* Gegevenskwaliteit en kwantiteit: Voor een hogere nauwkeurigheid zijn vaak meer en betere gegevens nodig, wat duur kan zijn om te verkrijgen, op te schonen en te verwerken.

* Modelcomplexiteit: Nauwkeurigere modellen zijn vaak complexer en vereisen krachtigere (en dus duurdere) hardware en geavanceerdere (en duurdere) algoritmen.

* Ontwikkeltijd en expertise: Voor het bouwen en verfijnen van nauwkeurige modellen zijn bekwame datawetenschappers en ingenieurs nodig, wat tot hoge arbeidskosten leidt.

* Onderhoud en updates: Het onderhouden en bijwerken van modellen om ze in de loop van de tijd accuraat te houden, brengt ook doorlopende kosten met zich mee.

Kortom, hoewel een *potentieel* nauwkeuriger model misschien *meer* duurder is om te ontwikkelen en te onderhouden, is dit niet gegarandeerd. Een eenvoudiger, goedkoper model kan voldoende nauwkeurigheid bieden voor een bepaalde taak, waardoor het een kosteneffectievere oplossing wordt. De optimale balans tussen nauwkeurigheid en kosten hangt volledig af van de specifieke toepassing en de vereisten ervan.