Waarom de rekening stijgt
Vrijwel alle juridische AI-leveranciers (Legora, Harvey en hun concurrenten) bouwen op de modellen van partijen als OpenAI en Anthropic, en rekenen daar per token af. Aan hun klanten vragen ze een vaste prijs per gebruiker per maand, gebaseerd op de aanname dat de prijs per token zou blijven dalen. Die prijs daalde inderdaad, maar het verbruik steeg veel harder. In mei schreef ik al waarom ik verwacht dat juridische AI niet per gebruiker geprijsd zal blijven; Legora is nu simpelweg de eerste die dat openlijk erkent.
De aanjagers van dat verbruik zijn niet de grote documenten die advocaten in zulke systemen stoppen (invoer is relatief goedkoop), maar twee ontwikkelingen die wat uitleg verdienen: reasoning en agents.
Reasoning betekent dat moderne modellen eerst nadenken voordat ze antwoorden. Ze vullen als het ware een kladblok met tussenstappen, wegen alternatieven af en controleren zichzelf. Dat kladwerk krijg je als gebruiker meestal niet te zien, maar het bestaat uit tokens en wordt dus afgerekend. Neem Fable 5, het nieuwste model van Anthropic: via de API kost het $10 per miljoen input-tokens en $50 per miljoen output-tokens, en al dat denkwerk telt als output. Betere antwoorden hebben letterlijk een tokenrekening.
Een agent is AI die niet één antwoord geeft, maar zelfstandig een taak uitvoert. Hij maakt een plan, werkt dat in stappen af, controleert het resultaat en probeert opnieuw waar nodig. Urenlang als het moet, en desnoods om drie uur ’s nachts, zonder dat er iemand is ingelogd. Daarmee zijn de kosten losgekoppeld van de gebruiker achter het bureau, terwijl het prijsmodel nog steeds per gebruiker rekent.
Duur is een relatief begrip
Wat in de berichtgeving onderbelicht blijft: deze nieuwste modellen zijn niet gewoon een duurdere versie van wat we al hadden. Ze zijn een zeldzame sprong in capaciteit. Ik liet er onlangs een een hele nacht autonoom doorwerken aan een taak waarvoor deskundigen eerder een traject van maanden en tienduizenden euro’s hadden begroot. De volgende ochtend was het af, voor ongeveer achthonderd euro aan tokens. En toen we in een testopstelling zo’n model juridische onderzoeksvragen lieten beantwoorden, kwam daar de beste juridische memo uit die ik ooit uit een systeem heb zien komen. Kosten: zo’n driehonderd euro per vraag.
Die twee getallen vertellen samen het echte verhaal. Driehonderd euro per vraag past in geen enkel abonnement van driehonderd euro per gebruiker per maand; daarom kraakt het prijsmodel van de leveranciers. Maar achthonderd euro voor werk waar tienduizenden euro’s voor begroot stond, is geen kostenpost maar een koopje. Duur en goedkoop zijn nooit absolute begrippen. Ze zijn altijd relatief ten opzichte van de waarde die ertegenover staat.
De squeeze
Voor advocatenkantoren komt dit op een ongemakkelijk moment, want de druk komt van twee kanten. Cliënten vragen om andere (lees: lagere) prijzen, omdat per uur factureren terwijl je met AI efficiënter werkt niet houdbaar is. De leveranciers vragen om andere (lees: verbruiksafhankelijke) prijzen, omdat hun kosten oplopen. Die dubbele druk moet ergens landen, en wel in het prijsmodel van het kantoor zelf.
En precies daar zit de kans. Wie per uur verkoopt en per gebruiker inkoopt, ziet aan beide kanten alleen kosten stijgen. Wie per taak denkt, ziet iets anders: wat kost dit resultaat mij, en wat is het mijn cliënt waard? Een memo van driehonderd euro is absurd binnen uurtje-factuurtje, maar kan uitstekend uit binnen een prijs die aan de waarde van het antwoord hangt.
Dat hoeft geen abrupt afscheid van het uurtarief te zijn. Pim Betist beschreef onlangs een tussenweg: blijf desnoods per uur factureren, maar differentieer wat een uur waard is (oordeel, ervaring en verantwoordelijkheid verdienen een premie, productiewerk niet) en reken tokenverbruik transparant apart af, in plaats van het te verstoppen in het tarief. Of dat dé oplossing is, weet ik niet. Maar het is in ieder geval een aanzet tot een genuanceerdere gedachte over prijzen dan alles in één uurtarief blijven persen.
Wat nu komt
Dit vergt wel sturing. De duurste modellen zijn (nog) niet geschikt om kantoorbreed uit te rollen (wie er zonder plan mee aan de slag gaat, is binnen een paar minuten door een maandbudget heen). Het vraagt om mensen die kunnen beoordelen welke taken de investering waard zijn, en om zicht op je eigen verbruik, iets dat vrijwel niemand had zolang de vaste prijs alles afdekte.
Mijn verwachting is verder onveranderd: vrijwel alle leveranciers voeren dit jaar een vorm van verbruiksprijzen in, gefaseerd zoals Legora nu doet. De eerste contractperiodes lopen af. En er speelt nog iets. De abonnementen van OpenAI en Anthropic zelf (de 20 euro van ChatGPT, de 200 euro van Claude) leveren je nu vaak een veelvoud van hun prijs aan rekenkracht: de labs leggen daar bewust geld op toe om in aanloop naar hun beursgang zoveel mogelijk gebruikers binnen te halen. Zodra die beursgang achter de rug is en winstgevendheid zwaarder weegt dan groei, houdt dat subsidiëren vermoedelijk op. En daarmee verdwijnt ook de scheve vergelijking waar elke juridische leverancier nu last van heeft: waarom kost ChatGPT 20 euro per maand en jullie tool 200?
De vraag voor kantoren is dus niet hoe je de AI-rekening laag houdt. De vraag is of je beide kanten van de squeeze als één vraagstuk durft te behandelen: wat kost (kunstmatige) intelligentie ons, en wat is onze output onze cliënten waard? Wie dat gesprek nu voert, wordt straks door niets overvallen.
