Een zelf gehost ChatGPT alternatief voor je hele bedrijf.
Je mensen gebruiken al ChatGPT, vaak met gegevens die het bedrijf nooit zouden mogen verlaten. Met Loadcore draai je open modellen zoals gpt-oss, Qwen en Gemma op GPU-servers die je zelf beheert, en geef je elk team dezelfde soort chat en API waar ze aan gewend zijn.
Waarom bedrijven een ChatGPT alternatief zoeken
ChatGPT maakte AI bruikbaar voor iedereen in het bedrijf. Het zorgde ook voor drie problemen die opduiken zodra juridische zaken, security of finance er beter naar kijkt:
- Gegevens verlaten het pand. Contracten, klantgegevens, broncode en interne strategie belanden in prompts die op andermans infrastructuur worden verwerkt.
- Kosten schalen mee met personeel en gebruik. Abonnementen per gebruiker en API-rekeningen per token groeien met elke nieuwe gebruiker en elke nieuwe integratie.
- Je beheert het model niet. Modellen worden bijgewerkt, uitgefaseerd of begrensd volgens het schema van de aanbieder, niet het jouwe.
Een zelf gehost alternatief lost alle drie op door inferentie te verplaatsen naar hardware die je zelf beheert.
Wat Loadcore je geeft
Loadcore is een platform om LLM's zelf te hosten en te beheren. Het heeft drie onderdelen:
- De Loadcore Agent is één binary die je op elke GPU-server start. Hij installeert llama.cpp, downloadt modellen van Hugging Face en serveert een OpenAI-compatibele API op je eigen netwerk.
- De Loadcore Console is waar je team werkt. Beheerders registreren servers, halen modellen binnen en starten instanties. Leden chatten met de modellen die ze mogen gebruiken en maken persoonlijke API-sleutels aan.
- De Loadcore API is het beheerde controlplane dat servers, modellen, afdelingen en sleutels bijhoudt. Het stuurt nooit inferentieverkeer door.
Voor je gebruikers voelt het als ChatGPT, maar elke prompt en elk antwoord blijft op je eigen servers.
Kies de open modellen die bij je werk passen
Je zit niet vast aan één model. Veelgebruikte keuzes:
| Toepassing | Model | Past op |
|---|---|---|
| Algemene assistent | Qwen3.8 27B | één GPU van 24 tot 48 GB |
| Redeneren en analyse | gpt-oss 120B | één GPU van 80 GB |
| Coderingsagents | Qwen3 Coder Next | één GPU van 64 tot 80 GB |
| Frontier-kwaliteit | GLM-5.3 | een server met meerdere GPU's |
Draai verschillende modellen op verschillende servers, of hetzelfde model op meerdere servers voor meer doorvoer. Zie alle modelgidsen voor VRAM-eisen en aanbevolen instellingen.
Bepaal wie welk model krijgt
Leden horen bij afdelingen en elke afdeling krijgt specifieke modellen toegewezen. Engineering kan het codeermodel krijgen, Legal het grote redeneermodel en iedereen de algemene assistent. Elk verzoek draagt een persoonlijke sleutel en de agent controleert die op jouw server voordat er iets draait.
Vergelijk de kosten
Een GPU-server kost hetzelfde of tien of duizend mensen hem gebruiken. Voor een bedrijf met honderden gebruikers is dat meestal goedkoper dan betalen per gebruiker of per token. Vul je eigen cijfers in met de LLM-kostencalculator.
Aan de slag
Registreer je eerste server in de console, start de agent met één commando en haal een model binnen. De meeste teams serveren hun eerste privé model dezelfde dag nog. De documentatie loopt elke stap met je door.
Veelgestelde vragen
Is een zelf gehost model net zo goed als ChatGPT?
Voor het meeste alledaagse bedrijfswerk, zoals opstellen, samenvatten, vertalen, vragen over documenten beantwoorden en code schrijven, zijn huidige open modellen als gpt-oss 120B, Qwen3.8 en GLM-5.3 dichtbij genoeg dat gebruikers het zelden merken. En omdat het model op je eigen hardware draait, kun je op de dag van release overstappen op een nieuwer open model.
Blijven onze bestaande tools werken?
Ja, als ze de OpenAI API spreken. Wijs de base-URL naar je Loadcore Agent en gebruik een persoonlijke sk-lc- sleutel. De OpenAI SDK's, LangChain, Continue, aider, opencode en curl werken allemaal zo.
Ziet Loadcore onze prompts?
Nee. Inferentieverzoeken gaan van je tools rechtstreeks naar de agent op je eigen server. Het Loadcore-controlplane ontvangt alleen heartbeats, downloadvoortgang, status van instanties en controles van API-sleutels.
Welke hardware hebben we nodig?
Een Linux-server met een GPU die llama.cpp ondersteunt. Eén kaart van 24 tot 48 GB draait sterke middelgrote modellen, één kaart van 80 GB draait gpt-oss 120B, en meerdere servers kunnen via je lokale netwerk één groter model delen.
Draai open modellen met sterke redeneer- en codeervaardigheden op je eigen GPU-servers als privé alternatief voor Claude. OpenAI-compatibele API, toegang per team, geen kosten per token.
Vergelijk wat je nu betaalt voor AI-abonnementen en API's per token met de vaste kosten van open LLM's op je eigen GPU-servers. Vul je eigen cijfers in.
Draai vandaag je eerste model.
Registreer een GPU-server, download een open model en geef je team een API-sleutel.