Home   2026-10-22 19:56:51

←

OpenAI voegt abonnement van 500 dollar toe en knijpt abo van 200 dollar af

Original article

sluiten

Uitnodiging Tweakers halfjaaronderzoek

Graag nodigen we je uit om deel te nemen aan het Tweakers halfjaaronderzoek. Via deze enquête willen we een beeld krijgen van hoe je Tweakers ervaart en de verschillende onderdelen waardeert. Invullen duurt ongeveer vijf tot tien minuten.

Vul de vragenlijst in

Het duurste abonnement van OpenAI kost nu 500 dollar per maand. Daarvoor krijgen gebruikers de hoogste gebruikslimieten en snellere reacties. Tot dusver kostte het duurste abonnement 200 dollar. Dat blijft bestaan, maar de gebruikslimieten gaan door de helft.

Het Pro 500-abonnement geeft gebruikers toegang tot de Ultrafast-snelheid. Volgens OpenAI genereren zijn AI-agent Work en programmeertool Codex hiermee tokens tot acht keer zo snel (300 tokens per seconde). De api-versie zou tot zes keer sneller werken. Deze modus is in eerste instantie alleen beschikbaar voor zijn krachtigste model, GPT-6 Astra. Later moet deze ook beschikbaar komen voor het minder krachtige maar goedkopere GPT-6.1 Sol.

Tegelijkertijd halveert OpenAI de gebruikslimieten van het Pro 200-abonnement. Gebruikers kregen in eerste instantie twintig keer zo hoge limieten als Plus-abonnees, maar nu zijn die nog tien keer zo hoog. De limieten van het goedkoopste Pro-abonnement, van 100 dollar per maand, zijn ongewijzigd. Daarbij krijgen gebruikers vijf keer zo hoge quota als bij Plus.

OpenAI doet dit vermoedelijk omdat GPT-6 Astra veel rekenkracht zou vereisen. Daarom was het sinds 10 september al niet meer mogelijk om een nieuw Pro 200-abonnement af te sluiten. Dat had toen geen invloed op bestaande abonnees. Nu is het wél weer mogelijk om een nieuw abonnement af te sluiten, maar dan met de lagere gebruikslimieten. Bestaande abonnees behouden nog enige tijd hun oorspronkelijke limieten, maar uiteindelijk zet OpenAI die ook terug.

ChatGPT Pro
De drie ChatGPT Pro-abonnementen

Door Kevin Krikhaar

Redacteur

Feedback • 30-09-2026 15:50 130

30-09-2026 • 15:50

130

Reacties (130)

Dit is tweeledig: aan een kant is er een hele grote groep die AI gratis gebruikt voor veel dingen als meme's genereren, tekst opstellen en general prompts. Aan de andere kant heb je de goudzoekers die flink aan het programmeren zijn en die betalen. Die laatste groep knijpen ze helemaal uit.

Persoonlijk heb ik nog geen enkel nut gevonden dan zoekopdrachten en troubleshooten. Ik zou niet weten wat ik moet programmeren buiten wat scripts voor werk of studeren. Daar heb ik geen betaald abo voor nodig.

Ik denk dat het rendabeler is om straks een Nvidia Spark device te kopen voor 5000-10000 euro dan 500 per maand betalen aan OpenAI om vervolgens weer geknepen te worden en dan 1000 per maand te moeten gaan betalen. Vergeet niet dat OpenAI zwaar in de schulden zit net als de rest van de AI bedrijven. Ze moeten dit wel doen zolang ze miljarden in de schuld zitten. Het bedrag gaat alleen maar hoger worden.
Persoonlijk heb ik nog geen enkel nut gevonden dan zoekopdrachten en troubleshooten. Ik zou niet weten wat ik moet programmeren buiten wat scripts voor werk of studeren. Daar heb ik geen betaald abo voor nodig.
Wat je niet kent, mis je ook niet. Ik zit persoonlijk aan de andere kant van het spectrum. Als bedrijfseigenaar automatiseer ik ontzettend veel taken, waardoor mijn team en ik een enorme productiviteitsboost ervaren. Marketing, coding, redigeren, webdevelopment, administratieve taken, noem maar op. Voor mij levert het inmiddels veel meer tijd op dan het abonnement kost.
Ik denk dat het rendabeler is om straks een Nvidia Spark device te kopen voor 5000-10000 euro dan 500 per maand betalen aan OpenAI om vervolgens weer geknepen te worden en dan 1000 per maand te moeten gaan betalen.
Dat klinkt leuk, maar is op dit moment niet echt een realistische vergelijking. Hoewel de kleinere modellen van Qwen ontzettend goed zijn geworden, blijft het lokaal draaien ervan qua praktisch nut nog behoorlijk beperkt. Vooral bij specifieke, afgebakende use-cases werkt het goed.

De Spark heeft een iGPU met veel gedeeld geheugen. Daar wil je eigenlijk een efficiënt MoE-model op draaien van pakweg 80 GiB. Je wilt namelijk ook nog voldoende geheugen overhouden voor context, KV-cache, het systeem en andere overhead. Alleen bestaat er op dit moment niet echt een model dat daar perfect tussenin valt. Qwen 3.8 heeft bijvoorbeeld een 27B Dense-model dat makkelijk past, maar Dense-modellen profiteren veel meer van een snelle dGPU en hoge geheugenbandbreedte. Op een iGPU zijn ze relatief langzaam. Qwen 3.8 Next is wél een MoE-model, maar zit met zijn omvang eigenlijk net aan de verkeerde kant voor een Spark met 128 GiB geheugen.

Qwen had dat MoE-model wat mij betreft net iets kleiner mogen maken. Op mijn eigen Strix Halo-machine zit het ook oncomfortabel dicht tegen de limiet aan. Daardoor ga ik waarschijnlijk toch weer terug naar het 27B Dense-model, terwijl juist dat type model eigenlijk minder goed past bij de sterke punten van een iGPU zoals die in mijn Strix Halo.
je zin over uitknijpen ben ik niet met je eens. Ik had een commercieel idee, kan niet programmeren en ben geen database man. ik heb zelfstandig met claude en openclaw 1000 eu aan tokens uitgegeven en in 1,5 maand een volledig platform in elkaar gezet op een eigen redundante vps waarbij ik denk zo even 100.000 eu aan uren heb bespaard en een bak aan tijd. Dus ik zie dat toch wel even anders.

