productie. Eén platform om verder te bouwen op wat werkt.
Positionering
De meeste AI-rekeningen zijn groter dan nodig.
Het krachtigste model wordt voor elke taak gebruikt, dus een simpele lookup kost evenveel als een zware analyse.
Prompts zijn te groot, identieke queries raken telkens opnieuw de API en niemand ziet wat er echt wordt uitgegeven.
Laava maakt de uitgaven zichtbaar en brengt ze omlaag, in het platform waarop je agents al draaien.
Uitkomsten
Wat de optimalisatie oplevert
Complete kostenuitsplitsing per feature, gebruiker en model
Slimme model routing, het juiste model voor elke taak
Prompt caching (tot 90% besparing op herhaalde context)
Budget alerts voordat kosten uit de hand lopen
Doorlopend monitoring dashboard
Concrete aanbevelingen die je direct kunt implementeren
Drie manieren om kosten eruit te halen
Van een afgebakende audit tot routing, caching en controls in de runtime.
Kosten-Audit
We tracen elke LLM-call, analyseren gebruikspatronen en identificeren precies waar geld wordt verspild. Je krijgt een geprioriteerd rapport met concrete besparingsmogelijkheden.
Model Routing
We implementeren intelligente routing: simpele queries gaan naar snelle, goedkope modellen (GPT-4o-mini, Haiku) of zelf-gehoste open-source modellen (Llama, Mistral). Complexe taken blijven op flagship modellen. Zelfde kwaliteit, fractie van de kosten.
Continue Monitoring
Real-time dashboards met kosten per feature, per gebruiker, per dag. Budget alerts. Anomalie detectie. Nooit meer verrast worden door je AI-rekening.
Aanpak
Hoe de optimalisatie verloopt
Eerst meten, dan de grootste verspilling weg, daarna laag houden.
Stap 01
1. Tracen & Meten
We instrumenteren je LLM-calls met Langfuse tracing. Binnen dagen hebben we volledig zicht op elke API-call, token count en kosten.
Stap 02
2. Analyseren & Identificeren
We vinden de verspilling: te grote prompts, verkeerde modelkeuzes, ontbrekende caching, dubbele queries. We kwantificeren precies hoeveel elk probleem kost.
Stap 03
3. Optimaliseren & Implementeren
We implementeren quick wins eerst: caching, model routing, prompt trimming. Daarna diepere optimalisaties. Je ziet besparing binnen weken.
Stap 04
4. Monitoren & Onderhouden
We zetten dashboards en alerts op zodat je geoptimaliseerd blijft. Kosten blijven laag. Nieuwe inefficiënties worden vroeg gesignaleerd.
Gemeten op echte productieworkloads.
Resultaten
Drie voorbeelden van hoe AI klantcontact, documentwerk en kennisprocessen sneller, consistenter en beter beheersbaar maakt.
Verzekeraar. Claims Verwerking
Een middelgrote verzekeraar gaf €8.000/maand uit aan flagship modellen voor claims intake. We ontdekten dat 85% van de queries simpele classificatietaken waren. Door deze naar GPT-4o-mini en een zelf-gehost Llama model te routeren, verlaagden we de kosten met 70%.
Advocatenkantoor. Document Analyse
Een groeiend advocatenkantoor had €4.000/maand aan LLM-kosten zonder enig inzicht. Onze audit onthulde dubbele queries (dezelfde documenten werden herhaaldelijk geanalyseerd) en geen prompt caching. Na optimalisatie daalden de kosten naar onder €1.000/maand.
FAQ
Wat teams vragen over AI-kosten
De meest praktische vragen die meestal op tafel komen voordat een eerste toepassing echt in de operatie landt.
Eerste serieuze stap
Zie waar je AI-uitgaven weglekken.
Breng één AI-workload en de bijbehorende rekening mee. We laten zien waar kosten, routing en modelkeuze als eerste scherper kunnen.
Je vertrekt met een helder beeld van de eerste workflow, de belangrijkste afhankelijkheden en de juiste vervolgstap.
Inbegrepen in het eerste gesprek
Klaar om je AI-kosten te verlagen?
Breng één AI-workload en de bijbehorende rekening mee. We laten zien waar kosten, routing en modelkeuze als eerste scherper kunnen.
Reactietijd
We reageren doorgaans binnen 24 uur