AIカーボンフットプリント計算機について
ホスト型LLMに送信されるすべてのプロンプトは、推論サーバーに電力を供給するために少量の電力を消費します。数百万人のユーザーと数十億のクエリに掛け算すると、相当な量になります。AI Carbon Footprint Calculatorは、モデル + トークン数 + グリッド地域から推定kWhとCO₂相当量のグラム（gCO₂e）を計算します。
式
CO₂ = トークン × Wh/トークン × グリッド強度
モデルクラス別のトークンあたりエネルギー
- Small (≈ 7B params): 約0.2 mWh / トークン（Llama 3 8B、Mistral 7B）
- Medium (≈ 70B): 約1 mWh / トークン（Llama 3 70B、Claude Haiku）
- Large (≈ 400B+): 〜3 mWh / トークン（GPT-4o、Claude Sonnet）
- Frontier (≈ 1T+): 約6 mWh / トークン（GPT-4 / Claude Opusクラス）
出力トークンは入力トークンより高価です(通常2〜3倍、各出力にフォワードパスが必要なため)。数値は概算 — 2024〜2025年の公表推定値は3〜5倍の幅があります。
地域別の炭素強度(gCO₂e / kWh)
- アイスランド：11（地熱 + 水力）
- フランス: 56(原子力)
- UK: 230
- EU平均: 250
- ドイツ：380
- US平均: 387
- テキサス（ERCOT）: 410
- インド: 720
- 石炭が多い電力網:約820
よくある質問
Is this an exact number? いいえ — これは大まかな見積もりと考えてください。実際の値は、ハードウェア、バッチ処理効率、モデルルーティング、推論時の正確な地域別炭素強度によって異なります。
What about model training? トレーニング排出量は、モデルのライフタイム使用全体に償却されます。広く使用されているモデルの場合、トレーニングは全体のライフサイクル排出量の約5〜20%を占めます。
How does this compare to a Google search? 標準的なGoogle検索は約0.2 g CO₂eを生み出します。フロンティアモデルへの短いLLMプロンプトはおおよそ5〜25倍高くなります。
完全な持続可能性とコストの全体像のために、AI Model Cost CalculatorとPrompt Cost Calculatorと組み合わせてください。
重要な注意事項： エネルギー/トークンおよびカーボン強度の数値は急速に変化します。このツールは意識向上のためにご使用ください；コンプライアンス報告にはプロバイダーが公開するサステナビリティレポートを参照してください。
関連する計算機
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