"Wat gebruik je allemaal?" is de vraag die ik het vaakst krijg. Gevolgd door: "en wat kost dat?"
Eerlijke antwoorden op beide. Geen affiliate links, geen gesponsorde tools, geen "het hangt ervan af." Gewoon mijn exacte stack, wat ik betaal, en waarom ik elke tool heb gekozen.
De complete AI development stack in een oogopslag
| Categorie | Tools |
|---|---|
| AI-modellen | Claude Code, OpenAI Codex, Google Gemini |
| Frameworks | CrewAI, Python, React, Next.js |
| Database & Auth | Supabase |
| Hosting & Deploy | Vercel, Railway |
| Automatisering | Apify, PhantomBuster |
Laten we elke categorie doornemen.
AI-modellen: het brein
Claude Code — de hoofdarchitect
Claude Code is waar 80% van mijn werk doorheen gaat. Niet als chatbot, maar als AI agent in de terminal die mijn projecten kent en zelfstandig taken uitvoert.
Wat ik ermee doe: code schrijven, refactoren, testen, blogposts genereren, data-analyse, architectuurontwerp, deployment configuratie.
Welke modellen:
- Opus: architectuur, planning, complexe beslissingen. De "senior architect" die het overzicht houdt.
- Sonnet: snelle implementatie, bulk-taken, code generatie. De "senior developer" die snel levert.
- Haiku: reviews, checks, snelle vragen. De "junior die alles nakijkt."
Kosten: ~$20/maand (Max-abonnement) voor normaal gebruik. Bij intensief gebruik (meerdere agents parallel): $100-200/maand via API.
Waarom gekozen: topscore op alle grote coding-benchmarks, en het configuratiesysteem (CLAUDE.md, rules, skills) dat geen andere tool biedt.
OpenAI Codex — de specialist
Codex gebruik ik als second opinion en voor specifieke code-generatie taken waar het sterker in is.
Wat ik ermee doe: code review als onafhankelijke check, specifieke API-integraties, vergelijking van oplossingsaanpakken.
Kosten: pay-per-use via API. Gemiddeld $10-30/maand afhankelijk van gebruik.
Waarom gekozen: soms is een second opinion van een ander model waardevoller dan twee keer dezelfde vragen aan Claude.
Google Gemini — de researcher
Gemini's sterkte is het enorme contextvenster en de integratie met Google's zoekindex.
Wat ik ermee doe: research over grote documenten, lange-context analyse, fact-checking tegen actuele bronnen.
Kosten: Gratis tier is voldoende voor de meeste research. Pro: ~$20/maand als je het intensief gebruikt.
Waarom gekozen: 1 miljoen+ tokens context. Als ik een heel rapport of codebase in een keer wil analyseren, is Gemini de snelste optie.
Multi-model strategie
Ik gebruik niet één model voor alles. Elk model heeft een rol:
| Taak | Model | Waarom |
|---|---|---|
| Architectuur en planning | Claude Opus | Diepste redenering, kent mijn project |
| Code schrijven en refactoren | Claude Sonnet | Snel, accuraat, goedkoper dan Opus |
| Quick checks en reviews | Claude Haiku | Snelst, laagste kosten |
| Second opinion | Codex | Onafhankelijke controle |
| Long-context research | Gemini | Grootste contextvenster |
Totale AI-kosten: $50-150/maand afhankelijk van intensiteit.
Frameworks: de bouwstenen
Python — de ruggengraat
Bijna alles wat met data, automatisering, en backend te maken heeft draait op Python.
Wat ik ermee bouw: LinkedIn Intelligence Engine, SEOcrawler, data pipelines, scraping scripts, API-integraties, cron jobs.
Waarom: het ecosysteem is ongeëvenaard voor AI/ML. Elke API heeft een Python SDK. Elke tool heeft Python-bindings.
Kosten: gratis (open source).
React + Next.js — de frontend
Mijn website (vincentvandeth.nl) draait op Next.js met React.
Wat ik ermee bouw: website, blog, landingspagina's, dashboards.
Waarom Next.js: server-side rendering voor SEO, App Router voor structuur, en Vercel-integratie voor deployment.
Kosten: gratis (open source). De kosten zitten in hosting (Vercel).
CrewAI — de orchestrator
CrewAI is een Python-framework voor multi-agent AI-systemen.
Wat ik ermee doe: agent-teams definiëren, taken verdelen, kwaliteitscontrole tussen agents inbouwen.
Waarom: het brengt structuur in multi-agent workflows. In plaats van losse scripts die AI aanroepen, heb je gedefinieerde agents met rollen, taken, en onderlinge relaties.
Kosten: gratis (open source). Kosten zitten in de AI-modellen die de agents gebruiken.
Database & Auth: Supabase
Supabase is mijn go-to voor alles met data. Database, authenticatie, real-time subscriptions, edge functions — één platform.
