Estime a energia, a água e o carbono por trás do seu uso de IA — e o que isso significa em termos do dia a dia.
Apenas inferência (treino e sobrecarga do centro de dados excluídos); a água é no local (scope-1); o valor histórico da pesquisa Google é de 2009. Todos os valores são estimativas.
Estas são estimativas de ordem de grandeza obtidas de medições públicas de modelos comparáveis — apenas inferência, com água no local (scope-1) e fatores de carbono e água ajustáveis. Os modelos de fronteira fechados não são medidos diretamente, por isso trate o resultado como uma aproximação, não como uma auditoria precisa.
Cada tarefa de IA tem um valor de energia por utilização em watt-hora, obtido a partir de fontes medidas atuais. As suas contagens mensais são multiplicadas para um ano, somadas e convertidas em quilowatt-horas.
A água refere-se à água de arrefecimento no local: energia em kWh multiplicada por um fator de eficácia no uso de água (litros por kWh). O carbono é a energia multiplicada pela intensidade carbónica da sua rede elétrica (gramas de CO₂ por kWh).
Um prompt de texto curto típico a um modelo de fronteira atual consome cerca de 0,3 Wh — ponto de convergência das estimativas de 0,24 Wh da Google, 0,34 Wh da OpenAI e 0,3 Wh da Epoch. Prompts de raciocínio ('thinking') e geração de imagens consomem muito mais.
A água apresentada aqui é a água de arrefecimento no local (scope-1): kWh × um fator de eficácia no uso de água. Não inclui a água usada fora do local para gerar eletricidade (scope-2), pelo que o total real pode ser superior. O fator varia bastante consoante o centro de dados, entre cerca de 0,26 e 1,9 L/kWh.
Não. São estimativas centrais obtidas de medições públicas de modelos comparáveis, classificadas como apenas inferência. Os modelos de fronteira fechados não são medidos diretamente, e os valores reais incluem a sobrecarga do centro de dados que as medições brutas excluem.
Não. Todos os valores são apenas de inferência — o custo de utilizar o modelo, não o custo único do seu treino.
Esta calculadora converte o seu uso de IA num impacto concreto: energia em quilowatt-hora, água em litros e carbono em quilogramas de CO₂. Escolha "Meu uso" para estimar um ano dos seus próprios pedidos, ou "Por tarefa" para ver o custo de um único chat, pedido de raciocínio ou geração de imagem. Cada valor por tarefa é extraído de medições atuais e citadas, e refere-se apenas à inferência — o custo de usar um modelo, não de o treinar.
O número principal é a sua pegada de carbono (anual no modo "Meu uso", ou para o volume escolhido no modo "Por tarefa"). Os três cartões de métricas decompõem esse valor em energia, água e carbono, cada um acompanhado de um equivalente do quotidiano — uma carga de telemóvel, um copo de água, um quilómetro de carro — para tornar as unidades abstratas algo tangível. Trate o resultado como uma estimativa de ordem de grandeza: os valores de energia por tarefa variam bastante conforme o modelo, o comprimento do pedido e o centro de dados, e os fatores de água e carbono são suposições ajustáveis, não factos fixos.
Envia cerca de 100 chats de IA curtos por mês, com o fator de uso de água no valor padrão da indústria de 1,8 L/kWh e a rede elétrica média mundial (471 gCO₂/kWh).
100 chats por mês equivalem a 1 200 por ano. A 0,3 Wh cada, totalizam 360 Wh, ou seja, 0,36 kWh — cerca de 30 cargas de telemóvel. A água resulta em aproximadamente 0,65 L (menos de três copos) e o carbono em cerca de 170 g de CO₂ — bem abaixo de um quilómetro num carro típico. Um ano inteiro de uso ligeiro de chat representa uma pegada muito pequena; é nos pedidos de raciocínio e na geração de imagens que ela cresce.
Um pedido de texto curto típico a um modelo de fronteira atual usa aproximadamente 0,3 Wh de eletricidade — ponto de convergência entre os 0,24 Wh medidos pela Google para um pedido mediano do Gemini, os 0,34 Wh declarados pela OpenAI por consulta do ChatGPT e a estimativa bottom-up de 0,3 Wh da Epoch AI para o GPT-4o. Documentos longos (~2,5 Wh), modelos de raciocínio (~7,6 Wh) e geração de imagens (~2,9 Wh) custam muito mais por utilização.
A água scope-1 é a água evaporada no próprio local do centro de dados para arrefecer os servidores, calculada como energia (kWh) multiplicada por um fator de eficácia no uso de água (WUE) em litros por kWh. Exclui a água scope-2 — a água usada fora do local, na central elétrica que gera a eletricidade — pelo que o custo total em água é superior ao valor apresentado. O WUE varia consideravelmente entre operadores (cerca de 0,26 a 1,9 L/kWh), razão pela qual é ajustável aqui.
Não. São estimativas centrais obtidas a partir de medições públicas de modelos comparáveis, e estão deliberadamente identificadas como exclusivas de inferência e com âmbito declarado. Os modelos de fronteira fechados não são medidos diretamente, e os limites de medição diferem (a energia de sistema completo é cerca de 2,4× a energia só de GPU), pelo que dois valores "por consulta" de estudos diferentes não são intercambiáveis.
Não. Todos os valores aqui apresentados referem-se exclusivamente à inferência: o custo de executar um pedido, não o custo único de treinar o modelo. O treino é um custo elevado, mas separado e amortizado, que esta calculadora não tenta estimar.
Abra a secção de pressupostos de água e rede elétrica. O seletor de rede substitui a intensidade de carbono do ciclo de vida pela média mundial, EUA, UE, Índia ou China (dados OWID de 2024), e o seletor de WUE permite modelar um centro de dados da Google, Microsoft, Meta, com o valor padrão da indústria ou a média da frota. O carbono e a água escalam linearmente com estes fatores.
Cada tarefa de IA tem um valor de energia por utilização citado em watt-hora: chat curto 0,30 Wh (convergência Epoch/Google/OpenAI), documento longo 2,5 Wh (Epoch, entrada de ~10 000 tokens), raciocínio 7,6 Wh (Hugging Face AI Energy Score v2, DeepSeek-R1-70B com raciocínio ativo) e geração de imagens 2,907 Wh (Luccioni "Power Hungry Processing", média da Tabela 2). No modo "Meu uso", as contagens mensais são multiplicadas por 12, somadas e divididas por 1 000 para obter os quilowatt-hora anuais; o modo "Por tarefa" usa as contagens tal como introduzidas. Água em litros = kWh × WUE (padrão 1,8 L/kWh, scope-1 no local). Carbono em gramas = kWh × intensidade da rede (padrão 471 gCO₂/kWh, média mundial 2024, ciclo de vida OWID), depois dividido por 1 000 para quilogramas. Os equivalentes do quotidiano dividem pelos seguintes valores de referência citados: 12 Wh por carga de telemóvel, 0,3 Wh por pesquisa histórica (2009) no Google, 120 Wh por fervura de chaleira de 1 litro, 244 gCO₂/km para um carro típico norte-americano e 106,4 gCO₂/km para um carro novo médio europeu, 60 L por duche, 0,25 L por copo e 0,5 L por garrafa.
Revisado pela Equipa YouCalc · Última revisão
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