Comprendre l’impact de vos usages IA, et le réduire.
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Génération 2025 d'OpenAI avec routage adaptatif, combine modèle rapide et reasoning étendu.
Ordre de grandeur uniquement. Pour une équipe de 30 développeurs sur 22 jours ouvrés à 200k tokens/jour, on obtient ~489.72 kgCO₂e/mois. Pour une mesure auditable, branchez l' API /track ou l' extension.
Stanford AI Index 2026, Fig. 1.4.6 (Jegham et al. 2025), GPT-5 (high reasoning) 21.85 Wh / 7.43 gCO₂e per medium prompt → 3.71 g/1k tokens. Default high-reasoning tier; see gpt-5-medium / gpt-5-low for budget tiers.
Niveau de confiance affiché : Benchmarké. 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.