Comprendre l’impact de vos usages IA, et le réduire.
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Modèle Google de référence, contexte 2M tokens, raisonnement multimodal.
Ordre de grandeur uniquement. Pour une équipe de 30 développeurs sur 22 jours ouvrés à 200k tokens/jour, on obtient ~15.84 kgCO₂e/mois. Pour une mesure auditable, branchez l' API /track ou l' extension.
Google Cloud, méthodologie d'inférence 2025, médiane de flotte. Pro et Flash ne sont pas séparés dans la médiane publique, et l'hypothèse de tokens qui produit 0,12 g/1k n'est pas écrite. Confiance « estimé », valeur du catalogue conservée.
Niveau de confiance affiché : Estimé. Mesuré = LCA vendeur ou divulgation infra ; Benchmarké = mesure académique (peer-reviewed ou preprint) ; Estimé = facteur classe / extrapolation publique. Pour la méthodologie complète, voir /methodology.
| Modèle | Vendeur | gCO₂e / 1k tokens |
|---|---|---|
| Llama 3 8B | Meta | 0.05 |
| Gemini 1.5 Flash | 0.075 | |
| Gemini 2.0 Flash | 0.08 | |
| GPT-4o mini | OpenAI | 0.1 |
| Claude 3 Haiku | Anthropic | 0.1 |
| Gemini 1.5 Pro | 0.12 |
Les chiffres ci-dessus sont des coefficients moyens. Votre déploiement réel peut varier de ±50 % selon le mix énergétique, la longueur des prompts et la part de cache. Branchez l' API /api/v1/track ou l' extension navigateur pour mesurer ce qui se passe vraiment chez vous.