Combien d'énergie et d'eau consomment Claude Fable 5.2 et Opus 5.5 ?

Par Guillaume Pakula · Publié le 10 novembre 2026

Une question courte à Claude Opus 5.5 ou à Fable 5.2 consomme environ 2 Wh d'électricité et moins de 1 mL d'eau de refroidissement, et jusqu'à 12 Wh quand le modèle réfléchit longtemps. Une tâche de code d'agent avec Opus 5.5 consomme de 15 à 610 Wh selon le réglage d'effort. Fable 5.2, sorti le 9 novembre, n'est pas encore mesuré par une source ouverte : ses chiffres suivront. Ce sont des estimations de Projet Celsius, Anthropic ne publiant rien.

Anthropic ne publie ni l'électricité, ni l'eau, ni la taille de ses modèles, et CLEER, la seule base qui estime Claude version par version, s'arrête à Fable 5 et Opus 5. Les chiffres de cet article sont donc des estimations de Projet Celsius : les tokens qu'un modèle dépense sur une tâche, publiés par Epoch AI, multipliés par l'énergie d'un token de notre base de facteurs de l'IA.

Fable 5.2 est sorti le 9 novembre 2026, et ce qui change avec lui est détaillé dans notre article sur Claude Fable 5.2. Aucune source ouverte ne l'a encore mesuré : ses chiffres d'énergie viendront dès qu'Epoch AI publiera ses tokens, et cet article sera mis à jour. Opus 5.5, sorti le 22 septembre, et Fable 5.1 sont mesurés sur CursorBench, le banc de tâches de code de l'éditeur Cursor.

Combien d'électricité et d'eau consomment-ils ?

Pour une question courte

Une question courte, au sens de notre base, lit 100 tokens et en écrit 400, une demi-page de réponse. Pour un grand modèle comme Opus 5.5 ou Fable 5.2, elle consomme 1,2 Wh (wattheure) sans réflexion. Ces modèles réfléchissent avant de répondre, ce qui multiplie la consommation :

• En réflexion moyenne, la consommation est multipliée par 1,92, la hausse moyenne mesurée sur 22 modèles ouverts dans le rapport publié par l'Arcep en mai 2026 : la question consomme 2,3 Wh.
• En réflexion poussée, notre base retient un facteur 10, le milieu des mesures publiées sur d'autres modèles. C'est aussi l'écart de tokens mesuré entre low et max sur une même tâche de code, 14 fois pour Opus 5.5 : la question consomme alors 12 Wh.
• Pour comparaison, la question rapide qui sert de repère pour ChatGPT consomme 0,3 Wh, comme le détaille notre article sur la requête ChatGPT.

Les estimations de CLEER pour les versions précédentes sont du même ordre : 1,6 Wh pour Opus 5 et 2,8 Wh pour Fable 5. Elles portent sur une conversation d'une question et 1 ou 2 relances, que détaille l'empreinte carbone de Claude, modèle par modèle. Notre méthode donne la même valeur à Fable 5.2 et à Opus 5.5 pour une question.

Pour une tâche d'agent

Une tâche de code de CursorBench avec Opus 5.5 consomme de 15 à 44 Wh en low et de 200 à 610 Wh en max. CursorBench publie les tokens lus et écrits ensemble : chaque fourchette va de tokens tous lus, les moins coûteux, à tokens tous écrits. En max, Opus 5.5 dépense 218 000 tokens par tâche, autant d'électricité que 11 à 32 recharges de téléphone.

Ces valeurs rejoignent les autres estimations d'agent. En high, une tâche d'Opus 5.5 consomme 49 à 150 Wh ; un développeur, Simon Couch, estimait sa session médiane de Claude Code à 41 Wh, et CLEER une session d'agent lourde avec Fable 5 à 294 Wh. Sur DeepSWE, aux tâches de code plus longues, Fable 5 en max atteint 330 à 560 Wh.

Et Fable 5.2 ?

Fable 5.2 appartient à la même classe de taille que Fable 5.1 et Opus 5.5, avec un token écrit vendu 40 dollars le million selon The Next Web. Sur CursorBench, Fable 5.1 dépense 35 000 à 117 000 tokens par tâche de low à max, soit 32 à 325 Wh. L'ordre de grandeur attendu pour Fable 5.2 est le même : quelques dizaines à quelques centaines de wattheures par tâche d'agent, selon le réglage.

