Ga naar de hoofdinhoud

We gebruiken cookies om te begrijpen hoe bezoekers onze site gebruiken en om deze te verbeteren. Je kunt je keuze op elk moment wijzigen. Lees meer in ons privacybeleid.

OpenAI & Anthropic Integratie Abonnement

AsyncForge bouwt productie-LLM-functies op OpenAI en Anthropic vanaf €2.000/maand: chat, RAG, agenten, functieaanroepen, evaluaties en kostencontroles.

Waarom de meeste LLM-functies mislukken tijdens de productie

Het aansluiten van een OpenAI- of Anthropic API-oproep duurt tien minuten. Het bouwen van een LLM-functie die je tijdens de productie niet in verlegenheid brengt, duurt weken. De demo werkt altijd op het uitgekozen voorbeeld; productie is de lange staart van gebruikersinvoer die de prompt verbreekt, PII lekt, snelheidslimieten overschrijdt, contextvensters raakt of plausibele onzin genereert die je klanten als feit aanhalen.

De meeste LLM-functies worden verzonden zonder waarborgen. Geen gestructureerde uitvoerschema's (dus retourneert het model af en toe ongeldige JSON). Geen nieuwe pogingen met exponentieel uitstel (dus een enkele 429 beëindigt het verzoek). Geen prompt versiebeheer (dus wanneer het model wordt bijgewerkt, verandert het gedrag stilletjes). Geen evaluaties (dus regressies worden gedetecteerd door klanten, niet door CI). We herbouwen LLM-functies met dit alles op zijn plaats.

Kostenbeheersing is het onderdeel dat oprichters vergeten totdat de rekening arriveert. Een uitgelogd eindpunt dat GPT-4 bereikt, is een denial-of-wallet-aanval die nog moet plaatsvinden. Het streamen van antwoorden kost nog steeds de volledige uitvoertokens. Het cachen van de goedkope onderdelen (systeemprompts, opgehaalde context, functiedefinities) verlaagt de kosten aanzienlijk. Wij ontwerpen de kostenvorm vanaf dag één.

Anthropic versus OpenAI is niet 'wat beter is'. Het is "wat geschikt is voor deze taak voor deze prijs." Claude is sterker in redeneren in een lange context en in het volgen van instructies. GPT-4 is sterker in gestructureerde uitvoer en bepaalde codeertaken. Kleinere modellen (Haiku, GPT-4 Mini) zijn aanzienlijk goedkoper voor classificatie en extractie. Een senior engineer kiest per taak en routeert er soms dynamisch tussen.

AsyncForge heeft senior engineers die vandaag de dag LLM-functies in productie brengen. Dien een chatinterface, een RAG-pijplijn, een agent, een extractietaak of een volledige LLM-integratie in. Licht 4 dagen, Standaard 48 uur, Pro 1 dag. Inclusief snel versiebeheer, evaluaties en kostencontroles.

Wat je krijgt

Gestructureerde uitvoer

Toolgebruik/functieaanroepen met JSON-schema's. Uitvoer gevalideerd met Zod. Nieuwe pogingen met opnieuw formatteren wanneer validatie mislukt.

Streaming-UI

Door de server verzonden gebeurtenissen of Anthropic streaming, weergegeven in de gebruikersinterface met de juiste annulering wanneer de gebruiker weg navigeert.

Snel versiebeheer

Prompts opgeslagen als code met semantische versies. Wijzigingen worden onderworpen aan een PR-beoordeling. Oude versies blijven opvraagbaar voor achterwaartse compatibiliteit.

Eval-suite

Evaluaties in Pytest-stijl worden uitgevoerd in CI. Promptfoo of een aangepast harnas, met regressiedetectie op elk model of snelle wijziging.

Kostenbeheersing

Quota per gebruiker, snelheidslimieten per organisatie, routering op modelniveau (eerst het goedkope model, alleen duur wanneer dat nodig is) en promptcaching waar ondersteund.

Veiligheidsleuningen

PII-redactie in prompts, uitvoerfiltering, jailbreak-resistentie via systeemprompts en post-filters, en hooks voor inhoudsmoderatie.

Technologieën die we gebruiken

OpenAIAnthropic ClaudeLangChainLlamaIndexPromptfooZodpgvectorPinecone

Hoe het werkt met AsyncForge

1

Abonneer je

Plan klaar.

2

LLM-werk indienen

Chat, RAG, agenten, extractie, volledige integraties.

3

Wij leveren

Geëvalueerd, kostengebonden, op productieniveau.

4

Herhaal

Herzieningen van aanwijzingen en gedrag.

Veelgestelde vragen

OpenAI of Anthropic?
Afhankelijk van de taak. Claude voor de lange context en het volgen van instructies. GPT-4 voor gestructureerde uitvoer en codering. Vaak rijden we ertussen.
Bouwt je RAG-systemen?
Ja. pgvector of Pinecone voor vectoren, juiste chunking, herrangschikking met Cohere of Voyage, en evals om de ophaalkwaliteit te verifiëren.
Agenten?
Ja, maar voorzichtig. De meeste 'agent'-gebruiksscenario's worden beter bediend door gestructureerde workflows. We bouwen echte agenten wanneer de use case ze echt nodig heeft.
Zelf-gehoste LLM's?
Ja: Lama of Mistral op inferentieplatforms (Together, Replicate of zelf-gehoste vLLM) wanneer de kosten of compliance dit vereisen.
Evaluaties?
Altijd. We leveren geen LLM-functies zonder een evaluatiesuite die regressies opvangt.

AsyncForge werkt alleen op uitnodiging

We werken met een klein aantal founders tegelijk. Nieuwe klanten starten na een kennismaking van 15 minuten met Stef — vraag die hieronder aan.