AI कार्बन फुटप्रिंट कैलकुलेटर के बारे में
किसी होस्टेड LLM को भेजे गए प्रत्येक प्रॉम्प्ट के लिए इनफरेंस सर्वर को पावर देने के लिए थोड़ी बिजली खर्च होती है। लाखों उपयोगकर्ताओं और अरबों क्वेरी में गुणा करने पर यह जुड़ता है। AI Carbon Footprint Calculator मॉडल + टोकन-काउंट + ग्रिड-क्षेत्र को अनुमानित kWh और CO₂ समकक्ष के ग्राम (gCO₂e) में बदलता है।
सूत्र
CO₂ = टोकन × Wh-प्रति-टोकन × ग्रिड तीव्रता
मॉडल वर्ग द्वारा प्रति टोकन ऊर्जा
- Small (≈ 7B params): ~0.2 mWh / टोकन (Llama 3 8B, Mistral 7B)
- Medium (≈ 70B): ~1 mWh / टोकन (Llama 3 70B, Claude Haiku)
- Large (≈ 400B+): ~3 mWh / टोकन (GPT-4o, Claude Sonnet)
- Frontier (≈ 1T+): ~6 mWh / टोकन (GPT-4 / Claude Opus श्रेणी)
आउटपुट टोकन इनपुट टोकन की तुलना में अधिक खर्च करते हैं (आमतौर पर 2-3× क्योंकि प्रत्येक आउटपुट के लिए एक फॉरवर्ड पास की आवश्यकता होती है)। आंकड़े मोटे हैं — 2024-2025 के प्रकाशित अनुमान 3-5× तक भिन्न होते हैं।
क्षेत्र के अनुसार कार्बन तीव्रता (gCO₂e / kWh)
- आइसलैंड: 11 (भूतापीय + पनबिजली)
- फ्रांस: 56 (परमाणु)
- UK: 230
- EU औसत: 250
- जर्मनी: 380
- US औसत: 387
- Texas (ERCOT): 410
- भारत: 720
- कोयला-भारी ग्रिड: ~820
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Is this an exact number? नहीं — इसे परिमाण के क्रम के अनुमान के रूप में मानें। वास्तविक दुनिया की भिन्नता हार्डवेयर, बैचिंग दक्षता, मॉडल रूटिंग और अनुमान के समय सटीक क्षेत्रीय कार्बन तीव्रता पर निर्भर करती है।
What about model training? प्रशिक्षण उत्सर्जन एक मॉडल के जीवनकाल उपयोग में परिशोधित होते हैं। व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मॉडलों के लिए, प्रशिक्षण कुल जीवनचक्र उत्सर्जन का लगभग 5-20% योगदान देता है।
How does this compare to a Google search? एक मानक Google खोज लगभग 0.2 g CO₂e उत्पन्न करती है। एक फ्रंटियर मॉडल के लिए एक छोटा LLM प्रॉम्प्ट लगभग 5-25× अधिक है।
पूर्ण स्थिरता + लागत तस्वीर के लिए इसे हमारे AI Model Cost Calculator और Prompt Cost Calculator के साथ जोड़ें।
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- Carbon Footprint Calculator — परिवहन, घरेलू ऊर्जा, आहार और जीवनशैली से अपने वार्षिक CO₂ उत्सर्जन का अनुमान लगाएं। वैश्विक औसत से तुलना करें।