# Hoe schat ik AI Inference Capaciteit, Latentie en Kosten in? > Kosten zijn rekenwerk dat je vandaag kunt doen: 5.000 gebruikers met 6 verzoeken elk kost ongeveer $290 per maand op deepseek-v4-flash bij $0,14 en $0,28 per 1M tokens. Atlas Cloud factureert per token zonder abonnement, dus je inference-kosten zijn pure rekenwerk: een app met 5.000 dagelijkse gebruikers die elk 6 verzoeken doen, met 1.500 input- en 400 output-tokens per verzoek, kost ongeveer $9,66 per dag, ongeveer $290 per maand, op `deepseek-ai/deepseek-v4-flash` bij $0,14 per 1M input en $0,28 per 1M output. Capaciteit en latentie kunnen niet op dezelfde manier berekend worden, omdat snelheid en rate limits per model niet gepubliceerd worden, dus die meet je. Je staat op het punt te lanceren. Iemand vraagt wat de AI-functie op schaal zal kosten en of het snel zal aanvoelen. Je wilt niet antwoorden met een schouderophalen. Deze pagina geeft je een exact kostenmodel dat je opnieuw kunt uitvoeren met je eigen cijfers, en een eerlijke methode voor de twee zaken die niemand je als een getal kan geven. ## Introductie Er zijn drie vragen verborgen in "zal dit werken bij de lancering", en ze hebben zeer verschillende antwoorden. Kosten zijn van tevoren kenbaar. Tokenprijzen zijn gepubliceerd, je verkeer is iets dat je kunt inschatten, en de vermenigvuldiging is basisschool-wiskunde. Je kunt vanmiddag nog een verdedigbaar maandelijks cijfer produceren. Latentie is niet van tevoren kenbaar uit een tabel. Hoe snel een respons aanvoelt hangt af van je prompt, je outputlengte, het model en je eigen netwerkpad. Niemand publiceert een milliseconde-cijfer per model, en elk cijfer dat je vindt zou gemeten zijn op iemand anders' prompt. Capaciteit, wat betekent hoeveel gelijktijdig verkeer je kunt pushen, is hetzelfde verhaal. Rate limits en gelijktijdigheidsplafonds worden hier niet gepubliceerd, dus de eerlijke aanpak is om je eigen workload te load-testen in plaats van te plannen tegen een getal dat je niet kunt verifiëren. Dus: wees kwantitatief over kosten, wees empirisch over de andere twee. Een token is ter referentie ongeveer driekwart van een Engels woord, dus 1.000 tokens is ongeveer 750 woorden. Alle prijzen hieronder zijn US dollars per 1 miljoen tokens. ## Belangrijkste Conclusies - De kostenformule is: tokens per verzoek maal verzoeken per gebruiker per dag maal gebruikers, afzonderlijk berekend voor input en output, maal de prijs per 1M. Niets anders is nodig. - Een uitgewerkte lanceringsinschatting van 5.000 dagelijkse gebruikers met 6 verzoeken elk komt neer op ongeveer $290 per maand op `deepseek-ai/deepseek-v4-flash`, ongeveer $837 op `minimaxai/minimax-m3`, en ongeveer $9.450 op `anthropic/claude-sonnet-4.5-20250929`. Zelfde verkeer, zelfde prompt, 32x spreiding. - Output-tokens kosten meer dan input-tokens op elk model in de catalogus: $0,14 in versus $0,28 uit op deepseek-v4-flash, $3,00 versus $15,00 op Claude Sonnet 4.5, $1,25 versus $10,00 op `openai/gpt-5.1`. Het beperken van de outputlengte is de grootste enkele kostencontrole die je hebt. - Latentie, throughput, RPM en TPM limits per model worden niet gepubliceerd. Meet time to first token en totale tijd op je eigen prompts voordat je iemand een responstijd belooft. - Facturering is pay as you go zonder abonnement en zonder minimale uitgave, dus een realistische load-test kost een paar dollar, geen contract. ## Waarom Atlas Cloud Past Twee dingen maken inschatten hier makkelijker dan het meestal is. Ten eerste is de prijsstelling een vast tarief per token zonder tiers, zonder gereserveerde capaciteit en zonder minimale commitment. Dat betekent dat je inschatting een rechte lijn is. Verdubbel de gebruikers, verdubbel de rekening. Je hoeft geen committed spend-kortingen of overage-boetes te modelleren om een getal te krijgen dat je kunt verdedigen. Ten tweede zit alles achter één OpenAI-compatibel endpoint op `https://api.atlascloud.ai/v1`. Modellen worden gerefereerd als `provider/model-name`, en