En Ai klaagt niet, is niet moe, wil niet overleggen, is niet ziek, wil geen vakantie, kan perfect samenwerken en denkt in oplossingen waarbij de programmeertaal, database beheer, PEN testing allemaal hebben doorlopen.

En om je aan te geven hoe goed Ai tegenwoordig programmeert en beveiligd dit zijn mn cijfers van 1,5 maand vps draaien (en alle hack/klojo pogingen bij elkaar)

109.449 aanvragen in totaal, waarvan 7.290 (7%) een normale 200.
  • 73.746 aanvragen (67%) tegen de rate limiter aangelopen.
  • 27.078 × 404, vrijwel allemaal geautomatiseerde scans.
  • Tienduizenden pogingen op .env-varianten; daarnaast config.*, *.php (wp-login e.d.) en .git/.
  • 30.012 aanvragen met Googlebot als user-agent; na reverse-DNS 354 echt, 29.658 nep.
  • Acht spoofers, pieken van 3.286 aanvragen per minuut, onder meer op /.ssh/.
  • 9.018 aanvragen op het kale IP of met verzonnen hostnaam (CONNECT-proxytests, Hikvision-exploitpaden), van 890 afzenders.
  • SSH: alleen sleutels, geen root-login, fail2ban actief; 0 geslaagde wachtwoordlogins.
  • In 30 dagen op poort 22: 0 mislukte wachtwoordpogingen, 1 ongeldige gebruikersnaam, 2 verbindingen gesloten vóór authenticatie, 0 bans. SSH is in de praktijk niet vanaf internet bereikbaar; al het rumoer komt via 80/443.
  • Ondertussen: 13 echte inlog-POSTs op de site in dezelfde twee weken.

    Ik kan je vertellen, ik ben geen Linux man (wel microsoft/vmware/fortinet) En als ik zie hoe nauwkeurig Ai werkt mits je de goeie vraag stelt en t programmeer werk voor me oplevert daar kan een een team van programmeurs een puntje aan zuigen. Nu doe ik t in mn eentje, en straks t geld scheppen ook trouwens als t product een succes wordt.

    Dus 200 of 500 of 1000 piek is zo terug verdiend!
Welk(e) model(len) gebruik je als ik vragen mag?
In mijn vakgebied zie ik dat je met AI concurentie voordeel behaalt door sneller te kunnen leveren.
Het is een beetje als een verslaving. Je kunt niet meer zonder.

[Reactie gewijzigd door Tomas_ op 30 september 2026 15:54]

Totdat straks iedereen AI gebruikt, dan is het voordeel weg, is de productiviteit een stuk hoger en zijn de aandeelhouders tevreden. Dit is hetzelfde patroon wat je in de vorige eeuw ook zag, enorme sprongen in productiviteit maar geen gelijke verhoging in salarissen etc.
Als iemand AI gebruikt, dan doet die dat om er zelf voordeel uit te halen. Als concurrenten ook instappen, krijgen die hetzelfde voordeel. Dan hebben ze allemaal hetzelfde voordeel en zal de onderlinge concurrentie er voor zorgen dat de prijzen van hun producten gaan dalen. Door het voordeel is daar nu ruimte voor.
Dalende prijzen is een voordeel voor iedereen, zelfs als de salarissen niet stijgen.

Zolang er marktwerking is, en mensen niet totaal overbodig worden door AI, zal dit mechanisme werken. Bij die punten zitten natuurlijk de echte risico's.
Nog steds over dalende prijzen beginnen, terwijl het bericht gaat over een prijsverhoging. Een 225% prijsverhoging, wat bij mij valt onder een brute prijsverhoging. Ook een onwerkelijke prijsverhoging, want deze prijsverhoging is nog steeds niet hoog genoeg voor wat de gegeneerde tokens (van zowel OpenAI als Anthropic) daadwerkelijk kosten. Want dan moet dat i.p.v. 500 Euro/maand naar 1000 Euro/maand worden verhoogd. En dan nog mogen zowel OpenAI als Anthropic in hun handjes klappen zo rond 2036 winstgevend zijn.

Ja, ik hoor en lees ook het geneuzel van Anthropic en OpenAI en dat inference winstgevend is. "Zeer betrouwbare" bronnen, die hun aandelen voor de hoogste prijs aan jou willen verkopen...

Ja, ik hoor ook verhalen over hoe de ubin AI servers een gunstig token per watt verhouding hebben. Dat mag zo zijn, die generatie servers verbruikt ruim 2 keer zoveel energie dan de Blackwell generatie. Rubin AI servers kunnen daarom alleen maar geplaatst worden in de nieuwste datacenters, waarvan de meeste onaf zijn. Dus wordt er gewoon rustig doorgewerkt met Blackwell AI-servers die in al bestaande datacenters daadwerkelijk ingezet kunnen worden voor extra AI-capaciteit.

Dus nee, die prijs per token per gebruiker gaat echt niet naar beneden. Niet nu, niet in 2027, niet in 2028 en heel misschien in 2029, wanneer de eerste omvangrijke AI-datacenters vol in bedrijf kunnen worden genomen.

Ondertussen zullen we dan erachter zijn gekomen dat 60% van al die nieuwe AI-datacenters onnodig zijn, vanwege efficientie-slagen met de op transformers gebaseerde modellen. Datacenters die of gebouwd zijn of in aanbouw zijn. En dus voor heftige afschrijvingen bij alle hyperscalers gaan zorgen.

En die investeringen en afschrijvingen...deze gaan jouw cloud-diensten flink duurder maken. 2 jaar terug schreef een onderdeel van NVidia al een rapport dat de benodigde hardware voor transformer LLM modellen voor generalistische doeleinden financieel en technisch onverantwoord zijn. Dat rapport gaf ook aan dat de enige weg voorwaarts kleine en specialistische LLMs zijn die bedrijven en personen op eigen hardware en/of een VPS kunnen draaien.

