Über den CO₂-Fußabdruck-Rechner für KI
Jeder Prompt an ein gehostetes LLM verbraucht eine kleine Menge Strom für die Inferenz-Server. Multipliziert über Millionen Nutzer und Milliarden Anfragen ergibt das eine relevante Summe. Der AI Carbon Footprint Calculator verwandelt Modell + Token-Anzahl + Netzregion in geschätzte kWh und Gramm CO₂-Äquivalent (gCO₂e).
Die Formel
CO₂ = Tokens × Wh pro Token × CO₂-Intensität des Netzes
Energie pro Token nach Modellklasse
- Small (≈ 7B params): ~0,2 mWh / Token (Llama 3 8B, Mistral 7B)
- Medium (≈ 70B): ~1 mWh / Token (Llama 3 70B, Claude Haiku)
- Large (≈ 400B+): ~3 mWh / Token (GPT-4o, Claude Sonnet)
- Frontier (≈ 1T+): ~6 mWh / Token (GPT-4 / Claude Opus-Klasse)
Ausgabe-Tokens kosten mehr als Eingabe-Tokens (typischerweise 2–3×, da jeder Ausgabewert einen Forward-Pass erfordert). Die Zahlen sind grob — veröffentlichte Schätzungen für 2024–2025 schwanken um 3–5×.
CO₂-Intensität nach Region (gCO₂e / kWh)
- Island: 11 (Geothermie + Wasserkraft)
- Frankreich: 56 (Kernenergie)
- Vereinigtes Königreich: 230
- EU-Durchschnitt: 250
- Deutschland: 380
- USA-Durchschnitt: 387
- Texas (ERCOT): 410
- Indien: 720
- Kohlelastiges Netz: ~820
Häufig gestellte Fragen
Is this an exact number? Nein — betrachten Sie es als Größenordnungs-Schätzung. Reale Abweichungen hängen von Hardware, Batching-Effizienz, Modell-Routing und der genauen regionalen CO₂-Intensität zum Zeitpunkt der Inferenz ab.
What about model training? Trainingsemissionen werden über die Nutzungsdauer eines Modells umgelegt. Bei weit verbreiteten Modellen tragen Trainingsemissionen grob 5–20 % zu den Gesamt-Lebenszyklus-Emissionen bei.
How does this compare to a Google search? Eine Standard-Google-Suche erzeugt etwa 0,2 g CO₂e. Ein kurzer LLM-Prompt an ein Frontier-Modell liegt grob 5–25× höher.
Kombinieren Sie dies mit unserem AI Model Cost Calculator und Prompt Cost Calculator für ein vollständiges Bild aus Nachhaltigkeit und Kosten.
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