E-commerce / Opladers & elektronica
6.900 producten verrijkt en vertaald in 7 uur
Voor een toonaangevende Nederlandse webshop in opladers bouwde AITJE een workflow die productteksten aanvult met technische laaddata, vertaalt voor vier markten en direct terugplaatst in het CMS. Zonder externe kosten per AI-token.
De eerste verwerking
- producten verwerkt
- 6.900
- eerste catalogusrun
- 7 uur
- GPU-rekenkosten
- $22,33
- vertalingen in het CMS
- 4 markten
De vraag achter de opdracht
Welke oplader past écht bij jouw telefoon?
Een oplader kiezen gaat om meer dan het aantal watt op de verpakking. Voltage, aansluitingen zoals USB-C en de combinatie met een specifiek toestel bepalen hoe snel je kunt laden. Dezelfde oplader kan voor de ene telefoon een goede keuze zijn en voor een andere minder geschikt.
Bij deze webshop ontbrak die verdieping in de oorspronkelijke productteksten. De informatie was elders beschikbaar, maar moest worden opgehaald, gecombineerd en vertaald naar iets waar een klant tijdens het winkelen echt wat aan heeft. Voor 6.900 producten, en voor meerdere landen.
Van productomschrijving
De informatie die er al wasNaar echte keuzehulp
Welke telefoon laadt snel?
En welke minder snel?
Technische gegevens worden bruikbare informatie voor de klant.
Wat AITJE bouwde
Eén workflow. Van CMS naar CMS.
Een gekoppeld proces voor analyse, laaddata, verrijking en vertaling. Bekijk per stap wat er gebeurt.
Stap 01
Productdata
Via de CMS-koppeling haalt de workflow de huidige producten, omschrijvingen en beschikbare specificaties op. Zo begint de analyse bij de catalogus die de webshop al gebruikt.
Deze stap levert op
Bestaande teksten en productgegevens
Toolcalling, begrijpelijk uitgelegd
AI die informatie kan ophalen.
Een toolcall is een gerichte opdracht van het model aan een functie in de software. Gemma kan bijvoorbeeld vragen om laadbenchmarks voor een specifieke oplader. De software voert die zoekopdracht uit en geeft de gevonden gegevens terug aan het model.
Zo krijgt AI toegang tot actuele productinformatie buiten zijn eigen modelkennis. Het hoeft laadprestaties niet uit een bestaande omschrijving te raden. De koppelingen, gegevensverwerking, berekeningen en publicatie worden door de software afgehandeld; Gemma analyseert de inhoud en schrijft de uitleg.
Drie verbindingen in de architectuur
Het CMS
Producten en bestaande informatie ophalen, en verrijkte teksten en vertalingen terugplaatsen.
De GPU-VPS
Gemma laten draaien op een afzonderlijke rekenomgeving, verbonden met de workflow en het wekelijkse opstartproces.
Laaddatabanken
Externe benchmarkgegevens ophalen over opladers, telefoons en hun onderlinge laadprestaties.
Wat de webshop nu kan
Meer dan betere teksten.
Completere productpagina’s
Bestaande omschrijvingen zijn aangevuld met eigenschappen en laadinformatie die eerder niet in de teksten stonden.
Een betere keuzehulp
Benchmarkgegevens voeden filters en inzicht in laadprestaties. Klanten zien tien toestellen die snel laden met een oplader, hoe snel dat gaat en welke modellen minder snel laden.
Direct in de webshop
Verrijkte teksten en vertalingen zijn tijdens de verwerking rechtstreeks via de CMS-koppeling bij de producten geplaatst.
Ook voor klanten over de grens
Naast de analyse is een Gemma-gebaseerde vertaalworkflow ingezet, met Gemma Translator als onderdeel van de gekozen aanpak. De technische informatie wordt zo bruikbaar voor klanten in vier markten, zonder per vertaling een externe model-API te betalen.
- DEDuitsland
- BEBelgië
- LULuxemburg
- FRFrankrijk
De praktijkbenchmark
6.900 producten.
Eén verwerkingsronde.
De GPU-VPS draaide 7 uur voor het analyseren, verrijken en vertalen van de catalogus. Het publiceren naar het CMS liep tijdens die verwerking mee.
De webshop had al een hostingpartner vanwege het grote bezoekersvolume. AITJE stemde met die partij een voordelige GPU-VPS af voor de analyse. Zo bleef de bestaande hostingrelatie behouden en kreeg de AI-workflow een eigen rekenomgeving.
GPU-kosten van deze run
7 uur × $3,19
$22,33
- Per verwerkt product
- $0,0032
- Gemiddeld per uur
- ≈ 986 producten
- Gemiddeld per minuut
- ≈ 16,4 producten
Berekend uit de projectcijfers: 6.900 producten, 7 uur en $3,19 per uur. Alleen de GPU-rekenkosten; ontwikkeling, opslag en overige hosting vallen hier buiten. De doorvoer geldt voor de hele workflow, niet voor één losse modelaanroep.
