Eén AI-model is genoeg als het werk klein en eenvormig is en de data de deur uit mag: weinig volume, één soort taak en geen gereguleerde of vertrouwelijke data. Voorbij dat punt is de nuttige vraag niet hoeveel modellen je gebruikt. De vraag is of elke keuze is vastgelegd, een eigenaar heeft en opnieuw wordt bekeken. Die vastgelegde set keuzes is een modelportfolio. Een stapel modellen zonder die afspraken is gewoon een verzameling.
Eén model kan een besluit zijn. Eén model omdat niemand ooit iets besloot, is een risico dat elke maand groeit.
Wanneer is één model genoeg?
Het model-portfolio, mijn boek over het werken met meerdere AI-modellen, geeft het ruiterlijk toe: bij laag volume, één taaktype en geen gereguleerde data verdient de overhead van het beheer van meerdere modellen zich misschien echt niet terug. Met deze tabel zie je aan welke kant je staat.
| Eén model volstaat als… | Je hebt een portfolio nodig als… |
|---|---|
| Het volume laag is en de rekening klein | Het volume groeit en de rekening gaat tellen |
| Er één soort taak is | Taken verschillen in moeilijkheid, snelheid of formaat |
| Er geen gereguleerde of vertrouwelijke data in het spel is | Bepaalde data jouw beheer niet mag verlaten |
| Een dag zonder het model vooral lastig is | Een storing of een uitgefaseerd model het werk stillegt |
De meeste producten beginnen in de linkerkolom. Weinig producten blijven daar, want elke nieuwe functie grijpt naar het endpoint (het adres dat je software aanroept om een model te bereiken) dat er al is.
Wat gaat er mis met één model voor alles?
Drie dingen, en ze sluipen er zo langzaam in dat niemand er een besluit voor inplant.
Je betaalt ergens de verkeerde prijs. Een model dat je kiest voor je moeilijkste taak, is duur voor je makkelijkste taken. Een model dat je kiest op prijs, is te zwak voor je moeilijkste taken. Het boek laat met een samengesteld verhaal (geen echt bedrijf) zien hoe dat gaat. Een product startte met één taak en één frontiermodel, uit de krachtigste en duurste laag. Tegen de tijd dat iemand ging kijken, liepen er zeven taken over dat ene endpoint: autocomplete, nachtelijke samenvattingen van tickets, entiteitsextractie (namen, datums en bedragen uit tekst halen), een FAQ-bot, het uitlezen van documenten, conceptmeldingen en een wekelijkse onderzoekssynthese. Toen iemand uiteindelijk per taak in kaart bracht wat die nodig had, bleken er vier te kunnen wachten op een batchverwerking en weinig redeneerwerk te vragen, en vroegen er twee meer om snelheid dan om diepgang. Zes van de zeven kwamen in aanmerking voor een goedkoper workhorsemodel, onder voorbehoud van tests. Niemand had voor die opzet gekozen. Hij was gewoon gegroeid.
Het model kan verdwijnen. Aanbieders faseren modellen uit volgens hun eigen planning. Anthropic belooft bijvoorbeeld op de pagina met modeluitfaseringen minstens 60 dagen vooraankondiging voordat een publiek uitgebracht model verdwijnt, en meldt dat verzoeken aan een uitgefaseerd model mislukken. Op 5 juni 2026 liet het bedrijf ontwikkelaars weten dat Claude Opus 4.1 op 5 augustus 2026 zou verdwijnen. Was dat je enige model, dan had je een migratiedeadline die je niet zelf had gekozen.
Zo’n migratie is ook geen wijziging van één regel code. Het boek behandelt prompts als activa die aan één model vastzitten: een prompt die op het ene model is afgesteld, kan op een ander slechter presteren, dus elke overstap vraagt om tests.
Sommige data mag er helemaal niet heen. Gaat een deel van je werk over data die op je eigen infrastructuur of in één regio moet blijven, dan kan één gehost model dat niet verwerken. In de termen van het boek is privacy een harde grens voor routering, geen voorkeur. Ze gaat boven kosten en capaciteit.
Waarom is ‘meer modellen’ ook niet het antwoord?
Modellen toevoegen zonder regels levert het omgekeerde probleem op. Het boek beschrijft het: zes maanden later draaien er vijf modellen, weet niemand zeker wie drie ervan heeft goedgekeurd, en verklaart de maandfactuur niets.
Meer modellen betekent ook niet vanzelf minder risico. Het boek illustreert dat met een lijst van twaalf modellen van één aanbieder: die spreidt het risico bij de aanbieder helemaal niet, want gewijzigde voorwaarden, een lange storing of een overname raakt alle twaalf tegelijk. Een fallback (de route die draait als het primaire model faalt) bij dezelfde aanbieder beschermt je tegen een kapot model, niet tegen een aanbieder die plat ligt.
