Decision model vs LLM: wanneer kies je welke techniek?

👁 113 keer gelezen

Bij het automatiseren van besluitvorming kiezen ontwikkelaars steeds vaker tussen een traditioneel LLM en een specifiek decision model. Een decision model genereert geen vrije tekst, maar berekent in een enkele aanroep de waarschijnlijkheid per optie voor meerkeuzevragen, binaire keuzes of scores. Een LLM genereert sequenties van tokens en vereist technieken zoals structured outputs of JSON-schema’s om tot een gestructureerde keuze te komen.

Verschillen in latency en kosten

Decision models tonen duidelijke voordelen bij toepassingen met hoge volumes en vaste keuzelijsten. Volgens metingen van Artificial Analysis op 13 oktober 2026 realiseert Celeris-1 Decision een mediane latentie van 63 ms en Jev 1.13 een tijd van 127 ms. Ter vergelijking: Claude Haiku 5.5 met low reasoning noteert 1434 ms en GPT-6 Luna 1500 ms. Dit tijdsverschil ontstaat doordat beslissingsmodellen geen opeenvolgende output-tokens hoeven te genereren.

Het prijsmodel verschilt eveneens fundamenteel. Aanbieders factureren decision models uitsluitend op basis van input-tokens, terwijl output kosteloos is. In de Decision Index v1.0 van Artificial Analysis kost een miljoen evaluaties bij Decider v1.1 27B gemiddeld $16,5 en bij Microsoft-Decision-1 $30,7. Bij Claude Haiku 5.5 bedraagt dit $184 en bij GPT-6 Luna $131 per miljoen taken.

Kennis en tekstgeneratie blijven bij het LLM

Traditionele LLM’s blijven superieur wanneer een taak feitelijke wereldkennis vereist of wanneer een toelichting moet worden geschreven. Op de kennistest AA-Omniscience-Decision haalden beslissingsmodellen scores tussen 28 en 41 procent nauwkeurigheid. Claude Haiku 5.5 behaalde hier 52 procent en GPT-6 Luna 66 procent. Voor taken waarbij open tekst moet worden opgesteld, zijn decision models technisch ongeschikt omdat zij enkel kansvectoren produceren.

Hybride cascades in de praktijk

Omdat decision models gekalibreerde waarschijnlijkheden per optie retourneren, laten ze zich effectief combineren in een cascade met een generatief model. Helder voerde op 13 oktober 2026 een indicatieve test uit op 50 klantenservicetickets in een niet-Engelse taal (Pools). Hierbij werden tickets eerst beoordeeld door een beslissingsmodel, waarna verzoeken met een betrouwbaarheid onder 0,8 werden doorgestuurd naar Claude Haiku 5.5.

• Microsoft-Decision-1 gecombineerd met Haiku behaalde 45 van de 47 correcte routeringen, exact dezelfde score als Claude Haiku 5.5 zelfstandig.
• De gemeten kosten daalden in deze opzet van ongeveer $101 per miljoen taken voor Haiku alleen naar circa $18 per miljoen taken voor de tweetrapsketen.
• Jev 1.13 was correct op 37 van de 39 tickets waarbij de betrouwbaarheid 0,9 of hoger was, en Decider op 39 van de 41 tickets.

Meer: AI-beslissingsmodellen - Decision Index-ranglijst, prijzen en tests

// lees verderClaude Opus 5.5 vs Fable 5.1: wanneer betaal je 2,5x meer?BenchmarksVS gebruikt AI om Medicare-zorg te weigeren, met technische chaos en patiënten die pijn lijdenNieuwsWelk decision model kies je voor welke use-case?AI-tools

Kinetyra