Presis brengt zelfgehoste classificatie naar het agentplatform van Boost.ai

boost.ai kondigde op 10 november 2026 de lancering van Presis aan, een zelfgehost taalmodel voor classificatiebeslissingen rond gesprekken met AI-agenten. Volgens het bedrijf bleek uit interne tests dat het model minstens 2,5 keer sneller is dan de modellen die het vervangt. Het verschil is het duidelijkst tijdens piekuren en bij spraak-AI.

Presis bepaalt welk onderdeel van een AI-agent moet reageren, of een vraag binnen het toepassingsgebied valt, of een antwoord veilig aan een eindgebruiker kan worden getoond en hoe afgeronde gesprekken worden beoordeeld. Bij spraaktoepassingen moeten deze controles voor routering en beveiliging zijn afgerond voordat een reactie kan beginnen. Daardoor vindt de classificatie rechtstreeks plaats op het pad dat de responstijd bepaalt. Volgens het bedrijf neemt Presis deze platformbeslissingen al voor zijn rekening; de bredere uitrol op het platform gaat de komende weken verder.

Prestaties en infrastructuur

Uit interne tests van het bedrijf blijkt dat de tokenkosten gemiddeld met 33% dalen en de nauwkeurigheid bij alle vijf classificatiefuncties verbetert. Afhankelijk van de functie loopt die verbetering uiteen van 0,5 tot 7,9 procentpunt.

CTO Rasmus Hauch zei dat controle over „elk onderdeel van de stack waarop het draait” ervoor zorgt dat het modelspecifieke classificatiemodel steeds verder kan worden verbeterd. In de documentatie van versie 14 staat dat de fijnafgestelde modellen op intern beheerde, toegewezen serverclusters draaien. De genoemde doelen zijn korte responstijden en een hoge capaciteit.

Presis draait op AWS in dezelfde regio die al wordt gebruikt voor de instantie van elke klant. De gedocumenteerde verwerkingslocatie verandert dus niet. AWS is al een goedgekeurde subverwerker. Dat betekent dat het model geen nieuwe subverwerkers introduceert en dat er geen wijziging van de overeenkomst voor gegevensverwerking of aanvullende overeenkomst nodig is.

Volgens het bedrijf zorgt deze end-to-endcontrole ervoor dat beslissingen over routering, toepassingsgebied en beveiliging niet worden blootgesteld aan storingen, time-outs en schommelingen in capaciteit bij externe partijen.

Versie 14 splitst generatie en classificatie

In versie 14 wordt het werk van de taalmodellen op het platform verdeeld over generatie en classificatie. GPT-5.1 is verplicht voor de ingebouwde functies voor tekstgeneratie en is de standaard voor nieuwe agentische acties. Presis verzorgt de classificatiecomponent van Agent orchestrator, Few shot, AI review, de detector voor vragen buiten het toepassingsgebied en de systeembeveiligingsmaatregelen. Klanten moeten GPT-5.1 configureren voordat ze upgraden; zonder dit model mislukt de systeemmigratie.

Door deze architectuur is er minder keuze uit modelaanbieders voor ingebouwde classificatie. Externe ondersteuning voor Bring Your Own Model en opties voor providerconfiguratie worden voor deze taken verwijderd. BYO blijft wel beschikbaar voor generatieve Agentic Actions, LLM Actions en Guardrails.

Migratie en overstap naar een ander model

Het bedrijf koppelt de bredere overstap aan Microsofts geplande uitfasering van GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1-mini en GPT-4.1-nano op Azure in april 2027. De eerste mogelijkheden voor migratie en testen kwamen beschikbaar met versie 12.8.3 in augustus 2026. De verplichte wijzigingen in versie 14 zouden vanaf half oktober 2026 geleidelijk in productie worden genomen.

Presis is de nieuwe naam van Boost Native Model. Volgens boost.ai staat de Noorse naam voor nauwkeurigheid en tijdigheid; de naamswijziging heeft geen invloed op de werking van het model.

Het bedrijf onderzoekt ook of een vergelijkbare aanpak met een toegewezen model geschikt is voor generatieve functies. Voor klanten bestaat de directe afweging uit meer controle over het platform en de gemelde efficiëntiewinst tegenover minder vrijheid in de keuze van aanbieders voor ingebouwde classificatie. Een eventuele bredere uitbreiding naar generatie is nog onderwerp van onderzoek en geen toegezegde lancering.