De grens tussen een verzameling en een portfolio ligt dus niet bij het aantal. Die ligt bij de vraag of elk model een vastgelegde taak heeft, een eigenaar, een budget, de data die het mag zien, een fallback en een reviewdatum.
Wat maakt van een set modellen een portfolio?
Het antwoord van het boek heet ROUTE: een discipline van vijf stappen om een mix van AI-modellen bewust te besturen. Het boek is verkrijgbaar in het Nederlands en het Engels. Je hebt het niet nodig om de stappen te gebruiken.
- Register. Houd één lijst bij van elk model dat je gebruikt, met taak, eigenaar, kostenklasse, de data die het mag zien en de uitfaseringsstatus. Een model dat niet op de lijst staat, draait zonder eigenaar.
- Doel-typering. Schrijf op wat de taak nodig heeft voordat je een model kiest: redeneerdiepte, uitvoerformaat, snelheid, kwaliteitsgrens en privacy.
- Uitvoeringsbeleid. Leg de regel vast die elke taak naar een model stuurt, inclusief de fallback en het punt waarop het werk stopt in plaats van ergens heen te gaan waar het niet hoort.
- Tracken. Meet kosten, snelheid en kwaliteit per taak, niet alleen het maandtotaal, zodat je ziet welke keuze het geld kost.
- Evolueren. Promoveer, degradeer en faseer modellen uit volgens een vast schema. Toont een index als Undominated.ai een model dat minstens zo hoog scoort voor minder geld, behandel dat dan als reden om te testen, niet als reden om over te stappen.
De routeringsregel zelf heeft een eigen pagina: Wat is modelroutering?. Twee patronen die zo’n regel kan gebruiken, zijn een modelcascade (eerst het goedkope model, opschalen bij een vastgelegde trigger) en de indeling in frontier, workhorse en lokaal.
Hoe ziet één vastgelegde keuze eruit?
Hieronder een routekaart voor één taak. Het bedrijf en de getallen zijn verzonnen. Neem de linkerkolom over en vul hem in voor je eigen drukste taak.
| Veld | Voorbeeld: nachtelijke samenvattingen van supporttickets |
|---|---|
| Taak | De gesloten tickets van gisteren samenvatten voor het productteam |
| Eisen | Klaar om 07.00 uur; 150 woorden per ticket; weinig redeneerwerk; bevat klantnamen, alleen verwerking in de EU |
| Primair model | Een workhorsemodel op een endpoint dat in de EU wordt gehost |
| Waarom dit model | Goedkoopste geregistreerde model dat een test met 50 tickets doorstond |
| Fallback | Een workhorsemodel van een andere aanbieder, met dezelfde EU-voorwaarden voor data, getest op dezelfde 50 tickets |
| Stopregel | Is er geen model beschikbaar dat in de EU mag verwerken, zet de batch dan in de wacht. Stuur de tickets nooit ergens anders heen. |
| Eigenaar | Eén persoon, bij naam |
| Meten | Kosten per samenvatting, aandeel samenvattingen dat het team afkeurt, eindtijd |
| Review | Elk kwartaal, of zodra een aanbieder een uitfasering aankondigt |
De kaart volgt ROUTE. De modellen komen uit je Register (vandaar ‘geregistreerde model’ in de rij ‘Waarom dit model’), de rij ‘Eisen’ is Doel-typering, model, fallback en stopregel vormen samen het Uitvoeringsbeleid, de rij ‘Meten’ is Tracken en de reviewdatum is Evolueren.
Let op wat de kaart niet zegt: hoeveel modellen je nodig hebt. Misschien blijkt dat één model al je taken dekt. Dan heb je een portfolio van één, en weet je waarom.
Probeer dit vandaag (15 minuten)
Dit is de veldtest uit het openingshoofdstuk van het boek.
- Open het factuur- of gebruiksoverzicht van je AI-aanbieder.
- Zoek het model dat vorige maand het grootste deel van de tokens verbruikte (de stukjes tekst waarvoor je betaalt).
- Schrijf op welk deel van die verzoeken echt de volledige capaciteit van dat model nodig had.
- Weet je het niet, dan heb je nog geen routeringsstrategie maar een standaardinstelling. Vul één routekaart in voor je drukste taak.
De kaart kost een kwartier. De volgende uitfaseringsmelding wacht niet zo beleefd.
Citeer deze pagina:Is één AI-model genoeg? Wanneer één model volstaat en wanneer je een portfolio nodig hebt.Len P. van der Hof. https://lenvanderhof.com/nl/blog/een-model-is-geen-portefeuille/ ·