Anthropic ne publie ni énergie par requête, ni facteur d'émission, ni rapport de durabilité couvrant l'inférence. Aucun chiffre officiel n'existe donc pour l'empreinte carbone de Claude, et tout ce qui circule est une estimation tierce. La nôtre, publiée et versionnée dans la méthodologie, donne pour un million de tokens générés : 468 gCO₂e sur Haiku, 937 sur Sonnet, 1 874 sur Opus et 3 749 sur Fable. Un facteur 8 entre le modèle le plus léger et le plus lourd de la même gamme, ce qui rend la question « combien pèse une requête Claude » moins utile que « quel modèle a traité quoi ».
Une seule famille Claude est estimée à la source
Les facteurs viennent d'un fit sur les estimations de Jegham et al. (arXiv 2505.09598, version v6), la seule publication qui chiffre un modèle Claude. Elle ne couvre que Claude 3.7 Sonnet. Le reste de la gamme en est dérivé, et le niveau de confiance affiché sur chaque fiche modèle dit exactement de combien de sauts.
| Famille | Énergie sortie (Wh/Mtok) | CO₂e sortie (g/Mtok) | Provenance | Confiance |
|---|---|---|---|---|
| Haiku | 1 262 | 468 | extrapolé, 0,5x Sonnet | medium |
| Sonnet | 2 525 | 937 | fit sur la source primaire | high |
| Opus | 5 050 | 1 874 | extrapolé, 2x Sonnet | medium |
| Fable | 10 100 | 3 749 | extrapolé, 2x Opus, proxy prix | low |
Un point que nous préférons écrire nous-mêmes : high ne veut pas dire mesuré. La source primaire ne relève rien, ses valeurs sortent d'une simulation Monte Carlo sur une puissance de plaque constructeur et un taux d'utilisation supposé. L'échelle classe donc des estimations entre elles, high signifiant « estimation publiée pour ce modèle précis », pas « mesure ». Aucun facteur du registre n'est une mesure, et le produit l'affichait mal jusqu'à la v4.0.
Ce que pèse une réponse Claude
À partir des facteurs ci-dessus, une réponse de 500 tokens générés sur Sonnet 5 revient à environ 1,26 Wh d'énergie serveur, 0,47 gCO₂e et 7,5 mL d'eau, hors tokens d'entrée. Le passage de l'énergie au CO₂e utilise un PUE de 1,14 déclaré par AWS pour ses centres en 2025, une intensité carbone de 0,287 kgCO₂e/kWh pondérée sur les régions d'inférence, et une constante de fabrication de 44 gCO₂e par kWh informatique, qui représente 11,9 % du total.
Ce 0,47 g est quinze fois le 0,03 gCO₂e market-based que Google publie pour un prompt Gemini médian. L'écart tient à trois choses : nos facteurs sont en location-based, ils portent sur un volume de tokens et non sur un prompt médian dont la longueur n'est pas publiée, et ils viennent d'une famille d'estimations que Microsoft juge surestimée d'un facteur 4 à 20 (arXiv 2509.20241). Nous n'avons pas basculé la valeur, le papier de Microsoft étant un modèle bottom-up produit par une partie prenante et non une mesure de nos modèles, mais le conflit est publié dans la méthodologie plutôt que gardé pour nous.
Le contexte compte autant que la réponse
Sur un usage conversationnel, les tokens générés dominent. Sur un usage agentique, non : le contexte relu à chaque tour représente l'essentiel du volume traité, et il se facture comme il se compte, dans une classe à part. Notre équation applique aux tokens relus du cache 8 % de l'énergie d'un token d'entrée frais, une valeur documentée et bornée entre 0,05 et 0,20. Le détail de ce que ce terme capture, et l'aveu qu'il sous-estime le décodage en contexte long, sont dans la méthodologie. Pour un usage Claude Code, c'est le poste principal : voir l'empreinte carbone de Claude Code.
Une réserve à connaître avant de citer ces facteurs par requête plutôt que par token. Anthropic indique que Claude 4.7 et les modèles suivants utilisent un tokenizer qui produit environ 30 % de tokens de plus à texte égal. Nos énergies sont calibrées sur Claude 3.7 Sonnet, donc un facteur par token appliqué à texte égal peut surestimer d'autant sur la gamme récente. Aucun correctif n'est appliqué tant qu'aucune mesure ne le fonde.
Chiffrer votre usage réel plutôt qu'une moyenne
Trois chemins, du plus rapide au plus précis. Le calculateur prend un volume de tokens et un profil d'usage, et rend l'énergie, le CO₂e et l'eau en quelques secondes. Le plugin open source claude-carbon lit vos sessions locales et produit le même calcul sur votre poste. Le Bilan part de votre clé Admin API et remonte jusqu'à douze mois, par personne, par modèle et par projet. Dans les trois cas, le calcul est celui de la méthodologie, versionné, et les facteurs bougent quand les sources bougent. Pour comparer les méthodes de mesure entre elles, voir mesurer la consommation IA de son entreprise.
FAQ
Anthropic publie-t-il l'empreinte carbone de Claude ?
Non. À la date de ce guide, ni énergie par requête, ni facteur d'émission, ni rapport de durabilité audité couvrant l'inférence. Le rapport de l'Arcep de mai 2026, réalisé avec le PEReN, place ce manque de transparence des fournisseurs parmi les premiers freins à l'évaluation de l'empreinte de l'IA.
Combien de CO₂e pour une réponse de Claude ?
Environ 0,47 gCO₂e pour 500 tokens générés sur Sonnet 5, hors tokens d'entrée, avec nos facteurs. La même réponse sur Opus double le chiffre, sur Haiku le divise par deux, sur Fable le multiplie par quatre. Un chiffre par requête n'a de sens qu'accompagné du modèle et d'une longueur.
Pourquoi Sonnet est-il classé « high » et Fable « low » ?
Parce que la seule publication qui estime un modèle Claude ne couvre que Sonnet. Opus et Haiku en sont extrapolés en un saut, Fable en deux, et aucune source publique ne documente sa taille ou son énergie. Le niveau de confiance décrit la distance à la source, pas la qualité du fournisseur.
Ces facteurs incluent-ils l'entraînement des modèles ?
Non. Ils couvrent l'inférence et la fabrication du matériel qui la sert, pas l'entraînement. L'énergie d'entraînement relève du fournisseur, qui doit la documenter au titre de l'article 53 de l'AI Act : voir le guide AI Act et énergie de l'IA.
Sources
- Méthodologie TokenClimate : facteurs par famille, constantes et niveaux de confiance
- Jegham N. et al., « How Hungry is AI? », arXiv 2505.09598 (v6), source primaire des énergies Claude
- Microsoft, énergie par requête des grands modèles, arXiv 2509.20241
- AWS Sustainability, PUE et WUE des centres de données, millésime 2025
- Google, mesure par prompt Gemini (août 2025), arXiv 2508.15734
- Anthropic, note tokenizer des modèles récents (tarification)
- Arcep, « Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ? », avec le PEReN (21 mai 2026)