Щоденні AI-витрати безкоштовної голосової гри Steam перевищують 1000 доларів, студія взяла позику в банку

Easy Fox, творець безкоштовного Steam-демо Teach My Little Sister How To Drive, заявив, що інтерес гравців перевищує очікування у 20 разів. Гра використовує Google Gemini для розпізнавання голосових команд і генерації відповідей, а ChatGPT діє як резервна система. Оскільки демо безкоштовне, доки гравці його тестують, студія сама покриває поточні витрати на використання AI.

Витрати зростають після стрибка кількості гравців

Easy Fox написав в оновленні Steam, що витрачає на AI-сервіси для демо понад 1000 доларів на день. За словами команди, зростання викликано не тим, що кожен гравець особливо дорогий, а тим, що грає дуже багато людей; тому, щоб демо продовжувало працювати, студія взяла позику в банку.

За даними SteamDB, середня кількість гравців до кінця серпня була меншою за 10, коли гра привернула увагу. Наприкінці вересня показник сягав приблизно 50 гравців, а 1 жовтня пік склав 431 гравець.

Резервні моделі викликають проблеми з якістю

Зростання використання призвело гри до лімітів Google Gemini, через що довелося перейти на слабшу модель, ChatGPT Realtime Mini 2,1. За словами Easy Fox, дешеві резервні моделі додали невідповідностей у геймплей; гравці скаржаться на запізнілі відповіді та неправильні введення. Студія також тестує альтернативні AI-моделі в Росії для більш млявого геймплею, де, на її слова, доступ до західних моделей обмежений санкціями; пошук замінних моделей може ускладнитися після того, як Україна вдарила по найбільшому центрі даних Росії.

Easy Fox розглядає локальне обладнання для релізу

Easy Fox планує запровадити локальні AI-моделі для гравців, які мають відповідне обладнання, щоб їм не довелося залежати від зовнішніх сервісів. Для платного релізу студія планує врахувати очікуване використання AI у ціні гри, щоб після покупки гравцям не нараховувалися додаткові кошти за використання окремих AI-токенів.

Оновлення вказує на ширшу проблему витрат у AI-сервісах. Деякі компанії відмовилися від tokenmaxxing, оскільки AI-агенти витрачають набагато більше токенів, ніж чат-боти. Попри те, що ціни на AI швидко падають порівняно з іншими технологіями, інтенсивне використання агентів зробило цю технологію дорожчою, ніж очікувало, саме тоді, коли AI-інференці сягли стелі цін.

Джерела: Tomshardware