Cloud vs on-prem AI: break-even kan na 9 maanden komen
DO
Damien · LocalIAEen eerlijke vergelijking tussen OpenAI / Anthropic APIs en een lokale AI-rig, met drie concrete TCO-scenario's over 24 maanden.
De oude cloudbelofte was: betaal alleen voor gebruik. In 2026 breekt die belofte voor veel mkb-workflows zodra AI operationeel en token-intensief wordt.
Waarom cloud niet altijd goedkoper is
Bij 50 handmatige prompts per dag zijn APIs goedkoop. In productie gaat het om RAG, agents, classificatie en tools die het model herhaaldelijk aanroepen.
Drie typische curves
| Juridisch RAG | 22M tokens/maand | Break-even rond maand 10-12. |
| Creatief bureau met agents | 75M tokens/maand | Break-even rond maand 4. |
| Industriele classificatie | 150M tokens/maand | Break-even rond maand 12. |
Verborgen cloudkosten
- Input en output worden gefactureerd; lange context kost bij elke call.
- Retries na timeouts of schemafouten worden opnieuw gefactureerd.
- Zero Data Retention en enterprise-contracten brengen vaak hoge minima.
- Modeldeprecatie vraagt nieuwe tests, prompts en soms codewijzigingen.
Het praktische patroon: cloud om te verkennen, on-prem om te industrialiseren.
Open de calculator / vraag ons om advies met doelmodel, gebruikers en randvoorwaarden.
Veelgestelde vragen
When does moving to local AI become profitable versus the cloud?+
The break-even typically falls between 4 and 18 months depending on monthly token volume. At 30M tokens/month versus GPT-4o, a Pro build (~EUR 11,990) pays back in ~6 months. At 75M tokens/month (an agency running agents), it is ~3 months.
Which hidden cloud costs are often forgotten?+
Input AND output billed on every call, retries on timeouts/errors billed too, Enterprise contracts with minimums, model deprecations forcing re-prompting, and US data transfers = GDPR work not priced into the per-token rate.
When does the cloud stay the right choice in 2026?+
During exploration (model not yet settled), when you need proprietary capabilities open-weight does not provide, for traffic with rare big spikes but low daily usage, or volume below 10M tokens/month with no growth.
What is the practical cloud + on-prem strategy?+
Cloud to explore, on-prem to industrialize. Once usage is stable and above 30M tokens/month, moving local becomes a productive asset versus a recurring expense.
Does a local rig pose a scalability problem?+
No if sized correctly. A Pro build (2x RTX 5090) handles 5-10 concurrent users via vLLM batching. To scale further, add a node (simple cluster) or move to Enterprise (2x A6000 NVLink).
StrategieKostenSouvereiniteit