OpenAI API versus zelfgehoste LLMs: vergelijk privacygrenzen, latency, kostenvoorspelbaarheid en de echte operationele last voor productie-in-app assistenten.
Een in-app assistent kan verschillende dingen betekenen. Soms is het een support-hulp die antwoordt op “Hoe reset ik mijn wachtwoord?” Soms is het een zoekfunctie die het juiste record, beleid of factuur vindt. Andere keren is het een workflow-hulp die actie onderneemt, zoals “maak een ticket aan, wijs het aan Maria toe en informeer de klant.” Dat zijn heel verschillende taken en ze brengen verschillende risico’s met zich mee.
De keuze tussen OpenAI API en zelfgehoste LLMs gaat niet alleen over modelkwaliteit. Je beslist wat je assistent mag zien, hoe snel die moet reageren en wie er verantwoordelijk is als er om 02:00 uur iets fout gaat.
Zodra gebruikers dagelijks op een assistent gaan vertrouwen, worden kleine problemen grote problemen. Als de assistent traag is, stoppen mensen met gebruiken en gaan ze terug naar handmatig werk. Als hij een zelfverzekerd onjuist antwoord geeft, schieten de supporttickets omhoog. Als er privégegevens lekken, heb je een incident, geen functie.
“Productie” verandert de regels. Je hebt voorspelbare uptime nodig, duidelijke grenzen aan welke data naar een model mag, en een manier om het systeem aan auditors of security reviewers uit te leggen. Je hebt ook operationele basics nodig: monitoring, alerts, rollbacks en een menselijke fallback wanneer de assistent niet kan helpen.
Twee gebruikelijke benaderingen:
Een concreet voorbeeld: stel een klantenportaal waar gebruikers vragen: “Waarom is mijn terugbetaling afgewezen?” Als de assistent alleen een openbare help-artikel samenvat, zijn de privacyrisico’s laag. Als hij interne aantekeningen, betalingsstatus en supportgeschiedenis leest, heb je strikte grenzen nodig. Als hij ook acties kan uitvoeren (terugbetalen, wachtwoord resetten, account blokkeren), heb je sterke permissies, logging en een duidelijke goedkeuringsroute nodig.
Tools zoals AppMaster kunnen je helpen de app rond de assistent te bouwen, inclusief authenticatie, database-gekoppelde records en workflowlogica. De kernbeslissing blijft hetzelfde: wat voor assistent bouw je en welk niveau van betrouwbaarheid en controle heb je nodig om hem veilig voor echte gebruikers te draaien?
Privacy is geen enkele schakelaar. Het is een kaart van datastromen: wat je naar het model stuurt, wat je rond elk verzoek opslaat en wie er later toegang toe heeft.
Bij een API-model is de voor de hand liggende data de prompt. In de praktijk bevatten prompts vaak veel meer dan wat de gebruiker typte: chatgeschiedenis, accountgegevens die je toevoegde voor context, fragmenten uit documenten en resultaten van tools (zoals “laatste facturen” of “openstaande supporttickets”). Als je bestandsuploads toestaat, kunnen die bestanden ook deel van het verzoek worden. Daarnaast kunnen je eigen logs, analytics en fouttraces prompts en outputs vastleggen, tenzij je dat actief voorkomt.
Zelf-hosting verlegt de grens. Data kan binnen je netwerk blijven, wat helpt bij strikte compliance. Maar het maakt dingen niet automatisch privé. Je moet nog steeds interne toegang controleren (engineers, supportpersoneel, contractors), backups beveiligen en beslissen hoe lang je ruwe gesprekken bewaart voor debugging.
Voordat je een setup kiest, zorg dat je duidelijke antwoorden hebt op een paar vragen:
Als een antwoord vaag is, ga uit van het strengste geval en ontwerp ernaar.
Gevoelige velden hebben speciale behandeling nodig: namen, e-mails, adressen, bestelgeschiedenis, interne beleidsdocumenten en alles wat met betalingen te maken heeft. Een eenvoudig voorbeeld: een klant vraagt “Waarom is mijn kaart geweigerd?” Je assistent kan de volgende stappen uitleggen zonder ooit volledige kaartgegevens te sturen (die je sowieso niet zou moeten opslaan) of onnodige persoonsgegevens naar een model te sturen.
