November 10, 2026
|
5 min leestijd
10 manieren om Gen AI-kosten te verlagen: Inzichten uit het Gartner®-rapport
Gebouwd voor snelheid: ~10ms latentie, zelfs onder belasting
De razendsnelle manier om je modellen te bouwen, volgen en implementeren!
- Verwerkt 350+ RPS op slechts 1 vCPU — geen tuning nodig
- Productieklaar met volledige enterprise-ondersteuning
Generatieve AI is snel verschoven van experimenteren naar uitvoering en is nu ingebed in producten, operationele processen en klantervaringen. Naarmate ondernemingen de opschaling versnellen, ontstaat er echter een structureel probleem: het AI-gebruik groeit sneller dan de mechanismen die nodig zijn om de kosten te beheersen. Wat begint als een afgebakende pilot, breidt zich snel uit naar meerdere teams die onafhankelijk van elkaar bouwen, applicaties die meerdere modellen aanroepen, en agentic workflows die redeneerprocessen in meerdere stappen uitvoeren. Het resultaat is niet alleen een hogere uitgave, maar ook toenemend onvoorspelbare en opeenvolgende kosten binnen de organisatie.
Deze uitdaging wordt belicht in het Gartner-rapport “10 Best Practices for Optimizing Generative and Agentic AI Costs” , dat onderzoekt hoe architecturale beslissingen en een gebrek aan operationele discipline kostenoverschrijdingen op schaal veroorzaken. Zoals het rapport opmerkt: “Through 2028, at least 50% of GenAI projects will overrun their budgeted costs due to poor architectural choices and lack of operational know-how.” Dit is geen gereedschapsprobleem—het is fundamenteel een tekortkoming in de architectuur en het operationele model.
Hoe wij geloven dat Gartner deze verschuiving definieert
Deze verschuiving wordt verkend in het Gartner-rapport “10 Best Practices for Optimizing Generative and Agentic AI Costs” , dat zich richt op de noodzaak voor ondernemingen om kosten, governance en operationele controle te heroverwegen wanneer AI-systemen naar productie gaan.
TrueFoundry wordt vermeld in dit rapport in de context van AI-gateways—een opkomende controlelaag voor het beheren van kosten, betrouwbaarheid en governance over AI-workloads.
Lees het volledige rapport hier
Gartner benadrukt de omvang van de uitdaging duidelijk: “Organizations transitioning from GenAI pilots to production experience a rude awakening when it comes to costs. Creating a production-ready GenAI system can be orders of magnitude more expensive than running a pilot.” Dit markeert het omslagpunt—AI-kosten worden een runtime-probleem in plaats van een zorg tijdens de bouwfase, gedreven door hoe systemen op schaal worden georkestreerd, beheerd en geëxploiteerd.
Gartner Hype Cycle for Platform Engineering 2026
Waarom generatieve AI-kosten escaleren in productie
Om het probleem te begrijpen, is het belangrijk om te analyseren hoe AI-systemen zich op schaal gedragen.
1 Inference wordt de dominante kostenlaag
In tegenstelling tot traditionele systemen brengt AI kosten met zich mee bij elk gebruik.
Gartner benadrukt deze verschuiving:
“Through 2028, the aggregated costs of model inference will be at least 70% of the total model lifetime costs…”
Dit verandert fundamenteel hoe kosten moeten worden beheerd.
2 Agentic workflows vermenigvuldigen de kosten per verzoek
Moderne AI-systemen bestaan niet uit één enkele stap.
Een enkel verzoek kan het volgende in gang zetten:
- meerdere modelaanroepen
- interacties met tools
- geketende redeneerstappen
Dit zorgt voor een niet-lineaire kostengroei.
3 Gefractioneerde adoptie leidt tot inefficiëntie
In de meeste ondernemingen:
- nemen teams onafhankelijk van elkaar modellen in gebruik
- ontbreekt een gezamenlijke governance
- zijn gebruikspatronen inconsistent
Dit leidt tot:
- dubbel gebruik
- slechte modelselectie
- onnodige extra kosten
4 Gebrek aan runtime-governance leidt tot kostengroei
Zonder gecentraliseerde controle:
- worden er geen quota gehandhaafd
- worden er geen routingbeslissingen genomen
- is er geen inzicht in kosten
Hierdoor worden kosten onbeheersbaar op schaal.
De architecturale verschuiving: van modeltoegang naar een AI-controlevlak
De aanbevelingen in het Gartner-rapport wijzen op een duidelijke verschuiving.
