Guides
Instructions pas à pas pour mesurer, suivre et documenter les émissions carbone des LLMs — du premier appel API aux données exploitables par vos équipes.
- Next.jsSDKScope 3
Instrumentez votre application Next.js pour mesurer l'empreinte CO₂ de chaque appel API OpenAI, Anthropic ou Mistral. Couvre App Router, Pages Router, streaming et configurations multi-tenant.
Lire le guide - Vercel AI SDKTypeScriptstreamTextMulti-tenant
Tracker l'empreinte carbone de chaque generateText / streamText / generateObject avec un helper de 5 lignes. Pattern fire-and-forget (zéro latence) + middleware optionnel. Multi-tenant.
Lire le guide - LangChainPythonTypeScriptLCEL
Hook chaque LLM call via un BaseCallbackHandler officiel — langchain.js et Python. LCEL Runnables, multi-tenant, support streaming. Pas de patching, pas de monkey-patch.
Lire le guide - DataikuPythonLLM MeshData platform
Python project library carbon-llm pour wrapper chaque LLM Mesh call. Variables d'instance, multi-projet, scenarios batch, multi-tenant. Pour les équipes data en France (BNP, AXA, Total, etc.).
Lire le guide - DatabricksAI GatewayUnity CatalogMosaic
Pull-based : un Job horaire qui lit system.ai.usage_log (Mosaic AI Gateway) et forward vers /track. Aucun changement de notebook. Multi-workspace + multi-catalog Unity.
Lire le guide - CSRDESRS E1Scope 3
Comment classifier, mesurer et documenter les émissions d'inférence LLM dans le cadre d'ESRS E1 et du GHG Protocol. Des données d'activité à l'export CSV relisible.
Lire le guide - Secteur publicFranceSNUM
Comment suivre l'empreinte carbone des LLMs dans les collectivités et le secteur public français — CSRD, SNUM, et obligations de reporting.
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