Kunstmatige Intelligentie

Privacy considerations when using generative AI

Bas Alderding

Generatieve AI, zoals ChatGPT en DALL-E, heeft de wereld stormenderhand veroverd. Deze krachtige technologieën stellen ons in staat om verbluffende afbeeldingen, video's en teksten te genereren op basis van tekstuele input.

Wat zijn AI-taalmodellen?

Voordat we naar de kosten gaan, is het goed om even stil te staan bij wat AI-taalmodellen precies zijn. Een LLM is een type AI-model dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst. Het model leert patronen en relaties in taal herkennen en kan op basis van deze patronen zelfstandig nieuwe, samenhangende teksten genereren.

Bekende voorbeelden van LLMs zijn OpenAI's GPT-4 en Google's Gemini. Deze modellen kunnen indrukwekkende resultaten leveren in tekstgeneratie, vertaling, samenvatting en meer.


Open source vs. gesloten source

Als je een AI LLM voor je project wilt gebruiken, heb je grofweg twee opties: open source of gesloten source cloudproviders.

Open source LLMs zijn modellen waarvan de broncode openbaar beschikbaar is. Iedereen kan deze modellen downloaden, trainen en gebruiken. Voorbeelden zijn Grok van X en LLAMA van Meta. Het voordeel van open source is dat je volledige controle hebt over het model en niet afhankelijk bent van een externe partij. Nadelen zijn dat je zelf verantwoordelijk bent voor de infrastructuur en dat prestaties soms wat achterblijven bij gesloten source alternatieven.

Gesloten source LLMs worden aangeboden door cloudproviders zoals OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic en Amazon. Je kunt deze modellen via een API aanroepen en betaalt per gebruik. Het grote voordeel is gemak: je hoeft geen eigen infrastructuur op te zetten en kunt direct aan de slag. Ook zijn de modellen vaak van hoge kwaliteit. Een nadeel is dat je afhankelijk bent van de cloudprovider en minder controle hebt.



Kosten van open source LLMs

De kosten voor het gebruik van een open source LLM bestaan voornamelijk uit de rekenkracht die nodig is om het model te trainen en te laten draaien. Je hebt een krachtige GPU en veel opslagruimte voor de datasets nodig.

De exacte kosten hangen af van de grootte van het model en hoe intensief je het gebruikt. Voor een middelgroot model moet je al snel op enkele duizenden euro's voor de hardware rekenen. Daar komen nog de kosten voor elektriciteit en onderhoud bij.


Kosten gesloten source LLMs

Bij gesloten source cloudproviders betaal je per API-aanroep. Prijzen variëren per provider en model. Ter indicatie: bij OpenAI betaal je $0,03 per 1.000 tokens voor het populaire GPT-4 model. Eén token komt ongeveer overeen met 4 tekens tekst.

Stel je hebt een applicatie die 1 miljoen woorden per maand genereert. Dat zijn ongeveer 250.000 tokens. De kosten komen dan uit op ongeveer $7,50 per maand. Let wel, dit is een voorbeeld en de daadwerkelijke kosten hangen sterk af van jouw specifieke gebruikssituatie.

Naast API-kosten betaal je bij sommige providers ook voor opslag van je data en training van aangepaste modellen. Hier kunnen de kosten aanzienlijk zijn, oplopend tot duizenden euro's per maand.


Conclusie

De kosten voor het gebruik van een AI-taalmodel variëren sterk. Bij open source betaal je eenmalig voor de benodigde hardware, bij gesloten source per gebruik via een API. Wat het beste bij jouw project past, hangt af van je specifieke behoeften en eisen.

In het algemeen kun je zeggen dat open source interessant is als je volledige controle wilt en bereid bent te investeren in infrastructuur. Gesloten source is een goede keuze als je snel resultaten wilt en gemak belangrijker is dan controle.

Welke optie je ook kiest, AI-taalmodellen zijn een fascinerende technologie met veel potentieel. De ontwikkelingen gaan snel en de mogelijkheden lijken eindeloos. Het is zeker de moeite waard om te verkennen wat AI voor jouw project kan doen!

sevenlab is een betrouwbare partij met een geweldige klantgerichtheid. Ze denken actief met je mee, zijn enorm behulpzaam en flexibel.

Satish Bahwanidin

Projectleider VO-raad

Klaar om je project met ons te bespreken?

Maak kennis met het SevenLab team en de oprichters