AI op Azure: Hoe je Kosten Beheerst Zonder Innovatie te Vertragen

Kies het juiste model — niet per se het grootste

Het krachtigste model is niet altijd de beste keuze. Elke Azure OpenAI-model (GPT-4o, GPT-4.1, Phi-3, open-source modellen, enz.) heeft zeer uiteenlopende inferentiekosten.

Best practices:

• Begin met kleinere, goedkopere modellen (zoals Phi-3 of GPT-4o-mini).
• Schaal alleen op wanneer het daadwerkelijke gebruik dit vereist.
• Vergelijk verschillende modellen — een goed ontworpen prompt presteert vaak beter dan brute rekenkracht.
• Gebruik batchverwerking waar mogelijk.

Monitor verbruik in real time

Azure biedt native tools om onaangename verrassingen op de factuur te voorkomen:

• Cost Management + Billing
• Budgets & Alerts
• Azure Monitor / Application Insights voor requestvolume en latency
• Quota-limieten om onverwachte pieken te beperken

Bij Luza adviseren we altijd om automatische meldingen via e-mail of Teams in te stellen wanneer kosten vooraf bepaalde drempels naderen.

Stel technische limieten in (niet alleen financiële)

Kostenbeheersing gaat verder dan budgetten — het draait om technische vangrails.

Beperk onder andere:

• het maximum aantal tokens per request
• de maximale inputgrootte
• het aantal requests per gebruiker of applicatie
• het aantal acties dat een GenAI-agent per redeneer­cyclus mag uitvoeren

Dit is cruciaal bij Agentic AI, waar agents kettingreacties van acties kunnen veroorzaken.

Slecht ontworpen RAG = onnodige kosten

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kan kosten verlagen — of juist verhogen, afhankelijk van de architectuur.

Belangrijke aandachtspunten:

• Gebruik zinvolle document-chunking (200–500 tokens).
• Kies kostenefficiënte embedding-modellen (bijvoorbeeld Phi-3 embeddings).
• Verminder LLM-calls door:
• preprocessing-pipelines
• semantische validatie
• caching van resultaten

Efficiënte RAG ≠ “altijd het model raadplegen”.

Implementeer slimme caching om herhaalde inferentie te vermijden

Veel AI-vragen volgen terugkerende patronen. Een goed ontworpen cache kan de kosten met tot 60% verlagen.

Soorten caching:

• Semantische cache (hergebruik van antwoorden op vergelijkbare vragen)
• Prompt cache
• Redis-caching
• Opslaan van agentbeslissingen om herhaald redeneren te voorkomen

Kies de juiste architectuur: Serverless vs. Kubernetes

Bij het draaien van AI-toepassingen:

• Azure Functions / Logic Apps → kostenefficiënt voor event-gedreven of laagfrequente workloads.
• AKS / Container Apps → ideaal voor zware pipelines, batchverwerking of custom modellen met GPU’s.

Kies op basis van:

• voorspelbaarheid van de workload
• latency-vereisten
• GPU-behoefte
• balans tussen onderhoud en flexibiliteit

Beheer Dev/Test-omgevingen voordat ze je budget opslokken

Niet-productieomgevingen zijn vaak verborgen kostenbronnen.

Best practices:

• Schakel niet-essentiële resources buiten werktijden uit.
• Gebruik Azure Policies om dure resources (zoals premium GPU’s) te blokkeren.
• Pas RBAC toe om onnodige infrastructuur te voorkomen.

Gebruik efficiënte open-source modellen waar passend

Azure ondersteunt inmiddels geoptimaliseerde open-source modellen zoals Llama, Mistral en Phi-3 in verschillende omgevingen.

Voordelen:

• Lagere kosten
• Snellere inferentie
• Eenvoudiger finetunen voor specifieke businessbehoeften

Ideaal voor organisaties die AI willen schalen zonder buitensporige cloudkosten.

Observability is geen optie — het is een vereiste

Elke productieklare AI-architectuur moet bevatten:

• Telemetrie voor LLM-calls
• Logging van agentacties
• Kosten per gebruiker of functionaliteit
• Dashboards via Azure Monitor of Fabric

Wat je niet ziet, kun je niet beheersen.

AI-verantwoordelijkheid omvat ook kostenverantwoordelijkheid

Bij Luza geloven we dat Responsible AI niet alleen gaat over ethiek, governance en veiligheid — maar ook over kostenbeheersing.

Teams moeten inzicht hebben in:

• tokengebruik
• inferentiekosten
• quota en limieten
• efficiënt prompt-design
• de financiële impact van autonoom draaiende agents

Responsible AI = Sustainable AI.

Conclusie

AI-innovatie hoeft niet gepaard te gaan met een onvoorspelbare factuur. Met de juiste governance, architecturale keuzes en continue kostenoptimalisatie kun je AI-systemen bouwen die echte businesswaarde leveren — zonder het budget te overschrijden.

Bij Luza Tecnologia helpen we organisaties om het maximale uit Azure te halen met efficiënte architecturen, sterke governance en kostenbewuste AI-strategieën, zodat de cloud innovatie stimuleert in plaats van afremt.

door Gonçalo Pedro, Data Engineer bij Luza