Een praktische set regels die in zowel API- als zelf-hosted omgevingen werkt:
Als je de assistent binnen een platform zoals AppMaster bouwt, behandel je database als de bron van waarheid. Stel prompts samen uit alleen de specifieke velden die de assistent nodig heeft, in plaats van hele records te dumpen “voor het geval dat.”
Latency voelt anders binnen een product dan in een demo omdat gebruikers al in een flow zitten. Als een antwoord 6 seconden duurt, is dat niet “gewoon even wachten.” Het is een gebroken stap tussen op een knop klikken en je werk gedaan krijgen.
Bij OpenAI API versus zelfgehoste LLMs komt wachtijd meestal uit verschillende bronnen. De afweging gaat niet alleen over model-snelheid, maar over alles rondom de modelaanroep.
Bij een API-model gaat tijd vaak verloren in netwerk-hops en verwerking buiten je controle. Een enkel verzoek kan DNS, TLS-opbouw, routering naar de provider, de model-run zelf en de terugreis omvatten.
Bij zelf-gehoste inference kun je de meeste internet-hops weghalen, maar je voegt lokale knelpunten toe. GPU-contestatie, schijfreads en trage tokenisatie kunnen zwaarder wegen dan je verwacht, vooral als de server ook andere workloads draait.
Piekverkeer verandert het verhaal. API-aanroepen kunnen aan de providerzijde in een wachtrij belanden, terwijl zelf-hosted systemen op je eigen GPU's in de rij kunnen staan. “Snel gemiddeld” kan alsnog “spiky en irritant” betekenen wanneer 50 gebruikers tegelijk vragen stellen.
Cold starts verschijnen ook in productie. Autoscaling pods, gateways en vers geladen modelgewichten kunnen een 1-seconde respons in 15 seconden veranderen precies wanneer een gebruiker hulp nodig heeft.
Je kunt de assistent vaak sneller laten voelen zonder het model te veranderen:
Voorbeeld: in een klantenportaal gebouwd in AppMaster kan een “Waar is mijn factuur?” assistent onmiddellijk het account bevestigen en de laatste 5 facturen uit je database ophalen. Zelfs als de LLM langer nodig heeft, ziet de gebruiker al nuttige data en voelt het uiteindelijke bericht van de assistent als hulp, niet als vertraging.
Kosten zijn niet alleen “hoeveel per bericht.” Het is hoe vaak mensen de assistent gebruiken, hoe lang elke prompt is en wat de assistent mag doen. Bij de keuze OpenAI API versus zelfgehoste LLMs is het grootste verschil of je kosten zich gedragen als een meter (API) of als capaciteitsplanning (zelf-hosting).
Bij een API schalen prijzen meestal met een paar drivers: tokens in en uit (je prompt, het antwoord van het model en eventuele systeeminstructies), het modeltier dat je kiest en extra tool-werk (bijvoorbeeld functieruns, retrieval of multi-step logica die tokengebruik verhoogt). Dit werkt goed voor pilots omdat je klein kunt starten, meten en aanpassen. Het wordt lastiger wanneer gebruik piekt, want je rekening kan even snel stijgen.
Zelf-hosting kan per bericht goedkoper lijken, maar het is niet gratis. Je betaalt voor GPU's (die vaak idle staan als je overdimensioneert), opslag, netwerk, monitoring en de mensen die het draaiende houden. De grootste verborgen kosten zijn risico's: een drukke dag, een modelcrash of een mislukte uitrol kan leiden tot downtime en verloren vertrouwen.
Wat kosten moeilijk te voorspellen maakt in beide opstellingen is gedrag dat je eerst niet goed onder controle hebt: lange prompts (chatgeschiedenis en grote kennisstukken), retries na timeouts en misbruik. Eén gebruiker kan een enorm document plakken of een lus in je logica kan het model meerdere keren aanroepen. Als je assistent acties kan ondernemen, vermenigvuldigen tool-aanroepen zich snel.
