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.

🌱 Calculator Amprenta de Carbon AI

Estimați kWh și gramele de CO₂ produse de un prompt AI — după model și regiune de rețea.

Model

Tokeni intrare

Tokeni ieșire

Regiune de rețea (intensitate carbon)

Prompts pe zi (opțional)

ℹ️ Estimare de ordin de mărime. Cifrele de energie per token variază în funcție de generația hardware și procesarea în lot. Intensitatea carbonului folosește mediile 2024 de la Ember și Climatiq.

Despre Calculatorul de amprentă de carbon AI

Fiecare prompt trimis către un LLM găzduit consumă o mică cantitate de electricitate pentru a alimenta serverele de inferență. Înmulțit cu milioane de utilizatori și miliarde de interogări, se adaugă. AI Carbon Footprint Calculator transformă model + număr de tokeni + regiune rețea în kWh estimat și grame de echivalent CO₂ (gCO₂e).

Formula

CO2 = jetoane x Wh-per-jeton x intensitate retea

Energie per token după clasa modelului

Small (≈ 7B params): ~0,2 mWh / jeton (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 / jeton (clasa GPT-4 / Claude Opus)

Tokenii de ieșire costă mai mult decât tokenii de intrare (de obicei 2-3× deoarece fiecare ieșire necesită o trecere înainte). Cifrele sunt aproximative — estimările publicate 2024-2025 variază cu 3-5×.

Intensitatea carbonului pe regiune (gCO₂e / kWh)

Islanda: 11 (geotermal + hidro)
Franța: 56 (nuclear)
UK: 230
Medie UE: 250
Germania: 380
Medie SUA: 387
Texas (ERCOT): 410
India: 720
Rețea grea pe cărbune: ~820

Întrebări Frecvente

Is this an exact number? Nu direct. Tratați-l ca o estimare de ordin de mărime. Variația din lumea reală depinde de hardware, eficiența de lotizare, rutarea modelului și intensitatea exactă de carbon regional la momentul inferenței.

What about model training? Emisiile de antrenament sunt amortizate pe durata de viață a modelului. Pentru modelele utilizate pe scară largă, antrenamentul contribuie aproximativ 5-20% din emisiile totale de ciclu de viață.

How does this compare to a Google search? O căutare standard Google produce aproximativ 0,2 g CO₂e. Un prompt LLM scurt către un model de frontieră este aproximativ 5-25× mai mare.

Combinați cu AI Model Cost Calculator și Prompt Cost Calculator pentru o imagine completă a sustenabilității și costurilor.

⚠️

Notă importantă: Cifrele de energie per token și intensitate a carbonului se schimbă rapid. Utilizați acest instrument pentru conștientizare; consultați rapoartele de sustenabilitate publicate de furnizori pentru raportarea conformității.

Calculatoare Asociate

AI Model Cost Calculator — Comparați prețurile API pentru 100+ LLM-uri, inclusiv GPT-4o, Claude, Gemini și Llama. Calculați costurile exacte ale tokenilor.
AI vs Human ROI Calculator — Comparați costurile instrumentelor AI cu forța de muncă umană. Economii lunare, ROI anual și break-even cu prețuri live de model.
Carbon Footprint Calculator — Estimați emisiile dvs. anuale de CO₂ din transport, energie casnică, dietă și stil de viață. Comparați cu mediile globale.