Wat ik ermee doe:
- LinkedIn Intelligence Engine: 400+ profielen met scores, activiteit, en segmentatie
- Website: blog metadata, contactformulieren, analytics
- SEOcrawler: crawl resultaten, rapporten, gebruikersdata
Waarom gekozen:
- Open source (geen vendor lock-in)
- PostgreSQL onder de motorkap (de meest betrouwbare database ter wereld)
- Row Level Security voor data-isolatie
- Realtime subscriptions voor live dashboards
- MCP server beschikbaar — Claude Code kan direct queries uitvoeren
Kosten:
| Plan | Prijs | Wat je krijgt |
|---|---|---|
| Free | $0/maand | 50K MAUs, 500MB database, 1GB storage |
| Pro | $25/maand | 100K MAUs, 8GB database, 100GB storage |
| + Compute | $15-60/maand | Meer rekenkracht voor zware queries |
Ik zit op Pro + Small compute: $40/maand voor al mijn projecten samen.
Hosting & Deploy
Vercel — de frontend
Vercel is gebouwd voor Next.js. Deploy = git push. Zo simpel.
Wat ik ermee host: vincentvandeth.nl, landingspagina's, Strapi preview.
Waarom: zero-config deployment, automatische SSL, edge network voor snelle laadtijden, preview deployments voor elke branch.
Kosten:
| Plan | Prijs | Geschikt voor |
|---|---|---|
| Hobby | $0/maand | Persoonlijke projecten |
| Pro | $20/maand per user | Professionele websites |
Ik betaal $20/maand (Pro, 1 user).
Let op: Vercel rekent extra voor serverless function execution en bandbreedte boven de limieten. Bij normaal MKB-verkeer (10K-50K bezoekers/maand) blijf je ruim binnen de Pro-limieten.
Railway — de backend
Railway is waar mijn Python-services, cron jobs, en databases draaien die niet bij Vercel passen.
Wat ik ermee host: LinkedIn Intelligence Engine, scraping pipelines, scheduled tasks.
Waarom: geen per-user fee (anders dan Vercel), perfect voor always-on services, eenvoudige Docker deployment, ingebouwde database en Redis.
Kosten:
| Plan | Prijs | Inclusief |
|---|---|---|
| Hobby | $5/maand credits | Voor experiments |
| Pro | $20/maand credits | Productie workloads |
Effectief betaal ik $15-30/maand afhankelijk van gebruik.
Vercel vs Railway: wanneer welke?
| Situatie | Keuze |
|---|---|
| Next.js website | Vercel (geoptimaliseerd) |
| Python backend / API | Railway (geen serverless beperkingen) |
| Cron jobs / scheduled tasks | Railway (always-on) |
| Static sites | Vercel (gratis tier) |
| Docker containers | Railway |
Automatisering: Apify + PhantomBuster
Apify — de data-scraper
Apify is een cloud-platform voor web scraping en automatisering.
Wat ik ermee doe:
- LinkedIn profiel-scraping (cookie-vrij, veilig)
- LinkedIn post-scraping voor content-analyse
- Website crawling voor SEO-data
Waarom: draait in de cloud (geen lokale resources), cookie-vrij (geen LinkedIn-waarschuwingen), betaalbaar per actie.
Kosten:
- Profiel scraping: ~$0.002/profiel
- Post scraping: gratis bij lage volumes
- Platform: $49/maand (Team plan) of pay-per-use
Ik betaal effectief $5-15/maand — de meeste scraping valt binnen de gratis tier.
PhantomBuster — de LinkedIn-automator
PhantomBuster automatiseert LinkedIn-acties die een login vereisen.
Wat ik ermee doe: profielbezoeken, connectieverzoeken sturen, berichten verzenden, zoekresultaten exporteren.
Waarom: sommige LinkedIn-acties vereisen een ingelogde sessie. PhantomBuster handelt dat af met opgeslagen cookies.
Kosten:
| Plan | Prijs | Acties |
|---|---|---|
| Starter | $69/maand | 500 credits |
| Growth | $159/maand | 2500 credits |
Ik gebruik Starter conservatief: $69/maand. Na een LinkedIn-waarschuwing bij ~430 profielbezoeken heb ik de scraping verplaatst naar Apify (cookie-vrij) en gebruik PhantomBuster alleen nog voor acties die een login vereisen.
Belangrijk: LinkedIn is streng op automatisering. Houd je aan daglimieten, varieer je timing, en gebruik PhantomBuster met mate.
