Inferentie-eenheidseconomie: De werkelijke kosten per miljoen tokens

Bijgewerkt 8 december 2025

Update december 2025: LLM-inferentiekosten daalden jaarlijks met een factor 10—sneller dan PC-rekenkracht of dotcom-bandbreedte. GPT-4-equivalente prestaties kosten nu $0,40/miljoen tokens versus $20 eind 2022. Cloud H100-prijzen stabiliseerden op $2,85-$3,50/uur na een daling van 64-75% ten opzichte van de piekprijzen. DeepSeek verstoorde de markt met 90% lagere prijzen dan gevestigde partijen. Zelfgehoste break-even vereist 50%+ GPU-benutting voor 7B-modellen, 10%+ voor 13B-modellen. Kwantisatie verlaagt operationele kosten met 60-70%. Speculatieve decodering verlaagt latentie 2-3x.

De LLM-inferentiemarkt tart conventionele technologie-economie. Prijzen daalden sneller dan PC-rekenkracht tijdens de microprocessorrevolutie of bandbreedte tijdens de dotcom-hausse—equivalente prestaties kosten elk jaar 10x minder.¹ Een capaciteit die eind 2022 $20 per miljoen tokens kostte, kost nu $0,40.² Toch worstelen organisaties nog steeds om hun werkelijke inferentiekosten te begrijpen, omdat token-gebaseerde prijzen infrastructuurrealisaties verhullen, GPU-benutting de werkelijke eenheidseconomie bepaalt, en optimalisatietechnieken orde-van-grootte variaties in kostenefficiëntie creëren. Het beheersen van inferentie-economie bepaalt of AI-implementaties waarde genereren of kapitaal laten bloeden.

Het inferentieprijslandschap in december 2025

API-prijzen bestrijken drie ordegroottes afhankelijk van modelcapaciteit, aanbieder en optimalisatie. Inzicht in het huidige landschap biedt context voor economische besluitvorming.

Budgetsegment modellen kosten nu fracties van een cent per miljoen tokens. Google's Gemini Flash-Lite is koploper met $0,075 per miljoen invoertokens en $0,30 per miljoen uitvoertokens.³ Open-source modellen via aanbieders zoals Together.ai of Hyperbolic bereiken nog lagere prijzen—Llama 3.2 3B draait voor $0,06 per miljoen tokens en behaalt MMLU-scores van 42 voor 1/1000ste van de kosten van drie jaar geleden.⁴

Middensegment productiemodellen balanceren capaciteit tegen kosten. Claude Sonnet 4 kost $3 per miljoen invoertokens en $15 per miljoen uitvoertokens.⁵ DeepSeek's R1-model verstoorde de markt met $0,55 invoer en $2,19 uitvoer per miljoen tokens—90% onder Westerse concurrenten voor vergelijkbare redeneercapaciteit.⁶ Chinese aanbieders onderbieden consequent Westerse gevestigde partijen, wat prijsdruk introduceert die alle kopers ten goede komt.

Frontier-capaciteitsmodellen vragen premiumprijzen. Claude Opus 4 kost $15 per miljoen invoertokens en $75 per miljoen uitvoertokens.⁷ GPT-4 en vergelijkbare frontier-modellen hebben vergelijkbare prijzen, gerechtvaardigd door capaciteiten die kleinere modellen niet kunnen repliceren, ongeacht kostenoptimalisatie.

Aanbiedervariatie voegt complexiteit toe. Voor identieke modellen variëren prijzen met een factor 10 tussen de goedkoopste en duurste aanbieders.⁸ Eén model kan $0,90 per miljoen tokens kosten bij de goedkoopste aanbieder, $3,50 bij de mediaan, en $9,50 bij de duurste. Vergelijken tussen aanbieders heeft aanzienlijke impact op de economie, nog voordat enige technische optimalisatie begint.

Asymmetrie in uitvoertoken-prijzen weerspiegelt werkelijke kosten. OpenAI, Anthropic en Google prijzen uitvoertokens 3-5x hoger dan invoertokens, omdat uitvoergeneratie sequentiële verwerking vereist terwijl invoerverwerking efficiënt parallelliseert.⁹ Applicaties die lange uitvoer genereren, hebben andere economische kenmerken dan applicaties die lange invoer verwerken met korte antwoorden.

Inzicht in werkelijke GPU-infrastructuurkosten

Achter API-prijzen ligt GPU-infrastructuur met een eigen kostenstructuur. Inzicht in deze economie maakt geïnformeerde bouw-versus-koop-beslissingen mogelijk.

Hardware-aanschafkosten beginnen hoog en blijven oplopen. NVIDIA H100 GPU's kosten $25.000-$40.000 per kaart, met complete 8-GPU-serversystemen die $200.000-$400.000 bereiken inclusief infrastructuur.¹⁰ NVIDIA's productiekosten liggen rond de $3.320 per H100—het verschil tussen productiekosten en verkoopprijs weerspiegelt vraaggestuurde marges die pas recent beginnen te matigen.