Blijkbaar was dat een afdeling bij NVidia welke zich niet direkt bij Jensen hoefde te verantwoorden. Tenminste niet op dat moment, want tegenwoordig is die NVidia-baas wel heel hard bezig met AI doordrammen en de koersprijzen van NVidia omhoog te stuwen (voordat de vrije val plaatsvind).
Zelfs met een x10 slag in efficiëntie denk ik dat we met de nu concreet geplande datacenters niet genoeg gaan hebben eens AI echt helemaal doorbreekt (want dat heeft het nog helemaal niet gedaan, zoveel administratieve en kennis jobs zouden er uit kunnen met wat ze nu al kunnen). Dus dat zal nog wel niet zo een probleem zijn.
Als de modellen het nu al kunnen, dan betekent het ook dat het binnenkort makkelijk kan met een zelf-gehost modelletje. En daar zijn bedrijven als OpenAI natuurlijk wel bang voor. Die pleuren Miljarden in Datacenters, en vooral de chips van Jensen (die een soort FOMO-voor hun neuzen hangt). Als wij allemaal binnenkort gewoon een gangbaar model kunnen draaien, en daar het gros van onze dagelijkse taken mee kunnen doen, dan heb je die mega DCs niet nodig en zullen de requests naar OpenAI- en co alleen nog de zeer complexe taken zijn.

Sowieso zijn de verhalen rond de GPU-chips, DCs, en de bedrijfs-reuzen die hierin zitten nogal dubieus. Er klopt iets van geen kant daar.
Tot ze dingen kunnen die wij niet meer zelf kunnen, maar dat zal dan wel heel veel rekenkracht nodig hebben vermoed ik, het is natuurlijk de vraag of dat gaat gebeuren. Met de wereldmodellen zijn ze in ieder geval een goede richting op aan het gaan denk ik. But future will tell.

Wel een goed punt van jou.
En meer drukking op de lonen want ja, "AI kan toch hetgeen jij kan?" "Die indiers fixen het wel".

Iedereen is lyrisch over AI maar uiteindelijk gaat alleen de top ermee winnen en graven we ons eigen graf.
En het zijn heel ongezellige personeelsfeestjes zo in je eentje met je AI's.
Ha! Die had ik nog niet gehoord. Dat is een goeie :)
Feestje houden kan ik bij mijn vrienden of bij de sportclub of familie. Nog nooit bij collega's gedaan.
Ik laat echt geen gratis feestje aan mij voorbij gaan hoor!
Hoezo ongezellig eigenlijk? De een draait een plaatje, de ander begint die filosofische vragen te stellen (aan een andere AI of aan jouzelf) en de derde verhaalt weer even over de mooiste antwoorden die jullie samen bedacht hebben. Goedkoop qua catering, wat wil je nog meer?!?
Tja, maar dan ben ik weer de enige die voor het eten al dronken is!
Dan kan ik je prima missen op dat personeelsfeestje.
En de andere begint te ijlen of te raaskallen }>
Een hogere productiviteit hoeft niet gelijk te betekenen dat je én meer winst draait én dus meer salaris kan betalen.

Dat vroeger iedereen met een handschroevendraaier alles in elkaar schroefde en dat later een schroefmachine werd maakt dat de productiviteit omhoog gaat, maar die schroefmachine is stukken duurder en heeft ook extra onderhoud nodig. Ondertussen ben je als werknemer wellicht ook nog minder druk/belastend werk aan het doen.
En dan wil je ondertussen meer geld verdienen omdat je werkgever meer omzet maakt?
De werkgever kan meer omzet genereren omdat het heeft geinvesteerd in innovatie en beter gereedschap.

Nu zal een AI agent voor 'een paar honderd euro' zich over het algemeen al binnen een paar uur hebben terugverdient als je het vergelijkt met iemand die iets nog met de hand moet doen. Maar ga mij niet vertellen dat door eigenlijk minder te doen als werknemer, maar voor meer omzet en zo nodig winst zorgt je ook nog eens meer moet willen verdienen.

Want dan moet het ook zo zijn dat als het bedrijf, al dan niet door concurrentie, ineens niet meer zulke rooskleurige cijfers haalt, ook het salaris week kan verlagen.

Kun je zeggen, dan een basisssalaris en 'prestatietoeslag' of 'winstuitkering'. Maar linksom of rechtsom staat er op een gegeven moment minder geld op de rekening aan het einde van de maand en dan gaat die 'loyaliteit' ook gewoon door naar de volgende werkgever...
Je beschrijft zelf dat een AI-agent zich binnen uren terugverdient. Dan is de investering klein en gaat het grootste deel van de meeropbrengst naar de werkgever, en de vraag is wie daarvan profiteert.

Loon hangt af van wat je toevoegt en wat de markt betaalt, niet van hoe duur het gereedschap was, het risico ligt ook niet alleen bij de werkgever, bij slechte cijfers verliezen werknemers ook hun baan.

Ik zei overigens niet dat lonen moeten stijgen omdat het bedrijf meer omzet heeft, maar dat het patroon historisch is dat productiviteitswinst niet evenredig doorgegeven wordt maar blijft hangen bij de personen die vaak al vermogend zijn.
Productiviteitswinst betekend op den duur wel dat producten goedkoper worden, want als bedrijf heb je nu grotere marge. Als alle bedrijfen het gaan gebruiken zoals jij voorspelt dan verkleint dit marge door concurrentie. Veel producten die voor de industriele revolutie als een luxe gezien werden en alleen voor de elite waren zijn opeens gewoon goed geworden. Je gaat er niet op vooruit kwa loon nee, maar je loon geeft je wel meer luxe in je leven.
De overheid zit daar niet op te wachten. Werken als ZZP-er is een stuk lastiger geworden. En de stap naar een BV is voor velen nog te groot. Die hebben niet de contracten of SAAS oplossingen met meerdere klanten.
Het is echt niet moeilijk, helemaal niet als je meerdere klanten kunt bedienen. Je verdient ook nog eens veel meer.
Je moet het ook voor je zelf doen en niet in loondienst. Nu geld maken. Kun je straks lekker vissen of gamen of wat dan ook
Is onze welvaart dan niet enorm gestegen in de laatste 100j?
"enorme sprongen in productiviteit maar geen gelijke verhoging in salarissen"

Nou dit is wel heel krom natuurlijk. De productiviteit gaat omhoog omdat je tools inzet die de werkgever ook betaald.
Het is inderdaad de klassieke communistische benadering van Marx. "Productie is arbeid". In het kapitalisme snappen we dat productie ook kapitaal vereist. Dat begon met stoommachines, en de AI van nu is simpelweg de volgende stap. Adam Smith had al door dat spijkers duizend keer goedkoper werden - weet je hoeveel werk het is om een spijker met de hand te maken?
Dit is ook de reden waarom ik zo afstandelijk ben van subscriptie AI, af en toe genereer ik een scriptje lokaal, maar ik zie bij mijn collega's hoe verslavend het is.

