Best-in-Class Tools
Top 4 Large Language Model (LLM) AI integraties voor slimme applicaties
In dit artikel deel ik de vier LLM-modellen die we bij Stackfull het vaakst implementeren — en waarom juist deze modellen goed passen bij slimme, schaalbare oplossingen voor kleinere bedrijven.
Wat bedoelen we met LLM-integraties?
Large Language Models (LLMs) zoals ChatGPT of Claude zijn AI-modellen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekst. Je kunt ze inzetten voor van alles: automatisch klantvragen beantwoorden, interne processen stroomlijnen, data analyseren, samenvattingen maken, gespreksflows genereren — noem maar op.
Bij Stackfull integreren we deze modellen in maatwerksoftware. Dat betekent dat we ze slim koppelen aan jouw data, workflows en systemen. Geen losse chatvensters, maar geïntegreerde AI-functionaliteit die waarde toevoegt aan je proces.
Waarom we bewust kiezen voor specifieke LLM-families
Er zijn inmiddels tientallen modellen op de markt. Toch komen we in onze projecten vaak uit bij dezelfde vier families. Niet omdat die altijd 'de beste' zijn — maar omdat ze betrouwbaar, goed gedocumenteerd en betaalbaar zijn. Met andere woorden: goede ‘intelligence-per-euro’.
Hieronder deel ik onze top 4 — mét uitleg hoe en waarom we ze inzetten.
1. OpenAI – ChatGPT (GPT-4 familie)
OpenAI is de bekendste naam in de markt, en met reden. Hun GPT-modellen zijn krachtig, veelzijdig en breed inzetbaar. Bij Stackfull gebruiken we ChatGPT vooral in de vorm van 'embedded assistants' binnen portals, dashboards of interne tools.
Voorbeelden:
- AI-ondersteuning bij offertes of rapportages
- Chat-interfaces voor klanten of medewerkers
- Automatische samenvattingen van klantgesprekken
Waarom wij ChatGPT vaak gebruiken:
- Betrouwbare output, goede contextretentie
- Uitstekende documentatie en API’s
- Veel ondersteuning in tooling en community
- Mogelijkheid om 'function calling' en 'memory' slim toe te passen
2. Anthropic – Claude
Claude van Anthropic is een serieuze concurrent van OpenAI, met een sterke focus op veiligheid, transparantie en lange contextvensters.
We gebruiken Claude vooral wanneer we grote hoeveelheden tekst willen analyseren of structureren, zoals in juridische documenten, supporthistorie of CRM-exports.
Sterke punten van Claude:
- Zeer lange context (honderdduizenden tokens)
- Kalme en consistente toon
- Goed in instructies volgen
- Transparant en ethisch framework
Voor taken waar nauwkeurigheid en transparantie voorop staan, kiezen we regelmatig voor Claude.
3. Google – Gemini
Google’s Gemini-modellen (voorheen Bard) zijn goed geïntegreerd met andere Google-diensten. We gebruiken Gemini vaak in interne tools die al werken met Google Workspace — zoals Gmail, Docs, Drive of Sheets.
Typische toepassingen:
- Samenvattingen van vergadernotities in Google Docs
- Slimme e-mail-assistenten
- AI-verrijking van spreadsheets
Waarom wij Gemini inzetten:
- Sterke integratie met Google-ecosysteem
- Goede performantie voor taken in NL en EN
- Beschikbaar via API’s en Vertex AI
- Interessant voor klanten die al ‘Google-native’ werken
4. Meta – LLaMA (Open Source)
De LLaMA-modellen van Meta zijn open source — en dat maakt ze uniek in deze lijst. Voor klanten die privacy-gevoelige data verwerken of geen externe API’s willen gebruiken, bouwen we soms oplossingen op basis van lokaal gehoste LLaMA-modellen (bijv. via Ollama).
Wanneer we voor LLaMA kiezen:
- On-premise AI nodig
- Kosten moeten laag blijven bij hoge volumes
- Specifieke fine-tuning of prompts vereist
Voordelen:
- Geen dataverkeer naar derden
- Volledige controle over modellen en hosting
- Geen usage fees, alleen infra
Let op: je hebt wel meer technische infrastructuur en beheer nodig. Niet voor elk project dus geschikt — maar in specifieke gevallen een fantastische optie.
Conclusie: denk na over de juiste match
LLM’s zijn geen magische zwarte dozen. Ze zijn krachtig, maar alleen als je ze goed inzet. En de keuze van het model kan een groot verschil maken in performance, prijs en integratiegemak.
Bij Stackfull kijken we daarom altijd eerst naar je use case, je bestaande stack, en je wensen qua privacy en schaalbaarheid. Pas daarna kiezen we het juiste model — en zorgen we dat het naadloos werkt binnen jouw applicatie.
Wil je daar eens vrijblijvend over sparren? Laten we kennismaken.