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^h German (de)	Das Verständnis der Kostenökonomie von generativen KI-basierten Chatbots umfasst mehrere kritische Faktoren. Die hohen Kosten großer und kommerzieller LLMs können untragbar sein, da sich die Ausgaben bei mehreren Anwendungsfällen erheblich summieren. Darüber hinaus häufen sich oft unsichtbare Kosten an, wenn Teams verschiedene LLMs testen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Zudem erfordert die Nutzung kommerzieller LLM-Anbieter-APIs Schutzmaßnahmen, um sensible Unternehmensdaten zu sichern, indem sie Datenlecks erkennen und verhindern sowie Gateways für Audits und rechtlich zulässiges Lernen bereitstellen. Es gibt auch Abwägungen zwischen Kosten und Latenz zu berücksichtigen, da große LLMs mit langen Kontextlängen typischerweise langsamere Antwortzeiten haben, was die Gesamteffizienz beeinträchtigt.
^h English (en)	Understanding the cost economics of generative AI-based chatbots involves several critical factors. The high costs of major and commercial LLMs can be unsustainable, with expenses adding up significantly across multiple use cases. Additionally, unseen expenses often accumulate as teams test various LLMs to meet specific needs. Moreover, when using commercial LLM vendor APIs, securing sensitive enterprise data requires guardrails to detect and prevent sensitive data leakage, as well as gateways for audit and legally permitted learning. There are also cost versus latency trade-offs to consider, as large LLMs with long context lengths typically have slower response times, impacting overall efficiency.
^h Spanish (es)	Comprender la economía de costos de los chatbots basados en IA generativa implica varios factores críticos. Los altos costos de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) comerciales pueden ser insostenibles, con gastos que se acumulan significativamente en múltiples casos de uso. Además, los gastos no visibles a menudo se acumulan a medida que los equipos prueban varios LLM para satisfacer necesidades específicas. Asimismo, al utilizar las API de proveedores comerciales de LLM, asegurar los datos empresariales sensibles requiere medidas de protección para detectar y prevenir la fuga de datos sensibles, así como puertas de enlace para auditorías y aprendizaje legalmente permitido. También hay que considerar los compromisos entre costo y latencia, ya que los LLM grandes con longitudes de contexto largas suelen tener tiempos de respuesta más lentos, lo que afecta la eficiencia general.
^h French (fr)	Comprendre l'économie des coûts des chatbots basés sur l'IA générative implique plusieurs facteurs critiques. Les coûts élevés des grands modèles de langage (LLM) majeurs et commerciaux peuvent être insoutenables, les dépenses s'accumulant de manière significative à travers de multiples cas d'utilisation. De plus, des dépenses invisibles s'accumulent souvent lorsque les équipes testent divers LLM pour répondre à des besoins spécifiques. En outre, lors de l'utilisation des API des fournisseurs commerciaux de LLM, la sécurisation des données sensibles de l'entreprise nécessite des garde-fous pour détecter et prévenir les fuites de données sensibles, ainsi que des passerelles pour l'audit et l'apprentissage légalement autorisé. Il y a également des compromis à considérer entre le coût et la latence, car les grands LLM avec de longues longueurs de contexte ont généralement des temps de réponse plus lents, impactant l'efficacité globale.
^h Japanese (ja)	生成AIベースのチャットボットのコスト経済学を理解するには、いくつかの重要な要素が関与しています。主要な商用LLMの高コストは持続不可能であり、複数のユースケースで費用が大幅に増加する可能性があります。さらに、特定のニーズを満たすためにさまざまなLLMをテストする際に、見えない費用がしばしば蓄積されます。商用LLMベンダーのAPIを使用する場合、機密企業データを保護するためには、機密データの漏洩を検出して防ぐためのガードレールや、監査および法的に許可された学習のためのゲートウェイが必要です。また、長いコンテキスト長を持つ大規模なLLMは通常応答時間が遅く、全体的な効率に影響を与えるため、コストとレイテンシーのトレードオフも考慮する必要があります。
^h Korean (ko)	생성 AI 기반 챗봇의 비용 경제학을 이해하는 것은 여러 중요한 요소를 포함합니다. 주요 상업적 대형 언어 모델(LLM)의 높은 비용은 지속 가능하지 않을 수 있으며, 여러 사용 사례에서 비용이 상당히 증가할 수 있습니다. 또한, 특정 요구를 충족하기 위해 다양한 LLM을 테스트하는 과정에서 보이지 않는 비용이 종종 누적됩니다. 게다가, 상업적 LLM 벤더 API를 사용할 때 민감한 기업 데이터를 보호하기 위해 민감한 데이터 유출을 감지하고 방지하는 가드레일과 감사 및 법적으로 허용된 학습을 위한 게이트웨이가 필요합니다. 또한, 긴 컨텍스트 길이를 가진 대형 LLM은 일반적으로 응답 시간이 느려 전체 효율성에 영향을 미치므로 비용과 지연 시간 간의 절충점을 고려해야 합니다.
^h Portuguese (pt)	Compreender a economia de custos dos chatbots baseados em IA generativa envolve vários fatores críticos. Os altos custos dos LLMs principais e comerciais podem ser insustentáveis, com despesas acumulando-se significativamente em vários casos de uso. Além disso, despesas não visíveis frequentemente se acumulam à medida que as equipes testam vários LLMs para atender a necessidades específicas. Ademais, ao usar APIs de fornecedores comerciais de LLM, proteger dados empresariais sensíveis requer medidas de segurança para detectar e prevenir vazamentos de dados sensíveis, bem como gateways para auditoria e aprendizado legalmente permitido. Também há compensações entre custo e latência a serem consideradas, já que LLMs grandes com longos comprimentos de contexto geralmente têm tempos de resposta mais lentos, impactando a eficiência geral.
^h Chinese (zh)	了解生成式人工智能聊天机器人的成本经济学涉及多个关键因素。主要和商业大型语言模型（LLM）的高成本可能难以维持，因为在多个使用案例中费用会显著增加。此外，随着团队测试各种LLM以满足特定需求，未见的费用往往会累积。此外，在使用商业LLM供应商API时，保护敏感企业数据需要设置防护措施，以检测和防止敏感数据泄漏，并设置审计和法律允许的学习网关。还需要考虑成本与延迟的权衡，因为具有长上下文长度的大型LLM通常响应时间较慢，影响整体效率。