Self-hosted versus cloud LLMs: wat is het verschil?
Een cloud-LLM draait bij een leverancier (zoals Claude, GPT of Gemini) en is direct bruikbaar via een API. Een self-hosted LLM draai je op je eigen infrastructuur, voor maximale controle over data en governance. Cloud is vaak sneller en goedkoper om te starten; self-hosted past bij strikte privacy- of compliance-eisen. De keuze is een bewuste afweging per use case.
Het verschil in het kort.
Bij een cloud-LLM stuur je je vraag naar de servers van de leverancier en krijg je het antwoord terug. Je hoeft niets te beheren en je hebt meteen toegang tot de krachtigste taalmodellen. Bij een self-hosted LLM draait het model op hardware die jij beheert, binnen je eigen netwerk. Je data verlaat je omgeving niet, maar je bent zelf verantwoordelijk voor de infrastructuur en het onderhoud. Het is geen vraag van goed of fout. Het is een afweging tussen gemak en kracht aan de ene kant, en controle en eigenaarschap aan de andere.
Voordelen van cloud.
Cloud-modellen zijn de praktische standaard, en met reden. Je start binnen een dag, betaalt naar gebruik en krijgt automatisch de nieuwste, sterkste modellen. Geen serverbeheer, geen GPU's kopen, geen schaalproblemen. Voor de meeste organisaties is dit de snelste weg naar werkende AI. De zorg die je vaak hoort, is data. Terecht om bij stil te staan, maar bij enterprise-versies van cloud-LLM's is contractueel geregeld dat jouw data niet wordt gebruikt om het model te trainen. Mits goed geconfigureerd is cloud daarmee voor veel toepassingen prima verantwoord.
Voordelen van self-hosted.
Self-hosted wint op controle. Je data blijft binnen je eigen omgeving, je bent niet afhankelijk van de uptime of prijsstelling van een leverancier, en je kunt tot op de laag van het model bepalen wat er gebeurt. Voor organisaties met strikte privacy-eisen, gevoelige data of zware compliance-verplichtingen is dat soms doorslaggevend. Daar staat tegenover dat self-hosted duurder en complexer is om op te zetten en te onderhouden. Je hebt rekenkracht nodig, kennis in huis, en de open modellen die je zelf kunt draaien lopen vaak iets achter op de allernieuwste cloud-modellen.
Wanneer kies je wat.
De vuistregel: begin cloud, tenzij er een harde reden is om self-hosted te gaan. Die reden is meestal compliance of de gevoeligheid van de data, niet een algemeen gevoel van "veiliger". Wat veilig is, hangt minder af van wáár het model draait en meer van hoe je toegang en logging regelt, en daarvoor is governance via MCP belangrijker dan de hosting-keuze zelf. Onze eigen productie draait overwegend cloud, met self-hosted als optie waar de eisen daarom vragen. Die eerlijkheid hoort erbij: we verkopen geen self-hosted-verhaal als cloud volstaat, en andersom.
Benieuwd naar de toegevoegde waarde van een LLM voor jouw organisatie? Wij ook.
Dit sluit mooi aan...
Wat is een LLM (large language model)?
Ontdek wat een large language model (LLM) is, hoe het taal begrijpt en genereert, en waarom deze technologie de basis vormt van veel moderne AI-toepassingen.
Wat is een AI copilot? Definitie en uitleg.
Van slimme assistenten tot geavanceerde automatisering: zo werken AI agents in de praktijk.
Wat is een AI agent? Definitie en uitleg.
Van slimme assistenten tot geavanceerde automatisering: zo werken AI agents in de praktijk.
Vragen over hosting? Geen probleem.
Niet automatisch. Self-hosted houdt je data binnen je eigen omgeving, maar veiligheid hangt vooral af van hoe je toegang, logging en governance inricht. Een goed geconfigureerde enterprise-cloud-LLM kan veiliger zijn dan een slecht beheerde self-hosted opstelling. De hosting-keuze is één factor, niet de hele veiligheid.
Meestal wel, zeker bij de start. Je betaalt voor hardware, beheer en kennis, ongeacht het gebruik. Cloud reken je per gebruik af, zonder vaste infrastructuurkosten. Bij heel hoog en constant volume kan self-hosted op termijn voordeliger worden, maar voor de meeste organisaties is cloud goedkoper.
Ja, als je je software model-onafhankelijk bouwt. Door de koppeling met het model los te houden van de rest van je systeem, kun je later wisselen zonder alles te herbouwen. Dat is precies waarom model-onafhankelijkheid vanaf het begin een verstandige ontwerpkeuze is.