Cloud GPU-huurtarieven zijn gestabiliseerd na dramatische dalingen. H100 SXM-instanties variëren van $1,49/uur (Hyperbolic) tot $6,98/uur (Azure), waarbij de meeste aanbieders zich rond $2,85-$3,50/uur bevinden na dalingen van 64-75% ten opzichte van piekprijzen.¹¹ Gereserveerde capaciteit verlaagt tarieven verder—Lambda Labs biedt $1,85/uur en Hyperstack begint bij $1,90/uur met contractverplichtingen.

Stroom- en koelingskosten verhogen de hardware-uitgaven. Elke H100 verbruikt tot 700W onder belasting. Multi-GPU-clusters vereisen dedicated stroomverdeeleenheden die mogelijk $10.000-$50.000 kosten voor facility-upgrades.¹² Vloeistofkoelingsinfrastructuur of verbeterde HVAC-systemen voegen $15.000-$100.000 toe afhankelijk van schaal. Deze kosten worden geamortiseerd over GPU-uren maar hebben aanzienlijke impact op de totale eigendomseconomie.

Operationele overhead overbrugt het verschil tussen hardware-huur en werkelijke kosten. Het meenemen van koeling, faciliteiten en onderhoud voegt ongeveer $2-7 per uur toe aan de kale GPU-huurtarieven, waardoor de werkelijke 8×H100 operationele kosten op $8-$15/uur komen bij correcte amortisatie.¹³ Organisaties die cloud-huur vergelijken met API-prijzen moeten deze verborgen kosten meenemen om geldige vergelijkingen te maken.

De benuttingsvergelijking die levensvatbaarheid bepaalt

GPU-benutting bepaalt of zelfgehoste inferentie economisch zinvol is. Betalen voor een GPU die op 10% belasting draait, transformeert $0,013 per duizend tokens naar $0,13—duurder dan premium API's.¹⁴

Break-even analyse hangt af van modelgrootte en benuttingsdoelen. Het hosten van een 7B-model vereist ongeveer 50% benutting om goedkoper te zijn dan GPT-3.5 Turbo.¹⁵ Een 13B-model bereikt kostengelijkheid met GPT-4-turbo bij slechts 10% benutting, omdat de hogere capaciteitspremie van het grotere model een hogere infrastructuurinvestering rechtvaardigt. Het cruciale inzicht: grotere modellen bereiken break-even bij lagere benutting omdat ze duurdere API-alternatieven vervangen.

Verkeerspatronen bepalen haalbare benutting. Organisaties met consistente, voorspelbare werklasten bereiken hogere benutting dan organisaties met sporadische vraag. Consumentgerichte applicaties met dagelijkse verkeerscycli verspillen GPU-capaciteit tijdens daluren, tenzij werklasten verschoven kunnen worden of infrastructuur dynamisch geschaald kan worden.

Drempelwaarden voor aanvraagvolume bepalen minimale levensvatbare schaal. Analyse suggereert dat meer dan 8.000 gesprekken per dag nodig zijn voordat zelfgehoste infrastructuur goedkoper wordt dan beheerde oplossingen.¹⁶ Onder deze drempel wegen de operationele complexiteit en vaste kosten van zelf hosten niet op tegen potentiële besparingen.

Batchverwerkingsmogelijkheden verbeteren de benuttingseconomie. Organisaties met uitstelbare werklasten—offline analyse, batch-embeddings, datasetverwerking—kunnen vraag aggregeren in hoge-benuttingsvensters, wat de effectieve benutting verbetert zelfs bij variabel real-time verkeer. Het combineren van real-time en batch-werklasten op gedeelde infrastructuur optimaliseert kapitaalefficiëntie.

Kostenstructuuranalyse voor productie-implementaties

Productie-inferentiekosten ontleden in componenten die individueel geoptimaliseerd kunnen worden.

Modelladen en geheugen verbruiken vaste resources ongeacht verkeer. Een 70B-parametermodel in FP16 vereist ongeveer 140GB GPU-geheugen—meer dan single-GPU-capaciteit en vereist multi-GPU-configuraties.¹⁷ Geheugenkosten schalen met modelgrootte, niet met gebruik, wat minimale infrastructuurdrempels creëert ongeacht verkeersvolume.

Rekenkracht per token drijft marginale kosten tijdens inferentie. Forward pass-berekeningen schalen met modelarchitectuur—met name attention-mechanismen voor lange contexten. Rekenkosten dalen met batching omdat matrixoperaties efficiënter worden bij grotere batchgroottes, waardoor overhead over meer tokens geamortiseerd wordt.

KV-cachegeheugen groeit met contextlengte en gelijktijdige verzoeken. Elk actief verzoek onderhoudt key-value caches die geheugen verbruiken proportioneel aan contextlengte. Lange-context applicaties ondervinden geheugendruk die gelijktijdige verzoeken beperkt, wat doorvoer verslechtert en kosten per token verhoogt. KV-cachebeheer is een primair optimalisatiedoel.

