--- title: "Quelle est l'empreinte carbone de Claude ?\nQuel modèle et quel usage pèsent le plus ?" description: "Une conversation avec Claude émet 0,03 à 1,1 gCO2e (0,08 à 2,8 Wh) selon le modèle, estimations de 2026. Une session d'agent consomme 27 à 67 fois plus." canonical: https://projetcelsius.com/blog/empreinte-carbone-claude/ author: "Guillaume Pakula" datePublished: 2026-11-02 dateModified: 2026-11-02 language: fr --- # Quelle est l'empreinte carbone de Claude, modèle par modèle ? **Auteur** : Guillaume Pakula **Publié le** : 2026-11-02 **Rubrique** : Décryptage **Temps de lecture** : 18 min **URL canonique** : https://projetcelsius.com/blog/empreinte-carbone-claude/ **Source** : Projet Celsius (https://projetcelsius.com) - cabinet de conseil en stratégie carbone, bureau d'études d'ingénieurs-docteurs basé à Paris et Marseille. > Une conversation avec Claude émet de **0,03 gCO2e avec Haiku 4.5** à 1,1 gCO2e avec Fable 5, soit 0,08 à 2,8 Wh, selon les seules estimations par modèle, publiées en septembre 2026 ; Anthropic ne publie aucun chiffre. L'usage pèse plus lourd que le modèle : **une session d'agent** consomme 27 à 67 fois une conversation, et le niveau d'effort fait varier les tokens d'une même tâche **de 3 à 20 fois**. Une conversation courte avec **Claude Haiku 4.5** consomme environ **0,08 Wh** (wattheure) et émet **0,03 gCO2e**, une ampoule LED de 10 W allumée 30 secondes. Avec **Claude Opus 5**, la même conversation consomme 20 fois plus, **1,6 Wh**. Et avec le même Opus 5, une session d'agent qui code pendant 1 à 2 heures consomme **43 Wh, autant que 27 conversations**. Ce sont des estimations : Anthropic ne publie ni l'énergie ni la taille de ses modèles, et la seule base qui les estime version par version, [CLEER](https://reports.sustainableaigroup.com/CLEER-Tech-Report), a été publiée le **29 septembre 2026** par des chercheurs indépendants. La colonne d'intelligence ne suit pas l'énergie : GPT-5.6 Luna, noté comme Sonnet 5, est estimé **5 fois plus sobre**, avec une estimation extrapolée. Les sections suivantes reprennent ces chiffres modèle par modèle, puis ce qui les fait varier. ## Combien consomme chaque modèle de Claude ? La base CLEER est publiée par le Sustainable AI Group, autour de Nidhal Jegham, Chan Young Koh, Boris Gamazaychikov et **Sasha Luccioni**, l'une des chercheuses les plus citées sur l'énergie de l'IA. Pour un modèle fermé comme Claude, elle **estime la taille du modèle** d'après son score de connaissances, sa fenêtre de contexte et sa date de sortie. Elle le rapproche ensuite de 5 modèles ouverts mesurés sur des cartes graphiques récentes, puis le cale sur son débit public. Le résultat compte **l'énergie totale d'un centre de données** américain moyen, refroidissement compris, pour une même session et **un même nombre de tokens** quel que soit le modèle. > **Note** : Un token est un morceau de mot, l'unité que le modèle lit et produit. Selon Anthropic, 1 million de tokens représente environ 555 000 mots depuis Claude Opus 4.7, contre 750 000 avant : un même texte compte environ 35 % de tokens de plus sur les modèles récents. Prix et énergie se comptent en tokens. ### De Haiku à Fable, un facteur 35 CLEER donne une valeur pour chaque version de Claude, sur une **conversation type** : une question, une réponse, puis 1 ou 2 relances. La dernière version estimée de chaque gamme se range ainsi : - Claude Haiku 4.5, sorti en octobre 2025, consomme **0,08 Wh** ; CLEER le rapproche de modèles ouverts de 20 à 120 milliards de paramètres au total, dont 3 à 5 milliards