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.

🌱 AI Koolstofvoetafdruk Rekenmachine

Schat de kWh en grammen CO₂ die door een AI-prompt worden geproduceerd — per model en energienet

Model

Invoertokens

Uitvoertokens

Stroomregio (koolstofintensiteit)

Prompts per dag (optioneel)

ℹ️ Grootteorde schatting. Energieverbruik per token varieert per hardwaregeneratie en batchverwerking. Koolstofintensiteit gebruikt 2024-gemiddelden van Ember en Climatiq.

Over de AI-koolstofvoetafdruk Rekenmachine

Elke prompt die naar een gehost LLM wordt gestuurd, verbruikt een kleine hoeveelheid elektriciteit om inferentieservers van stroom te voorzien. Vermenigvuldigd over miljoenen gebruikers en miljarden zoekopdrachten telt het op. De AI Carbon Footprint Calculator zet model + tokenaantal + stroomregio om in een geschatte kWh en gram CO₂-equivalent (gCO₂e).

De formule

CO₂ = tokens × Wh-per-token × stroomintensiteit

Energie per token per modelklasse

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)

Uitvoertokens kosten meer dan invoertokens (doorgaans 2–3× omdat elke uitvoer opnieuw berekend wordt)

Koolstofintensiteit per regio (gCO₂e / kWh)

IJsland: 11 (geothermisch + hydro)
Frankrijk: 56 (kernenergie)
VK: 230
EU gemiddeld: 250
Duitsland: 380
VS gemiddeld: 387
Texas (ERCOT): 410
India: 720
Kolenrijk elektriciteitsnet: ~820

Veelgestelde Vragen

Is this an exact number? Nee — behandel het als een grootteorde schatting. Werkelijke variatie is afhankelijk van hardware, batchefficiëntie, modelroutering en exacte regionale koolstofintensiteit op het moment van inferentie.

What about model training? Trainingsemissies worden verdeeld over de levensduur van een model. Voor brede

How does this compare to a Google search? Een standaard Google-zoekopdracht produceert ongeveer 0,2 g CO2e. Een korte LLM-prompt aan een frontier-model is ruwweg 5-25x hoger.

Koppel dit aan onze AI Model Cost Calculator en Prompt Cost Calculator voor een volledig duurzaamheids- + kostenplaatje.

⚠️

Belangrijke opmerking: Energie-per-token en koolstofintensiteitscijfers veranderen snel. Gebruik dit hulpmiddel voor bewustwording; raadpleeg door aanbieders gepubliceerde duurzaamheidsrapporten voor nalevingsrapportage.

Gerelateerde rekenmachines

AI Model Cost Calculator — Vergelijk API-prijzen voor 100+ LLM's, inclusief GPT-4o, Claude, Gemini en meer
AI vs Human ROI Calculator — Vergelijk AI-toolkosten met menselijke arbeid. Maandelijkse besparingen, jaarlijkse ROI
Carbon Footprint Calculator — Schat uw jaarlijkse CO₂-uitstoot van transport, thuisenergie, voeding en levensstijl. Vergelijk met mondiale gemiddelden.