Over een paar jaar zal een groot deel compleet verknocht zijn en niet meer zonder kunnen, en ik vraag mij dan af wat de prijzen zullen doen.
Net niet hoog genoeg dat ze goedkoper blijven dan een mens, maar ook niet veel goedkoper.

En niet te vergeten, als je productiviteit nu gestegen is met bv x2, gaan ze dit ook verwachten in de toekomst met als gevolg meer stress voor de persoon.

Geniaal toch, die AI?
gestegen productiviteit kun je nu mooi extra klanten bedienen. Dus mijn huidige klanten krijgen nu nog gewoon dezelfde rekening als voor het AI tijdperk. Ik kan er nu alleen veel meer tegelijk bedienen.
Totdat je klanten niet genoeg geld kunnen verdienen om jou voor jouw werk te kunnen betalen.

Maar dat is niet het moment waarop jij ook geen inkomen meer ontvangt. Dat gebeurt namelijk al eerder, wanneer de klant uit kostenoverwegingen maar besluit om zelf met AI aan slag te gaan en jou buitenspel te zetten.

AI is nuttig, zeker voor programmeerwerk en doorspitten van bureaucratie in bedrijfs-, administratie- en bestuursprocessen. Eventueel bij tussenstapse controles in bedrijfsprocessen en het zoeken naar de volgende "steen" die een aanvaring met de Aarde heeft gepland.

AI is dus een zeer duur 'zorgenkindje'.
Dat hangt er vanaf. In veel vakgebieden is een AI verre van briljant (hoe wel dat ook snel aan het veranderen is op sommige gebieden). Het is echter prima in de wat meer oppervlakkige taken, die je dan weer prima kan uitbesteden. Momenteel is het ook niet zo dat een AI een certificaat kan uitdelen ofzo.

Buiten dat maakt het niet uit, de doos is open en een of andere consultant of IT boer die er geen gebruik van maakt haakt gewoon af. Ik bedoel: als HanBeert nu besluit om geen AI te gebruiken dan heeft dat toch geen invloed op het feit dat de klanten straks AI zouden kunnen gebruiken? Ja misschien omgekeerd: de klant gebruikt zelf AI en is nu sneller dan Han.
Als er niets meer te verdienen is ga ik wat anders doen.
Je vergeet dat je local ai kan draaien. Ja, het is 'slechter', maar volgend jaar sneller dan jij en weet over veel onderwerpen meer dan jij ooit zult weten.
In mijn vakgebied zie ik dat je met AI concurentie voordeel behaalt door sneller te kunnen leveren.
Het genereert meer code, zorgt ook voor meer controle werk. Het is in mijn opzichten om het even of die 500 euro meer kost dan het oplevert in de grand scheme of things.
Je snap hopelijk dat controlewerk ook door een agent gedaan kan worden toch?
Dat klinkt bijna als je eigen peer reviews doen, zeker als je hetzelfde model ervoor gebruikt.
Ik zie toch genoeg dubieuze keuzes uit de ai komen als je zaken als onderhoudbaarheid meerekent. AI lijkt te programmeren als een programmeur die per regel code afgerekend word: hoe meer code hoe beter en re-use van code is optioneel. Pas als je je tijdens het reviewen hier actief op stuurt wordt het iets beter. Ook multithreading is lastig: de ai weet van locks maar past die zo genereus toe dat je beter zonder threading had kunnen programmeren.
Je snap hopelijk dat controlewerk ook door een agent gedaan kan worden toch?
En dan de testen en deployen naar productie maar ook gelijk door de agent laten doen? Want jij snapt hopelijk toch wel dat dat allemaal kan?

Dan krijg je dus een AI die zelfstandig code schrijft, het zelf controlleert, reviewed en test, en het zelf deployed. Er draait dan van alles op servers in productie, en geen mens weet meer wat er precies draait, want ja, "je snapt hopelijk dat al het werk ook door een agent gedaan kan worden toch?"

What can possibly go wrong!?
Ik denk dat jij alleen wat simpele standalone applicaties maakt? Wat hobby projecten?

Ik zou niet blindelings op ai vertrouwen om iets in prd te zetten in een grote bedrijfsapplicatie.

Dat is wachten op een drama.
Jij en @flowerp trekken het in het extreme, terwijl er ook een gulden middenweg is. Ik zou voorlopig ook niet direct iets in prod laten zetten, maar de statement waar ik op reageerde dat agentic coding meer tijd kost omdat je meer moet controleren vind ik overdreven.
Vandaag heeft een collega een prachtig overzicht van tientallen tickets in Jira gegenereerd. De eerste drie tickets die ik geopend heb staan vol met lastig te begrijpen Claude-jargon en er staan onjuistheden in. Dit moet gereviseerd worden of opnieuw worden gedaan. Ik denk niet dat het 500 euro waard is.
Tickets genereren is ook echt zoiets waar AI kut voor is. Of je geeft hem genoeg context en je kunt net zo goed het ticket zelf schrijven, of je geeft hem te weinig context en hij zal de rest zelf verzinnen
AI is kut voor de meeste dingen, maar toch gebruiken veel mensen het voor de meeste dingen. Het is een vervelende situatie voor veel bedrijven.
Het werkt een beetje twee kanten op. De klanten verwachten dat je veel sneller kunt leveren en dat het allemaal niets voorstelt omdat 'alles AI is'. Best ondankbaar om tegenwoordig ontwikkelaar te zijn.
Bizar, wat voor gebruiker ben je om dat nodig te hebben vraag ik me af.
Zo bizar is dit niet als je beseft dat het nieuwe topmodel, Astra dus, enorm veel tokens vreet ten opzichte van het vorige model.

Het verschil is absurd namelijk. En als je dan een ongelimiteerd abonnement hebt, dan kost het OpenAI dus feitelijk enorm veel geld

Dus dit was wel te verwachten.

