De juiste AI per stap. Minder kosten per resultaat.

AITJE brengt in kaart waarvoor je organisatie AI gebruikt en wat dat kost. Vervolgens worden abonnementen, modelkeuze, agents en workflows onderzocht en waar afgesproken aangepast. Het doel is minder onnodig verbruik met behoud van de benodigde kwaliteit. Lees meer over Token management & optimalisatie.

Beide. De AI-scan bekijkt je huidige AI-gebruik, abonnementen en optimalisatiekansen op hoofdlijnen. Een uitgebreide modelvergelijking, het aanpassen van workflows en doorlopend beheer vallen onder een afzonderlijk afgesproken opdracht. Je kunt deze dienst ook direct afnemen, zonder eerst een scan te doen.

Nee. AITJE kijkt ook naar AI-gebruik via abonnementen en naar toepassingen voor content, kennis, beeld, code en andere taken. Niet iedere dienst rekent in tokens: bij beeld, audio of video kunnen bijvoorbeeld credits, aantallen beelden of minuten relevant zijn. Die verbruiksgegevens worden meegenomen in de kosten per bruikbaar resultaat.

Dat kan. Meerdere kleinere abonnementen, een gedeeld modelbudget of API-gebruik kunnen beter passen dan de huidige inrichting. AITJE vergelijkt het werkelijke gebruik, de inbegrepen capaciteit, limieten, kwaliteit en voorwaarden. Welke combinatie past, hangt af van je team en taken.

Groepen agents die ieder een afgebakend deel van het werk uitvoeren, bijvoorbeeld informatie ophalen, tekst schrijven en het resultaat controleren. Elke stap kan een passend model en gerichte context krijgen. AITJE beoordeelt of die verdeling voor jouw workflow iets oplevert; extra agents kunnen ook extra calls en beheer betekenen.

Ja. AITJE kan geavanceerde modellen via externe API’s combineren met modellen op eigen servers of lokale apparaten. Edge-modellen draaien op of dicht bij het apparaat waarop de taak plaatsvindt. De taak, capaciteit en gegevensstromen bepalen wat past. Bij eigen modellen blijven hardware, stroom, hosting en beheer onderdeel van de kosten.

Nee. AITJE test op jouw taken en vergelijkt kwaliteit, snelheid, verbruik en het aantal pogingen. Een model met een lagere tokenprijs kan meer calls nodig hebben; een duurder model kan voor een bepaalde stap juist voordeliger uitpakken.

Dat is een rekenvoorbeeld, geen vaste belofte. Bij een fictief gelijk tarief van €4 per miljoen tokens kost één miljoen tokens €4 en honderdduizend tokens €0,40. De haalbare besparing hangt af van de workflow, output, kwaliteit en retries. Kosten voor code, hosting, beheer en ontwikkeling staan daar apart van.

Bijvoorbeeld gegevens ophalen via een API, relevante velden selecteren, berekeningen uitvoeren en output tegen vaste regels controleren. Het model krijgt een afgebakende taak met gerichte context, in plaats van alle ruwe data en stappen in één grote prompt.

Ja. AITJE kan een centrale laag voor modelcalls en een nieuwe workflow bouwen, met routing, logging, budgetten en limieten. Ook toegang, omgang met sleutels en een vorm van doorlopend beheer worden vooraf afgesproken.

Deze dienst richt zich op AI-gebruik en kosten binnen je organisatie: abonnementen, modellen, agents en workflows. Optimalisatie beoordeelt een bestaande AI-oplossing breder, bijvoorbeeld op betrouwbaarheid, stabiliteit en menselijke controle.

Door het eindresultaat te testen. AITJE vergelijkt de oorspronkelijke en de aangepaste workflow op dezelfde taken en beoordeelt of de uitkomst nog aan de afgesproken eisen voldoet. Minder tokens of een goedkoper model is pas een verbetering als het resultaat goed genoeg blijft.

Ja, voor zover het gebruik meetbaar en toe te wijzen is. AITJE bekijkt abonnementen, modelcalls, tokengebruik en ander verbruik per taak of team. Waar nodig kan logging worden ingericht om dat inzicht te krijgen.

AITJE kan een fallback bouwen: een andere route of een ander model dat de taak overneemt. Voor cruciale stappen kan een lokaal of edge-model een goede keuze zijn. Welke terugval mogelijk is, hangt af van de taak en wordt bij de inrichting afgesproken.

AITJE kan limieten voor pogingen en kosten, logging en duidelijke stopmomenten inbouwen. Op belangrijke momenten kan een medewerker eerst moeten beoordelen of de workflow verder mag: human in the loop. Zo worden technische grenzen gecombineerd met menselijke controle.