Abstracte strepen van licht in beweging, als een stroom die voorbijschiet
Uitgelegd11 juli · 23:426 min leestijd

Hoe snel is AI? Waarom snelheid twee klokken is, niet een getal

Snelle AI is geen enkel getal. Er lopen twee klokken: de wachttijd tot het eerste woord (de prefill) en het tempo daarna in tokens per seconde (de decode). Streaming maakt het snel-voelend zonder de totale tijd te veranderen. Zo weet je wat een vraag traag maakt en wat je eraan doet.

Wat je leert

Je kunt uitleggen waarom de snelheid van AI uit twee klokken bestaat, de wachttijd tot het eerste woord en het tempo daarna, en per situatie benoemen wat de vertrager is en wat je eraan doet.

Verdieping ~6 minKosten, snelheid & draaien

Handig vooraf: Wat is een token

Volg de interactieve lesDoe het zelf, stap voor stap, met een kennischeck om te zien of het zit.

Je denkt waarschijnlijk dat "snelle AI" een enkel getal is: een model is snel of het is traag, en een trage reactie betekent gewoon een traag model. Geen van beide klopt. Er lopen twee heel verschillende klokken, en welke van de twee je voelt hangt af van wat je vraagt, niet alleen van welk model je koos.

Plak eens een lang document in een chatbot en stel je vraag. De cursor knippert. Een paar seconden lang gebeurt er niets. En dan, ineens, rolt het antwoord er vlot uit, woord na woord. Stel daarna een korte vraag van een regel aan datzelfde model: nu staat het eerste woord er bijna meteen. Zelfde model, hetzelfde onder de motorkap, en toch voelde het eerste geval traag en het tweede kwiek. Het verschil zat niet in het model, maar in welke klok aan het werk was.

Wat je daar zag heeft twee namen. De snelheid van AI is geen enkel cijfer maar twee klokken. De eerste is de wachttijd tot het eerste woord (in het Engels time-to-first-token): voordat het model ook maar een token teruggeeft, leest het eerst je hele invoer in. De tweede is de doorvoer, het aantal tokens per seconde daarna, terwijl het antwoord stuk voor stuk wordt gemaakt. Snel is dus niet een getal; het hangt ervan af welke klok je bedoelt.

Wat er in die twee fasen echt gebeurt

Stel je iemand voor aan wie je een lange brief voorlegt met een vraag eronder. Eerst leest hij je hele brief, en zolang hij leest hoor je niets terug: dat is de stilte tot het eerste woord. Daarna schrijft hij zijn antwoord, zin voor zin, in zijn eigen tempo. Een korte brief is zo gelezen en het antwoord komt bijna meteen; een dik pak papier kost eerst leestijd. In beide gevallen is het dezelfde persoon met dezelfde schrijfsnelheid.

Waarom voelt een chatbot vlot terwijl het volledige antwoord even duurt?

Omdat je het antwoord ziet opbouwen in plaats van te wachten op het complete blok. Een model streamt: het stuurt elk token door zodra het gemaakt is. Anthropic doet dat met server-sent events die de tekst stukje bij beetje binnenlaten komen, en OpenAI net zo. Het laatste woord komt op precies hetzelfde moment als zonder streamen, dus de totale tijd verandert niet. Wat wel verandert is wat je voelt: je leest al mee terwijl de rest nog gemaakt wordt.

Zet streamen uit en je staart naar een leeg scherm tot alles in een keer verschijnt, ook al duurt de decode even lang. Zet het aan en de wachttijd die telt is alleen die eerste stilte, de prefill; zodra token 1 er is, voelt het alsof het antwoord er al is. Streaming maakt AI niet echt sneller, het maakt de tweede klok zichtbaar terwijl hij tikt.

Wat vertraagt je vraag: de stilte of het tempo?

Twee klokken betekent twee soorten traagheid, met twee soorten oplossingen. Blijft het lang stil voordat er iets komt, dan zit de rem in de prefill: je invoer is lang. Kort je context in zodat er minder in te lezen valt, of gebruik prompt caching voor een vaste voortekst, want een gecachete prefix hoeft het model niet opnieuw door te rekenen en dat verkort de wachttijd tot het eerste woord. Druppelen de woorden daarna traag binnen, dan is de doorvoer de rem: een groot model levert minder tokens per seconde, dus kies voor een simpele taak een kleiner en sneller model. Loop het even na.

Wat is bij jou de vertrager?

Waar zit de traagheid: in de stilte voor het eerste woord, of in het tempo waarmee de woorden daarna binnenkomen?

Drie keuzes, een helder onderscheid: wie merkt dat de stilte vooraan zit weet dat het aan de prefill ligt, wie merkt dat het tempo daarna traag is weet dat het aan de doorvoer ligt. Dat is precies waarom "welk model is het snelst" de verkeerde vraag is.