actifs. - Claude Sonnet 5 consomme **0,83 Wh**, après 0,74 Wh pour Sonnet 4, 1,20 Wh pour Sonnet 4.5 et 0,72 Wh pour Sonnet 4.6. - Claude Opus 5 consomme **1,61 Wh**, dans une fourchette de **1,37 à 1,88 Wh** pour les 7 versions d'Opus sorties depuis mai 2025. - Claude Fable 5 consomme **2,80 Wh**, une valeur extrapolée, parce que Fable dépasse tous les modèles ouverts qui servent de référence. Opus 5 consomme ainsi **environ 2 fois Sonnet 5** et 20 fois Haiku 4.5. Les modèles actuels, Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5 et Fable 5.1, sortis en septembre et en octobre 2026, n'ont **pas encore d'estimation** : CLEER met ses données à jour chaque trimestre. Pour les ordres de grandeur de l'IA en général, de la requête au centre de données, notre article sur [l'empreinte carbone de l'IA](/blog/empreinte-carbone-ia/) sert de point de départ. ### Et en CO2, en eau ? Le CO2 dépend de l'électricité qui alimente le centre de données. L'électricité moyenne des États-Unis émet **384 gCO2e par kWh** sur son cycle de vie en 2025, selon [Our World in Data](https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity). Une conversation émet alors de **0,03 gCO2e** avec Haiku 4.5 à **1,1 gCO2e** avec Fable 5, près de 8 mètres en voiture thermique. Avec l'électricité française, à 41 g par kWh, elle émet **9 fois moins**. CLEER retient par défaut un cas plus lourd, des turbines à gaz installées sur le site, à 640 g par kWh. L'eau suit l'électricité. CLEER ne la chiffre pas. Le refroidissement des centres de données américains consommait en moyenne **0,36 litre par kWh** d'énergie informatique jusqu'en 2023, et 0,45 à 0,48 depuis, selon le Lawrence Berkeley National Laboratory. Avec la valeur basse, notre calcul donne de **0,02 mL** avec Haiku 4.5 à **0,7 mL** avec Fable 5 par conversation, du même ordre que les 0,26 mL mesurés par Google pour une question à Gemini. L'eau des centrales qui produisent cette électricité pèse **plus de 10 fois plus**, environ 4,5 litres par kWh selon le même laboratoire : notre article sur [l'empreinte eau de l'IA](/blog/ia-empreinte-eau/) détaille ces 2 périmètres. ### Ce que valent ces estimations CLEER donne à chaque modèle un **indice de confiance** de 0 à 1 : forte au-dessus de 0,85, bonne de 0,55 à 0,85, plus faible de 0,30 à 0,55, extrapolée en dessous. Haiku 4.5 (0,68) et Sonnet 5 (0,75) sont **bien estimés**, Opus 5 (0,47) moins bien, et **Fable 5 (0,13) reste une extrapolation**. La base n'a pas été relue par des pairs. L'étude [« How Hungry is AI? »](https://arxiv.org/html/2505.09598v6), cosignée en 2025 par Nidhal Jegham, donnait **0,95 Wh** pour une requête courte à Claude 3.7 Sonnet, et même un peu plus pour Claude 3.5 Haiku, faute d'hypothèse de taille propre à chaque modèle. Les chiffres qui circulent pour « Claude » mélangent ainsi des gammes qui consomment **de 1 à 35**. ## Pourquoi Opus consomme-t-il plus que Haiku ? Produire 1 token demande environ **2 opérations de calcul par paramètre actif** du modèle, selon [Epoch AI](https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use), et l'électricité suit le calcul. L'énergie d'une réponse se ramène donc à un produit : **l'énergie d'un token**, que fixent le modèle et son matériel, multipliée par **le nombre de tokens traités**, que fixe l'usage. Sur le premier terme, Anthropic ne publie ni la taille de ses modèles, ni leur architecture, ni leur consommation. ### La taille, que personne ne publie Les fiches de modèles du [Transparency Hub d'Anthropic](https://www.anthropic.com/transparency) décrivent l'entraînement