De Verborgen Kosten van Agentic AI: Een FinOps-perspectief

oktober 30, 2025

Agentic AI, de volgende evolutie na generatieve AI-chatbots, belooft complexe, meerstappenprocessen te automatiseren met behulp van autonome agents. Deze systemen kunnen zelfstandig redeneren, plannen en acties uitvoeren, van het boeken van een volledige reis tot het analyseren van bedrijfsdata. Hoewel de potentie enorm is, brengt deze technologie een aanzienlijke uitdaging met zich mee: de verborgen kosten van Agentic AI. In tegenstelling tot traditionele software, waar kosten relatief voorspelbaar zijn, worden de uitgaven bij agentic systemen gedreven door onvoorspelbare LLM-tokenconsumptie. Elke 'gedachte' en actie van een agent kost geld, en zonder een duidelijk FinOps-raamwerk kunnen deze kosten ongemerkt escaleren. Het begrijpen van de unieke kostendrijvers is essentieel voor elke organisatie die de kracht van deze technologie wil benutten zonder financiële verrassingen.

Luister naar dit artikel:

Een van de grootste kostenvalkuilen is de interne 'chattiness' van agentic systemen. Om een taak uit te voeren, communiceren agents voortdurend met elkaar en met de onderliggende Large Language Models (LLM's) om te redeneren en de volgende stap te bepalen. Deze interne dialoog, die volledig onzichtbaar is voor de gebruiker, kan een waterval aan prompts genereren en verbruikt een enorme hoeveelheid tokens. Daarnaast bestaat het risico van 'unbounded execution': de agent kan in een lus terechtkomen, een mislukte taak eindeloos proberen of inefficiënte paden verkennen, terwijl de meterteller voor tokenverbruik doorloopt. Omdat de uitvoeringspaden niet vooraf zijn gedefinieerd, is het implementeren van 'circuit breakers' en duidelijke limieten cruciaal om te voorkomen dat een enkele query tot een budgetoverschrijding leidt.

De kracht van Agentic AI ligt in het vermogen om externe tools en API's te gebruiken voor het uitvoeren van taken. Een agent kan bijvoorbeeld een zoekmachine raadplegen, toegang krijgen tot een database of een reservering maken via een externe service. Dit introduceert echter een nieuwe, vaak vergeten kostenlaag. Naast de kosten voor LLM-tokens moet een organisatie rekening houden met de tarieven van elke gebruikte API. Een agent die in zijn zoektocht naar een oplossing herhaaldelijk een dure, premium data-API aanroept, kan de kosten snel opdrijven. De verborgen kosten van Agentic AI omvatten dus niet alleen het 'denkwerk' van het model, maar ook de cumulatieve uitgaven van alle geïntegreerde services. Een volwassen FinOps-strategie vereist daarom gedetailleerd inzicht en budgettering voor zowel intern tokenverbruik als extern API-gebruik.

advertenties

Wanneer de kosten onverwacht hoog zijn, is de hamvraag: waarom? Het beantwoorden van deze vraag is bij agentic systemen buitengewoon complex en legt de laatste verborgen kostenpost bloot: de noodzaak voor geavanceerde observability. Om de kostendrijvers te begrijpen, is het essentieel om de volledige 'chain of thought' van de agent te kunnen volgen: welke stappen werden genomen, welke tools werden gebruikt en welke interne dialogen vonden plaats? Het opzetten en onderhouden van een dergelijk monitoringsplatform is een aanzienlijke investering in engineeringtijd en infrastructuur (voor logging en dataopslag). Zonder deze diepgaande inzichten is het onmogelijk om inefficiënties te identificeren, het systeem te debuggen of de kosten te optimaliseren. Observability is dus geen luxe, maar een cruciale, doch kostbare, voorwaarde voor het succesvol en financieel verantwoord inzetten van Agentic AI.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

Cequence Versterkt Partnerprogramma voor API-Beveiliging om Groei te Stimuleren

JumpCloud Versterkt ITDR met Overname Breez: Een FinOps-Perspectief