GPT, Claude, of een custom model? Ontdek wanneer je welk type AI-model inzet, wat de kosten zijn, en hoe je de juiste keuze maakt voor jouw use case.
De opkomst van ChatGPT heeft AI democratischer gemaakt dan ooit. Elk bedrijf kan nu via een API toegang krijgen tot geavanceerde taalmodellen. Maar is GPT altijd de beste keuze? Of zijn er situaties waarin een custom getraind model beter presteert?
In dit artikel vergelijken we general-purpose Large Language Models (LLMs) zoals GPT-4, Claude, en Gemini met custom AI-modellen. Je leert wanneer welke aanpak past, wat de werkelijke kosten zijn, en krijgt een beslissingsframework om de juiste keuze te maken.
GPT-4 / GPT-4o (OpenAI) De bekendste LLM, beschikbaar via API en ChatGPT. Excellent voor algemene taken, reasoning, en code generatie.
Claude 3.5 (Anthropic) Sterk in lange documenten, veiliger ontwerp, en meer genuanceerde conversaties. Populair voor professionele toepassingen.
Gemini (Google) Multimodaal (tekst, beeld, video), sterk geintegreerd met Google diensten. Groeit snel in adoptie.
Mistral / Llama (Open source) Krachtige open-source alternatieven die je zelf kunt hosten. Meer controle, maar ook meer complexiteit.
General-purpose LLMs zijn getraind op enorme hoeveelheden data - biljoenen woorden van internet, boeken, code. Ze zijn generalisten: redelijk goed in heel veel taken, zonder specifieke training.
Sterke punten:
Beperkingen:
Custom modellen zijn AI-systemen specifiek getraind voor jouw use case en data. Er zijn gradaties:
Start met een bestaand model (bijv. GPT-3.5) en train verder op jouw data. Het model leert jouw domein, terminologie, en stijl.
Voordelen:
Wanneer:
Modellen ontworpen en getraind voor een specifieke taak:
Voordelen:
Wanneer:
Volledig nieuw model trainen op eigen data. Zeer zeldzaam nodig en extreem kostbaar.
Wanneer:
Content generatie Blog posts, marketing copy, productbeschrijvingen. LLMs excelleren in creatief schrijven.
Conversational AI Chatbots voor klantenservice, internal helpdesks. Breed scala aan mogelijke vragen.
Code assistentie Code generatie, debugging, documentatie. GPT-4 en Claude zijn zeer sterk in code.
Analyse en samenvatting Documenten analyseren, vergaderingen samenvatten, emails categoriseren.
Prototyping Snel valideren of een AI-oplossing werkt voordat je investeert in custom development.
| Factor | LLM geschikt? |
|---|---|
| Breed scala aan taken | Ja |
| General knowledge voldoet | Ja |
| Snelle time-to-market | Ja |
| Beperkt volume | Ja |
| Creativiteit belangrijk | Ja |
| 100% nauwkeurigheid niet kritiek | Ja |
| Data niet gevoelig | Ja |
Domain-specifieke classificatie Medische codes toewijzen, juridische documenten classificeren. Specialisatie kritiek.
High-volume extraction Miljarden facturen verwerken, real-time fraud detectie. Kosten per inference belangrijk.
Kritieke beslissingen Credit scoring, medische diagnose ondersteuning. Nauwkeurigheid en uitlegbaarheid essentieel.
Gevoelige data Data die niet naar externe APIs mag. On-premise of private cloud vereist.
Consistente output Exact dezelfde format output, elke keer. LLMs varieren inherent.
| Factor | Custom model geschikt? |
|---|---|
| Specifieke, afgebakende taak | Ja |
| Hoog volume (>100K/maand) | Ja |
| Domeinexpertise kritiek | Ja |
| Nauwkeurigheid >99% nodig | Ja |
| Uitlegbaarheid vereist | Ja |
| Gevoelige data | Ja |
| Volledige controle nodig | Ja |
GPT-4o (2025 prijzen):
Claude 3.5 Sonnet:
Voorbeeld: 100.000 queries/maand
Fine-tuning:
Purpose-built model:
| Volume (queries/maand) | GPT-4o/maand | Custom (na investering) |
|---|---|---|
| 10.000 | €62 | €500+ |
| 100.000 | €625 | €600 |
| 1.000.000 | €6.250 | €1.500 |
| 10.000.000 | €62.500 | €5.000 |
Conclusie: Bij hoog volume (>1M queries/maand) worden custom modellen kosteffectiever. Bij lager volume zijn API's voordeliger.