Manieren om uitgaven te begrenzen zonder de ervaring te verwoesten:
Voorbeeld: een klantenportaal-assistent gebouwd in AppMaster kan beginnen met korte “account en facturatie” Q&A. Als je later toestaat dat hij tickets doorzoekt, lange threads samenvat en conceptantwoorden maakt, kan tokengebruik ineens springen. Plan limieten vroeg zodat groei de financiële afdeling niet verrast.
Als je snel prijsaanname wilt testen, bouw dan een kleine pilot, houd tokens per taak bij en verscherp limieten voordat je de assistent voor iedereen opent.
Wanneer mensen debatteren over OpenAI API versus zelf-hosted LLMs, focussen ze vaak op modelkwaliteit. In productie is de grotere dagelijkse vraag: wie doet het werk om de assistent veilig, snel en beschikbaar te houden?
Bij een API wordt veel van het zware werk door de provider afgehandeld. Bij zelf-hosting wordt jouw team de provider. Dat kan de juiste keuze zijn, maar het is een echte verbintenis.
Operationele lasten omvatten doorgaans het deployen van het model- en serve-stack (GPU's, schaling, backups), monitoring van latency en fouten met betrouwbare alerts, patching van systemen volgens schema, roteren van keys en credentials, en het afhandelen van outages en capaciteits- pieken zonder de app te breken.
Modelupdates zijn een andere bron van onderhoud. Zelf-gehoste modellen, drivers en inference-engines veranderen vaak. Elke wijziging kan antwoorden subtiel verschuiven, wat gebruikers ervaren als “de assistent is slechter geworden.” Zelfs bij een API gebeuren upgrades, maar jij beheert dan geen GPU-drivers of kernelpatches.
Een eenvoudige manier om kwaliteitsdrift te verminderen is de assistent als elke andere feature te behandelen en te testen:
Security is niet alleen “geen data verlaat onze servers.” Het is ook secrets management, toeganglogs en incidentrespons. Als iemand je model-endpoint key krijgt, kunnen ze dan kosten opbouwen of gevoelige prompts extraheren? Log je prompts veilig, met redaction voor e-mails en ID's?
On-call realiteit telt mee. Als de assistent om 02:00 uur faalt, betekent een API-benadering vaak dat je degradeert en herhaalt. Een zelf-hosted benadering kan betekenen dat iemand wakker wordt om een GPU-node te repareren, een volle schijf te legen of een slechte deploy terug te draaien.
Als je in een platform zoals AppMaster bouwt, plan deze taken als onderdeel van de feature, niet als bijzaak. De assistent is een productoppervlak. Hij heeft een eigenaar, runbooks en een duidelijk plan voor “wat gebeurt er als het faalt.”
Begin met helder te krijgen wat je wilt dat de assistent binnen je product doet. “Chat” is geen taak. Taken zijn dingen die je kunt testen: vragen van je docs beantwoorden, antwoorden opstellen, tickets routeren of acties uitvoeren zoals “wachtwoord resetten” of “factuur aanmaken.” Hoe meer de assistent data kan veranderen, hoe meer controle en auditing je nodig hebt.
Teken vervolgens je privacygrens. Maak een lijst van de data die de assistent mogelijk ziet (berichten, accountgegevens, bestanden, logs) en label elk item als laag, gemiddeld of hoog risico. Hoog betekent meestal gereguleerde data, geheimen of iets dat pijnlijk is als het uitlekt. Deze stap bepaalt vaak of een gehoste API acceptabel is, of dat je strikte redactie nodig hebt, of dat sommige workloads binnen je eigen servers moeten blijven.
Stel daarna doelen die je kunt meten. Zonder cijfers kun je opties niet eerlijk vergelijken. Noteer:
Met die beperkingen kies je een architectuur die bij je risicotolerantie past. Een gehoste API is vaak de snelste manier om acceptabele kwaliteit te bereiken en houdt ops-werk laag. Zelf-hosting kan logisch zijn wanneer data je netwerk nooit mag verlaten of wanneer je strakkere controle over updates en gedrag nodig hebt. Veel teams kiezen voor een hybride oplossing: een primair model voor de meeste vragen en een fallback wanneer latency piekt, quotas bereikt zijn of gevoelige data wordt gedetecteerd.
