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Comparatif honnête · maintenu par carbon-llm

EcoLogits ou carbon-llm ?

EcoLogits est une excellente librairie Python open source — on la respecte beaucoup. carbon-llmest une extension navigateur qui mesure le CO₂ de l'usage IA et rappelle de ne pas y coller de données confidentielles. Voici comment choisir sans se tromper.

TL;DR : EcoLogits si vous êtes une équipe Python qui veut instrumenter en interne et pousse les chiffres dans son propre stack. carbon-llmsi vous voulez mesurer le CO₂ de l'usage IA dans le navigateur et rappeler à chacun de ne pas y coller de données confidentielles — sans écrire de code.

Comparatif détaillé

Sources : EcoLogits — Documentation, dépôt GitHub mlco2/ecologits (MPL-2.0). Mis à jour mai 2026.

CritèreEcoLogitscarbon-llm
Open sourceCode dashboard public, plateforme hébergée
HébergementSelf-hosted (chez vous)Cloudflare + Supabase géré
Intégrationimport + EcoLogits.init() (Python)POST /api/v1/track (n'importe quel langage)
Langages clientsPython uniquementREST → Node, Go, Ruby, Java, Python, .NET…
MétriquesÉnergie kWh, GWP kgCO2e, eau, embodied + usageCO2e gCO2e/req + tokens (focus usage courant)
Coefficient public + daté
Rappel anti-fuite de données à la saisie
Mesure dans le navigateur (ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Copilot)
Sans écrire de code (extension à installer)
Déploiement par MDM (équipes)
Export CSV de l'usage
PrixGratuit (MPL-2.0)Phase d'accès anticipé, tout est gratuit

Si vous voyez une ligne incorrecte, écrivez à hello@carbon-llm — on corrige sous 48 h. C'est une comparaison, pas un disclaimer commercial.

Quand choisir lequel ?

La plupart des équipes ont besoin d'un seul des deux. Quelques-unes utilisent les deux : EcoLogits en local pour le R&D, carbon-llm en prod pour le reporting officiel.

Choisir EcoLogits

Équipe Python, contrôle total de l'infra, focus dev

  • Vous êtes 100% Python (langchain, llamaindex, OpenAI SDK direct)
  • Vous voulez stocker les métriques dans votre propre Postgres / Prometheus / DataDog
  • Vous voulez des métriques larges (énergie kWh, eau, embodied carbon, GWP)
  • Vous n'avez pas besoin d'un dashboard customer-facing
  • Vous voulez modifier le code de la librairie (MPL-2.0)
  • Budget zéro (gratuit, pas de SaaS)
Aller sur ecologits.ai

Choisir carbon-llm

Équipe / DSI / RSE, vos collaborateurs utilisent l'IA au quotidien

  • Vos équipes utilisent ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Copilot dans le navigateur
  • Vous voulez éviter qu'on y colle des données confidentielles (rappel au bon moment)
  • Vous voulez mesurer le CO₂ sans instrumenter de code
  • Vous déployez en deux clics ou par MDM, message de rappel personnalisable
  • Vous voulez un export CSV de l'usage, sur méthodologie publique
  • L'extension ne lit jamais le contenu des prompts
Installer l'extension

Les 4 différences qui comptent

On a regardé les deux outils en détail. Voici les arbitrages qui changent réellement la décision.

1. In-process Python vs REST agnostique

EcoLogits patche les SDK LLM côté client (OpenAI, Anthropic, Mistral, HuggingFace, LiteLLM). Avantage : pas de réseau supplémentaire, métriques riches dès l'import. Inconvénient : Python uniquement. Si votre stack mélange Node, Go, Ruby ou Java, vous devez wrapper les appels — ce qui annule l'avantage.

carbon-llm utilise un POST /api/v1/track avec model + token counts. Une seule ligne de code, n'importe quel langage. Inconvénient : un hop réseau de plus (latence ~30 ms côté Cloudflare edge).

2. Mesure seule vs mesure + prévention

EcoLogits, comme la plupart des librairies, se contente de mesurer. Elle ne fait rien au moment où un collaborateur s'apprête à coller un e-mail usager ou un secret dans un chat IA.

carbon-llmajoute la prévention : un rappel configurable s'affiche au bon moment — « ne collez pas de données confidentielles », avec le lien vers votre charte IA — sans bloquer, et sans jamais lire le contenu du prompt.

