Llama 4 van Meta is in 2026 het sterkste open source taalmodel beschikbaar. Met een 10 miljoen token context window en prestaties die dicht bij Claude Sonnet 4.6 liggen, is het voor het eerst een serieus alternatief voor MKB-bedrijven die volledige controle over hun data willen. Maar is open source ook de juiste keuze voor jouw bedrijf?
Dit artikel vergelijkt Llama 4 Scout (de efficiëntste variant) en Claude Sonnet 4.6 op de criteria die voor MKB het meest relevant zijn.
Wat is Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout is een mixture-of-experts model van Meta met 17 miljard actieve parameters (109 miljard totaal) en een 10 miljoen token context window. Het model is volledig open source en gratis te downloaden. Je kunt het draaien op eigen servers, in een cloud-omgeving, of gebruiken via aanbieders als Together AI, Groq of Replicate.
Kostenvergelijking
Claude Sonnet 4.6 via API: 3 dollar per miljoen input tokens, 15 dollar per miljoen output tokens. Llama 4 Scout via Together AI: 0,18 dollar per miljoen input tokens, 0,59 dollar per miljoen output tokens. Bij hoge volumes is Llama 4 via een gehoste API tot 10 keer goedkoper.
Self-hosted Llama 4: de modellicentikosten zijn nul, maar serverkosten zijn aanzienlijk. Een A100 GPU kost 2 tot 3 dollar per uur op AWS. Voor lage volumes is self-hosting goedkoper na 6 tot 12 maanden, voor hoge volumes direct. Let op: je hebt technische expertise nodig voor setup en onderhoud.
Kwaliteitsvergelijking
In onafhankelijke benchmarks (MMLU, HumanEval, GPQA) scoort Claude Sonnet 4.6 gemiddeld 8 tot 15 procent hoger dan Llama 4 Scout op complexe redeneer- en codeertaken. Voor eenvoudigere taken (samenvatten, classificeren, formatteren) is het verschil kleiner: 2 tot 5 procent. In Nederlandse tekst presteert Claude Sonnet beter door meer training op Europese talen.
Privacy en databeleid
Dit is het sterkste argument voor Llama 4: bij self-hosting verlaat geen enkele data je eigen servers. Voor sectoren met strikte datavereisten (zorg, juridisch, financieel advies, overheid) is dit soms vereist. Claude Teams en Enterprise bieden ook sterke dataprivacy-garanties en een AVG-verwerkersovereenkomst, maar de data passeert wel Anthropic's servers.
Integratiemogelijkheden
Claude heeft een rijker tooling-ecosysteem: directe integraties in n8n, Make, Zapier en vrijwel alle no-code platforms. Llama 4 is via API beschikbaar bij meerdere providers, maar vereist meer handmatig configuratiewerk in workflows. Voor technische teams is dat overkomelijk; voor niet-technische MKB-teams is Claude eenvoudiger in gebruik.
Wanneer kies je Llama 4?
Wanneer kies je Claude Sonnet?
De hybride aanpak
Steeds meer technische MKB-teams gebruiken beide: Llama 4 via Together AI of Groq voor snelle, goedkope classificatie- en samenvattingstaken, Claude Sonnet voor complexe analyse, juridische of financiele vraagstukken, en Nederlandse contentcreatie. De keuze is geen of-of maar een bewuste routering van taken naar het meest geschikte model.