De modelkeuze
Waarom Gemma 4 31B?
Voor deze opdracht koos AITJE Gemma 4 31B. Productinformatie combineren, gerichte tools gebruiken en duidelijke teksten maken waren belangrijker dan alleen de hoogste generatiesnelheid. De gekozen A100 bood ruimte om het model in 16-bit zonder compressie te draaien.
Gebruikt in deze opdracht
Gemma 4 31B
Dense model
Inhoudelijke analyse & verrijkingEen alternatief
Gemma 4 26B A4B
Mixture-of-Experts
Interessant voor snelle verwerking| Benchmark | 31B | 26B A4B |
|---|---|---|
| τ2-benchTools gebruiken · gemiddelde van drie domeinen | 76,9% | 68,2% |
| MMMLUMeertalige kennisvragen | 88,4% | 86,3% |
| GPQA DiamondComplexe kennisvragen | 84,3% | 82,3% |
| MRCR v2 · 128KInformatie terugvinden in lange context | 66,4% | 44,1% |
Het alternatief, Gemma 4 26B A4B, is een Mixture-of-Experts-model. Het bevat ongeveer 26 miljard parameters, maar activeert per token ongeveer 4 miljard. Dat maakt het een interessante keuze wanneer snelheid en rekenverbruik zwaarder wegen. De 31B-variant is een dense model en scoort hoger op de onderstaande gepubliceerde kwaliteitstests. Dat ondersteunt de afweging voor deze inhoudelijke verrijkingstaak.
Dit zijn Googles gepubliceerde resultaten voor instruction-tuned modellen, geen eigen vergelijking op de webshopdata. Meertalige kennisvragen meten geen vertaalkwaliteit. De praktijkrun meet de volledige workflow; er is geen afzonderlijke tokens-per-seconde-meting beschikbaar.
Google · Gemma 4 modelkaartWaar open modellen dichtbij komen
Klein verschil. Per taak bekeken.
Op sommige tests ligt een open Gemma-model dicht bij een recente GPT-variant. Hieronder drie voorbeelden uit de vergelijking met GPT-6 Luna op Low.
| Benchmark | Gemma 4 26B A4B · Reasoning | GPT-6 Luna · Low |
|---|---|---|
| Humanity’s Last ExamMoeilijke vragen uit uiteenlopende vakgebieden | 19% | 20% |
| SciCodeProgrammeren voor wetenschappelijke taken | 40% | 47% |
| AA-LCR v1.1Redeneren met lange context | 66% | 74% |
Selectie van de drie scores die in de aangeleverde Artificial Analysis-vergelijking dicht bij elkaar liggen, afgerond zoals in die vergelijking. Andere tests tonen grotere verschillen. Dit vergelijkt de 26B A4B-variant met GPT-6 Luna op Low; deze webshopworkflow draaide op Gemma 4 31B. Het is geen vergelijking van de productteksten of vertaalkwaliteit.
Artificial Analysis · modelvergelijkingHet verschil in rekenkosten
Miljoenen tokens.
Eén serverrekening.
Voor deze verwerking is ongeveer 68–75 miljoen tokens gebruikt, inclusief input en output. Gemma draaide op de eigen GPU-VPS. De modeltokens kregen geen afzonderlijke API-prijs: de GPU-rekening bleef $22,33 voor 7 uur.
Waarom één product meerdere keren inputtokens gebruikt
Bij een volgende beurt leest het model ook eerdere berichten en toolresultaten. Hieronder het benaderde verloop per product; de geschiedenis telt bij iedere input opnieuw mee.
De informatie ophalen
- Input
- ≈ 2.050
- Output
- ≈ 80
System prompt (1.200) + productdata (850)
JSON-toolcall voor de databank
Verrijken & vertalen
- Input
- ≈ 2.730
- Output
- ≈ 1.000
Vorige context (2.130) + zoekresultaat (600)
Verrijkte tekst en vertaling via CMS-toolcall
Afronden
- Input
- ≈ 3.780
- Output
- ≈ 20
Vorige context (3.730) + CMS-bevestiging (50)
Eindbevestiging: product verwerkt
Per product: ≈ 8.560 input + 1.100 output = 9.660 tokens.
Voor 6.900 producten is dat 59,064 miljoen input en 7,59 miljoen output: 66,654 miljoen totaal. Het schema is een benadering; het opgegeven totale projectverbruik ligt op 68–75 miljoen.