[Reactie gewijzigd door Mars Warrior op 30 september 2026 15:55]

Het grote probleem vind ik persoonlijk dat ze niet transparant zijn in wat je nu daadwerkelijk aan tokens krijgt. En een vraag die je stelt geeft niet op voorhand aan hoeveel tokens je het antwoord kost. Dit maakt het in mijn ogen een erg lucratief businessmodel omdat je kunt vragen wat je wil. Ik heb mensen gezien die met 1 vraag door hun hele tokens heen gaan voor die maand. Ai zegt niet van te voren weet je zeker dat ik dit moet beantwoorden? Dit wordt dan je laatste vraag deze maand. Ik vraag me vooral af hoe lang het duurt voordat mensen hier vragen over beginnen te stellen.

Ik gebruik plus persoonlijk om unreal engine te leren gebruiken en om problemen op te lossen. Ik ben nog nooit door mijn tokens heen gegaan dus waarschijnlijk stel ik domme of simpele vragen. Maar ik moet wel eerlijk zeggen dat ai verdomd handig is als je een vraag hebt over iets. Als je die zelfde vraag op discord zou stellen of op een forum dan is de kans 99% dat je helemaal geen antwoord krijgt. Nu heb je gewoon echt je persoonlijke assistent die je met vrijwel alles kan helpen en het duurt soms misschien even maar alles is tot nu toe nog gelukt.

[Reactie gewijzigd door sygys op 30 september 2026 16:42]

De gebruikswijze zoals jij beschrijft in je post, dat is een goede manier om jezelf te verbeteren en daardoor dus produktiever wordt zonder al te veel aan denkend vermogen in te boeten.

Diegenen die een taak uitvoeren door meerdere agenten, daarvan lijkt het in het begin erop dat zij produktiever zijn, maar deze personen maken zichzelf ook compleet afhankelijk van een bedrijf/AI=product waarvan de prijzen en manier van redeneren flink kan varieren zonder daar zelf ook maar enige controle over te hebben. Dat is tactisch een nogal domme zet om te doen en strategisch zelfs stom.

Gebruik dan de tijd en je vermogen om dezelfde systemen/agenten/structuren op te zetten met lokale modellen. Want dat zijn vaste kosten in een omgeving die zich aanpast op de tijd dat het voor jou/je bedrijf het beste uitkomt. Dat is tactisch en strategisch heel wat slimmer.

Ja, je geeft toe in denkcapaciteit met lokaal, maar dat is allang niet meer zo groot als dat het ooit was en er zijn nog steeds een heleboel efficientie-slagen mogelijk om die lokale modellen zowel krachtiger en sneller te krijgen.

Vooral dat laatste lijkt mij een strategische meesterzet.
Ik moet eerlijk zeggen dat 5.6 sol al prima is om software te schrijven. Straks wil ik een paar PoC's samenvoegen en dan wordt Astra opeens interessant omdat het met een veel grotere context om kan gaan. Je kan dus prima schipperen tussen de modellen (en Sol kost veel minder tokens die ook nog eens minder van de quota af gaan).

[Reactie gewijzigd door uiltje op 30 september 2026 23:11]

Probeer 6.1 Sol maar eens, gebruik is veel lager dan Astra en werkt bijna op Astra niveau. Perfect voor zulke taken.
Jaa hoogwaarschijnlijk benut ik mijn plus abonementje nog niet eens optimaal haha.
Ik betaal Antrophic 400 euro / maand.

Ik werk in cyber security als consultant, schrijf mijn eigen software en heb een eigen SaaS service.

[Reactie gewijzigd door Sebast1aan op 30 september 2026 15:55]

Is het je eigen software als je het laat schrijven door een taalmodel?
Euh, ik ben 52, ik schreef misschien al software voordat jij geboren werd, ik heb geen software dat van niets af door AI is geschreven. AI is mijn team. Ipv dat ik 10-20 juniors heb, heb ik nu AI.

Mijn AI's schrijven ook niet software na één prompt. Ik heb testing, security, documentatie, devops, architecture en coding standaarden gedefineerd die mijn AI's moeten volgen. Standaarden die ik zelf al decennia volg. Als één agent een PR produceert, wordt die automatisch security gereviewed door een andere agent, een volgende agent checked of alle documentatie op mijn wiki nog up to date is en past aan indien nodig, weer een ander houd mijn roadmaps bij, etc. etc.

Ben je zelf developer? Ik vind je comment nogal gas lighting-ig om eerlijk te zijn.

Overigens heb ik ook grote zorgen rond AI, mijn eigen dochter studeert comp science met een AI major. Als de impact groot gaat zijn op de economie (ik verwacht dat) dan ga ik daar ook last van hebben.

Maar ik heb geen keus. Het is zwemmen of verdrinken. Zolang de gemiddelde mens er geen probleem mee heeft om met zijn auto een tech billionaire te sponseren die social media controleert en mensen ophits met puur populisme, zolang mensen uren doom-scrollen door algo's aangeboden content en men uiteindelijke meer en meer extreem rechts gaat stemmen, zal het alleen maar erger worden vrees ik.

[Reactie gewijzigd door Sebast1aan op 30 september 2026 16:43]

Exact hoe ik ook mijn setups draai, en laten we eerlijk zijn: ik heb hiermee betere resultaten dan wanneer ik nog redelijk wat developers in dienst had. Maar het begint uiteraard met de goede bestaande business processen en boundary conditions.

ik ben sinds een jaar wel helemaal over op eigen hardware en lokale modellen.
Ik volg je helemaal. Werk zelf als security officer en met een half uur prompten heb ik werkstukken waar ik anders 2-3 dagen op aan het werken zou zijn.
Als je Saas , wiki public zijn wil ik graag is gaan kijken voor inspiratie !
Heb je zelf nooit dat je een rapportage leest die duidelijk geschreven is door AI en dat je het daardoor eigenlijk gewoon minder vertrouwd? Een soort van woordenkots die in algemene zin betrekking heeft op het onderwerp. Oprechte vraag, want tuurlijk zul jij je documenten fact readen maar het verliest toch z’n waarde.

Voor een template maken prima, maar goed dat hadden we al.

Begrijp me niet verkeerd ik zie heel veel meerwaarde in AI maar op management niveau (ciso) worden je documenten toch minder waard?

Dat is mijn beleving, vraag me af hoe jij daar in staat.
Wel in informatieveiligheid heb je 2 onderdelen dat ik zie.
De blabla ( beleid en procedure documenten voor een organisatie, dus meer ciso werk ) en de boem boem ( Het uitwerken en toepassen van de noodzakelijke technische en organisatorische maatregelen, meer werk security officer en ICT teams ).
Ik vind AI net heel sterk in de blabla en veel minder sterk in de boem boem.