Il penche sans doute vers le haut de la fourchette : pour passer l'indice d'intelligence où il obtient 65 points, Fable 5.2 produit 275 millions de tokens, contre 72,8 millions pour le modèle médian. Source : Artificial Analysis (artificialanalysis.ai).

Et en eau ?

L'eau d'un centre de données sert surtout à refroidir les serveurs, par évaporation. Anthropic ne publie aucun chiffre d'eau. Claude tourne chez Amazon, Google et Microsoft, qui publient chacun un indicateur d'eau par kilowattheure, appelé WUE, sur des périmètres différents :

• Google consomme 1,15 litre par kWh dans les centres qui servent ses modèles de langage, en moyenne sur 2024, selon l'étude publiée par ses ingénieurs en août 2025.
• Microsoft annonce 0,30 litre par kWh pour ses centres sur l'exercice 2024, contre 0,49 en 2021, dans son billet du 9 décembre 2024 ; sa note de bas de page parle d'eau prélevée, son texte d'eau consommée.
• AWS annonce 0,12 litre prélevé par kWh en 2024 sur sa page consacrée à l'eau, une eau prélevée qui ne se compare pas directement à celle de Google.
• Le parc américain consommait 0,36 litre par kWh en moyenne jusqu'en 2023 selon le Lawrence Berkeley National Laboratory, puis 0,45 à 0,48 selon ses projections ; notre base retient la valeur basse.

À 0,36 litre par kWh, une question courte consomme de 0,8 à 4 mL d'eau sur site, soit 15 à 80 gouttes. Une tâche de code d'Opus 5.5 en max en consomme 66 à 200 mL, un demi-verre au plus. L'eau des centrales qui produisent l'électricité pèse 14 fois plus : 4,5 litres par kWh aux États-Unis selon le même laboratoire. Les 0,26 mL mesurés par Google pour une question à Gemini ne comptent que l'eau sur site, comme le détaille notre article sur l'empreinte eau de l'IA.

Et en carbone ?

Le carbone dépend du lieu de calcul, qu'Anthropic ne publie pas. Au réseau des États-Unis, 384 gCO2e par kWh en 2025 selon Our World in Data, une question courte émet de 0,9 à 4,6 gCO2e, 6 à 32 mètres en voiture thermique. Une tâche de code d'Opus 5.5 en max émet 78 à 230 gCO2e, jusqu'à 1,6 km en voiture, et 9 fois moins avec l'électricité française. L'empreinte d'un centre de données compte aussi sa construction.

Consomment-ils plus que les autres modèles ?

Sur CursorBench, Opus 5.5 réussit le plus de tâches des modèles mesurés par ce banc, 57,8 % en max, avec un nombre de tokens modéré jusqu'au réglage high. Fable 5.1 réussit moins sur ce banc, 51,8 % en max, avec 2 fois moins de tokens qu'Opus 5.5 à ce réglage. À classe de taille égale, l'électricité suit les tokens ; d'une classe à l'autre, elle dépend d'une hypothèse.

Face à Sonnet et Gemini

À réussite voisine de 53 %, Opus 5.5 en medium dépense 38 000 tokens, Sonnet 5.5 en xhigh 100 000 et Gemini 4 Argon en high 110 000. Vendus 10 dollars le million de tokens écrits, Sonnet et Argon sont rangés par notre méthode dans les modèles moyens, 4 fois plus sobres par token. Ils consommeraient alors un peu moins qu'Opus 5.5, 23 à 76 Wh contre 35 à 105. Cette avance vient tout entière de l'hypothèse de taille : à énergie par token égale, ils consommeraient 2 à 3 fois plus. Le classement des meilleures IA de 2026 les compare sur le reste.

Face à GPT-6 Astra

Sur DeepSWE, les modèles d'OpenAI écrivent nettement moins, et ce résultat ne dépend pas de l'hypothèse de taille : GPT-6 Astra et Opus 5 sont tous 2 de grands modèles, vendus 50 et 25 dollars le million de tokens écrits. GPT-6 Astra en high réussit 73,2 % des tâches en écrivant 26 500 tokens, soit 73 à 125 Wh. Opus 5 en high réussit 72,8 % avec 64 200 tokens, 2,4 fois plus. Pour une simple conversation, la gamme compte plus que l'éditeur, comme le montre notre comparatif de ChatGPT, Claude et Gemini ; notre classement des IA les plus polluantes range les éditeurs sur leur transparence.

