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As camadas modernas de análise embarcada estão mudando de dashboards estáticos para interações impulsionadas por IA dentro dos produtos Saas. À medida que as equipes incorporam capacidades conversacionais em suas análises, elas precisam decidir entre modelos de linguagem pequenos e grandes. A escolha entre SLM e LLM afeta latência, custos de tokens, governança e flexibilidade de implantação. Modelos pequenos geralmente lidam eficientemente com consultas analíticas frequentes, enquanto modelos grandes suportam raciocínios mais profundos. Muitas organizações adotam arquiteturas híbridas que combinam ambos. Plataformas como Reveal permitem que equipes adicionem IA à sua camada de análise sem sacrificar previsibilidade de custos, governança ou flexibilidade de implantação.