Wil ik bv een backup beleid en procedure dan prompt ik met chatgpt en Claude via een aangeleverde huis template en al bestaande documenten en kom ik tot mooie volledige documenten. Zet ik dit beleid en procedure om in specifieke maatregelen volgens een informatieclassificatie beschikbaarheid, vertrouwelijkheid en integriteit dan is het wel meer werk om dit scherp te krijgen.

Woordenkots zoals je beschrijft valt eigenlijk wel heel goed mee maar ik moet idd nog altijd fact readen en aanpassen indien nodig. Je moet natuurlijk wel kennis van zaken hebben ... Het is niet dat de ciso mij kan vervangen door AI :-). Ik heb een 20 jaar ervaring in infra en 5 jaar in informatieveiligheid.
Chatgpt is bv, naar mijn ervaring, enorm sterk om vereiste uitgewerkte maatregelen mooi in duidelijke schema's te gieten. Gedaan met prullen in miro en draw.io.

Nu ben ik bv bezig met business assesments om de organisatie te bevragen rond de lopende processen. Ik typ een lange tekst tijdens de bevraging, voeg een template toe aan AI en vraag om alles op de juiste plaats in te vullen.

Mentaal is het voor mij ook heel bevrijdend. Omdat ik nu veel sneller kan opleveren moet ik minder plannen.
SaaS heeft wel niks met cyber security te maken, maar met vechtsport :)
Is het jouw software als je er 5 man voor inhuurt?
Is de software die je zelf manueel schrijft terwijl je in dienst bent van jou?
Ja, indien het "originele idee" van jouw komt. Als je een boek schrijft gebruik je toch ook reeds woorden die bestaan, vaak zelfs hele zinnen. Als je echter 1 op 1 een bestaand boek overschrijft is het iets anders.
Software wordt de laatste jaren, vooral bij web dev, voornamelijk in elkaar gelijmd met behulp van Github en NPM code.
Waarom niet? Als je het door je personeel laat schrijven is het daardoor ook niet minder je eigen software.
Yep, en daarbij drinken ze geen liters koffie.
Ik weet niet wat voor werk je doet, maar als je op die tour gaat kun je zeggen dat heel veel mensen niets zelf maken.
wat voor reactie is dit...
Lijkt mij wel ja. Je kunt het in elk geval verkopen.
Volgens de voorwaarden bij alle providers is het je eigen software.
Wet gaat boven voorwaarden. Eigendom is copyright, en copyright vereist substantiële menselijke inbreng. Gecompileerde code is beschermd want de source code is het al. Maar prompts? Dat moet van geval tot geval beoordeeld worden.
Iedereen die anders een paar junioren had aangenomen als daar budget voor had geweest. Ben nu aan het afbouwen, maar heb een eenmanszaak en had nooit zo kunnen groeien als ik geen actieve assistentie had gehad.
Ik ben systeem ontwikkelaar en heb zowel een Claude Max 20x abo (200 euro per maand) en een ChatGPT Pro 200 abo (230 euro per maand).

Ik jaag vrijwel iedere week door mijn tokens heen.

Overigens ben ik niet van plan om naar het 500 euro abo te gaan, ik heb inmiddels Qwen 3.8 zelf lokaal op een DGX Spark draaien en dat werkt prima.
Het is geen GPT6, maar het is slim genoeg om met oneindige tokens hetzelfde resultaat te bereiken.
Deze bedragen zijn niets vergeleken met consultans of programmeurs en het zal me niets verbazen dat het in de toekomst nog een keer 2x gaat worden.
€510 terwijl ze het €229 aanbod minder aantrekkelijk maken?

Het is toch allemaal een beetje te duur.
AI is altijd al veel te goedkoop geweest.

Is het veel geld om leuke plaatjes en gifjes te genereren? Ja, en hopelijk wordt dat dus ook steeds minder.

500 per maand is nogsteeds niet veel als je je werknemers daar productiever mee krijgt.
Werknemers krijg je ook productiever met een loonsverhoging van 100 euro, een borel van 25 of gewoon door aardig te zijn. Mijn vraag zou zijn wordt hin productiviteit 15% meer? Maken ze minder fouten en is de software beter. Het zou echt meetbaar moeten zijn. Persoonlijk helpt het me bij schrijven, scaffolding een project etc. Soms doe het best leuken dingen, maar heel veel lukt ook niet.
Ik gebruik AI op dagelijkse basis en de modellen zijn nu dusdanig goed dat je met de juiste context behoorlijk veel aan een LLM kunt overlaten.

Uiteraard is het niet perfect, maar dat zou het ook zeker niet zijn wanneer ik het allemaal met de hand doe. Dat heel veel ook niet lukt is denk ik onderdeel van je leerproces, als je daarna de vraag stelt, waarom lukte dit niet? dan kom je vaak tot mooie inzichten.

Het snel kunnen doen van een PoC levert vaak ook inzichten op waarom sommige zaken geen goed idee zou zijn, terwijl je dat pad voorheen misschien niet eens zou nemen want te duur.
Werknemers krijg je ook productiever met een loonsverhoging van 100 euro
Dat is dus echt niet waar. Misschien de 1e dag, maar daarna is het gewoon weer terug naar oud niveau.
Beide zijn grove vereenvoudigingen..... Alles hangt af van context, locatie en salariëring.
Als die 100 euro er voor zorgt dat de werknemer plots zonder problemen iedere dag te eten heeft dan is het een enorme productiviteitsverhoging. Als die 100 euro er voor zorgt dat de werknemer plots eenvoudig zijn benzine kan betalen ook. Als het er voor zorgt dat ie nog meer voetbalplaatjes kan kopen dan gaat het helemaal niets uit maken.
Dit is niet gericht op normale chatsessies. Dit is puur voor hele uitgebreide en diepgaande workflows waarin iemand continu werkt met agents in een loop en tokens verbruikt alsof het gratis bier is, zonder kater.