et les tests de sécurité, sans **aucun chiffre de taille, d'énergie ou d'eau**. La méthode EcoLogits supposait pour Claude 3 Opus environ **2 000 milliards de paramètres**, dont 200 à 600 milliards actifs à chaque token, selon une architecture en « mélange d'experts » qui n'active qu'une partie du réseau. CLEER, à l'autre bout de la gamme, rapproche Haiku 4.5 de modèles ouverts **de 20 à 120 milliards** de paramètres au total, dont 3 à 5 milliards seulement sont actifs. ### Le débit, un indice imparfait La vitesse de génération donne un indice indirect. Selon les relevés d'[Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/providers/anthropic) début novembre 2026, Haiku 5.5 produit environ **3 fois plus de tokens par seconde** que Fable 5.1, et Sonnet 5.5 un peu plus qu'Opus 5.5. Un modèle plus lent fait en général plus de calcul par token, mais le débit dépend aussi du service : Anthropic vend pour Opus un **mode rapide** plus cher, qui sert le même modèle plus vite. ### Le matériel et les lots de requêtes Claude tourne sur 3 familles de puces. Anthropic a annoncé l'usage de jusqu'à 1 million de **TPU de Google** et de plus de 1 million de **puces Trainium2 d'AWS**, et loue des cartes NVIDIA dans les centres de Microsoft. La répartition entre elles n'est pas publiée. Le nombre de requêtes traitées ensemble, appelé lot, compte aussi : **un lot plus grand** répartit le coût fixe des machines et resserre l'écart de rendement entre petits et grands modèles. Notre article sur [la façon dont l'IA pollue](/blog/comment-ia-pollue/) remonte de ces puces à leur fabrication. Ces rendements progressent vite, mais un modèle récent n'est pas forcément plus sobre que son aîné. Sur 14 modèles récents testés par l'[AI Energy Score](https://huggingface.co/blog/sasha/ai-energy-score-v2) de Hugging Face, **8 consommaient au moins autant** qu'un modèle de taille voisine testé en février 2025. ## Pourquoi un agent consomme-t-il autant ? Un agent comme **Claude Code** ne répond pas une fois. Il lit des fichiers, lance des commandes, vérifie son travail, et chaque étape renvoie au modèle **toute la conversation depuis le début**. La [documentation de Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/costs) le dit : une question d'une ligne, dans une session ouverte toute la journée, consomme pour toute la conversation. Anthropic mesurait dès juin 2025 qu'un agent dépense environ **4 fois les tokens d'une conversation**, et un système de plusieurs agents environ **15 fois**. Le diagramme se lit dans les 2 sens. À usage égal, passer de Haiku 4.5 à Fable 5 multiplie l'énergie **par 35**. Avec un même modèle, passer d'une question isolée à une journée d'agents la multiplie **par près de 370** : de 0,46 Wh à **167 Wh pour Opus 5**, une ampoule LED de 10 W allumée 17 heures. Selon CLEER, une session d'agent type consomme **de 27 à 67 fois une conversation** selon le modèle, et une journée d'agents plus de 100 fois : c'est sur les petits modèles que l'usage pèse le plus, en proportion. ### Le contexte relu à chaque étape **Les tokens relus** font l'essentiel du compte. Sur 8 semaines d'usage intensif de Claude Code, le climatologue Zeke Hausfather a compté 3,2 milliards de tokens. **96 % étaient des lectures en cache**, du contexte déjà vu que le modèle relit à chaque appel, et 0,4 % du texte produit. Anthropic facture ces lectures 10 % du prix d'entrée, 5 % sur Opus 5.5 et Sonnet 5.5, 2,5 % sur Fable 5.1 : moins chères par token, elles font **l'essentiel du volume**. Leur poids dans l'énergie repose sur une hypothèse, qu'un