Het kiezen van welk Large Language Model je agent aandrijft, is een van de belangrijkste technische keuzes in je project.
Dit bepaalt hoe goed je agent presteert, hoeveel het kost om te draaien en hoe voorspelbaar het gedrag op de lange termijn is.
Er is niet één beste model. De juiste keuze hangt af van je doelen, je budget en hoeveel controle je nodig hebt over de output.
Teams die deze keuze overhaasten, krijgen daar vaak later spijt van. Het is belangrijk om vroeg te testen, duidelijke prioriteiten te stellen en te voorkomen dat je jezelf vastlegt op één leverancier of opzet.
Een goede LLM-strategie beantwoordt vier hoofdvragen:
- Welk model gebruik je en waarom?
- Hoe vaak test je alternatieven?
- Wat is belangrijker voor jouw toepassing: snelheid of kracht?
- Wat is je back-upplan als het model faalt of minder goed presteert?
Laten we deze punten één voor één bekijken.
Een model kiezen draait om geschiktheid, niet om reputatie. Sommige modellen zijn snel en goedkoop, andere zijn trager maar beter in complexe redeneringen.
Als je toepassing korte klantgesprekken betreft, zijn snelheid en kosten waarschijnlijk belangrijker dan diepgang.
Als je toepassing draait om meerstapsredeneringen of uitgebreide samenvattingen, is kracht belangrijker.
Vroeg en vaak testen laat zien hoe modellen omgaan met jouw specifieke data. Elk LLM heeft zijn eigenaardigheden. De één volgt instructies beter, de ander is consistenter in toon of preciezer. Je ontdekt dit alleen met echte voorbeelden uit je eigen werkprocessen.
Een back-upplan is net zo belangrijk. Zelfs de meest stabiele API’s kunnen soms veranderen, minder goed presteren of uitvallen. Bepaal altijd een reserve-model en een beleid om te wisselen als de prestaties onder je norm zakken. (Of zorg dat je agent builder standaard een back-upoptie biedt, zoals Botpress dat doet)
Bij Terminal Roast rekent Ross, de boekhouder, alles door. Het team wil dat hun agent eenvoudige klantgesprekken over koffie en gebak afhandelt zonder merkbare vertraging. Na het testen van een paar opties kiezen ze voor Gemini 2.5 Flash. Dit model is snel, goedkoop en krachtig genoeg voor informele klantgesprekken.
Voor de back-up stellen ze het systeem zo in dat het overschakelt naar een tweede model als de vertraging of foutmarge te hoog wordt. Zo blijft de gebruikerservaring soepel en zijn de operationele kosten voorspelbaar.
Ross merkt op dat als ze de agent later uitbreiden naar complexere taken, ze de modelkeuze opnieuw kunnen bekijken.
Elke modelkeuze is ook een zakelijke keuze. De verkeerde keuze kan je kosten verdubbelen of onnodige vertragingen veroorzaken in klantgesprekken. De juiste keuze vindt een balans tussen prestaties en kosten die past bij de ervaring die je wilt bieden.
Flexibiliteit is minstens zo belangrijk. Ontwerp je systeem niet zo strak om één model heen dat overstappen later lastig wordt. Gebruik een abstractielaag of een leverancier die meerdere modellen ondersteunt, zodat je kunt meebewegen met veranderingen.
Deze flexibiliteit houdt je systeem veerkrachtig en zorgt dat je niet afhankelijk bent van het beleid of prijsmodel van één aanbieder.
Voor een echte LLM-strategie leg je drie dingen vast:
- Je primaire model en waarom je daarvoor hebt gekozen.
- Je prestaties- en kostengrenzen waarop je overstapt naar een ander model.
- Je back-upmodel en de regels wanneer je die inzet.
Herzie deze keuzes minstens elk kwartaal. De ontwikkelingen in de LLM-wereld gaan razendsnel en nieuwe modellen zijn vaak beter én goedkoper. Zie dit als een doorlopend proces, niet als een eenmalige instelling.
De keuze van Terminal Roast om snelheid en voorspelbaarheid boven pure kracht te stellen, maakt hun eerste inzet duurzaam. Klanten blijven tevreden, de kosten blijven beperkt en ze kunnen echte gebruikersdata verzamelen zonder technische instabiliteit.
Die balans — het juiste model kiezen, plannen voor verandering en flexibel blijven — maakt het verschil tussen een experiment en een productieproject.
Je LLM-strategie moet altijd je bedrijfsdoelen ondersteunen, niet andersom.
Actie: Schrijf op welk model je wilt gebruiken, wat voor jouw toepassing het belangrijkst is (snelheid, kosten of diepgang) en wat je back-upoptie is. Evalueer deze keuzes regelmatig terwijl je gebruiksdata verzamelt.
