Chiffres de référence : l'empreinte des modèles d'IA
La médiane du registre, l'écart entre le modèle le plus frugal et le plus intense, et ce que représente un million de tokens générés. Chaque valeur de cette page est recalculée depuis le registre public au moment du rendu, avec sa source.
Estimations sourcées, pas des mesures
Tout est calculé depuis le registre public TokenClimate, rien n'est relevé chez les fournisseurs. Les valeurs bougent quand le registre est recalibré. Si vous les citez, datez la citation et gardez le lien vers la méthodologie.
Le registre en bref
modèles suivis, avec facteurs d'énergie publiés
fournisseurs couverts par le registre
Chaque facteur porte sa source et son niveau de confiance sur sa fiche modèle. Sans facteur publié, un modèle n'entre pas dans ces statistiques.
La médiane du registre
de CO₂e par million de tokens générés, en médiane du registre
La moitié des modèles du registre émet moins, l'autre moitié émet davantage. Le classement se fait sur l'émission par million de tokens de sortie, la grandeur la plus comparable d'un modèle à l'autre. L'énergie d'entrée, elle, chaque fournisseur la compte à sa manière. Le chiffre couvre l'usage et la fabrication amortie du matériel, en location-based.
Sources : Registre TokenClimate, facteurs versionnés (méthodologie v4.0-methodology-2026-08) ; EcoLogits v0.10.2 ; Jegham et al., arXiv:2505.09598 (v6) ; EcoLogits v0.11.1 ; Google Environmental Report 2024 (arXiv:2508.15734) ; AWS Sustainability, millésime 2025.
L'écart frugal/intense
Soit un rapport de ×623 entre les deux extrêmes, à volume de tokens générés égal. Pour le détail : Mistral Large vs Mistral Small et Claude Fable vs DeepSeek Reasoner.
| Rang | Modèle | Fournisseur | CO₂e / Mtok générés |
|---|---|---|---|
| 1 | Mistral Small | mistral | 23 g |
| 2 | Llama 3.1 8B | meta | 49 g |
| 3 | Mistral Large | mistral | 56 g |
| 4 | GPT-5.4 nano | openai | 61 g |
| 5 | GPT-5.4 mini | openai | 192 g |
| 6 | Llama 3.3 70B | meta | 236 g |
| 7 | GPT-5.6 Luna | openai | 308 g |
| 8 | Gemini 1.5 Flash | 402 g | |
| 9 | Claude Haiku | anthropic | 468 g |
| 10 | Gemini 2.0 Flash | 677 g | |
| 11 | GPT-5.4 | openai | 770 g |
| 12 | GPT-5.6 Terra | openai | 770 g |
| 13 | Claude Sonnet | anthropic | 937 g |
| 14 | Gemini 1.5 Pro | 1,3 kg | |
| 15 | Claude Opus | anthropic | 1,9 kg |
| 16 | GPT-5.5 | openai | 2,3 kg |
| 17 | GPT-5.6 Sol | openai | 2,3 kg |
| 18 | Claude Fable | anthropic | 3,7 kg |
| 19 | DeepSeek Chat | deepseek | 5,6 kg |
| 20 | DeepSeek Reasoner | deepseek | 14,1 kg |
Équivalents concrets
Pour donner un ordre de grandeur : un million de tokens générés sur le modèle médian du registre, GPT-5.4, représente 770 g de CO₂e et 9,1 Ld'eau. Ce million de tokens est une unité de comparaison, pas une statistique d'usage constatée.
- En voiture thermique : environ 6 km (conversion ADEME, base carbone).
- En eau : 9,1 L, moins d'une douche moyenne de 60 L (ADEME).
Méthodologie et limites
Ces chiffres sont des estimations dérivées de facteurs publics versionnés, pas des mesures physiques. Le niveau de confiance varie selon les modèles et il est publié fiche par fiche. Périmètre : l'inférence en datacenter tiers ; l'entraînement, les terminaux et le réseau en sont exclus.
- Méthodologie v4.0-methodology-2026-08, mise à jour le : équations, hypothèses et limites (version markdown).
- Cette page existe aussi en markdown brut, pour les assistants IA et les citations : tokenclimate.com/chiffres.md.