Voer ten slotte een kleine pilot uit met echt verkeer, niet demo-prompts. Laat bijvoorbeeld slechts één workflow toe, zoals “vat een supportticket samen en stel een antwoord voor,” en draai dat een week. Meet p95-latency, kosten per opgelost ticket en het percentage reacties dat bewerkingen nodig heeft. Als je in een platform zoals AppMaster bouwt, houd de pilot smal: één scherm, één databron, duidelijke logs en een eenvoudige kill switch.
Veel teams behandelen deze keuze als een puur vendor-besluit: OpenAI API versus zelf-hosted LLMs. De meeste productieproblemen komen voort uit basiszaken die je makkelijk mist wanneer je op modelkwaliteit focust.
Een open-source model op je eigen servers draaien helpt, maar maakt data niet automatisch veilig. Prompts kunnen in app-logs, tracing-tools, foutrapporten en databasebackups terechtkomen. Zelfs “tijdelijke” debug-prints kunnen permanent worden.
Voorkom dit door een duidelijk datapolicy op te stellen: wat is toegestaan in prompts, waar prompts worden opgeslagen (als dat al gebeurt) en hoe lang ze blijven.
Het is gebruikelijk volledige tickets, e-mails of profielen in de prompt te stoppen omdat het “beter werkt.” Dat is ook hoe je telefoonnummers, adressen of betaalinformatie lekt. Redigeer eerst en stuur alleen wat echt nodig is.
Een simpele regel: stuur samenvattingen, geen dumps. In plaats van een volledige supportchat te plakken, extraheer de laatste klantvraag, het relevante order-ID en een korte statusnotitie.
Als de assistent voor gebruikers toegankelijk is, ga ervan uit dat iemand prompt-injectie, spam of herhaalde dure verzoeken zal proberen. Dit raakt zowel veiligheid als kosten.
Praktische verdedigingen die werken zonder zware infrastructuur:
Teams vertrouwen vaak op een paar handmatige chats en vinden het genoeg. Dan breekt een modelupdate, een promptwijziging of nieuwe producttekst stille keyflows.
Houd een kleine testset die echte taken weerspiegelt: “wachtwoord resetten”, “vind factuur”, “leg planlimieten uit”, “handoff naar mens”. Draai die voor elke release en track pass/fail. Zelfs 30–50 voorbeelden vangen de meeste regressies.
GPU's kopen, orkestratie toevoegen en modellen tunen voordat je weet wat gebruikers willen is duur. Begin met het kleinst mogelijke dat waarde bewijst en harden daarna.
Als je apps in AppMaster bouwt, is een goede vroege aanpak om assistentlogica in een gecontroleerd bedrijfsproces te houden: sanitiseer inputs, haal alleen benodigde velden op en log beslissingen. Dat geeft guardrails voordat je infrastructuur opschaalt.
Voordat je een assistent naar echte gebruikers vrijgeeft, behandel hem als elke andere productiefeature: definieer grenzen, meet en plan voor falen. Dit geldt ongeacht of je kiest voor OpenAI API of zelf-gehoste LLMs, omdat zwakke plekken in de app vaak vergelijkbaar zijn.
Begin met gegevensregels. Schrijf precies op wat het model mag zien, niet wat je hoopt dat het ziet. Een eenvoudige policy als “alleen onderwerp + laatste 3 berichten van het ticket” is beter dan vage aanwijzingen.
Een praktische pre-release checklist:
Prestaties gaan vaak verloren op plaatsen die men vergeet: trage retrieval-queries, te grote context of retries die zich opstapelen. Als de assistent niet op tijd kan antwoorden, moet hij dat duidelijk melden en een volgend beste actie aanbieden (zoals het voorstellen van een zoekopdracht of overdracht naar support).
Een concreet voorbeeld: in een klantenportaal laat je de assistent orderstatus en help-artikelen lezen, maar blokkeer je toegang tot ruwe betaalvelden. Als je het portaal in een no-code tool zoals AppMaster bouwt, dwing die regels ook af in je datamodellen en bedrijfslogica zodat de assistent ze niet kan omzeilen als een prompt creatief wordt.