Je moet je voorstellen dat mensen hier de hele dag door al hun B2B processen mee analyseren, gebruiken, aanpassen, finetunen en weet ik het allemaal wat. Voor die 500 euro kun je in potentie heel veel waar voor je geld krijgen, mits degene die het gebruikt capabel genoeg is om het effectief en efficient in te zetten. Een capabele orchestrator kan een heel team vervangen, dat weet OpenAI ook wel. Of ze nou 200 of 500 vragen; deze doelgroep betaalt het toch wel.
Het hangt er natuurlijk ook van af hoeveel de tokens opleveren voor de gebruiker, als hetzelfde bereikt kan worden met minder tokens dan hoeft het niet per se duurder te zijn.

Aan de andere kant zal ook de investering terugverdient moeten worden, mochten de operationele kosten nog steeds best hoog zijn dan zal men de tarieven wel moeten verhogen. Investeerders zullen niet onbeperkt geld in het bedrijf blijven stoppen, ook zij willen op een gegeven moment dat er (houdbaar) rendement gemaakt zal gaan worden...
Nou ja, uurtarief naar de klant van maar 102 euro per uur en dan heb je het met 5 uur tijdwinst per maand al terugverdiend. Lukt makkelijk.
Het is toch allemaal een beetje te duur.
Juist niet. Het zou waarschijnlijk voor alles en iedereen beter zijn als de AI kosten de werkelijke kosten waren. Wat dat is, geen idee. Maar misschien 4 keer zo hoog?

Een €510 abbo zou dus beter €2040 kunnen zijn. Daat zal het ook wel heen gaan, maar nu nog niet. Eerst moeten genoeg mensen vergeten hoe te programmeren en er te weinig bij moeten komen die het leren. DAN pas kunnen de prijzen flink omhoog.
Dan zit je dus direct in het vaarwater van het lokaal draaien.
Het soort modellen waar we hier over spreken vereist hardware die voor de gemiddelde gebruiker simpelweg niet te betalen is. En dan hebben we het nog niet over de energiekosten die dat met zich mee brengt.

Met een redelijke set aan hardware draai je een model wat online ook maar een fractie kost van de top modellen. Voor een Quent betaal je echt geen drol op Github Copilot. De belangrijkste uitdaging is dat die modellen relatief langzaam zijn; een taak die Astra in minuten klaart draait rustig een uur op de goedkope modellen. Daarnaast zijn ze minder nauwkeurig en dus foutgevoeliger zodat reruns het rustig naar de twee uur trekken.

Het is en blijft altijd een afweging......
Voor een bedrijf is 500 euro zo terugverdiend, want deze versie is nog een stuk sneller, dus sneller resultaten. Naast dat ze het anders gewoon doorfactureren..
Voor een bedrijf is 500 euro zo terugverdiend,
Per medewerker? Men deed altijd erg lastig over bv een betere workstation of monitor die een engineer productiever maakte. Een laptop van 2000 waar een engineer minimaal 2 jaar maar in de praktijk langer mee doet is dan te veel. Dat is zo'n 40 euro per maand extra bovenop een laptop van 1000. Maar nee, kan niet, te duur.
Dat ligt dan aan her bedrijf waar je werkt, genoeg die wel inzien dat die 2000 euro juist zo terugverdiend is omdat de werknemer dan sneller klaar is en daardoor productiever is omdat die niet steeds aan het wachten is.
Wel jammer dat je bij geen enkele AI ziet hoeveel tokens je hebt/krijgt voor je geld en hoeveel er per vraag verbruikt worden ...

Dat vind ik op zich toch wel belangrijker om te weten voordat ik er geld in zou steken ...
Ik gebruik het Reasonix harness van DeepSeek en daar zie je dat wel degelijk.
Dit wordt de toekomst van AI. De subsidies worden geleidelijk afgebouwd en de klanten gaan steeds meer de 'echte prijs' betalen voor de beste modellen. De overige modellen worden uitgekleed (dommer gemaakt) of krijgen een andere restrictie om kosten te besparen. Waarschijnlijk kosten de topmodellen later minimaal €1000,- per maand. Dan is het merendeel van de consumenten afgehaakt behalve het bedrijfsleven.

Dit zal uiteindelijk ook een grote stimulans worden voor organisaties om kleinere lokale modellen te gebruiken die gespecialiseerd zijn om 1 taak op te lossen.

[Reactie gewijzigd door Mol_1248163264 op 30 september 2026 16:02]

Dit geloof ik niet, want je ziet bijvoorbeeld al op openrouter concurrentie tussen de verschillende hosters van deze modellen. Ik denk juist dat AI een commodity gaat worden en dat dat uiteindelijk de prijs drukt.

Op een gegeven moment is het verschil tussen dit soort frontier modellen en goedkopere alternatieven (deepseek etc) echt niet meer zo groot en dan zullen er maar weinig mensen zijn die 500 EUR per maand neerleggen voor een iets beter model.
Ja de prijs gaat uiteindelijk omlaag maar niet laag genoeg. Veruit het grootste deel van de tokens die worden gebruikt bij een model zijn gesubsidieerd. Bij zware modellen is deze subsidie relatief veel groter voor de waarde van het abonnement. De prijzen van de abonnementen moeten nog fors stijgen om deze modellen winstgevend te maken.
Er is geen incentive van de hosters van deze modellen op bijvoorbeeld openrouter om te subsidieren.

Kijk bijvoorbeeld naar dit overzicht: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash waarbij er aanzienlijke verschillen zitten in de prijs per token per provider. Op het moment dat er meer open weight modellen beschikbaar komen zal dit in mijn optiek de prijs alleen maar drukken.
Daarom dat ze in de US hun uiterste best aan het doen zijn om die modellen dood te knijpen, zodat ze hun prijzen kunnen blijven vragen.
Het geld droogt op dus nu moeten ze beginnen met de prijzen te verhogen om inkomsten te genereren. En er zijn genoeg managementkoppen die ze kunnen verleiden met grote cijfers en chique powerpoints om het geld binnen te harken.

We hebben het begin nog niet gezien.
Waarom zouden die kleinere modellen lokaal gedraaid worden? Je economisch argument blijft zwak. Azure Foundry en AWS Bedrock kunnen 24/7 hun hardware gebruiken, en dat maakt ze fundamenteel goedkoper dan lokale AI. "Klein model" is geen argument want je kunt online ook Luna/Nano/Sonnet modellen gebruiken.
500 euro per maand, belachelijk.
Ik gebruik zelf heel veel AI, steeds meer. Zit nu met een klein game dev project (heel veel data analyse, heel veel screenshots, heel veel iteratief aanpassen en dan weer checken) op het punt waar ik het met mijn €80/maand Claude abonnement niet meer zou redden, maar dan maak ik toch echt de keuze om dit project naar de weekenden te verplaatsen, niet om dan maar het dubbele te gaan betalen, laat staan 6 keer zoveel.

