Stel u voor: het is dinsdagavond laat wanneer een senior SOC-analist wordt geconfronteerd met een kritieke waarschuwing. Een primaire Domain Controller signaleert een afwijkende administratieve commando-reeks afkomstig van een standaardwerkstation van een medewerker. De analist zet AI-gestuurde agents in om het incident te onderzoeken, waarbij authenticatielogboeken, netwerkdata en dreigingsinformatie realtime worden geanalyseerd. Plots verschijnt er een melding: "U heeft uw maandelijkse AI-limiet bereikt. Upgrade naar Enterprise Plus om door te gaan. Uw limiet wordt om 3:30 uur gereset."

Cybersecurityleveranciers integreren massaal AI met beloftes als snellere detectie en autonome respons. Wat echter onvoldoende aandacht krijgt, zijn de kosten. Terwijl platforms overstappen van voorspelbare licentiemodellen naar variabele, op tokenverbruik gebaseerde tarieven, kunnen de facturen voor beveiligingsteams onverwacht hoog oplopen. Machine learning gebruikt geen tokens, omdat het werkt met statistische data en CPU/GPU-tijd. Generatieve AI daarentegen verbruikt tokens lineair en voorspelbaar, afhankelijk van menselijke input. Agentic AI werkt autonoom en genereert continu tokenverbruik door het uitvoeren van complexe, meervoudige taken zonder menselijke tussenkomst.

Traditionele enterprise software rekent met vaste licenties, maar AI-modellen brengen kosten per token in rekening, waarbij een token ongeveer drie kwart van een woord is. Zo kost Anthropic’s Claude Sonnet 4.6 $3,00 per miljoen input tokens en $15,00 per miljoen output tokens, terwijl GPT-5.5 $5,00 per miljoen input tokens en $30,00 per miljoen output tokens rekent. Deze kosten worden door leveranciers doorberekend in SaaS-abonnementen, vaak zonder dat klanten dit goed kunnen inschatten.

Hoewel de prijzen voor LLM API’s tussen begin 2025 en begin 2026 met ongeveer 80% zijn gedaald, zijn de volumes in cybersecurity vele malen groter en complexer. Een eenvoudige alertclassificatie kan al 1.000 tokens kosten, een begeleid onderzoek 20.000 tot 50.000 tokens. Volledig autonome agenten verwerken honderdduizenden regels ruwe logdata en voeren complexe API-aanroepen uit, wat leidt tot exponentieel hogere kosten. Dit kan resulteren in enorme rekeningen, zoals een organisatie die een factuur van 500 miljoen dollar voor Claude AI zag binnenlopen.