3. Code serveur vs usage dans le navigateur

EcoLogits s'instrumente dans votre code Python— parfait pour mesurer vos propres appels d'API. Mais l'essentiel de l'usage IA passe par ChatGPT, Claude ou Gemini dans le navigateur, que la librairie ne voit pas.

carbon-llmmesure l'usage réel là où il se passe — dans l'onglet — sans écrire de code, et se déploie en deux clics ou par MDM à l'échelle de l'organisation, avec le rappel données préconfiguré.

4. Largeur des métriques : LCA complète vs focus CO₂

EcoLogits couvre énergie (kWh), GWP (kgCO2e), eau, embodied carbon, phases (usage / fabrication). C'est un avantage pour la recherche, l'analyse cycle de vie complète, les rapports techniques.

carbon-llmse concentre sur le CO2e (gCO2e/req + tokens) et la traçabilité — adapté à l'usage courant et lisible au quotidien. On documente honnêtement les limitations dans la méthodologie : eau et embodied carbon ne sont pas dans nos chiffres — pas de faux claim.

Et si on utilisait les deux ?

Honnêtement : c'est une combinaison qui marche. Quelques équipes utilisent EcoLogits en R&D pour ses métriques larges (eau, embodied) et carbon-llmpour l'usage quotidien (mesure CO₂ dans le navigateur + rappel données). Les deux outils peuvent recevoir des coefficients identiques (les nôtres viennent du Stanford AI Index 2026 — on les expose dans /sources).

Si vous êtes dans ce cas et que vous avez un retour, on est preneurs : hello@carbon-llm.

Questions fréquentes

Les 6 questions qu'on nous pose le plus souvent au sujet du choix EcoLogits vs carbon-llm.

EcoLogits fonctionne-t-il avec Node.js, Go ou Ruby ?
Non. EcoLogits est une librairie Python qui patche les SDK LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, HuggingFace, LiteLLM) — l'instrumentation est in-process et Python-only. Si votre backend est en Node, Go, Ruby, Java ou .NET, vous devez wrapper les appels vous-mêmes, ce qui annule l'avantage. carbon-llm utilise un POST REST /api/v1/track depuis n'importe quel langage.
EcoLogits prévient-il avant de coller des données sensibles dans l'IA ?
Non — EcoLogits est une librairie de mesure, elle ne fait rien au moment de la saisie. carbon-llm ajoute une seconde mission : un rappel données configurable s'affiche au bon moment (1re frappe, ajout de document) pour éviter de coller des données confidentielles, avec le lien vers votre charte IA — sans jamais lire le contenu du prompt.
EcoLogits mesure-t-il l'usage de ChatGPT / Claude dans le navigateur ?
Non. EcoLogits s'instrumente in-process côté serveur (Python). Pour l'usage quotidien de l'IA dans le navigateur — ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Copilot — carbon-llm mesure le CO₂ de chaque réponse directement dans l'onglet, sans écrire de code, et se déploie en deux clics ou par MDM.
Quelles métriques EcoLogits propose-t-il que carbon-llm n'a pas ?
EcoLogits couvre énergie (kWh), GWP (kgCO2e), eau et embodied carbon — utile pour la R&D et l'analyse cycle de vie complète. carbon-llm se concentre sur le CO2e (gCO2e/req + tokens) pour l'usage courant. Eau et embodied carbon ne sont pas dans nos chiffres — c'est documenté honnêtement dans /methodology, pas un faux claim.
Faut-il écrire du code pour utiliser carbon-llm comme EcoLogits ?
Non. EcoLogits demande d'instrumenter votre backend Python. carbon-llm est une extension navigateur : vos collaborateurs l'installent en deux clics (ou la DSI la déploie par MDM) et la mesure CO₂ + le rappel données fonctionnent immédiatement, sur tous les outils IA. Une API REST /api/v1/track reste disponible si vous voulez aussi instrumenter votre code.
Peut-on combiner EcoLogits (R&D) et carbon-llm (prod) ?
Oui — c'est une combinaison qui marche. Quelques équipes utilisent EcoLogits en local pour ses métriques larges (eau, embodied carbon) et carbon-llm pour l'usage quotidien de l'IA (mesure CO₂ dans le navigateur + rappel données). Les coefficients peuvent être alignés (les nôtres viennent du Stanford AI Index 2026, exposés sur /sources).

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