Бесплатное демо в Steam обошлось разработчикам в $1000 в день

Разработчик Easy Fox, выпустивший бесплатное демо игры Teach My Little Sister How To Drive в Steam, столкнулся с неожиданными расходами на ИИ. Игра использует Google Gemini для распознавания голосовых команд и генерации ответов, а ChatGPT служит резервной системой. По данным обновления в Steam, число игроков выросло более чем в 20 раз, что привело к ежедневным затратам свыше 1000 долларов.

Согласно статистике SteamDB, до конца августа среднее число игроков не превышало 10 человек, затем начало расти: к концу сентября достигло примерно 50, а 1 октября пик составил 431 игрок. «Сейчас мы тратим более 1000 долларов в день на ИИ-сервисы для демо, — пишет команда. — Это не потому, что поддержка каждого игрока дорога, а потому что играет так много людей. Мы взяли банковский кредит, чтобы продолжать работу демо».

Поскольку единственный способ управления в игре — голос, ИИ критически важен для распознавания команд и преобразования их в действия виртуальной сестры. Пока демо бесплатное, Easy Fox вынуждена покрывать текущие расходы на ИИ из своего кармана. Разработчики заявили, что после полноценного релиза стоимость использования ИИ будет заложена в цену игры, и отдельной платы за токены не будет.

Рост числа пользователей привёл к превышению лимитов Google Gemini, из-за чего игра переключилась на менее мощную модель ChatGPT Realtime Mini 2.1. Это вызвало задержки ответов и ошибки ввода, ухудшив впечатления игроков. Easy Fox также тестирует альтернативные ИИ-модели для России, где доступ к западным сервисам ограничен санкциями, но поиск замены осложняется ударом по крупнейшему дата-центру России.

В планах разработчиков — внедрение локальных ИИ-моделей для игроков с подходящим оборудованием, чтобы снизить зависимость от внешних сервисов и избежать лимитов. Это позволит пользователям запускать ИИ на своём железе, не оплачивая токены отдельно.

Ситуация с Easy Fox иллюстрирует более широкую проблему: рост затрат на ИИ заставляет некоторые компании отказываться от стратегии tokenmaxxing. Хотя цены на ИИ-услуги падают, агенты потребляют значительно больше токенов, чем чат-боты, что делает технологию дороже, чем ожидалось, особенно на фоне достижения потолка цен на подписки.