> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt. # Modellen ElevenAgents biedt één interface om je agent met meerdere modellen en providers te verbinden, voor flexibiliteit, betrouwbaarheid en kostenoptimalisatie. ## Belangrijkste functies * **Uniforme toegang**: Wissel tussen providers en modellen met minimale codewijzigingen * **Hoge betrouwbaarheid**: Schakel automatisch over van de ene provider naar de andere als er een uitvalt * **Uitgavenmonitoring**: Monitor je uitgaven voor verschillende modellen ## Ondersteunde modellen De volgende modellen worden momenteel standaard ondersteund en kunnen worden geconfigureerd via de agentinstellingen: | Provider | Model | | -------------- | ---------------------- | | **ElevenLabs** | Nemotron 3.5 Super VL | | | DeepSeek Flash 4.1 | | | GLM 5.2 | | | Qwen3.6-35B-A3B | | | Qwen3.5-397B-A17B | | **Google** | Gemini 4 Argon | | | Gemini 3.8 Flash | | | Gemini 3.7 Flash | | | Gemini 3.6 Flash | | | Gemini 3.5 Flash | | | Gemini 3.5 Flash-Lite | | | Gemini 3.1 Pro Preview | | | Gemini 3.1 Flash Lite | | | Gemini 3 Flash Preview | | | Gemini 2.5 Flash | | | Gemini 2.5 Flash Lite | | **OpenAI** | GPT-6.1 Sol | | | GPT-6 Astra | | | GPT-6 Sol | | | GPT-6 Luna | | | GPT-5.6 Sol | | | GPT-5.6 Terra | | | GPT-5.6 Luna | | | GPT-5.5 | | | GPT-5.4 | | | GPT-5.4 Mini | | | GPT-5.4 Nano | | | GPT-5.2 | | | GPT-5.1 | | | GPT-5 | | | GPT-5 Mini | | | GPT-5 Nano | | | GPT-4.1 | | | GPT-4.1 Mini | | | GPT-4.1 Nano | | | GPT-4o | | | GPT-4o Mini | | **Anthropic** | Claude Opus 5.5 | | | Claude Opus 5 | | | Claude Opus 4.8 | | | Claude Opus 4.7 | | | Claude Opus 4.6 | | | Claude Sonnet 5.5 | | | Claude Sonnet 5 | | | Claude Sonnet 4.6 | | | Claude Sonnet 4.5 | | | Claude Haiku 4.5 | > **Note** > > Prijzen worden doorgaans weergegeven in USD per 1 miljoen tokens, tenzij anders vermeld. Een token is een > basiseenheid van tekstdata voor LLM's, gemiddeld ongeveer gelijk aan 4 tekens. ### Aangepaste LLM Je eigen aangepaste LLM gebruiken wordt ondersteund door het endpoint op te geven waarnaar we requests moeten sturen en inloggegevens te verstrekken via onze beveiligde secretopslag. Lees meer over [aangepaste LLM-integratie](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/custom-llm). > **Note** > > Sommige modellen zijn niet beschikbaar wanneer EU-gegevensresidentie is ingeschakeld. Bekijk [AVG en gegevensresidentie](/docs/nl/overview/administration/data-residency) voor informatie over de beschikbaarheid. ## Een model kiezen Bij het selecteren van de meest geschikte LLM voor je applicatie moet je rekening houden met verschillende factoren: * **Complexiteit van taken**: Evalueer modellen aan de hand van representatieve taken uit je applicatie * **Latentievereisten**: Kies voor live spraakgesprekken een model met lage latentie en meet de reactietijd met je prompts en tools * **Grootte van het contextvenster**: Als je applicatie informatie uit lange gesprekken of uitgebreide documenten moet verwerken, begrijpen of onthouden, kies dan modellen met grotere contextvensters * **Kosteneffectiviteit**: Weeg de gewenste prestaties en functies af tegen je budget. LLM-prijzen kunnen aanzienlijk verschillen, dus analyseer de prijsstructuur (input-, output- en cachetokens) in verhouding tot je verwachte gebruikspatronen * **HIPAA-compliance**: Als je applicatie Protected Health Information (PHI) verwerkt, is het essentieel om een LLM te gebruiken die HIPAA-compliant is en ervoor te zorgen dat je volledige gegevensverwerkingsproces aan de wettelijke normen voldoet > **Note** > > De maximale grootte van de systeemprompt is 2 MB, inclusief de instructies van je agent, de inhoud van de > kennisbank en andere context op systeemniveau. ## Modelconfiguratie ### Temperatuur Temperatuur bepaalt de willekeurigheid van modelreacties. Lagere