De totaalrekening
Hier is mijn werkelijke maandelijkse uitgave:
| Tool | Maandkosten | Categorie |
|---|---|---|
| Claude Code (Max) | $20 | AI |
| Claude API (extra) | $30-100 | AI |
| OpenAI Codex API | $10-30 | AI |
| Google Gemini | $0-20 | AI |
| Supabase Pro + compute | $40 | Database |
| Vercel Pro | $20 | Hosting |
| Railway Pro | $15-30 | Hosting |
| Apify | $5-15 | Automatisering |
| PhantomBuster | $69 | Automatisering |
| Totaal | $210-345/maand |
Laten we dat in perspectief zetten:
- Een junior developer kost $3.000-5.000/maand
- Een AI-consultancybureau rekent $5.000-30.000 per project
- Mijn complete stack kost minder dan een dag freelance developer
En met deze stack bouw en onderhoud ik: een complete website, een LinkedIn Intelligence Engine met 400+ profielen, een SEO-crawler met 405 tests, en een multi-agent orchestratie-systeem.
Hoe de tools samenwerken
De kracht zit niet in de individuele tools maar in hoe ze verbonden zijn:
Claude Code (brein)
├── Schrijft code → Push naar GitHub → Deploy op Vercel/Railway
├── Bevraagt Supabase → Analyseert data → Genereert rapporten
├── Stuurt Apify aan → Scrapt profielen → Import in Supabase
└── Maakt content → Blog op website → LinkedIn distributie
CrewAI (orchestratie)
├── Agent 1: Research (Perplexity + Brave)
├── Agent 2: Schrijven (Claude Code)
├── Agent 3: Review (Codex second opinion)
└── Agent 4: Publicatie (Git + Vercel)
Automatisering (nachtelijk)
├── 02:00 — Apify scrapt nieuwe profielen → Supabase
├── 10:00 — Claude analyseert activiteit → Intelligence rapport
└── 17:00 — Claude genereert berichten → Review queueAlles draait op twee principes:
- Elke tool doet waar het het beste in is — geen all-in-one compromissen
- Claude Code is de lijm — het verbindt alles via MCP servers en scripts
Stack kiezen voor je eigen situatie
Je hoeft niet mijn hele stack over te nemen. Hier is wat ik aanraad per situatie:
"Ik wil beginnen met AI development" (< $50/maand)
| Tool | Kosten |
|---|---|
| Claude Code (Max) | $20 |
| Supabase (Free) | $0 |
| Vercel (Hobby) | $0 |
| Railway (Hobby) | $5 |
| Totaal | $25/maand |
"Ik wil serieus automatiseren" ($50-150/maand)
| Tool | Kosten |
|---|---|
| Claude Code + API | $50-80 |
| Supabase Pro | $25 |
| Vercel Pro | $20 |
| Railway Pro | $20 |
| Apify (pay-per-use) | $5-15 |
| Totaal | $120-160/maand |
"Ik wil een complete AI-productie stack" ($200-350/maand)
Mijn stack hierboven. Alles erin.
Wat ik zou veranderen
Na een jaar met deze stack:
Toevoegen: een dedicated monitoring tool (nu gebruik ik zelfgebouwde logging). Sentry of Grafana staat op de roadmap.
Verminderen: PhantomBuster. De $69/maand is de duurste tool relatief gezien aan wat het doet. Ik ben bezig meer te verschuiven naar Apify's cookie-vrije alternatieven.
Niet veranderen: Supabase, Claude Code, en Vercel. Die drie vormen een ijzersterk fundament.
Conclusie: het gaat niet om de tools
De tools zijn middelen. De waarde zit in hoe je ze configureert en combineert. Een goed geconfigureerde Claude Code met de juiste CLAUDE.md, rules, en skills levert meer op dan tien tools die je half gebruikt.
Dat is precies wat deze hele blogserie heeft laten zien:
- Waarom een chatbot niet genoeg is
- Hoe je Claude Code instelt
- Hoe je het configureert met CLAUDE.md, rules en skills
- Hoe je skills evalueert en verbetert
- Welke tools je nodig hebt en wat het kost (dit artikel)
De complete workflow staat open. Geen geheimen, geen black box. Dat is hoe ik werk — en hoe ik het mijn klanten leer.
Wil je dat ik deze stack voor jouw bedrijf opzet? Plan een kennismakingsgesprek — binnen 8 weken heb je een werkend AI-systeem in productie.
Vincent van Deth
AI Strategy & Architecture
Met jarenlange ervaring in marketingstrategie en AI-architectuur help ik bedrijven om hun groeipotentieel te maximaliseren met data-gedreven inzichten en AI-automatisering.
Mijn expertise ligt in het ontwerpen van AI-agent workflows, het strategisch inzetten van multi-agent systemen en het verbeteren van processen door schaalbare, auditeerbare oplossingen.
Of het nu gaat om het verfijnen van je AI-strategie, het selecteren van de juiste modellen of het implementeren van governance voor AI-gestuurde processen — ik bied maatwerkadvies dat leidt tot meetbare resultaten.