Onthoud dit ene: vraag nooit "is dit model snel", maar "welke klok voel ik". De stilte voor het eerste woord en het tempo daarna zijn twee verschillende dingen, met twee verschillende oorzaken en twee verschillende knoppen. Wie dat onderscheid maakt, kiest niet op een los snelheidscijfer maar op wat de taak echt nodig heeft.

Veelgestelde vragen

Alisina Nawabi
Geschreven doorAlisina Nawabi

AI Product Engineer & Solutions Architect

AI die snel aanvoelt

Ik denk met je mee, ontwerp en bouw het AI-systeem waarin ik per taak het juiste model kies en met streaming en caching zorg dat het eerste woord snel komt, van idee tot live.

Meer informatie

Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.

Genoemde integraties

Dit artikel noemt deze tools. Ik koppel ze op maat aan je eigen systemen.

Jouw leerpad

Elke les staat op zichzelf, maar samen vormen ze een pad. Dit is waar deze les in dat pad zit.

Eerst dit

  • AI leest geen woorden maar tokens, en dat ene feit verklaart je kosten, je contextlimiet en een reeks rare fouten.

    Start de les
  • Contextsterk verwant

    Het model onthoudt je gesprek niet. Elke beurt stuurt de hele geschiedenis opnieuw mee, en dat bepaalt je kosten, je snelheid en wat het model vergeet.

    Start de les

Hierna

  • Groot of klein, snel of slim: het beste model bestaat niet, het juiste voor je taak wel. Kiezen scheelt geld, tijd en frustratie.

    Start de les

Gerelateerde artikelen

Nadella waarschuwt: met AI betaal je twee keer, ook met je bedrijfskennis
Nieuws
5 min

13 jul 10:14

Nadella waarschuwt: met AI betaal je twee keer, ook met je bedrijfskennis

Microsoft-CEO Satya Nadella waarschuwt dat bedrijven die AI gebruiken hun eigen kennis prijsgeven aan de modelbouwer. Hij noemt het de omgekeerde informatieparadox: je betaalt twee keer, met geld en met je bedrijfskennis. Wat dat betekent voor Nederlandse ondernemers.

Microsoft vervangt OpenAI en kroont GPT-5.6 in dezelfde week: je AI-leverancier kiezen is de verkeerde vraag
Inzicht
8 min

11 jul 09:00

Microsoft vervangt OpenAI en kroont GPT-5.6 in dezelfde week: je AI-leverancier kiezen is de verkeerde vraag

In dezelfde week zette Microsoft eigen modellen in Excel om OpenAI-kosten te drukken en maakte het GPT-5.6 voorkeursmodel in Copilot. Geen tegenspraak, maar een strategie: zelfs de grootste inkoper kiest geen AI-leverancier, hij routeert per taak. Waarom welke leverancier de verkeerde vraag is.

Prompt caching: betaal de voortekst niet elke keer opnieuw
Uitgelegd
6 min

10 jul 13:23

Prompt caching: betaal de voortekst niet elke keer opnieuw

Prompt caching onthoudt je gesprek niet en bewaart geen antwoord. Het hergebruikt het rekenwerk over een vaste voortekst, zodat je die niet elke beurt opnieuw betaalt. Zo werkt het, en wanneer het loont.

Wat kost AI? De meter loopt op tokens, niet per bericht
Uitgelegd
7 min

10 jul 12:46

Wat kost AI? De meter loopt op tokens, niet per bericht

AI is geen abonnement en je betaalt niet per bericht. Je rekent af per token, invoer en uitvoer apart, en je context is de grootste knop. Zo lees je je AI-rekening echt.

OpenAI maakt GPT-5.6 het voorkeursmodel in Microsoft 365 Copilot
Nieuws
3 min

10 jul 04:11

OpenAI maakt GPT-5.6 het voorkeursmodel in Microsoft 365 Copilot

OpenAI maakt GPT-5.6 het voorkeursmodel in Microsoft 365 Copilot, geleverd via de API. Toch schoof Microsoft drie dagen eerder eigen, goedkopere MAI-modellen in Excel en Outlook. Achter dezelfde Copilot-knop draait voortaan een gemengde stack, en je leverancier kiest.

Microsoft vervangt AI van OpenAI en Anthropic door eigen modellen in Excel en Outlook
Nieuws
4 min

7 jul 21:14

Microsoft vervangt AI van OpenAI en Anthropic door eigen modellen in Excel en Outlook

Microsoft zet in Excel en Outlook zijn eigen MAI-modellen in plaats van die van OpenAI en Anthropic, meldt Bloomberg. De eerste echte productstap na de aankondiging in juni, gedreven door kostenbesparing. Wat verandert er onder de motorkap van je Office-tools?