Het gaat niet om betere modellen.
Het gaat om het controleren van hoe modellen in productie worden gebruikt.
Belangrijke praktijken zijn onder meer:
1 Gecentraliseerde toegang tot AI-systemen
Eén enkele controlelaag om alle interacties met modellen en tools te beheren.
2 Intelligente modelrouting
Dynamisch modellen selecteren op basis van kosten, latency en prestaties.
3 Governance en beleidshandhaving
Toepassen van quota, limieten en guardrails op al het gebruik.
4 End-to-end traceerbaarheid
Gebruik, prestaties en kosten op een gedetailleerd niveau volgen.
5 Kostenoptimalisatiemechanismen
Overtollige inference verminderen door caching en hergebruik.
Gartner formaliseert deze verschuiving:
“A new category of tools called AI gateways can help control costs by enforcing policies… and by providing features such as caching and model routing to reduce costs.”
Dit definieert een nieuwe laag:
het AI-controlevlak (AI control plane)
Waar TrueFoundry past
Wij geloven dat de richting die Gartner schetst wijst op een duidelijke vereiste:
een gecentraliseerde controlelaag die regelt hoe AI binnen de onderneming wordt gebruikt.
TrueFoundry is vermeld in dit rapport als onderdeel van dit opkomende AI-gateway-ecosysteem.
TrueFoundry opereert op de laag waar AI-gebruik plaatsvindt—en waar kosten ontstaan.
1 Van reactief volgen naar proactieve controle
In plaats van:
- kosten pas achteraf bijhouden
Maakt TrueFoundry het mogelijk om:
- het gebruik te sturen voordat het opschaalt
2 Dynamische optimalisatie tijdens runtime
- Stuur verzoeken naar verschillende modellen op basis van de afweging tussen kosten en prestaties
- Pas budgetten, quota en rate limits toe
- Optimaliseer het gebruik door middel van caching en hergebruik
3 Volledig inzicht in alle AI-systemen
- Kostenregistratie op token-niveau
- Tracing op verzoekniveau
- Analyses op team- en applicatieniveau
4 Governance op ondernemingsschaal
- Gecentraliseerd toegangsbeheer
- Beleidshandhaving voor alle AI-interacties
- Guardrails voor veilig en compliant gebruik
5 Enterprise-ready implementatie
- Werkt in cloud- en on-premise-omgevingen
- Ondersteunt strategieën met meerdere modellen en providers
- Voorkomt vendor lock-in
Dit verplaatst het operationele model van:
“Wat zijn onze AI-uitgaven?”
naar
“Gebruiken we AI efficiënt—en moet dit specifieke verzoek wel worden uitgevoerd?”
Waarom dit belangrijk is voor CXO's
Generatieve AI gaat de tweede fase in.
De eerste fase draaide om toegang.
De volgende fase draait om controle en economische efficiëntie.
Tegelijkertijd veranderen de prijsmodellen:
“By 2030, at least 40% of enterprise SaaS spend will shift toward usage-, agent- or outcome-based pricing.” Dit maakt kosten:
- een financiële beslissing
- een governance-vraagstuk
- een strategische onderscheidende factor
Organisaties die controle invoeren op de runtime-laag zullen:
- de voorspelbaarheid van kosten verbeteren
- onnodige uitgaven verminderen
- AI-systemen op een verantwoorde manier opschalen
Eindperspectief
Gartner definieert generatieve AI-kosten als een probleem op systeemniveau dat voortkomt uit runtime-gedrag—niet uit de modelselectie. Omdat op schaal:
- elk verzoek kosten met zich meebrengt
- elke workflow het gebruik vermenigvuldigt
- elke inefficiëntie zich opstapelt
De ondernemingen die slagen, zijn niet degene die AI het snelst adopteren.
Het zullen de organisaties zijn die het volgende introduceren:
controle, governance en economische discipline in de werking van hun AI-systemen.
Het voordeel komt niet voort uit toegang tot modellen—
maar uit controle over de manier waarop die modellen worden gebruikt.
Meer ontdekken
Lees het volledige Gartner-rapport
Lees meer over TrueFoundry: https://www.truefoundry.com
Disclaimer
Gartner ondersteunt geen enkele leverancier, product of dienst die in zijn onderzoekspublicaties wordt afgebeeld, en adviseert technologiegebruikers niet om alleen die leveranciers te selecteren met de hoogste beoordelingen of andere aanduidingen. De onderzoekspublicaties van Gartner bestaan uit de meningen van de onderzoeksorganisatie van Gartner en mogen niet worden opgevat als feitelijke verklaringen.