Een middelgrote retailer wil een assistent in het klantenportaal. Klanten vragen “Waar is mijn bestelling?”, “Kan ik het afleveradres wijzigen?” en basisvragen over retouren en garantie. De assistent moet snel antwoorden en mag geen persoonsgegevens lekken.
De assistent heeft maar een klein deel van de data nodig om nuttig te zijn: een order-ID, de huidige verzendstatus (ingepakt, verzonden, onderweg, geleverd) en een paar tijdstempels. Hij heeft geen volledige adressen, betaalgegevens, klantberichten of interne notities nodig.
Een praktische regel is twee data-buckets te definiëren:
Als je bij de afweging OpenAI API versus zelf-hosted LLMs kiest voor snelheid, behandel het model als een schrijflat, niet als een database. Houd de feiten in je systeem en stuur alleen minimale, geredigeerde context.
Bijvoorbeeld kan je backend de orderstatus uit je database halen en het model sturen: “Order 74192 is Verzonden. ETA: 31 Jan. Geef een vriendelijke update en bied vervolgstappen aan als de levering te laat is.” Dat voorkomt het sturen van ruwe klantrecords.
Beveiligingsmaatregelen zijn hier cruciaal: redigeer velden voor je prompt, blokkeer prompt-injectiepogingen (“negeer eerdere instructies”) en log wat je stuurde voor audits. Je wilt ook een duidelijke fallback: als het model traag of onzeker reageert, toon dan een normale statuspagina.
Als je privacyregel is “geen klantdata verlaat ons netwerk,” past zelf-hosting beter. Maar het verandert de assistent in een operationele feature die je zelf beheert: GPU's, schaling, monitoring, patching en een on-call plan.
Een realistisch plan omvat personeelsinzet (iemand verantwoordelijk voor de modelserver), een budget voor minstens één GPU-machine en load-testing. Latency kan uitstekend zijn als het model dicht bij je app-servers draait, maar alleen als je hardware op piekverkeer is afgestemd.
Gebruik een zelf-gehost model (of zelfs regels) voor gevoelige stappen zoals orderstatus ophalen en identiteit valideren, en gebruik alleen een API-model voor algemene formuleringen en FAQ-antwoorden die geen persoonlijke data bevatten. Als je het portaal met een no-code platform zoals AppMaster bouwt, kun je data-toegang en bedrijfsregels in je backend houden en later de “response writer” wisselen zonder het hele portaal te herschrijven.
Een productie-assistent is geen beslissing die je eenmalig neemt. Behandel het als een feature die je kunt bijstellen: modelkeuze, prompts, tools en privacygrenzen zullen veranderen nadat echte gebruikers ermee werken.
Begin met één flow die al duidelijke waarde en duidelijke grenzen heeft. “Help me mijn laatste factuur vinden en de kosten uitleggen” is makkelijker te meten en veiliger dan “Beantwoord alles over mijn account.” Kies één plek in het product waar de assistent vandaag tijd bespaart en definieer wat “beter” betekent.
Schrijf eerst de regels op en bouw dan:
Beleid is belangrijker dan providerkeuze. Als je beleid zegt “geen ruwe klantberichten verlaten ons systeem,” dwingt dat zelf-hosting of sterke redactie af. Als je beleid beperkte context toestaat, kan een API een snelle manier zijn om de feature te valideren.
Zelfs als je met één model begint, ga ervan uit dat je zult wisselen van model, prompts updaten en retrieval tunen. Houd een kleine regressieset: 30–50 geanonimiseerde echte vragen met voorbeelden van acceptabele antwoorden. Draai die telkens wanneer je prompt, tools of modelversie verandert en let op nieuwe fouten zoals zelfverzekerd maar foutief antwoord.
Als je wilt dat de assistent een echte productfeature wordt (geen chatbox), plan dan de hele route: backend-checks, UI-staten en mobiel gedrag. AppMaster (appmaster.io) kan je helpen de backendlogica, web-UI en native mobiele schermen samen te bouwen en snel te itereren, terwijl je gegevensregels op één plek houdt. Wanneer je klaar bent, kun je uitrollen naar je cloud of broncode exporteren.