Ik kan me voorstellen dat als je zelf helemaal geen eigen kennis hebt en volledig rust op een LLM het misschien te overwegen valt, maar dat is echt een absurd bedrag voor iets dat nog zo foutgevoelig en onbetrouwbaar is.
Ik kan me voorstellen dat als je zelf helemaal geen eigen kennis hebt en volledig rust op een LLM het misschien te overwegen valt
Integendeel. Ik heb de kennis, maar een LLM kan het gewoon veel sneller!

Geen eigen kennis + LLM = grote kans op drama.
Eigen kennis + LLM = grote kans op erg goed resultaat.
Wat voor werk doe je dan? Want als software developer zie ik toch echt nog veel te veel grote problemen uit LLM output, zijn er veel taken die een LLM écht nog niet kan boven het niveau van een absolute junior, en kost het mij bijna net zo veel tijd om het te fixen als wanneer ik het werk zelf gedaan had
Dan moet je mogelijk toch zaken beter afkaderen in de /plan modes (Codex) en beter laten reviewen na implementatie of alles conform plan is uitgevoerd.

GPT-6 is binnen Codex uitstekend in staat om zelf Agents in te schakelen (het spotgoedkope Luna Max bijv) om heel gericht taken uit te voeren.

Het is dus ook een leerproces. Maar aan de andere kant zal het NOOIT zo worden geprogrammeerd als jij het doet. Architectuur zul je ook zelf moeten bewaken is mijn ervaring of een voorzet moeten maken.
Maar dan kom ik dus terug op mijn oorspronkelijke punt. Als je zelf enige kennis in huis hebt en de kwaliteit kunt bewaken maar ook weet hoe je zo'n LLM goed aanstuurt dan zou je nooit zo'n abonnement nodig moeten hebben. Ik kom als ik 8 uur per dag op volle snelheid meerdere issues tegelijk behandel nog niet door mijn Claude 5x heen, alleen nu het meer visueel is lijkt het sneller te gaan.
Zo gauw ik meer los laat (de enige manier om nóg meer parallel te doen en meer agents tegelijk draaiende te houden) dan zie ik meteen een enorm kwaliteitsverlies in de output, en dat zou niemand met enige eigen kennis acceptabel moeten vinden.

Maar misschien dat OpenAI gewoon veel meer tokens verstookt of de abonnementen veel beperkter zijn. Ik heb beperkt met de Codex modellen gewerkt want ik was niet genoeg onder de indruk om te switchen (output was nagenoeg hetzelfde als Claude gaf), maar het zo goed kunnen dat je dus inderdaad een veel duurder abonnement nodig hebt om hetzelfde te doen.
Dan is mijn vraag als 'vibecoder', waar gaat het volgens jou dan mis?

Ik heb 'vroeger' wel wat websites gebouwd, met CSS gekloot, wat javascriptjes van het net gelukt en als zwaarste misschien nog met PHP en SQL databases gedaan, maar meer kennis dan dat heb ik eigenlijk niet opgedaan.

Ik heb wellicht nog minder kennis dan die 'junior' waar jij over spreekt en acht dan ook zo mogelijk die zelfde fouten te maken.

Ik zie naast inhoudelijke kennis (die ik dan een beetje heb op basis van het front- en backend webdesign werk) ook de vraagstelling (prompten) als valkuilen in het gebruik van LLMs.
De kwaliteit van de output van LLM's is gewoon nog héél laag, dus je moet er echt bovenop zitten en kleine foutjes meteen corrigeren.

Het is een beetje hetzelfde als dat spelletje waarbij iemand een woord zegt, de tweede dat woord tekent, de derde raadt wat de tekening is en dat aan de vierde persoon vertelt, die het weer tekent. Na de zoveelste persoon is de kans dat het nog over hetzelfde woord gaat heel klein. Een LLM doet precies hetzelfde; hij heeft de context (de codebase/het project), jouw prompt, en doet dan z'n ding. Als je alles blind accepteert wordt die oplossing deel van de nieuwe context, en gaat hij daar mee verder.
Resultaat is vaak heel veel overbodige of dode code, heel veel rare oplossingen omdat die binnen de context normaal zijn geworden, en een resultaat waar je echt geen bedrijfskritische dingen mee wil doen.
Binnen andere gebieden (bijv. design) wordt alles gewoon één eenheidsworst omdat de context die daarvoor gebruikt wordt het gemiddelde is van alles dat er in getrained is. Zo herken je een ChatGPT uitnodiging voor een feest of evenement direct, maar kun je ook echt een website die doo een LLM gebouwd is direct herkennen, net zo makkelijk als bijv. een Squarespace website.

Het is allemaal wat je zelf wil en verwacht, maar ik kan als professional niet zeggen dat LLM's in de buurt komen van de kwaliteit die ik wil opleveren tenzij ik zelf écht ieder klein stapje controleer en corrigeer.
Zo wordt die vervanger voor de junior medewerker al gelijk een stuk minder attractief....
Niet echt. Het brut0 salaris van die junior medewerkers is al minstens 5x zo hoog als dit bedrag. En daar blijft het niet bij voor een werkgever. Hier is voor een mens gewoon niet mee te concurreren, tenzij de prijzen nog een paar keer over de kop gaan.
Toegang tot frontier modellen word steeds onbereikbaarder. Als je ziet dat openai alleen al meer miljarden verbrand dan het bruto nationaal product van nederland dan weet je dat abonnementen hun niet zal helpen en moet men wel de prioriteit geven aan peperdure tokens/s.
Welnee. Dat zit er nog ruim onder.

De gangbare rekenfout hier is blijkbaar dat mensen de OpenAI uitgaven tot 2035 vergelijken met het BNP van Nederland in alleen 2026. Je moet natuurlijk wel dezelfde tijdsperiode hanteren.
Ze hebben inderdaad rekenkracht te kort, zelfs nu al op de nieuwe 6.1 Sol
ik krijg nu al,
"Selected model is at capacity. Please try a different model."

Dit zullen ze toch moeten gaan oplossen hoor voor die prijzen.

Om te kunnen reageren moet je ingelogd zijn