Kostenbeheer

from datetime import datetime
date = datetime.strptime(trigger.date, "%m/%d/%Y")
return {"date": date.strftime("%Y-%m-%d")}

Wanneer code in plaats van AI te gebruiken:

  • Datum-/tijdformattering

  • Wiskundige berekeningen

  • Gegevens filteren en sorteren

  • Stringmanipulatie

  • JSON parseren/formatteren

Kosten-effectieve patronen

Slim filteren

Filter gegevens voordat je ze naar AI stuurt:

Kopiëren

Vraag AI

Trigger (100 items) → Code: Filter relevante items (20 items)
                   → Agent: Verwerk 20 items (niet 100)

Progressieve verbetering

Begin goedkoop, schaal alleen op indien nodig:

Kopiëren

Vraag AI

Kosten inschatten vóór lancering

Schat de maandelijkse kosten voordat je een workflow activeert:

1

Tel verwachte runs

Hoe vaak zal deze workflow worden geactiveerd?

  • Formulieren: Verwachte inzendingen per maand

  • Gepland: Runs per dag × 30

  • Webhooks: Evenementen per maand vanuit integratie

2

Test met echte gegevens

Voer 5–10 tests uit met realistische gegevens en controleer de kosten:

Kopiëren

Vraag AI

3

Bereken maandelijkse schatting

Kopiëren

Vraag AI

4

Stel passende limieten in

Kopiëren

Vraag AI

Kosten versus waarde

Onthoud: Het doel is niet om niets uit te geven - het is om maximale waarde voor je uitgaven te krijgen.

Wanneer meer uitgeven

Het is de moeite waard om te betalen voor:

  • Tijdbesparing: Als het uren handmatig werk bespaart

  • Kwaliteitsverbeteringen: Betere AI-modellen voor kritische beslissingen

  • Schaalbaarheid: Taken automatiseren die handmatig niet schaalbaar zijn

Volgende stappen