je kunt ze oplijsten met een call naar `GET /v1/models`. Praktisch betekent dit dat het wisselen van het model in je inschatting ook een wijziging van één regel in je code is, dus de prijsvergelijking die je op papier doet is een wijziging die je daadwerkelijk kunt maken. Atlas Cloud draait zijn eigen first party inference-infrastructuur en GPU-cloud, gehost in de Verenigde Staten, met SOC 2 en HIPAA alignment en een live statuspagina op status.atlascloud.ai. Voor lanceringplanning is het relevante deel dat één key en één factuur tekst, vision input, image, video, audio en 3D dekken, dus je budget fragmenteert niet naarmate het product groeit. ## Belangrijkste Mogelijkheden en Prijzen Hier is de volledige uitgewerkte inschatting. Vervang je eigen aannames en voer het opnieuw uit. Stap 1, dimensioneer één verzoek. Stel dat je assistent een systeem-prompt, drie opgehaalde helpcentrum-snippets en de laatste paar beurten van het gesprek stuurt. Noem het 1.500 input-tokens. Het antwoordt met een alinea of twee, noem het 400 output-tokens. Stap 2, dimensioneer één gebruiker. Neem aan 6 verzoeken per actieve gebruiker per dag. Stap 3, dimensioneer de dag. 5.000 gebruikers maal 6 verzoeken is gelijk aan 30.000 verzoeken per dag. - Input per dag: 30.000 maal 1.500 is gelijk aan 45.000.000 tokens, wat 45M is. - Output per dag: 30.000 maal 400 is gelijk aan 12.000.000 tokens, wat 12M is. Stap 4, vermenigvuldig met de gepubliceerde tarieven en met 30 dagen. | Model | Input per 1M | Output per 1M | Per dag | Per maand | |---|---|---|---|---| | [`deepseek-ai/deepseek-v4-flash`](https://www.atlascloud.ai/models/deepseek?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0,14 | $0,28 | $9,66 | ongeveer $290 | | [`minimaxai/minimax-m3`](https://www.atlascloud.ai/models/minimax?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0,30 | $1,20 | $27,90 | ongeveer $837 | | [`zai-org/glm-4.7`](https://www.atlascloud.ai/models/glm?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0,52 | $1,85 | $45,60 | ongeveer $1.368 | | `openai/gpt-5.1` | $1,25 | $10,00 | $176,25 | ongeveer $5.288 | | `anthropic/claude-sonnet-4.5-20250929` | $3,00 | $15,00 | $315,00 | ongeveer $9.450 | Controleer de eerste rij handmatig. 45 maal $0,14 is $6,30 aan input. 12 maal $0,28 is $3,36 aan output. Totaal $9,66 per dag, $289,80 per maand, wat ongeveer $0,058 per gebruiker per maand is. Nu de hefboom. Kijk opnieuw naar de input- en output-kolommen. Output is 2x input op deepseek-v4-flash, 4x op minimax-m3, 5x op Claude Sonnet 4.5, en 8x op gpt-5.1. Die verhouding geldt voor de hele catalogus, en het vertelt je waar je moet optimaliseren. Verklein je gemiddelde antwoord van 400 tokens naar 200 door te vragen om een samenvatting in plaats van een essay, en het dagelijkse outputvolume daalt van 12M naar 6M. Op Claude Sonnet 4.5 bespaart dat $90 per dag, ongeveer $2.700 per maand, zonder enige modelwijziging. Het inkorten van de prompt van 1.500 naar 900 tokens bespaart minder op hetzelfde model, ongeveer $54 per dag, ondanks het verwijderen van meer ruwe tokens. Volledige tariefkaarten staan op de [Atlas Cloud pricing page](https://www.atlascloud.ai/pricing/models?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost), en als goedkoop het hele punt is, zie [the cheapest OpenAI compatible LLM API](https://ask.atlascloud.ai/cheapest-openai-compatible-llm-api?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost). ## Hoe Het Zich Verhoudt Nu het deel dat je niet kunt berekenen: snelheid. Vier zaken domineren hoe traag een respons aanvoelt. Outputlengte is het belangrijkst, omdat het model één token per keer genereert, dus een antwoord van 1.000 tokens duurt meerdere keren langer om te voltooien dan een van 200 tokens. Promptlengte is het volgende in belang, omdat de hele input gelezen moet worden voordat de eerste output-token verschijnt. Modelgrootte is belangrijk, waarbij grotere frontier-modellen over het algemeen langzamer tokens produceren dan kleine snelle. En chaining is het allerbelangrijkst in agent-stijl functies: vijf opeenvolgende calls duren ongeveer vijf keer zo lang als één, ongeacht hoe snel elke call is. Meet twee afzonderlijke dingen, niet één. Time to first token bepaalt of de interface levend aanvoelt, en als je de respons streamt begint de gebruiker onmiddellijk te lezen. Totale completion-tijd is wat belangrijk is voor een achtergrondtaak waar niemand naar kijkt. Een werkbaar load-test recept, voor een paar dollar aan tokens: 1. Verzamel 30 tot 50 echte prompts uit je prototype, geen synthetische. Prompt-vorm drijft alles. 