token relu coûte environ 10 % de l'énergie d'un token neuf, avec des bornes de 1 à 25 % chez Hausfather. La longueur compte aussi pour une requête isolée. Dans « How Hungry is AI? », passer d'une requête courte, 100 tokens en entrée et 300 en sortie, à une requête longue, 10 000 et 1 500, **multiplie par 6** l'énergie estimée d'une requête à Claude 3.7 Sonnet. La fenêtre de contexte des modèles actuels atteint **1 million de tokens**, et Anthropic multiplie par 5 le prix de Haiku 5.5 au-delà de 100 000 tokens. Ce rôle des tokens, et pas de la seule « requête », est détaillé dans notre article sur [la consommation électrique de l'IA](/blog/consommation-electrique-ia/). ### Ce que mesurent les utilisateurs de Claude Code Les mesures publiées portent sur des utilisateurs isolés, avec leurs propres hypothèses : - Simon Couch, développeur, estime à **41 Wh sa session médiane** de Claude Code, 24 requêtes et 592 000 tokens, et à 1,3 kWh sa journée médiane. - Zeke Hausfather arrive à environ **150 Wh par instruction tapée**, 3 kWh pour une journée moyenne et 370 kgCO2e par an, pour un usage intensif sur le réseau américain. - Anthropic chiffre le coût moyen de Claude Code en entreprise à **13 dollars par développeur et par jour actif**, et à moins de 30 dollars pour 90 % des utilisateurs. Anthropic donne lui-même les gestes qui réduisent cette consommation. Sa documentation conseille **Sonnet pour la plupart des tâches de code**, Haiku pour les sous-agents simples, la commande « /clear » entre 2 tâches sans rapport et des demandes précises, une demande vague déclenchant l'exploration de tout le code. Elle relève que les dépenses inattendues viennent en général de **sessions jamais vidées** ou d'Opus laissé comme modèle **par défaut**. Rapportés à un poste de travail entier, ces chiffres se lisent avec notre article sur [l'empreinte numérique de l'entreprise](/blog/empreinte-carbone-numerique-entreprise/). ## Que change le niveau d'effort ? Les modèles actuels de Claude **réfléchissent avant de répondre**. Sur Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 et Fable 5.1, cette réflexion ne peut pas être coupée, et ses tokens sont facturés comme du texte produit, **jusqu'à des dizaines de milliers par requête**. Le niveau d'effort, de « low » à « max », règle selon Anthropic la quantité de tokens que Claude dépense, **réflexion et appels d'outils compris**. Sur le banc d'essai d'Artificial Analysis, une même tâche d'Opus 5.5 coûte **environ 10 fois plus** en effort « max » qu'en effort « low », de 0,98 à 10,04 dollars. L'écart est le même pour Haiku 5.5, atteint **20 fois pour Sonnet 5.5** et reste près de 3 fois pour Fable 5.1. Le prix d'un token étant fixe pour un modèle, nous lisons cet écart comme un écart de tokens, pas d'énergie mesurée. L'indice d'intelligence d'Opus 5.5 passe, lui, **de 35 à 58**, sur l'indice actuel d'Artificial Analysis, plus récent que celui du tableau d'ouverture. Le réglage peut même renverser la hiérarchie des gammes. Opus 5.5 en effort « low » a coûté **moins que Sonnet 5.5** en effort « high », 0,98 contre 1,64 dollar par tâche, pour un indice un peu plus bas. Par défaut, Anthropic règle Opus 5.5 et Haiku 5.5 sur « medium », Sonnet 5.5 et Fable 5.1 sur « high » : c'est ce réglage que garde une équipe qui n'y touche pas. > Le réglage de l'effort pèse autant que le choix du modèle. ### La réflexion, des tokens qu'on ne voit pas Les mesures directes vont dans le même sens. Dans la première version de « How Hungry is AI? », en mai 2025, Claude 3.7 Sonnet avec sa réflexion étendue