waarden leveren consistentere, gerichtere output op, terwijl hogere waarden creativiteit en variatie vergroten. * **Laag (0.0-0.3)**: Deterministische, consistente reacties voor gestructureerde interacties * **Gemiddeld (0.4-0.7)**: Evenwicht tussen creativiteit en consistentie * **Hoog (0.8-1.0)**: Creatieve, gevarieerde reacties voor dynamische gesprekken ### Configuratie van back-up-LLM's Configureer back-up-LLM's om gesprekscontinuïteit te garanderen wanneer de primaire LLM uitvalt of niet beschikbaar is. **Configuratieopties:** * **Standaard**: Gebruikt de aanbevolen fallbackvolgorde van ElevenLabs * **Aangepast**: Definieer je eigen cascadevolgorde van back-upmodellen * **Uitgeschakeld**: Geen fallback (sterk afgeraden voor productie) > **Warning** > > Door back-up-LLM's uit te schakelen, eindigen gesprekken abrupt als je primaire LLM uitvalt of niet > beschikbaar is. Dit wordt sterk afgeraden voor productiegebruik. Lees meer over [LLM-cascadering](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/llm-cascading). ## Redeneren Redeneren helpt agents bij complexe beslissingen, zoals kiezen tussen tools, beleid toepassen of workflows met meerdere stappen voltooien. Afhankelijk van het model bepaal je hoeveel redeneerwerk het uitvoert met een denkbudget of een niveau voor redeneervermogen. ### Denkbudget Stel met de numerieke schuifregelaar het maximale aantal redeneertokens in. Grotere budgetten kunnen de reactietijd verhogen. Stel het budget in op `0` om denken uit te schakelen als het model dat toestaat. ### Redeneervermogen Redeneervermogen bepaalt hoeveel redeneerwerk het model uitvoert voordat het antwoordt. De beschikbare niveaus zijn afhankelijk van het geselecteerde model. > **Tip** > > Begin met een lager budget of lager redeneervermogen voor live spraakagents, omdat extra denken het > beurtwisselen kan vertragen. Verhoog dit voor workflowstappen die complexere beslissingen vereisen. ### Redeneersamenvatting Schakel Redeneersamenvatting in om de teruggestuurde redenering van het model vast te leggen bij het debuggen van reacties, toolcalls of workflowpaden. Schakel **Redeneersamenvatting** in bij de LLM-instellingen van de agent, of stel `enable_reasoning_summary` in via de API. Deze instelling staat standaard uit. Bekijk voor aangepaste endpoints [hoe ElevenLabs redeneringen opvraagt en opslaat](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/custom-llm#reasoning-summary). De inhoud van redeneringen valt onder instellingen voor bewaartermijnen en PII-redactie. Je hebt er toegang toe via de volgende kanalen: | Bestemming | Beschikbaarheid | | -------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | | Gespreksgeschiedenis | Beschikbaar onder de badge **Redeneren** | | [Gesprek ophalen-API](/docs/nl/api-reference/conversations/get) | Geretourneerd in het veld `reasoning` van het transcriptitem | | [OpenTelemetry](/docs/nl/eleven-agents/customization/opentelemetry-traces) | Opgenomen in agent-response-spans na het gesprek als `elevenlabs.reasoning_content` | | [Clientevents](/docs/nl/eleven-agents/customization/events/client-events) | Alleen beschikbaar als `agent_reasoning_response_part` in tekstgesprekken | > **Note** > > Met [Zero Retention Mode](/docs/nl/eleven-agents/customization/privacy/zrm) slaat ElevenLabs \*\*geen > redeneerinhoud op \*\*. Deze wordt alleen geleverd aan chatclients en webhooks na het gesprek. #### Beperkingen * Het opvragen van een redeneersamenvatting kan de responslatentie verhogen. Test dit voordat je het inschakelt voor spraakagents die gevoelig zijn voor latentie. * Providers kunnen een samenvatting, gedachtetekst, onbewerkte redeneerdelta's of geen weer te geven inhoud retourneren. ## Prijzen begrijpen * **Tokens**: LLM-gebruik wordt doorgaans gefactureerd op basis van het