Welk type “in-app assistent” moet ik als eerste bouwen?Begin met het omschrijven van de taak: veelgestelde vragen beantwoorden, records doorzoeken of acties uitvoeren zoals tickets aanmaken. Hoe meer toegang tot privégegevens of mogelijkheden om systemen te wijzigen, hoe strikter de permissies, logging en fallback moeten zijn wanneer de assistent het niet zeker weet.
Wanneer is het zinvol om een hosted API-model te gebruiken in plaats van zelf-hosting?Een hosted API is meestal de snelste weg naar een bruikbare pilot omdat infrastructuur en schaalbaarheid door de provider worden afgehandeld. Zelf-hosten is verstandiger wanneer jullie beleid vereist dat klantgegevens nooit jullie netwerk verlaten en je bereid bent om deployment en on-call verantwoordelijkheden te dragen.
Welke gegevens komen er echt bloot te liggen wanneer ik een LLM-API aanroep?De grens is wat je in de prompt stuurt, niet wat de gebruiker tikte. Chatgeschiedenis, geïnjecteerde accountcontext, opgehaalde documentfragmenten en tool-uitvoeren kunnen allemaal in het verzoek terechtkomen tenzij je ze expliciet beperkt en redigeert.
Lost zelf-hosting automatisch privacy- en complianceproblemen op?Nee — het verplaatst het risico alleen naar binnen. Je moet nog steeds regelen wie gesprekken kan bekijken, backups beveiligen, voorkomen dat promptdata in logs terechtkomt en duidelijke bewaar- en verwijderingsregels opstellen voor debuggegevens.
Hoe voorkom ik dat de assistent te veel klantgegevens ziet?Stuur alleen de velden die nodig zijn voor de specifieke taak en gebruik stabiele identifiers zoals een gebruikers-ID in plaats van e-mail of telefoon. Houd betaalgegevens, wachtwoorden, toegangstokens, volledige adressen en interne notities standaard buiten prompts, ook al lijkt het “handig”.
Welke reactietijd zou een productieklaar assistent moeten nastreven?Gebruikers ervaren vertragingen als een gebroken stap in hun workflow, dus richt je op voorspelbare p95-latency, niet alleen op een snelle gemiddelde tijd. Streaming van stukjes output, strakke timeouts en direct laten zien van feitelijke data uit je eigen database maakt de ervaring veel beter.
Hoe kan ik latency verlagen zonder het model te veranderen?Cache veelvoorkomende antwoorden, hergebruik retrieval-resultaten waar mogelijk en houd prompts klein door oudere chatbeurten samen te vatten. Vermijd modelaanroepen in loops, begrens input- en outputgrootte en zorg dat retries tokengebruik niet stilletjes doen exploderen.
Welke kosten zijn het moeilijkst te voorspellen bij API-modellen versus zelf-hosting?Bij een API gedraagt kosten zich als een meter gekoppeld aan tokens, retries en hoeveel context je meestuurt. Bij zelf-hosting gedragen kosten zich als capaciteitsplanning plus personeelskosten: je betaalt voor GPU's, monitoring, updates en downtime-risico, ook als het gebruik laag is.
Hoe voorkom ik misbruik en onveilige acties door de assistent?Zet de assistent achter authenticatie, voeg per-gebruiker rate limits toe en blokkeer enorme inputs die tokengebruik kunnen laten exploderen. Voor actie-functies: eis expliciete bevestiging, handhaaf permissies in je backend en log elke tool-actie zodat je kunt auditen en terugdraaien.
Hoe weet ik of de assistent "goed genoeg" is om te lanceren en stabiel te houden?Houd een kleine set echte gebruikersvragen als regressieset en voer die uit voor releases, prompt-wijzigingen of modelwissels. Volg een paar simpele metrics zoals p95-latency, foutpercentage, kosten per verzoek en percentage antwoorden dat menselijke correctie nodig heeft, en verbeter op basis van die signalen.
27 jan 2026
7 min
26 jan 20268 min
21 jan 20267 minExperimenteer met AppMaster met gratis abonnement.
Als je er klaar voor bent, kun je het juiste abonnement kiezen.
