In einem Update vom 7. Oktober 2026 gab Easy Fox an, dass KI-Dienste für die Steam-Demo von Teach My Little Sister How To Drive mehr als 1.000 US-Dollar pro Tag kosteten. Die Zahl der Spielenden sei im vorausgegangenen Monat auf mehr als das Zwanzigfache gestiegen. Das vierköpfige Team habe einen Bankkredit aufgenommen, um den Demobetrieb zu stützen.

Easy Fox meldete mehr als 1.000 US-Dollar KI-Kosten pro Tag

Easy Fox führte die höhere Gesamtsumme auf das größere Publikum zurück, nicht auf besonders hohe Kosten für einzelne Spielende. Die Tageskosten beziehen sich auf die KI-Dienste der Demo.

Das Spiel setzt auf Sprachsteuerung: Die Spielenden sitzen auf dem Beifahrersitz und geben der unerfahrenen Schwester Fahranweisungen. Sie antwortet mündlich und steuert das Auto. Damit hängt die Interaktion nicht nur von der Spracheingabe ab; die KI-Dienste erzeugen auch Dialoge und beeinflussen das Fahrverhalten der Figur.

Gemini-Limits führten zu stärkerer Nutzung des Fallbacks

Easy Fox beschrieb Gemini als vorgesehenes Hauptmodell. Ein Modell von OpenAI war als Fallback gedacht, kam nach Fehlern wegen Gemini-Nutzungslimits aber stärker zum Einsatz. Google Cloud teilte dem Team nach dessen Anfrage mit, eine manuelle Erhöhung des Nutzungslimits sei nicht möglich.

Easy Fox arbeitete daran, den zuverlässigen Zugang zu Gemini wiederherzustellen und die Qualität des Fallbacks zu verbessern. Das Team nannte zu lange oder künstlich wirkende Dialoge und fehlerhafte Fahrmanöver als Probleme, an denen es arbeitete – etwa wenn die Figur nach einer Aufforderung, links abzubiegen, nach rechts fuhr.

Was Easy Fox zur Demo und zur Vollversion plante

Am 7. Oktober hatte Easy Fox noch nicht entschieden, ob die Demo vorzeitig geschlossen würde. Das Team wollte sie weiterlaufen lassen, erwog angesichts der Kosten aber eine frühe Schließung.

Für die kostenpflichtige Vollversion plante Easy Fox, die erwartete KI-Nutzung in den Spielpreis einzurechnen, statt nach dem Kauf einzelne Spielende separat für ihre Token-Nutzung abzurechnen. Außerdem erwog das Team lokale KI-Modelle als zusätzliche Option für Spielende mit einer ausreichend leistungsfähigen GPU.