aantal verwerkte tokens. Als algemene richtlijn voor Engelse tekst komen 100 tokens ongeveer overeen met 75 woorden * **Prijzen voor input versus output**: Providers hanteren vaak verschillende prijzen voor inputtokens (de data die je naar het model stuurt) en outputtokens (de data die het model als reactie genereert) * **Cacheprijzen**: * `input_cache_read`: Dit verwijst naar de kosten voor het ophalen van eerder verwerkte inputdata uit een cache. Het gebruik van gecachte data kan kosten besparen als identieke input meerdere keren wordt verwerkt * `input_cache_write`: Dit zijn de kosten voor het opslaan van inputdata in een cache. Sommige LLM-providers kunnen kosten in rekening brengen voor deze bewerking * De prijzen in dit document gelden per 1 miljoen tokens en zijn gebaseerd op de informatie die beschikbaar was op het moment van schrijven. Deze prijzen kunnen door de LLM-providers worden gewijzigd * **Doorberekende prijzen**: ElevenLabs berekent LLM-kosten van derden door tegen het door de provider gepubliceerde tarief, zonder opslag. Geselecteerde Gemini- en Claude-modellen zijn afgestemd op regionale (niet-globale) Vertex AI-prijzen, die gelden voor verkeer uit de VS en de EU — een verhoging van 10% voor input-, output- en cachetokens, overeenkomstig de regionale Vertex-tarieven Raadpleeg de documentatie van de provider voor actuele modelmogelijkheden, prijzen en servicevoorwaarden. ## HIPAA-compliance Bepaalde LLM's die op ons platform beschikbaar zijn, kunnen geschikt zijn voor gebruik in omgevingen die HIPAA-compliance vereisen. Bekijk de [documentatie over HIPAA-compliance](/docs/nl/eleven-agents/legal/hipaa) voor meer informatie. ## Gerelateerde bronnen * [Aangepaste LLM-integratie](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/custom-llm) * [LLM-cascadering](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/llm-cascading) * [Kosten optimaliseren](/docs/nl/eleven-agents/customization/llm/optimizing-costs) ## Modellen gehost door ElevenLabs ElevenLabs biedt toegang tot verschillende AI-modellen, waaronder geselecteerde modellen van derden die door ElevenLabs worden gehost. Wanneer een model is aangeduid als “Gehost door ElevenLabs”, wordt het model geïmplementeerd en beheerd op infrastructuur die door ElevenLabs wordt beheerd. Deze modellen worden momenteel gehost in de Verenigde Staten of in de regio van je enterprise-implementatie. #### Modellen herkennen die door ElevenLabs worden gehost Modellen die door ElevenLabs worden gehost, zijn duidelijk gelabeld in de ElevenLabs-interface. Zoek naar de aanduiding “Gehost door ElevenLabs” wanneer je modellen bekijkt of selecteert. #### Hoe je data wordt verwerkt Voor modellen die door ElevenLabs worden gehost, worden requests verwerkt binnen de infrastructuur die ElevenLabs beheert. Dit betekent dat de oorspronkelijke modelprovider de via ElevenLabs ingediende input en output niet ontvangt, opent of verwerkt. Door deze modellen te hosten, kan ElevenLabs een consistente ervaring bieden en tegelijk de controle behouden over de infrastructuur die modelrequests afhandelt. ## Veelgestelde vragen #### Waar worden zelfgehoste modellen gehost? Modellen die door ElevenLabs worden gehost, worden momenteel gehost op infrastructuur in de Verenigde Staten of in de regio van je enterprise-implementatie. #### Heeft de oorspronkelijke modelprovider toegang tot mijn data of gebruiksmetadata? Voor modellen die door ElevenLabs worden gehost, ontvangt de oorspronkelijke ontwikkelaar van het model nooit je input of output en heeft die geen toegang tot de data over de implementatie die deze verwerkt. #### Hoe weet ik of een model door ElevenLabs wordt gehost? Modellen die door ElevenLabs worden gehost, zijn in de ElevenLabs-interface duidelijk herkenbaar aan de aanduiding “Gehost door ElevenLabs”.