consommait **2 à 4 fois l'énergie** de la même requête sans réflexion. Sur 22 modèles ouverts, les mesures publiées par l'Arcep en mai 2026 donnent **92 % de consommation en plus** en moyenne avec le mode raisonnement. L'AI Energy Score relève, lui, **154 à 697 fois plus** pour un même modèle, sur 3 modèles et en ne comptant que la carte graphique. Notre article sur [les gestes qui réduisent l'impact de l'IA](/blog/reduire-impact-ia/) en tire la règle pratique : ne pas laisser le raisonnement le plus poussé par défaut. ### La verbosité propre à chaque modèle À tokens égaux, CLEER compare des modèles, mais chacun a sa façon de répondre. Sur le banc d'Artificial Analysis, Sonnet 5 produit **près de 3 fois plus de tokens** que le modèle médian pour une même tâche, Opus 5 1,8 fois et Haiku 4.5 moins de la moitié. Avec cette verbosité, publiée par CLEER le 30 octobre 2026, l'écart entre Sonnet 5 et Opus 5 tombe **de 1,9 à 1,2 fois**, 2,3 Wh contre 2,8 Wh par conversation. Le choix d'une [IA plus sobre](/blog/ia-ecologique/) se juge donc sur des tâches réelles. ## Le prix d'un modèle dit-il ce qu'il consomme ? Sur les mêmes modèles, le prix sous-estime l'écart d'énergie : de Haiku 4.5 à Fable 5, le prix des tokens produits est multiplié **par 10**, de 5 à 50 dollars par million, et l'énergie estimée **par 35**. Selon CLEER, dans environ 1 comparaison sur 5 entre 2 modèles, le moins cher consomme le plus. Le prix reflète bien le calcul pour les modèles ouverts, vendus par plusieurs hébergeurs en concurrence. Pour un modèle fermé, le rapport technique de CLEER écrit que ce lien **ne tient plus** : la marge peut traduire une subvention, une stratégie commerciale ou l'enfermement dans une plateforme. ### Opus, un prix divisé par 3 Opus en donne un exemple. D'Opus 4.1 à Opus 4.5, en novembre 2025, Anthropic a **divisé son prix par 3**, de 75 à 25 dollars le million de tokens produits, pendant que son énergie estimée restait **vers 1,5 Wh par conversation**. Entre Haiku 4.5 et Opus 4.5, le prix est multiplié par 5 et l'énergie par 19. Parmi les modèles fermés de CLEER, l'énergie achetée avec 1 dollar va de **3 Wh** pour Haiku 4.5 à **plus de 40 Wh** pour plusieurs modèles d'OpenAI, selon notre calcul. Version après version, Opus consomme presque autant, de 1,37 à 1,88 Wh, pendant que son indice d'intelligence **passe de 21 à 51**. Une partie de cette stabilité tient à la méthode, qui infère la taille d'après les capacités du modèle : la capacité progresse plus vite que l'énergie estimée, sans qu'aucune mesure ne le confirme. Depuis Opus 4.7, le nouveau découpage compte environ 35 % de tokens de plus pour un même texte : à prix du token égal, ce texte coûte donc plus cher. ### Entre gammes, un repère utile Au sein d'une même génération, la gamme la plus chère calcule davantage : **Opus 5 coûte 2,5 fois le prix de Sonnet 5** et consomme environ 2 fois plus. Le prix reste un repère utile entre les gammes, beaucoup moins d'une version à l'autre. Les méthodes qui convertissent des dollars en kilowattheures, pour chiffrer Claude Code à partir de la facture, héritent de cette limite. Pour compter l'IA dans un [Bilan Carbone®](/blog/ia-bilan-carbone-scope-3/), au [scope 3](/blog/scope-3-bilan-carbone-guide-complet/) des services achetés, **les relevés de tokens valent mieux que les factures**. ## Et ChatGPT, Gemini ou Mistral ? Les concurrents de Claude suivent la même structure en 3 gammes. CLEER trouve **près de 4 fois d'écart** en moyenne entre la gamme haute et la gamme légère, moins que l'écart des dernières versions de Claude (20 fois de Haiku 4.5 à Opus 5). Pour une conversation type, **GPT-5.6 Sol consomme 1,36 Wh**, GPT-5.6 Terra 0,55 Wh et GPT-5.6 Luna 0,17 Wh, et Gemini 3.7 Flash, calé sur les puces de Google, 0,50 Wh. Les gammes hautes de Gemini et les modèles de Mistral ne figurent pas dans la base. Notre [comparatif de ChatGPT, Claude et Gemini](/blog/ia-comparatif-chatgpt-claude-gemini/) dit lequel choisir selon l'usage. Ces 3 éditeurs ont, eux, publié un chiffre, chacun sur son propre périmètre : - Google a mesuré en production **0,24 Wh, 0,03 gCO2e et 0,26 mL d'eau** pour la question texte médiane à Gemini, en mai 2025, dans une [étude de ses ingénieurs](https://arxiv.org/abs/2508.15734). C'est la seule mesure d'éditeur publiée. - OpenAI a déclaré **0,34 Wh et 0,32 mL** pour une requête moyenne à ChatGPT, en juin 2025, sans méthode publiée. Notre article sur [la requête ChatGPT](/blog/combien-consomme-requete-chatgpt/) en retrace l'origine, celui sur [ChatGPT face à une recherche Google](/blog/chatgpt-vs-recherche-google/) la compare. - Mistral AI a publié l'analyse de cycle de vie d'une réponse de 400 tokens de son modèle Large 2 : **1,14 gCO2e et 45 mL d'eau**, fabrication des serveurs comprise. Ce périmètre d'[analyse de cycle de vie](/blog/acv-vs-bilan-carbone/) va bien au-delà de l'électricité. Les modèles en service début novembre 2026, **GPT-6 Astra** et GPT-6.1 Sol chez OpenAI, **Gemini 4 Argon** chez Google, Opus 5.5 et Fable 5.1 chez Anthropic, n'ont encore aucune estimation publique. Ces chiffres d'éditeurs valent pour une seule question : pour une question, CLEER estime **0,14 Wh** pour Gemini 3.7 Flash, du même ordre que la mesure de Google. À gamme égale, ChatGPT et Gemini restent dans le **même ordre de grandeur** que Claude, de 0,1 à 3 Wh par conversation : autant qu'une [image générée](/blog/empreinte-carbone-image-ia/) pour les plus grands modèles, bien moins qu'une [vidéo générée](/blog/impact-environnemental-video-ia/). Au Projet Celsius, nous utilisons Claude parmi d'autres outils. Pour nous, le choix qui compte se fait entre les usages, les gammes et les niveaux d'effort, bien plus qu'entre les éditeurs, qui restent dans le même ordre de grandeur à gamme égale. **Laisser Opus en effort maximal**, sur des agents qui tournent toute la journée, pèse plus lourd dans la consommation d'une équipe qu'un changement de fournisseur. Le geste utile est de fixer un modèle et un effort par défaut, **Sonnet ou Haiku pour les sous-agents**, et de vider le contexte entre 2 tâches. La question à poser à Anthropic reste celle que Google a déjà tranchée : **l'énergie médiane d'une requête**, modèle par modèle, mesurée en production. ## Ce qu'il faut retenir - Anthropic ne publie ni l'énergie ni la taille de ses modèles : les seules valeurs par version sont des **estimations indépendantes**, celles de CLEER en septembre 2026. - Une conversation émet de **0,03 gCO2e avec Haiku 4.5** à 1,1 gCO2e avec Fable 5 sur le réseau américain, pour 0,08 à 2,8 Wh ; Sonnet 5 et Opus 5 sont à 0,8 et 1,6 Wh. - Un agent relit tout son contexte à chaque étape : une session type consomme **de 27 à 67 fois une conversation**, et une journée d'agents plus de 100 fois. - Le niveau d'effort multiplie **de 3 à 20 fois** les tokens d'une même tâche selon le modèle, et Opus 5.5 en effort bas dépense moins que Sonnet 5.5 en effort haut. - Le prix suit mal l'énergie : celui d'Opus a été **divisé par 3** en novembre 2025 sans que sa consommation estimée bouge. Pour remettre Claude dans l'ensemble des impacts de l'IA, climat, électricité, eau et