Modèle Moonshot (Chine) — contexte ultra long, mode thinking.
Ordre de grandeur uniquement. Pour une équipe de 30 développeurs sur 22 jours ouvrés à 200k tokens/jour, on obtient ~167.64 kgCO₂e/mois. Pour une mesure auditable, branchez l' API /track ou l' extension.
Stanford AI Index 2026, Fig. 1.4.6 — Kimi K2 Thinking 7.65 Wh / 2.54 gCO₂e per 2k tokens → 1.27 g/1k tokens. Moonshot AI flagship reasoning variant.
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.