How much CO₂ does one ChatGPT query produce?

Estimates from public research range from 0.3 to 5 grams of CO₂e per query, depending on model size, output length and the carbon intensity of the data centre's electricity supply. The calculator returns a model-specific figure.

Why does region matter?

The same compute uses very different amounts of fossil-based electricity depending on where the data centre is. Iceland (~10 g/kWh) runs on hydro and geothermal; coal-heavy grids approach 800 g/kWh.

How accurate is this?

It's a rough order-of-magnitude estimate. Public energy-per-token figures vary by 5× depending on hardware, batching efficiency and routing. Use the result for awareness, not for compliance reporting.

🌱 حاسبة البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي

تقدير kWh وغرامات CO₂ المنتجة من مطالبة AI — حسب النموذج والمنطقة الشبكية.

النموذج

رموز الإدخال

رموز الإخراج

منطقة الشبكة (كثافة الكربون)

المطالبات في اليوم (اختياري)

ℹ️ تقدير بترتيب الحجم. تتفاوت أرقام الطاقة لكل رمز بحسب جيل الأجهزة والمعالجة الدُفعية. تستخدم كثافة الكربون متوسطات عام 2024 من Ember وClimatiq.

حول آلة حاسبة البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي

كل طلب يُرسَل إلى نموذج لغة مستضاف يستهلك كمية صغيرة من الكهرباء لتشغيل خوادم الاستنتاج. مضاعفةً عبر ملايين المستخدمين ومليارات الاستعلامات، تتراكم. AI Carbon Footprint Calculator يحوّل النموذج + عدد الرموز + منطقة الشبكة إلى تقدير بالكيلوواط ساعة وغرامات من مكافئ CO₂ (gCO₂e).

الصيغة

CO₂ = الرموز × واط ساعة/رمز × كثافة الشبكة

الطاقة لكل رمز حسب فئة النموذج

Small (≈ 7B params): ~0.2 مللي واط ساعة / رمز (Llama 3 8B، Mistral 7B)
Medium (≈ 70B): ~1 mWh / رمز (Llama 3 70B، Claude Haiku)
Large (≈ 400B+): ~3 ميلي واط ساعة / رمز (GPT-4o، Claude Sonnet)
Frontier (≈ 1T+): ~6 مللي واط ساعة / رمز (فئة GPT-4 / Claude Opus)

تكاليف رموز الإخراج أكثر من رموز الإدخال (عادة 2-3× لأن كل إخراج يتطلب تمريرة أمامية). الأرقام تقديرية — تختلف التقديرات المنشورة 2024-2025 بمقدار 3-5×.

كثافة الكربون حسب المنطقة (gCO₂e / kWh)

آيسلندا: 11 (حراري جوفي + هيدرو)
فرنسا: 56 (نووي)
المملكة المتحدة: 230
متوسط الاتحاد الأوروبي: 250
ألمانيا: 380
متوسط الولايات المتحدة: 387
تكساس (ERCOT): 410
الهند: 720
شبكة كثيفة بالفحم: ~820

الأسئلة الشائعة

Is this an exact number? لا — اعتبره تقديراً تقريبياً للحجم. يعتمد التباين الحقيقي على الأجهزة وكفاءة الدُفعات وتوجيه النماذج وكثافة الكربون الإقليمية الدقيقة وقت الاستدلال.

What about model training? يتم استهلاك انبعاثات التدريب عبر استخدام النموذج طوال عمره. للنماذج المستخدمة على نطاق واسع، يساهم التدريب بنحو 5-20٪ من إجمالي انبعاثات دورة الحياة.

How does this compare to a Google search? يُنتج بحث Google القياسي حوالي 0.2 جم CO₂e. مطالبة LLM قصيرة لنموذج فرونتير أعلى بحوالي 5-25×.

اقرن هذا بـ AI Model Cost Calculator وPrompt Cost Calculator للحصول على صورة كاملة عن الاستدامة والتكلفة.

⚠️

ملاحظة مهمة: تتغير أرقام الطاقة لكل رمز وكثافة الكربون بسرعة. استخدم هذه الأداة للتوعية؛ ارجع إلى تقارير الاستدامة المنشورة من المزودين للإبلاغ عن الامتثال.

حاسبات ذات صلة

AI Model Cost Calculator — قارن أسعار API لـ 100+ LLM بما في ذلك GPT-4o، Claude، Gemini و Llama. احسب تكاليف الرموز الدقيقة.
AI vs Human ROI Calculator — قارن تكاليف أدوات الذكاء الاصطناعي مقابل العمل البشري. المدخرات الشهرية، ROI السنوي ونقطة التعادل بأسعار النموذج المباشرة.
Carbon Footprint Calculator — قدّر انبعاثات CO₂ السنوية من النقل والطاقة المنزلية والنظام الغذائي ونمط الحياة. قارن بالمتوسطات العالمية.