# Chiffres de référence : l'empreinte des modèles d'IA

> Estimations sourcées, calculées depuis le registre public TokenClimate, pas des mesures. Ce document est régénéré depuis le registre versionné : les valeurs bougent quand le registre est recalibré, ne les citez pas comme des constantes de marché.

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- Méthodologie v3.3 (mise à jour 2026-07-08) : https://tokenclimate.com/methodology (markdown : https://tokenclimate.com/methodology.md)

## Le registre en bref

Le registre public TokenClimate suit 23 modèles à facteurs d'énergie publiés, chez 6 fournisseurs. Chaque facteur porte sa source et son niveau de confiance sur sa fiche : https://tokenclimate.com/models

## La médiane du registre

La médiane s'établit à 677 g de CO2e par million de tokens générés : la moitié des modèles du registre émet moins, l'autre moitié émet davantage. La grandeur de classement est l'émission par million de tokens de sortie (usage et fabrication amortie, location-based), la plus comparable d'un modèle à l'autre.

Sources : EcoLogits v0.10.2 (https://ecologits.ai) ; Jegham et al., arXiv:2505.09598 (v6) (https://arxiv.org/abs/2505.09598) ; Google Environmental Report 2024 (arXiv:2508.15734) (https://arxiv.org/abs/2508.15734).

## L'écart frugal/intense

- Modèle le plus frugal du registre : Mistral Small, 23 g de CO2e par million de tokens générés. Fiche : https://tokenclimate.com/models/mistral-small-latest
- Modèle le plus intense : DeepSeek Reasoner, 14,1 kg. Fiche : https://tokenclimate.com/models/deepseek-reasoner
- Rapport entre les deux : ×623

Comparatifs publiés :
- Mistral Large vs Mistral Small : https://tokenclimate.com/models/compare/mistral-large-latest-vs-mistral-small-latest
- Claude Fable vs DeepSeek Reasoner : https://tokenclimate.com/models/compare/claude-fable-vs-deepseek-reasoner

## Classement complet (CO2e par million de tokens générés)

| Rang | Modèle | Fournisseur | CO2e / Mtok générés | Fiche |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | Mistral Small | mistral | 23 g | https://tokenclimate.com/models/mistral-small-latest |
| 2 | o3-mini | openai | 24 g | https://tokenclimate.com/models/o3-mini |
| 3 | GPT-4o mini | openai | 31 g | https://tokenclimate.com/models/gpt-4o-mini |
| 4 | Llama 3.1 8B | meta | 49 g | https://tokenclimate.com/models/llama-3-1-8b-instant |
| 5 | Mistral Large | mistral | 56 g | https://tokenclimate.com/models/mistral-large-latest |
| 6 | GPT-4.1 mini | openai | 143 g | https://tokenclimate.com/models/gpt-4-1-mini |
| 7 | GPT-4.1 nano | openai | 219 g | https://tokenclimate.com/models/gpt-4-1-nano |
| 8 | Llama 3.3 70B | meta | 236 g | https://tokenclimate.com/models/llama-3-3-70b-versatile |
| 9 | Gemini 1.5 Flash | google | 402 g | https://tokenclimate.com/models/gemini-1-5-flash |
| 10 | Claude Haiku | anthropic | 468 g | https://tokenclimate.com/models/claude-haiku |
| 11 | GPT-4.1 | openai | 670 g | https://tokenclimate.com/models/gpt-4-1 |
| 12 | Gemini 2.0 Flash | google | 677 g | https://tokenclimate.com/models/gemini-2-0-flash |
| 13 | GPT-4o | openai | 731 g | https://tokenclimate.com/models/gpt-4o |
| 14 | Claude Sonnet | anthropic | 937 g | https://tokenclimate.com/models/claude-sonnet |
| 15 | Gemini 1.5 Pro | google | 1,3 kg | https://tokenclimate.com/models/gemini-1-5-pro |
| 16 | o1 | openai | 1,6 kg | https://tokenclimate.com/models/o1 |
| 17 | o3 | openai | 1,8 kg | https://tokenclimate.com/models/o3 |
| 18 | Claude Opus | anthropic | 1,9 kg | https://tokenclimate.com/models/claude-opus |
| 19 | o4-mini | openai | 2,3 kg | https://tokenclimate.com/models/o4-mini |
| 20 | GPT-4 Turbo | openai | 2,3 kg | https://tokenclimate.com/models/gpt-4-turbo |
| 21 | Claude Fable | anthropic | 3,7 kg | https://tokenclimate.com/models/claude-fable |
| 22 | DeepSeek Chat | deepseek | 5,6 kg | https://tokenclimate.com/models/deepseek-chat |
| 23 | DeepSeek Reasoner | deepseek | 14,1 kg | https://tokenclimate.com/models/deepseek-reasoner |

## Équivalents concrets

Convention de lecture : un million de tokens générés sur le modèle médian du registre (Gemini 2.0 Flash, https://tokenclimate.com/models/gemini-2-0-flash), soit 677 g de CO2e et 7,3 L d'eau. Ce volume sert à donner un ordre de grandeur, ce n'est pas une statistique d'usage constatée.

- En voiture thermique : environ 6 km (conversion ADEME, base carbone).
- En eau : 7,3 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 v3.3-methodology-2026-07, mise à jour 2026-07-08 : https://tokenclimate.com/methodology
- Version markdown : https://tokenclimate.com/methodology.md
- Fiches modèles : https://tokenclimate.com/models

## Sources

- EcoLogits v0.10.2 (https://ecologits.ai)
- Jegham et al., arXiv:2505.09598 (v6) (https://arxiv.org/abs/2505.09598)
- Google Environmental Report 2024 (arXiv:2508.15734) (https://arxiv.org/abs/2508.15734)