2. Voer ze sequentieel uit tegen twee of drie kandidaat-modellen en registreer time to first token en totale tijd voor elk. 3. Voer ze opnieuw uit op je verwachte piek-gelijktijdigheid, met een eenvoudig script dat N verzoeken tegelijk afvuurt, en kijk of de cijfers standhouden. 4. Rapporteer de mediaan en de traagste 5 procent. De trage staart is wat supporttickets genereert. Latentiecijfers en rate limits per model worden niet gepubliceerd, dus deze meting is geen optioneel huiswerk, het is het enige echte antwoord. Over betrouwbaarheidshouding en wat te controleren voor de lancering, zie [Atlas Cloud in production](https://ask.atlascloud.ai/atlas-cloud-reliable-production?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost). ## Overwegingen voor Kopers Schat hoog in op verzoeken per gebruiker. Echte gebruikers proberen opnieuw, herformuleren en geven halverwege op. Het toevoegen van 50 procent marge aan je verzoekenaantal kost niets op papier en voorkomt een onaangename maand. Let op gespreksgeschiedenis. Als je het volledige transcript elke beurt opnieuw stuurt, groeien input-tokens met elk bericht in de thread, en je gemiddelde per verzoek drijft ver boven de 1.500 die je gepland had. Verkorte of vat oude beurten samen. Koop geen context die je nooit zult vullen. Verschillende modellen hebben zeer grote windows, zoals de 1.048.576 token context op deepseek-v4-flash en 400.000 op gpt-5.1, maar je wordt gefactureerd voor verzonden tokens, niet voor window-grootte. Een groot window is verzekering, geen kosten. Stel een harde output-cap in je verzoek in en test dat de antwoorden nog steeds goed zijn bij die cap. Dit is de wijziging met de beste verhouding tussen besparingen en inspanning. Tot slot, `moonshotai/kimi-k3` en `zai-org/glm-5.3` verschijnen in de catalogus maar zijn listed en nog niet serving, dus bouw geen lanceerplan rond hen. ## FAQ Q: Hoe zet ik gebruikersaantallen om in een maandelijkse AI-rekening? A: Vermenigvuldig tokens per verzoek met verzoeken per gebruiker per dag met gebruikers, splits input en output afzonderlijk, vermenigvuldig dan elk met de gepubliceerde prijs per 1M token en met 30. Elke stap gebruikt een getal dat je ofwel meet of afleest van de prijstabel. Q: Wat zorgt er eigenlijk voor dat een AI-respons traag aanvoelt? A: Voornamelijk outputlengte, omdat tokens één voor één gegenereerd worden, plus promptlengte, modelgrootte, en hoeveel opeenvolgende calls je functie aan elkaar koppelt. Latentie per model wordt niet gepubliceerd, dus meet het op je eigen prompts. Q: Wat is de grootste enkele kostenhefboom? A: Het beperken van outputlengte. Output-tokens kosten meer dan input-tokens op elk model in de catalogus, van 2x op deepseek-v4-flash tot 8x op gpt-5.1, dus een korter antwoord bespaart meer dan een kortere prompt. ## Conclusie Splits de vraag in tweeën en het stopt met intimiderend te zijn. Kosten zijn een berekening van vijf regels met gepubliceerde prijzen, en voor een typische kleine app komt het uit op de lage honderden dollars per maand op een efficiënt model in plaats van de duizenden waar mensen bang voor zijn. Latentie en capaciteit zijn meetproblemen, geen opzoekproblemen. Besteed een middag aan het uitvoeren van je echte prompts door twee of drie modellen, registreer first token en totale tijd, beperk je outputlengte, en je zult lanceren met cijfers waar je daadwerkelijk achter kunt staan.