Wij selecteren, integreren en productioniseren open-weight modellen die voldoen aan uw vereisten — voor een fractie van de kosten van propriëtaire API's. Modelselectie is een vaardigheid die de meeste teams niet hebben. Wij hebben honderden model-taakcombinaties gebenchmarkt.
Standaard GPT-4 gebruiken voor elke taak — 5–10× meer betalen dan nodig voor taken die open-source even goed verwerkt
Geen systematisch modelselectieproces — ingenieurs kiezen vertrouwde API's, niet optimale modellen
Geen taakspecifieke benchmarking — teams gebruiken publieke ranglijsten die hun werkelijke gebruiksscenario's niet weerspiegelen
Integratiecomplexiteit — elke open-source modelimplementatie wordt behandeld als een eenmalig engineeringproject
Angst voor kwaliteitsregressie — legitieme zorg zonder een juist evaluatieframework
Zes fasen van gebruiksscenario-audit tot productiekwaliteit multi-model implementatie.
Breng elke AI-taak in uw doelworkflow in kaart. Verschillende taken hebben verschillende nauwkeurigheid/kosten/latentie-afwegingen — scheid ze vóór het selecteren van modellen.
Evalueer Llama 3.3, Mistral, Gemma 3, Phi-4, Qwen 2.5 en DeepSeek-kandidaten op basis van uw taakvereisten en beperkingen.
Bouw taakspecifieke evaluatiesets met uw werkelijke data — niet alleen publieke benchmarks die uw gebruiksscenario niet weerspiegelen.
Vergelijk API-prijzen vs beheerde hosting (Inference Endpoints) vs zelf-gehost over 12-maandsprojecties met uw gebruiksvoorspellingen.
Ontwerp de routeringslaag: LiteLLM voor multi-model routering, fallback-beleid en OpenAI-compatibele interfaces die uw team al kent.
Implementeer met monitoring (latentie, nauwkeurigheidsdrift, kosten), modelversieerstrategie en fallback-routering naar cloudmodellen indien nodig.
Uw AI-inferentierekening overschrijdt €5K/maand en groeit, u bent verzocht AI-kosten te verlagen zonder capaciteitsverlies, u bouwt multi-model systemen en heeft een systematische routeringsstrategie nodig, of u wilt leveranciersonafhankelijkheid zonder kwaliteitsverlies.
Het hangt af van uw taak, hardware en compliancevereisten. Voor algemeen enterprise gebruik: Llama 3.3 70B. Voor EU-soevereine implementaties: Mistral Nemo 12B. Voor codering: Qwen2.5-Coder 32B. Voor edge/beperkte hardware: Phi-4-mini 3.8B. We benchmarken uw specifieke taken vóór we aanbevelen.
Voor de meeste enterprise-taken is het kwaliteitsverschil significant gesloten. Llama 3.3 70B evenaart GPT-4 op instructieopvolging en veel coderingsbenchmarks. Het verschil blijft bij complexe meerstaps-redenering en wereldkennis. Onze taakspecifieke benchmarking vertelt u precies waar het verschil ligt — en of het van belang is voor uw gebruik.
In de meeste gevallen ja. LiteLLM biedt een OpenAI-compatibele API die werkt met elke bestaande LangChain, LlamaIndex of directe API-integratie. U wijzigt de basis-URL en modelnaam — uw code blijft hetzelfde.
We bevelen alleen modellen aan met permissieve commerciële licenties. Llama 3.3 (Meta-licentie, commercieel gebruik toegestaan voor <700M MAU), Mistral-modellen (Apache 2.0), Gemma 3 (Apache 2.0), Phi-4 (MIT), Qwen 2.5 (Apache 2.0), DeepSeek-R1 (MIT). We beoordelen de licentie voor uw specifieke gebruiksscenario.
Opties: Hugging Face Inference Endpoints (beheerd, EU-dataresidentie beschikbaar), uw eigen cloud-VM's (A10G/A100) of on-premise. We ontwerpen de architectuur op basis van uw latentievereisten, gelijktijdigheid en compliancebeperkingen.
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.