Informazioni sul Calcolatore Impronta di Carbonio AI
Ogni prompt inviato a un LLM ospitato consuma una piccola quantità di elettricità per alimentare i server di inferenza. Moltiplicato per milioni di utenti e miliardi di query, si somma. Il AI Carbon Footprint Calculator trasforma modello + numero di token + regione di rete in una stima di kWh e grammi di CO₂ equivalente (gCO₂e).
La formula
CO₂ = token × Wh-per-token × intensità di rete
Energia per token per classe di modello
- 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 (classe GPT-4 / Claude Opus)
I token di output costano più dei token di input (tipicamente 2–3× perché ogni output richiede un passaggio in avanti). Le cifre sono approssimative — le stime pubblicate per il 2024–2025 variano di 3–5×.
Intensità di carbonio per regione (gCO₂e / kWh)
- Islanda: 11 (geotermico + idroelettrico)
- Francia: 56 (nucleare)
- UK: 230
- Media EU: 250
- Germania: 380
- Media US: 387
- Texas (ERCOT): 410
- India: 720
- Rete a carbone pesante: ~820
Domande frequenti
Is this an exact number? No — trattalo come una stima dell'ordine di grandezza. La variazione del mondo reale dipende da hardware, efficienza del batching, routing del modello ed esatta intensità di carbonio regionale al momento dell'inferenza.
What about model training? Le emissioni di addestramento sono ammortizzate sull'utilizzo nel ciclo di vita di un modello. Per i modelli ampiamente utilizzati, l'addestramento contribuisce all'incirca al 5–20% delle emissioni totali del ciclo di vita.
How does this compare to a Google search? Una ricerca Google standard produce circa 0,2 g CO₂e. Un breve prompt LLM a un modello di frontiera è all'incirca 5–25× superiore.
Abbinalo al nostro AI Model Cost Calculator e Prompt Cost Calculator per un quadro completo di sostenibilità + costi.
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