Gartner, 10 Best Practices for Optimizing Generative and Agentic AI Costs, Door Arun Chandrasekaran e.a., 20 maart 2026
GARTNER is een gedeponeerd handelsmerk van Gartner, Inc. en/of haar dochterondernemingen.
TrueFoundry AI Gateway levert een latentie van ~3–4 ms, verwerkt 350+ RPS op 1 vCPU, schaalt moeiteloos horizontaal en is klaar voor productie, terwijl LiteLLM last heeft van hoge latentie, moeite heeft boven een gemiddeld aantal RPS, geen ingebouwde schaling heeft en het meest geschikt is voor lichte workloads of prototypes.
Gebouwd voor snelheid: ~10ms latentie, zelfs onder belasting
Probeer het nu.
Start gratis
Hoe voorkom je dat GenAI-kosten uit de hand lopen bij opschaling?
Gartner Hype Cycle voor Platform Engineering 2026
Eén controlelaag voor alle AI
Ontdek meer
Geen items gevonden.
.png)
Geen items gevonden.
Recente blogs
.webp)
.webp)
.webp)
Veelgestelde vragen
How to optimize generative AI costs?
You can optimize generative AI costs by using the right model for each task and avoiding unnecessary usage. For example, simple tasks do not require large and expensive models, so choosing smaller ones can reduce spend. In addition, keeping prompts focused helps avoid extra token usage that does not add value. Similarly, limiting response length prevents paying for unnecessary output. Over time, regularly tracking usage makes it easier to identify where costs are increasing and take corrective action.
How to reduce LLM costs?
You can reduce LLM costs by cutting down on long prompts and repeated queries. Since longer inputs increase token usage, keeping them concise helps control costs. At the same time, repeated queries without caching can lead to avoidable spending. Using smaller models for basic tasks is another effective way to reduce costs without impacting performance. Overall, maintaining control over both input and output length ensures more efficient and predictable usage.
What is the role of AI gateway in optimizing costs?
An AI gateway helps optimize costs by controlling how different AI models are used. It routes requests to the most cost-effective model based on the task, so simple queries do not end up using expensive models. This prevents unnecessary spend and improves efficiency. With TrueFoundry, the AI gateway goes a step further by giving teams a unified layer to connect, observe, and govern AI usage across applications. It also provides clear visibility into token usage, enables smart routing, and helps enforce limits to keep spending under control.
Can I use generative AI for free?
Yes, you can use generative AI for free through limited plans offered by providers. These plans are useful for testing and small-scale usage. However, they come with restrictions on usage and features. Once usage increases, you will need to move to paid plans.
Why is generative AI so expensive?
Generative AI is expensive because it requires high computing power for every request. Large models run on costly infrastructure, which increases overall expenses. Costs also come from embeddings, integrations, and repeated workflows. This makes the total cost higher than just token usage.
What are the best practices for AI cost optimization?
The best practices for AI cost optimization include using the smallest effective model and reducing unnecessary usage. Keeping prompts clear and output limited helps control token usage. Monitoring usage regularly helps identify cost-heavy areas. Reducing repeated tasks and optimizing workflows also improves efficiency.
What affects LLM inference cost?
LLM inference cost is affected by model size, token usage, and request frequency. Larger models cost more because they require more computing power. Longer prompts and outputs increase token usage and cost. Frequent or multi-step requests can quickly increase overall expenses.
Hoe beïnvloedt tokengebruik de AI-kosten?
Tokengebruik beïnvloedt AI-kosten doordat het bepaalt hoeveel u per verzoek wordt gefactureerd. Elke input en output wordt gemeten in tokens. Langere prompts en antwoorden leiden tot hogere kosten. Zorgvuldig tokengebruik beheren helpt de totale uitgaven onder controle te houden.
What is the cost of running LLMs in production?
The cost of running LLMs in production includes token usage, infrastructure, and system-related expenses. You also need to account for storage, monitoring, and integrations. Token costs are often only a part of the total spend. As usage grows, these additional costs increase significantly.
What is agentic AI and how does it affect costs?
Agentic AI is a system where AI performs tasks through multiple steps and decisions. It affects costs by increasing the number of model calls required to complete a task. Each step adds to token usage and compute cost. This makes it more expensive than single-step AI interactions.