| Task | General LLM | Fine-tuned | Custom model |
|---|---|---|---|
| General Q&A | 85-95% | 90-95% | N/A |
| Domain classification | 70-85% | 85-95% | 95-99% |
| Entity extraction | 75-90% | 90-95% | 95-99% |
| Sentiment analysis | 80-90% | 90-95% | 93-98% |
| Fraud detection | 60-75% | 80-90% | 95-99% |
| Model type | Typical latency |
|---|---|
| GPT-4o (API) | 500ms - 2s |
| Claude 3.5 (API) | 500ms - 2s |
| Fine-tuned (self-hosted) | 100ms - 500ms |
| Purpose-built (optimized) | 10ms - 100ms |
| Model type | Queries per seconde |
|---|---|
| API (rate limited) | 10-100 |
| Self-hosted LLM | 10-50 |
| Purpose-built model | 1.000+ |
Risico's:
Mitigaties:
Voordelen:
Nadelen:
API-route:
Custom-route:
Start altijd met API-based oplossing:
Migreer naar custom als:
Start -> Is het een afgebakende, specifieke taak?
De meest succesvolle implementaties combineren vaak beide werelden:
Een "router" model bepaalt welk type model een query afhandelt:
Retrieval Augmented Generation combineert:
Dit geeft LLM-flexibiliteit met domeinspecifieke kennis, zonder full custom training.
Elke stap is goedkoper dan de volgende, dus de meeste queries worden efficient afgehandeld.
Smaller, capable models Modellen worden kleiner maar capabeler. GPT-4 niveau prestaties in modellen die lokaal kunnen draaien.
Specialization layers Platforms die eenvoudiger maken om LLMs te specialiseren zonder full training: prompt tuning, adapters, LoRA.
On-device AI AI in de edge: smartphones, IoT devices. Privacy by design.
Multimodal becomes standard Tekst, beeld, audio, video - allemaal in een model. Meer mogelijkheden, maar ook meer complexiteit.
De technologie evolueert snel. Flexibiliteit in architectuur is belangrijker dan perfecte eerste keuze.
Er is geen universeel "beste" keuze tussen GPT/Claude en custom modellen. De juiste keuze hangt af van:
Kies API-based LLMs als:
Kies custom modellen als:
Best practice: Start met API, verzamel data en learnings, evalueer periodiek of custom development zin heeft.
Wil je sparren over de juiste aanpak voor jouw situatie? Neem contact op voor een vrijblijvend gesprek.
Ja, OpenAI biedt fine-tuning aan voor GPT-3.5 en GPT-4. Dit verbetert prestaties voor specifieke taken, maar data gaat wel naar OpenAI's servers. Check hun data handling policies.
Fine-tuning: 2-4 weken. Purpose-built model: 2-6 maanden. Dit hangt sterk af van datakwaliteit en complexiteit van de taak.
Voor self-hosting: absoluut. Modellen als Llama 3 en Mistral presteren dicht bij GPT-3.5 niveau en kunnen volledig on-premise draaien. Wel is meer technische expertise nodig.
Als prompt engineering niet de gewenste kwaliteit bereikt, of als je consistente output-formatting nodig hebt. Fine-tuning is ook efficienter bij zeer hoog volume omdat prompts korter kunnen.
Meer over Trends
Ontdek hoe we bedrijven helpen met AI en automatisering
Benieuwd wat AI voor jouw bedrijf kan betekenen?
Start je gratis AI-scanOntvang wekelijks praktische AI-inzichten direct in je inbox. Geen spam, alleen waardevolle content.
Ontdek hoe we jouw bedrijf kunnen helpen transformeren
AI-strategie die werkt
Strategisch AI advies voor het MKB. Van readiness assessment tot implementatie roadmap, volledig AVG-compliant.
Jouw eigen AI-infrastructuur
Private LLM deployment met volledige controle over je data. AVG, NIS2 en ISO27001 compliant.
AI die voor je werkt
Praktische AI-oplossingen: agents, chatbots en RAG-implementaties. Gemiddeld 10 uur per week besparing.
Start met een gratis AI-scan. We analyseren je processen en laten zien waar automatisering de grootste impact heeft.
40+ bedrijven gingen je voor. Gemiddeld 15-30% efficiënter op digitale kosten.
