Wanneer past welk LLM platform

Vier hoofdroutes, zelden zwart wit, vaak een combinatie.

Azure OpenAI Service past binnen het Microsoft ecosysteem. Identity, netwerk en compliance via Azure, modellen in Europese regio's, en directe koppeling met Microsoft Fabric, Power Platform en Microsoft 365. Voor wie Copilot en eigen LLM toepassingen naast elkaar wil draaien, vaak de meest werkbare basis.

AWS Bedrock past wanneer de stack op AWS staat en model keuze open moet blijven. Bedrock geeft toegang tot Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral en Amazon Nova achter één API. Dat voorkomt wildgroei aan integraties.

OpenAI en Anthropic Claude direct via API passen wanneer snelheid op de nieuwste modellen telt en de data classificatie het toelaat. Voor specifieke toepassingen, niet als hoofdroute.

Open source op private hosting past wanneer data niet de organisatie of de Europese regio uit mag, of wanneer voorspelbare kosten zwaarder wegen dan de laatste capaciteit. Llama, Mistral en Qwen draaien stabiel op managed services of eigen GPU infrastructuur.

Gartner stelt in zijn Hype Cycle for Generative AI van 2025 dat de modellen zelf zijn gecommodificeerd. De vraag is niet welk LLM het beste is, maar welk model bij welke taak past en hoe je dat beheersbaar inricht.

‍

Wat bouwen wij ermee

Onze aanpak bestaat uit vier samenhangende onderdelen. Soms allemaal, soms één.

Platform keuze en proof of value

We leggen de keuze vast op een handvol concrete use cases. Welke modellen scoren op kwaliteit, kosten, latentie en compliance route? Geen leveranciers presentatie, wel een proof of value op jullie eigen data. Wat dan boven komt drijven, is meestal niet wat de markt suggereert.

Integratie in jullie applicaties en processen

Een LLM levert pas waarde als hij in een bestaande workflow draait. Wij bouwen de integratie laag tussen het LLM platform en jullie ERP, CRM, kennisbank of klantenservice omgeving. Met API gateways, identity koppelingen en heldere contracten tussen applicatie en model. Een leveranciers wissel wordt een configuratie.

Multi model orkestratie en routing

Zodra meer dan één model in productie draait, wordt routing een platform feature. Welk model krijgt welke vraag, welke fallback, welk budget per use case? Wij richten orkestratie in zodat goedkope modellen het routine werk doen en duurdere modellen alleen op de spannende cases. Voor de bouwstenen rondom een LLM verwijzen we naar /tools/rag-stack.

Kosten observability en governance

LLM kosten lopen op bij opschaling. Daarom bouwen we observability per use case, team en model, met budget alerts op token niveau. Voor toepassingen onder de AI Act bouwen we audit trail, lineage en model versiebeheer mee vanaf het eerste ontwerp.

Wat onderscheidt ons

Business, organisatie en techniek samen op nr. 1

Een LLM platform dat technisch klopt maar geen business taak raakt, levert niets op. Wij belegen elke LLM toepassing bij een eigenaar in de business, en schakelen tussen MT kamer en API laag zonder vertaler.

LLM experts met een data hart

Een LLM is zo goed als de bronnen waarmee hij werkt. Een model op een wankele kennisbank levert overtuigend klinkende fouten op schaal. Daarom investeren wij eerst in de data laag eronder. Klopt je data, dan klopt je AI.

Kennisoverdracht in ons DNA

Een LLM platform dat alleen wij begrijpen, is geen asset maar een afhankelijkheid. Daarom documenteren we de keuzes en dragen we eigenaarschap over. Zodra jullie team het platform zelfstandig beheert, hebben wij ons werk goed gedaan.

‍

Plan een Data Impact Sessie

Een Data Impact Sessie duurt 90 minuten en is kosteloos. We kijken samen naar de LLM toepassingen die jullie nu draaien of overwegen en geven drie aanknopingspunten: welke platform route bij jullie data en stack past, welke use cases het meeste rendement opleveren, en in welke volgorde een platform keuze valt. Of we nu samen verder gaan of niet.

Plan een: Data Impact Sessie