Wat zou hetzelfde tokenvolume via een API kosten?
| Model | Input / 1M | Output / 1M | Inputkosten | Outputkosten | Totaal |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B Deze opdracht · eigen GPU-VPS | $0,00 | $0,00 | $0,00 | $0,00 | $22,33serverhuur |
| GPT-6 Sol | $2,00 | $10,00 | $120,51 – $132,92 | $77,43 – $85,40 | $197,95 – $218,32 |
| GPT-6.1 Sol | $2,00 | $10,00 | $120,51 – $132,92 | $77,43 – $85,40 | $197,95 – $218,32 |
| GPT-5.6 Terra | $2,00 | $12,00 | $120,51 – $132,92 | $92,92 – $102,48 | $213,43 – $235,40 |
| Claude Opus 5.5 | $4,00 | $20,00 | $241,03 – $265,84 | $154,87 – $170,81 | $395,89 – $436,65 |
| Claude Fable 5 | $10,00 | $50,00 | $602,57 – $664,60 | $387,16 – $427,02 | $989,73 – $1.091,61 |
Rekenvoorbeeld: inputmiljoenen × inputtarief + outputmiljoenen × outputtarief. Voor 68–75 miljoen gebruiken we dezelfde input/outputverhouding als het schema; de werkelijke verdeling is niet afzonderlijk gemeten. Zonder caching- of batchkortingen, aanvullende reasoningtokens, tools, btw en overige infrastructuur. Andere modellen tokeniseren en verwerken anders: dit zijn kostenramingen, geen uitgevoerde API-runs.
De taak bepaalt de oplossing. Voor deze opdracht kozen we een eigen Gemma-omgeving voor analyse, verrijking en vertaling. Kwaliteit, koppelingen en controle wegen mee, naast de prijs. De tabel vergelijkt de kosten met de geselecteerde API-modellen.
En DeepL?
Een prijs per teken.
DeepL rekent voor vertaling met brontekens, niet met input- en outputtokens. De 68–75 miljoen modeltokens bevatten ook prompts, toolcalls en eerdere context. Dat volume kun je niet als DeepL-vertaalvolume factureren.
- API Growth · per maand
- € 29,75
- Inbegrepen
- 1 miljoen tekens
- Per extra miljoen tekens
- € 22,00
Nederlands maandpakket, inclusief btw, gecontroleerd op 4 oktober 2026. Dit betreft alleen vertalen; productanalyse, laaddata en CMS-publicatie vragen daarnaast een eigen workflow.
DeepL · API-tarievenReken een vertaalvolume door
Maandprijs + max(0, volume − inbegrepen tekens) × tekentarief. Tel de brontekens van alle vertaalrequests samen. Het tekenvolume van deze opdracht is niet opgegeven, dus we presenteren hiervoor geen fictieve projectfactuur.
De workflow blijft doorwerken
Elke week de nieuwe producten mee.
De eerste catalogus is verwerkt. De wekelijkse synchronisatie is actief en gebruikt dezelfde keten voor producten die nog ontbreken in het analysesysteem.
- 01
Wekelijks starten
De automatische synchronisatie start de GPU-omgeving voor de nieuwe verwerkingsronde.
- 02
Ontbrekende producten ophalen
Nieuwe producten die nog niet in het analysesysteem staan, worden via de CMS-koppeling toegevoegd.
- 03
Verrijken en terugplaatsen
De workflow haalt benchmarks op, maakt de nieuwe teksten en vertalingen en plaatst deze terug in de webshop.
AITJE bouwde de verbinding tussen de webshop, technische databronnen en een open model. Het resultaat is een terugkerend proces voor productinformatie, keuzehulp en vertalingen, met inzicht in de rekenkosten en zonder een externe AI-rekening per token.
Ontdek de aanpakAndere cases
Development agency / Assistent, Coder & modelbeheer
Tien modellen. Eén team. Eigen regie.
Voor een development agency richtte AITJE een gezamenlijke AI-omgeving in met Assistent, Coder en tien modellen om uit te kiezen. Een gedeelde tokenpot van €350 per maand vervangt negen abonnementen van €200. Via Asana zijn modelgebruik en tokenkosten per taak terug te vinden.
Bekijk de aanpak
Marketingbedrijf / klantbeheer, tickets & bedrijfskennis
350 klanten. Eén centrale werkplek.
Na een overname groeide een marketingbedrijf van 150 naar 350 klanten. AITJE bracht klantgegevens, tickets, projecten, factuurinformatie en gesprekstranscripties samen in een centrale hub. Medewerkers zoeken en chatten met hun bedrijfskennis, met toegang op basis van hun rol en AI op een bestaande Mac mini.
Bekijk de aanpak
Marketingbureau / leveldesign & eigen coding agent
25 nieuwe gamelevels per week. Zonder externe tokenkosten.
Een marketingbureau nam een bestaande mobiele puzzelgame over, maar liep vast bij het maken van nieuwe levels. AITJE analyseerde de game, bouwde een herbruikbaar leveldesignsysteem en koppelde AITJE Coder aan Qwen op een eigen server. Nu maakt het bureau 25 nieuwe levels per week vanuit één opdracht in OpenCode.
Bekijk de aanpakSAMEN VERDER MET AI
Jouw volgende stap begint met een vraag.
Een idee, een knelpunt of gewoon nieuwsgierig? Vertel wat je wilt bereiken. AITJE denkt met je mee.