métaux, voir notre article sur [l'impact environnemental de l'IA](/blog/impact-environnemental-ia/), et pour chiffrer vos propres usages, l'[outil d'empreinte de l'IA](/outils/empreinte-carbone-ia/). ## Questions fréquemment posées ## Questions fréquentes ### Quelle est l'empreinte carbone de Claude ? Selon les estimations de CLEER publiées en septembre 2026, une conversation courte avec Claude émet de 0,03 gCO2e avec Haiku 4.5 à environ 1,1 gCO2e avec Fable 5, avec l'électricité moyenne des États-Unis, et 9 fois moins avec l'électricité française. Une session d'agent de Claude Code émet de 2 à 30 gCO2e selon le modèle. Anthropic ne publie aucun chiffre d'énergie ni d'émissions, et ses versions de septembre et octobre 2026 ne sont pas encore estimées. ### Quel modèle de Claude consomme le moins ? Haiku, la gamme légère. Pour une même conversation, Claude Haiku 4.5 consomme environ 0,08 Wh selon CLEER, 10 fois moins que Sonnet 5 et 20 fois moins qu'Opus 5. Les versions actuelles, dont Haiku 5.5, n'ont pas encore d'estimation. Anthropic recommande lui-même Haiku pour les tâches simples et les sous-agents. ### Combien consomme Claude Opus ? Une conversation avec Claude Opus consomme de 1,4 à 1,9 Wh selon la version, et 1,6 Wh pour Opus 5, d'après les estimations de CLEER de septembre 2026. Une session d'agent avec Opus 5 consomme environ 43 Wh, et une journée de travail d'agents environ 170 Wh. Opus 5.5, la version actuelle, n'est pas encore estimée. ### Le mode réflexion de Claude consomme-t-il plus ? Oui, parce qu'il produit des tokens de plus. Sur Claude 3.7 Sonnet, la réflexion étendue multipliait l'énergie d'une requête par 2 à 4 selon l'étude « How Hungry is AI? ». Sur les modèles actuels, la réflexion est toujours active et le niveau d'effort règle sa quantité : de « low » à « max », une même tâche dépense environ 10 fois plus de tokens sur Opus 5.5. ### Quelle est l'empreinte carbone de Claude Code ? Une session de Claude Code consomme des dizaines de wattheures : 41 Wh pour la session médiane d'un développeur selon Simon Couch, 43 Wh pour une session d'agent type avec Opus 5 selon CLEER, soit environ 17 gCO2e sur le réseau américain. Un usage intensif atteint environ 3 kWh par jour et 370 kgCO2e par an, selon Zeke Hausfather. Le modèle, le contexte relu et le niveau d'effort font l'essentiel de l'écart. ### Claude consomme-t-il plus que ChatGPT ? Selon les estimations de CLEER, c'est le même ordre de grandeur à gamme égale : 1,6 Wh pour Opus 5 et 1,4 Wh pour GPT-5.6 Sol par conversation. À indice d'intelligence voisin, l'écart peut être plus net : GPT-5.6 Luna, noté comme Sonnet 5, est estimé à 0,17 Wh contre 0,83 Wh, mais par extrapolation. L'usage, agent ou conversation, pèse plus lourd que la marque. ## Sources - Sustainable AI Group (Nidhal Jegham, Chan Young Koh, Boris Gamazaychikov, Sasha Luccioni), [CLEER: Closed-model Latent Energy Estimation Range, rapport technique](https://reports.sustainableaigroup.com/CLEER-Tech-Report), version CLEER-Text-0926, 29 septembre 2026, et [jeu de données CLEER](https://github.com/sustainableaigroup/CLEER), données du 29 septembre 2026, verbosité de la mise à jour du 30 octobre 2026, licence [CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/), consulté le 2 novembre 2026 ; valeurs arrondies, CO2 et eau recalculés par Projet Celsius - Sustainable AI Group, [CLEER, page de lancement](https://sustainableaigroup.com/cleerlaunch), 29 septembre 2026 - Anthropic, [Models overview](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) et [Pricing](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing), documentation, consultées le 2 novembre 2026 - Anthropic, [Effort](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort), documentation, consultée le 2 novembre 2026 - Anthropic, [Manage costs effectively](https://code.claude.com/docs/en/costs), documentation de Claude Code, consultée le 2 novembre 2026 - Anthropic, [How we built our multi-agent research system](https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system), 13 juin 2025 - Anthropic, [Transparency Hub](https://www.anthropic.com/transparency), consulté le 2 novembre 2026 - Anthropic, annonces de capacité de calcul avec [Google Cloud](https://www.anthropic.com/news/expanding-our-use-of-google-cloud-tpus-and-services) (23 octobre 2025), [Microsoft et NVIDIA](https://www.anthropic.com/news/microsoft-nvidia-anthropic-announce-strategic-partnerships) (18 novembre 2025) et [Amazon](https://www.anthropic.com/news/anthropic-amazon-compute) (20 avril 2026) - Artificial Analysis, [Anthropic : intelligence, débit et coût par tâche selon le niveau d'effort](https://artificialanalysis.ai/providers/anthropic), consulté le 2 novembre 2026 - Jegham N. et al., [How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference](https://arxiv.org/html/2505.09598v6), version 6 du 24 novembre 2025, et [version 1](https://arxiv.org/html/2505.09598v1) du 14 mai 2025 - Epoch AI, [How much energy does ChatGPT use?](https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use), 7 février 2025 - EcoLogits, [Methodology for proprietary models](https://ecologits.ai/latest/methodology/proprietary_models/), consulté le 2 novembre 2026 - Google, [Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale](https://arxiv.org/abs/2508.15734), août 2025 - Sam Altman, [The Gentle Singularity](https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity), juin 2025 - Mistral AI, [Our contribution to a global environmental standard for AI](https://mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai), 22 juillet 2025 - Simon P. Couch, [Electricity use of AI coding agents](https://www.simonpcouch.com/blog/2026-01-20-cc-impact/), 20 janvier 2026 - Zeke Hausfather, [The real energy use of agentic AI](https://www.theclimatebrink.com/p/the-real-energy-use-of-agentic-ai), The Climate Brink, 5 août 2026 - Lawrence Berkeley National Laboratory, [2024 United States Data Center Energy Usage Report](https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-data-center-energy-usage-report_1.pdf), décembre 2024 - Our World in Data, [Carbon intensity of electricity generation](https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity), données 2025 - Arcep, [rapport IA et environnement](https://www.arcep.fr/uploads/tx_gspublication/rapport-IA-et-environnement_210526.pdf), mai 2026 - Hugging Face, [AI Energy Score v2](https://huggingface.co/blog/sasha/ai-energy-score-v2), 4 décembre 2025 - OpenAI, [Models](https://developers.openai.com/api/docs/models), et Google, [Gemini models](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) et [Gemini API changelog](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog), consultés le 2 novembre 2026 ## Articles connexes - https://projetcelsius.com/blog/ia-comparatif-chatgpt-claude-gemini/ - https://projetcelsius.com/blog/combien-consomme-requete-chatgpt/ - https://projetcelsius.com/blog/reduire-impact-ia/ --- **À propos de Projet Celsius** Projet Celsius est un cabinet de conseil en stratégie carbone, ACV produit et conformité réglementaire. 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