Question 1

Quel est le modèle LLM le plus sobre en carbone ?

Accepted Answer

Parmi les modèles avec un coefficient public, GPT-4o-mini, Claude 3 Haiku, Gemini Flash et Mistral Small affichent les empreintes par token les plus faibles. Les écarts viennent à la fois de la taille du modèle, du mix énergétique des datacenters utilisés et du PUE de l'infrastructure.

Question 2

Comment passer du coefficient gCO₂e/1k tokens à une empreinte réelle ?

Accepted Answer

Multipliez le coefficient par le volume de tokens consommés (entrée + sortie) puis divisez par 1000. Pour un déploiement production, branchez l'API /api/v1/track de carbon-llm : elle capte chaque appel avec le nombre exact de tokens et applique automatiquement le coefficient du modèle utilisé.

Question 3

Pourquoi Mistral affiche 1,14 gCO₂e/prompt et Google Gemini 0,03 ?

Accepted Answer

Les périmètres méthodologiques diffèrent. Mistral publie une LCA complète (training amorti, manufacturing GPU, location-based France grid). Google publie une mesure inférence active uniquement, sur infrastructure ultra-efficiente avec PUE 1,10 et mix carbon-free 64 %. Lus avec leur périmètre, les deux chiffres sont défendables.

Question 4

Ces chiffres servent-ils pour le reporting CSRD ESRS E1-6 ?

Accepted Answer

Ils peuvent alimenter la ligne « émissions Scope 3 IA » de votre reporting, à condition de citer la méthodologie utilisée (mix énergétique, période, coefficients par modèle). carbon-llm publie sa méthodologie, datée et reproductible : n'importe qui peut recalculer les estimations à partir des coefficients documentés.

Modèle	Vendeur	gCO₂e / 1k tokens	Confiance
Llama 3 8B	Meta	0.05	Estimé	Détail
Gemini 1.5 Flash	Google	0.075	Estimé	Détail
Gemini 2.0 Flash	Google	0.08	Estimé	Détail
GPT-4o mini	OpenAI	0.1	Benchmarké	Détail
Claude 3 Haiku	Anthropic	0.1	Estimé	Détail
Gemini 1.5 Pro	Google	0.12	Estimé	Détail
Llama 3 70B	Meta	0.25	Benchmarké	Détail
GPT-4o	OpenAI	0.37	Benchmarké	Détail
Grok 3	xAI	0.38	Estimé	Détail
Claude 3 Opus	Anthropic	0.45	Estimé	Détail
DeepSeek V3	DeepSeek	0.45	Estimé	Détail
Qwen Max	Alibaba	0.55	Estimé	Détail
Claude 4 Sonnet	Anthropic	0.65	Estimé	Détail
Mistral Medium 3	Mistral AI	0.76	Benchmarké	Détail
GPT-5 mini	OpenAI	0.8	Benchmarké	Détail
Claude 4 Opus	Anthropic	0.8	Benchmarké	Détail
Mistral Small	Mistral AI	0.8	Estimé	Détail
Claude 3.5 Sonnet	Anthropic	0.85	Benchmarké	Détail
DeepSeek R1	DeepSeek	0.9	Estimé	Détail
GPT-5 nano	OpenAI	1.15	Benchmarké	Détail
Kimi K2 Thinking	Moonshot AI	1.27	Benchmarké	Détail
Grok 4	xAI	2.53	Benchmarké	Détail
Mistral Large 2	Mistral AI	2.85	Mesuré	Détail
o3-pro	OpenAI	3.7	Benchmarké	Détail
GPT-5	OpenAI	3.71	Benchmarké	Détail
Llama 3.1 405B	Meta	4.5	Benchmarké	Détail
DeepSeek V3.2	DeepSeek	6.94	Benchmarké	Détail

Empreinte carbone par modèle LLM

Tous les modèles, triés par sobriété

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Du coefficient au reporting