LLM-hosting in 2026: lokaal, zelfgehost en cloudinfrastructuur vergeleken

Grote taalmodellen zijn niet langer beperkt tot hyperschaal cloud-API’s. In 2026 kun je LLMs hosten:

Op consumentengrafische kaarten (GPU’s)
Op lokale servers
In gecontainerde omgevingen
Op aangestuurde AI-werkstations
Of volledig via cloudproviders

De echte vraag is niet langer “Kan ik een LLM draaien?”
De echte vraag is:

Wat is de juiste LLM-hostingstrategie voor mijn werkbelasting, budget en controlebehoeften?

Deze pillar ontledt moderne LLM-hostingbenaderingen, vergelijkt de meest relevante tools en verwijs naar diepgaande analyses over je stack.

Wat is LLM-hosting?

LLM-hosting verwijst naar de manier en de locatie waarop je grote taalmodellen uitvoert voor inferentie. Hostingbeslissingen hebben directe invloed op:

Latentie
Doorvoer
Kosten per aanvraag
Data-privacy
Infrastructuurcomplexiteit
Operationele controle

LLM-hosting is niet alleen het installeren van een tool — het is een infrastructuurontwerpbeslissing.

LLM-hostingbeslissingsmatrix

Aanpak	Beste voor	Benodigde hardware	Productiebereid	Controle
Ollama	Lokale ontwikkeling, kleine teams	Consumentengrafische kaart / CPU	Beperkte schaalbaarheid	Hoog
vLLM	Hoogdoorvoerende productie	Aangestuurde GPU-server	Ja	Hoog
Docker Model Runner	Gecontainerde lokale opstellingen	GPU aanbevolen	Gemiddeld	Hoog
LocalAI	OSS-experimenten	CPU / GPU	Gemiddeld	Hoog
Cloudproviders	Nul-ops schaalbaarheid	Geen (verre)	Ja	Laag

Elke optie lost een ander laag van de stack op.

Lokale LLM-hosting

Lokale hosting biedt je:

Volledige controle over modellen
Geen per-token API-billing
Voorspelbare latentie
Data-privacy

Afnamepunten zijn hardwarebeperkingen, onderhoudsoverhead en schaalbaarheidscomplexiteit.

Ollama

Ollama is een van de meest gebruikte lokale LLM-runtime omgevingen.

Gebruik Ollama wanneer:

Je snelle lokale experimenten nodig hebt
Je eenvoudige CLI + API-toegang wilt
Je modellen op consumentenhardware draait
Je voorkeur geeft aan minimale configuratie

Start hier:

Operationele en kwaliteitshoeken:

Docker Model Runner

Docker Model Runner stelt gecontainerde modeluitvoering mogelijk.

Best geschikt voor:

Docker-first omgevingen
Isolerde implementaties
Expliciete GPU-toewijzing controle

Diepgaande analyses:

Vergelijking:

Docker Model Runner vs Ollama

vLLM

vLLM richt zich op hoge doorvoer van inferentie. Kies het wanneer:

Je concurrentieel productiewerkbelastingen serveert
Doorvoer belangrijker is dan “het werkt gewoon”
Je een meer productiegerichte runtime wilt
vLLM Quickstart

Cloud LLM-hosting

Cloudproviders abstracten hardware volledig.

Voordelen:

Directe schaalbaarheid
Beheerde infrastructuur
Geen GPU-investering
Snelle integratie

Afnamepunten:

Herhaalde API-kosten
Leveranciersafhankelijkheid
Verminderde controle

Overzicht van providers:

Cloud LLM-providers

Hostingvergelijkingen

Als je beslissing is “welke runtime moet ik hosten met?”, start hier:

Hosting LLMs: Ollama vs LocalAI vs Jan vs LM Studio vs vLLM

LLM-frontends en interfaces

Het hosten van het model is slechts een deel van het systeem — frontends zijn belangrijk.

Self-hosting en soevereiniteit

Als je belangstelling hebt voor lokale controle, privacy en onafhankelijkheid van API-providers:

LLM-self-hosting en AI-soevereiniteit

Prestatieoverwegingen

Hostingbeslissingen zijn nauw verbonden met prestatiebeperkingen:

CPU-kerngebruik
Parallelle aanvraagbehandeling
Geheugenallocatiegedrag
Doorvoer vs latentie afwegingen

Gerelateerde prestatiediepgangen:

Benchmarken en runtimevergelijkingen:

Kosten vs controle afweging

Factor	Lokale hosting	Cloudhosting
Aankoopkosten	Hardware aankoop	Geen
Onderhoudskosten	Elektriciteit	Tokenbilling
Privacy	Hoog	Lager
Schaalbaarheid	Handmatig	Automatisch
Onderhoud	Jij beheert	Leverancier beheert

Wanneer wat kiezen

Kies Ollama als:

Je de eenvoudigste lokale opstelling wilt
Je interne tools of prototypen draait
Je voorkeur geeft aan minimale wrijving

Kies vLLM als:

Je concurrentieel productiewerkbelastingen serveert
Je doorvoer en GPU-efficiëntie nodig hebt

Kies Cloud als:

Je snelle schaalbaarheid zonder hardware nodig hebt
Je herhaalde kosten en leveranciersafhankelijkheid accepteert

Kies Hybrid als:

Je lokaal prototypeert
Je kritieke werkbelastingen naar de cloud implementeert
Je kostcontrole waar mogelijk behoudt

Vaak gestelde vragen

Wat is de beste manier om LLMs lokaal te hosten?

Voor de meeste ontwikkelaars is Ollama het eenvoudigste startpunt. Voor hoge doorvoer is het raadzaam om runtimes zoals vLLM te overwegen.

Is self-hosting goedkoper dan de OpenAI API?

Dat hangt af van gebruiksmogelijkheden en hardwareamortisatie. Als je werkbelasting stabiel en hoogvolume is, wordt self-hosting vaak voorspelbaar en kostenefficiënt.

Kun je LLMs hosten zonder GPU?

Ja, maar de inferentieprestaties zijn beperkt en de latentie is hoger.

Is Ollama productiebereid?

Voor kleine teams en interne tools, ja. Voor hoge doorvoerproductiewerkbelastingen kan een gespecialiseerde runtime en sterker operationeel tooling vereist zijn.