Comment réduire leur impact ?

Les leviers se chiffrent sur la tâche d'agent, où se joue l'essentiel de la consommation. Le graphique part d'Opus 5.5 en max et montre ce que change chaque choix.

Baisser le réglage d'effort

De max à high, Opus 5.5 dépense 4 fois moins de tokens pour 1,8 point de réussite en moins, et xhigh n'apporte rien sur high, à 56 % chacun. Fable 5.1 double ses tokens de high à max pour 2,6 points. Le geste utile est de vérifier le réglage de ses outils et de ses agents, et de ne monter qu'au besoin. Le choix entre les 2 modèles se discute dans Fable 5.2 ou Opus 5.5.

De high à max, Opus 5.5 dépense 4 fois plus de tokens pour 1,8 point de réussite.

Garder Fable pour les tâches qui le demandent

Entre ses 2 modèles de tête, Anthropic recommande de commencer par Opus 5.5 pour la plupart des tâches de code et de connaissance, selon The Next Web. Sa documentation de Claude Code conseille Sonnet pour les tâches de code courantes. Sonnet 5.5 en high réussit 47,8 % des tâches de CursorBench avec 37 000 tokens, autant qu'Opus 5.5 en medium pour 4,7 points de moins, et 4 fois moins d'électricité si l'on suit notre hypothèse de taille. Pour une question, Haiku consomme environ 20 fois moins qu'Opus selon CLEER ; une IA plus sobre se choisit sur la tâche à faire.

Réduire ce que le modèle relit et écrit

Un agent relit son contexte à chaque étape. Ces relectures en cache coûtent 0,20 dollar le million de tokens chez Fable 5.2 et Opus 5.5, 100 à 200 fois moins qu'un token écrit ; elles consomment moins aussi, sans être gratuites. Vider le contexte entre 2 tâches et demander des réponses courtes réduisent les tokens, donc l'électricité, comme les autres gestes qui réduisent l'impact de l'IA.

Choisir le lieu du calcul

Le lieu du calcul change le carbone ; l'électricité reste la même. Une tâche d'Opus 5.5 en max émet jusqu'à 230 gCO2e au réseau des États-Unis et 25 gCO2e en France. Une entreprise qui passe par AWS, Google Cloud ou Azure peut choisir une région, selon les modèles que chaque plateforme y propose.

Comment avons-nous calculé ?

Le calcul suit 3 étapes, de la plus solide à la plus fragile :

• Les tokens d'une tâche sont publiés par Epoch AI : lus et écrits ensemble sur CursorBench, d'où une fourchette sans valeur centrale ; écrits seulement sur DeepSWE, d'où une borne basse, la haute ajoutant 70 %.
• L'électricité d'un token vient de notre base de facteurs de l'IA : 2,8 Wh pour 1 000 tokens écrits par un grand modèle et 0,9 Wh pour 1 000 lus, centre de données compris. C'est le facteur de la base, 3,84 Wh, ramené de 34 % pour retrouver les 0,3 Wh de la question rapide, puis majoré de 10 %.
• La taille du modèle se déduit de son prix : 20 dollars ou plus par million de tokens écrits, grand modèle ; de 2 à 20 dollars, modèle moyen, 4 fois plus sobre par token. Aucun éditeur ne publie la taille de ses modèles : c'est l'hypothèse la plus fragile.

Ces chiffres ne comptent ni la fabrication des serveurs ni l'entraînement, que la façon dont l'IA pollue détaille ; l'analyse de cycle de vie de Mistral Large 2 les ajoute et donne 45 mL d'eau pour une réponse de 400 tokens. Pour compter ces usages dans un Bilan Carbone®, au scope 3, les relevés de tokens d'une équipe valent mieux qu'une facture.

