Sobre a Calculadora de Pegada de Carbono de IA
Cada prompt enviado a um LLM hospedado consome uma pequena quantidade de eletricidade para alimentar os servidores de inferência. Multiplicado por milhões de usuários e bilhões de consultas, isso acumula. O AI Carbon Footprint Calculator converte modelo + contagem de tokens + região da rede elétrica em uma estimativa de kWh e gramas de CO₂ equivalente (gCO₂e).
A fórmula
CO₂ = tokens × Wh-por-token × intensidade da rede elétrica
Energia por token por classe de modelo
- 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)
Os tokens de saída custam mais do que os de entrada (tipicamente 2–3× porque cada saída requer uma passagem direta). Os valores são aproximados — as estimativas publicadas de 2024–2025 variam 3–5×.
Intensidade de carbono por região (gCO₂e / kWh)
- Islândia: 11 (geotérmico + hidro)
- França: 56 (nuclear)
- Reino Unido: 230
- Média UE: 250
- Alemanha: 380
- Média nos EUA: 387
- Texas (ERCOT): 410
- Índia: 720
- Grade com muito carvão: ~820
Perguntas Frequentes
Is this an exact number? Não — trate como uma estimativa de ordem de magnitude. A variação no mundo real depende de hardware, eficiência de processamento em lote, roteamento de modelo e intensidade exata de carbono regional no momento da inferência.
What about model training? As emissões de treinamento são amortizadas ao longo da vida útil do modelo. Para modelos amplamente usados, o treinamento contribui aproximadamente 5–20% das emissões totais do ciclo de vida.
How does this compare to a Google search? Uma pesquisa padrão no Google produz cerca de 0,2 g CO₂e. Um prompt curto de LLM para um modelo de ponta é aproximadamente 5 a 25× maior.
Combine isso com nossa AI Model Cost Calculator e Prompt Cost Calculator para uma visão completa de sustentabilidade e custo.
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