Showcase · AgentLedger

Wat kost een AI-call? Meten, niet schatten.

AgentLedger schrijft elke AI-call van het hele agent-team weg in één register: provider, model, tokens in en uit, latency, API-kosten en het abonnements-equivalent van diezelfde call. Geen schatting achteraf uit een factuur, maar een regel per call — met een correlatie-id dat terugwijst naar de workflow die hem opriep.

3.364
calls geregistreerd in 27 dagen
€ 46,27
API-kosten over die periode
6
providers naast elkaar gemeten
33 : 1
tokens in tegenover tokens uit
Architectuur

Uitvoeren ≠ registreren ≠ waarderen

De agents doen hun werk; een collector vangt de call af en schrijft de ruwe feiten weg. Pas daarna zet een prijzenboek die tokens om in twee bedragen: wat de API kostte en wat dezelfde call binnen een abonnement zou kosten. Het dashboard leest alleen.

Agent-team 6 providers, meerdere modellen elke call krijgt een cid Collector start · eind · tokens in/uit taaktype · provider · model Prijzenboek API-kosten abonnements-equivalent Dashboard per provider · per dag read-only Register — één regel per call, met correlatie-id cid · start · eind · taaktype · provider · model · tokens in · tokens uit · API-kosten · abonnement · verschil · latency
Wat het vastlegt

Twaalf velden per call, niets samengevat

Per call geregistreerd

  1. Correlatie-id per call, zodat een kostenpost terug te lezen is tot de workflow die hem opriep
  2. Starttijd, eindtijd en latency — gemiddeld circa 15,7 seconden, hoogst gemeten 425 seconden
  3. Taaktype, provider en model, zodat kosten per soort werk te scheiden zijn
  4. Tokens in en tokens uit apart geteld: 166.249.989 in tegenover 5.060.624 uit
  5. API-kosten én abonnements-equivalent per call, plus het verschil tussen die twee
  6. Alles in één SQLite-register; het dashboard leest, het schrijft niets terug
Wat de meting laat zien

Vier dingen die je zonder register niet ziet

Meetperiode: 23 juni tot en met 20 juli 2026, 27 dagen, 3.364 calls. Dit zijn de cijfers van dít lab in díe periode — geen algemene wet, wel een reproduceerbare methode.

1. Het aantal calls zegt niets over de rekening

122 anthropic-calls kostten € 23,91. 3.054 deepseek-calls kostten € 8,11 — bijna drie keer minder, bij vijfentwintig keer zoveel calls. Wie op callvolume stuurt, stuurt op een getal dat niet correleert met de factuur. Zonder registratie per call is dat verschil onzichtbaar tot de maandafrekening binnenkomt.

deepseek
3.054 calls
€ 8,11
anthropic
122 calls
€ 23,91
xai
51 calls
€ 13,17
openai
105 calls
€ 1,05
mistral
31 calls
€ 0,03
openrouter
1 call
€ 0,00

2. Input-tokens domineren

166.249.989 tokens in tegenover 5.060.624 tokens uit: een verhouding van ongeveer 33 : 1. Wie op antwoordlengte stuurt — kortere output, strakkere instructies — stuurt op de verkeerde knop. De winst zit in het snoeien van context: wat je meestuurt, niet wat je terugkrijgt. Dat is pas te zien als beide richtingen apart geteld worden.

3. API versus abonnement is een meetbare vraag

Van dezelfde 3.364 calls houdt het register twee bedragen bij: € 46,27 aan werkelijke API-kosten en € 171,30 als abonnements-equivalent — een verschil van € 125,03 in het voordeel van de API. Dat is de uitkomst voor dit verbruikspatroon in deze periode, geen algemene regel. Bij ander gebruik kan het kantelen; het punt is dat je het kunt nakijken in plaats van erover te discussiëren.

4. Elke call heeft een correlatie-id

Een kostenpost is geen anoniem bedrag. Het correlatie-id verbindt de call met de workflow die hem opriep, zodat een uitschieter herleidbaar is tot een concrete stap in een concrete run — inclusief de latency van dat moment (gemiddeld circa 15,7 seconden, hoogst gemeten 425 seconden). Dat is dezelfde draad die ook door onze workflow-automatisering loopt.

Uit productie

Kosten per provider, per dag, per call

Dit is een schone weergave van het dashboard, geen ruwe schermafdruk. De weergave is opgeschoond voor leesbaarheid; de cijfers zijn ongewijzigd overgenomen uit het register — alle bedragen, callaantallen en tokentellingen komen rechtstreeks uit de productiedatabase.

AgentLedger dashboard: kosten per provider, kosten per dag en de laatste calls met correlatie-id

Meer over de aanpak achter deze cijfers: AI-kosten in de hand houden.

Gebouwd met PythonSQLitecollector-serviceprijzenboekcorrelatie-idHTTP-dashboard
In productie

Wil je weten wat jouw AI-verbruik werkelijk kost?

AgentLedger draait in productie op ons eigen lab en registreert elke call van het agent-team. Het is een meetinstrument: het vertelt je wat er gebeurt, zodat je zelf kunt beslissen wat je ermee doet.