Pour nous, au Projet Celsius, le résultat utile pour un utilisateur de Claude tient au réglage plus qu'au modèle. Sur une même tâche de code, Opus 5.5 en max dépense 4 fois les tokens de high pour 1,8 point de réussite ; laissé en max sur des tâches courantes, il pèse plus lourd qu'un changement de modèle. Nous recommandons de fixer un réglage par défaut bas ou moyen et de réserver max aux tâches où chaque point compte. Reste à demander à Anthropic ce que Google a publié pour Gemini : l'énergie et l'eau d'une requête, mesurées en production.

Ce qu'il faut retenir

• Anthropic ne publie aucun chiffre d'énergie ni d'eau : les valeurs de cet article sont des estimations de Projet Celsius, à partir des tokens publiés par Epoch AI.
• Une question courte à Opus 5.5 ou à Fable 5.2 consomme environ 2 Wh, jusqu'à 12 Wh en réflexion poussée, et moins de 5 mL d'eau sur site.
• Une tâche de code d'Opus 5.5 consomme de 15 Wh en low à 610 Wh en max, jusqu'à 32 recharges de téléphone.
• Fable 5.2 n'est pas encore mesuré par une source ouverte ; Fable 5.1, de la même classe, consomme 32 à 325 Wh par tâche.
• Le réglage d'effort est le premier levier : de max à high, Opus 5.5 dépense 4 fois moins de tokens pour 1,8 point de réussite en moins.

Pour situer l'IA dans l'ensemble des impacts du numérique, voir notre article sur l'impact environnemental de l'IA, et pour suivre ces usages dans une organisation, celui sur la mesure et le pilotage de l'IA en entreprise.

Combien consomme une requête à Claude Fable 5.2 ?

Une question courte à Claude Fable 5.2 consomme environ 2 Wh d'électricité selon l'estimation de Projet Celsius, et jusqu'à 12 Wh quand le modèle réfléchit longtemps. Ses tâches d'agent ne sont pas encore mesurées par une source ouverte ; Fable 5.1, de la même classe, consomme 32 à 325 Wh par tâche de code de CursorBench selon le réglage. Anthropic ne publie aucun chiffre d'énergie.

Combien consomme Claude Opus 5.5 ?

Une question courte à Opus 5.5 consomme environ 2 Wh, jusqu'à 12 Wh en réflexion poussée. Une tâche de code de CursorBench consomme de 15 à 44 Wh au réglage low, 49 à 150 Wh en high et 200 à 610 Wh en max, selon l'estimation de Projet Celsius à partir des tokens publiés par Epoch AI.

Combien d'eau consomme Claude ?

Anthropic ne publie aucun chiffre d'eau. Avec la moyenne des centres de données américains, 0,36 litre par kWh, une question courte à Opus 5.5 ou Fable 5.2 consomme de 0,8 à 4 mL d'eau sur site, et une tâche de code d'Opus 5.5 en max de 66 à 200 mL. Les centrales qui produisent l'électricité en consomment environ 14 fois plus.

Fable 5.2 consomme-t-il plus qu'Opus 5.5 ?

On ne le sait pas encore : Fable 5.2, sorti le 9 novembre 2026, n'est mesuré par aucune source ouverte. Son prédécesseur Fable 5.1 dépense sur CursorBench moins de tokens qu'Opus 5.5 au réglage max, 117 000 contre 218 000, mais un peu plus en low et en high, pour une réussite plus basse. Les 2 modèles sont de la même classe de taille.

Quelle est l'empreinte carbone de Claude Opus 5.5 ?

Au réseau électrique des États-Unis, une question courte à Opus 5.5 émet de 0,9 à 4,6 gCO2e, et une tâche de code de 6 à 17 gCO2e au réglage low, jusqu'à 78 à 230 gCO2e en max, selon l'estimation de Projet Celsius. Avec l'électricité française, ces valeurs sont 9 fois plus basses.

Comment réduire la consommation de Claude ?

Baisser le réglage d'effort est le geste le plus efficace : de max à high, Opus 5.5 dépense 4 fois moins de tokens sur une même tâche de code pour 1,8 point de réussite en moins. Viennent ensuite un modèle plus léger pour les tâches simples, Sonnet ou Haiku, un contexte vidé entre 2 tâches, des réponses courtes et, en entreprise, une région de calcul à l'électricité bas carbone.