Netwerk- en opslag-I/O beïnvloeden multi-GPU en gedistribueerde implementaties. Inter-GPU-communicatie voor tensorparallellisme, laden van modelgewichten uit opslag, en verzenden van resultaten verbruiken allemaal resources. Hoge-bandbreedte-networking (NVLink, InfiniBand) vermindert I/O-bottlenecks maar verhoogt infrastructuurinvesteringen.

Operationele overhead omvat monitoring, logging, beveiliging en beheer. Productiesystemen vereisen observability-infrastructuur, wachtdienst-personeel en doorlopende optimalisatie-inspanning. Organisaties onderschatten vaak deze "zachte" kosten bij het vergelijken van zelf hosten met API-alternatieven.

Optimalisatietechnieken die de economie transformeren

Technische optimalisaties kunnen inferentiekosten met 60-70% of meer verlagen, wat marginale economie transformeert in duurzame voordelen.¹⁸

Kwantisatie reduceert de precisie van modelgewichten van 32-bit floating point naar 8-bit of 4-bit representaties. De techniek verkleint modelgrootte 4-8x terwijl acceptabele nauwkeurigheid behouden blijft.¹⁹ 8-bit kwantisatie reduceert geheugengebruik met 50% met ongeveer 1% nauwkeurigheidsverlies. 4-bit kwantisatie bereikt 75% groottereductie terwijl competitieve prestaties behouden blijven voor veel applicaties. De FP4-ondersteuning van Blackwell GPU's maakt 4x prestatiewinst mogelijk door kwantisatie alleen.

Continue batching groepeert verzoeken dynamisch in plaats van te wachten op voltooiing van vaste batches. Traditionele batching wacht tot de langste reeks klaar is voordat nieuwe verzoeken verwerkt worden. Continue batching verwijdert voltooide reeksen onmiddellijk en begint nieuwe verzoeken terwijl andere nog in behandeling zijn.²⁰ De techniek verbetert GPU-benutting dramatisch voor werklasten met variabele reekslengtes—precies het patroon dat de meeste productie-implementaties vertonen.

Speculatieve decodering gebruikt een klein "concept"-model om meerdere tokens te voorspellen die een groter "verificatie"-model parallel controleert.²¹ Wanneer voorspellingen correct blijken, worden meerdere tokens per forward pass gegenereerd in plaats van het standaard enkele token. De techniek reduceert latentie 2-3x voor applicaties waar een klein model de uitvoer van het grotere model nauwkeurig kan voorspellen—bijzonder effectief voor beperkte domeinen of gestructureerde uitvoer.

KV-cache optimalisatie inclusief PagedAttention beheert cachegeheugen als virtueel geheugen, vermindert fragmentatie en maakt hogere gelijktijdigheid mogelijk.²² Cache-compressietechnieken reduceren geheugenvoetafdruk verder. Prefix-caching voorkomt herberekening wanneer verzoeken gemeenschappelijke prefixen delen—waardevol voor applicaties met gestructureerde prompts of systeeminstructies.

Modeldistillatie creëert kleinere modellen die het gedrag van grotere modellen benaderen voor specifieke domeinen. Een gedistilleerd 7B-model dat GPT-4-prestaties evenaart op gerichte taken draait tegen een fractie van de infrastructuurkosten terwijl applicatie-relevante kwaliteit behouden blijft.²³ Distillatie vereist vooraf investering in training maar levert doorlopende inferentiebesparingen op.

Gecombineerd stapelen deze technieken. Een organisatie die kwantisatie (4x), continue batching (2x) en speculatieve decodering (2x) toepast, kan 16x effectieve kostenreductie bereiken vergeleken met naïeve implementatie—wat economie die marginaal leek transformeert in substantiële voordelen.

API versus zelfgehost beslissingskader

De bouw-versus-koop-beslissing hangt af van factoren die verder gaan dan eenvoudige kostenvergelijking.

Kies API-inferentie wanneer: - Verkeer sporadisch of onvoorspelbaar is - Volume onder 8.000 gesprekken per dag ligt - Engineering-capaciteit beperkt is - Snelle iteratie op modelselectie waardevol is - Compliance-eisen voldaan worden door certificeringen van aanbieders - Latentie-eisen overeenkomen met SLA's van aanbieders

Kies zelf hosten wanneer: - Verkeer consistent en hoogvolume is - GPU-benutting duurzaam boven 50% kan liggen - Datasoevereiniteit cloud API-gebruik verhindert - Aangepaste modellen gespecialiseerde serving vereisen - Latentie-eisen de capaciteiten van aanbieders overschrijden - Kostenoptimalisatie engineering-investering rechtvaardigt

Hybride benaderingen blijken vaak optimaal. Organisaties routeren baseline

[Inhoud afgekapt voor vertaling]