Easy Fox ने अपने मुफ्त Steam डेमो Teach My Little Sister How To Drive को चालू रखने के लिए कर्ज़ लिया। वजह थी खिलाड़ियों की तेज़ी से बढ़ती संख्या: स्टूडियो के अनुसार, एक महीने में डेमो खेलने वालों की संख्या 20 गुना से ज़्यादा हो गई और AI सेवाओं का रोज़ का खर्च $1,000 पार पहुंच गया। यह कर्ज़ तुरंत बढ़े संचालन खर्च को संभालने के लिए था—इससे मुख्य AI मॉडल तक पहुंच की अलग समस्या हल नहीं हुई।
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डेमो चलाना इतना महँगा क्यों है?
इस गेम में खिलाड़ी ड्राइवर की सीट पर नहीं, बल्कि यात्री सीट पर बैठते हैं और आवाज़ से एक नई ड्राइवर को निर्देश देते हैं। बातचीत रियल टाइम में होती है और इसके लिए बाहरी AI मॉडल इस्तेमाल किए जाते हैं। इसलिए AI सेवाओं का खर्च केवल गेम बनाते समय नहीं, बल्कि डेमो खेलने के दौरान भी लगातार आता है।
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Easy Fox ने अक्टूबर के अपडेट में बताया कि डेमो की AI सेवाओं पर रोज़ाना $1,000 से अधिक खर्च हो रहा है। SteamDB के मुताबिक, 1 अक्टूबर 2026 को डेमो में एक समय पर खिलाड़ियों की संख्या 431 तक पहुंची थी।
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37 स्टूडियो ने बढ़ते खर्च को खिलाड़ियों की बढ़ी हुई संख्या से जोड़ा है। हालांकि, उपलब्ध रिपोर्टों में कर्ज़ की रकम या उसे चुकाने की शर्तें नहीं बताई गई हैं।
खर्च के साथ मॉडल तक पहुंच की दिक्कत भी
बढ़ा हुआ बिल ही एकमात्र चुनौती नहीं थी। Easy Fox ने कहा कि खिलाड़ियों की संख्या बढ़ने के बाद उसका मुख्य मॉडल Gemini बार-बार उपयोग-सीमा से जुड़े त्रुटि संदेश देने लगा। स्टूडियो ने Google Cloud से अपनी उपयोग-सीमा बढ़ाने के बारे में संपर्क किया, लेकिन उसे बताया गया कि मौजूदा स्तर पर इसे मैन्युअल रूप से बढ़ाना संभव नहीं है।
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डेवलपर की AI संबंधी जानकारी में Gemini 2.5 Flash को मुख्य मॉडल बताया गया है। इंटरव्यू में OpenAI Realtime का उल्लेख वैकल्पिक मॉडल के रूप में है; उसी कवरेज के मुताबिक, मॉडल की सीमाओं के बीच गेम में जवाबों से जुड़ी समस्याएं भी आईं।
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15 कर्ज़ AI सेवाओं के बिल भरने में मदद कर सकता है, लेकिन वह सेवा प्रदाता की उपयोग-सीमा हटाने या लगातार भरोसेमंद पहुंच की गारंटी नहीं देता।
पूरे गेम की कीमत में AI खर्च जोड़ने की योजना
Easy Fox ने कहा है कि पूरे गेम के लिए अनुमानित AI टोकन खर्च को खरीद मूल्य में शामिल करने की योजना है, ताकि खिलाड़ियों से अलग से टोकन शुल्क न लिया जाए।
8 यह प्रस्तावित मूल्य-निर्धारण तरीका है; इससे यह साबित नहीं होता कि गेम की लगातार चलने वाली AI सेवाओं का खर्च पहले से टिकाऊ हो गया है।
वित्तीय दबाव के कारण स्टूडियो ने यह संभावना भी जताई कि डेमो को तय योजना से पहले बंद करना पड़ सकता है। रिपोर्टों में इसे एक संभावना बताया गया है, डेमो बंद करने का अंतिम फैसला नहीं।
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क्या बातें अभी स्पष्ट नहीं हैं?
मौजूद जानकारी कर्ज़ लेने की तात्कालिक वजह—डेमो के बढ़ते AI खर्च और खिलाड़ियों की बढ़ती संख्या—तो बताती है, लेकिन कुछ ब्योरे की पुष्टि नहीं करती। इनमें कर्ज़ की रकम और उसकी शर्तें शामिल हैं। स्टूडियो की कथित पुरानी ‘कर्ज़ न लेने’ की नीति की भी उपलब्ध स्रोतों से पुष्टि नहीं होती।
इसी तरह, स्थानीय रूप से AI चलाने के लिए सुझाए गए हार्डवेयर की खास ज़रूरतों की पुष्टि भी उपलब्ध जानकारी से नहीं होती। इसलिए इन ब्योरे को तय तथ्य नहीं, बल्कि अपुष्ट दावे समझना चाहिए।