CarbonWatch
CarbonWatch reconnaît 74 services d'IA. Chacun porte le type d'usage qu'il sert et la région où il fait tourner son inférence — c'est cette région qui fixe l'intensité carbone appliquée, pas celle où vous êtes.
Par type d'usage
Ce à quoi l'énergie sert, plutôt qu'à qui elle profite.
- Conversation26 services
Ce qu'on appelle un chatbot : une question, une réponse écrite, produite token par token. C'est le type le plus répandu, et celui dont l'estimation est la plus directe — les octets qui arrivent sont la réponse qui s'écrit.
- Code13 services
Complétion dans l'éditeur, agents qui écrivent et exécutent, revues automatiques. L'usage y est plus continu qu'en conversation : l'assistant répond à chaque frappe, pas à chaque question.
- Recherche3 services
Une question, une réponse rédigée à partir de pages récupérées et citées. Le modèle y lit beaucoup plus qu'il n'écrit, mais seule la réponse traverse le réseau vers vous.
- Image, son, vidéo20 services
Ici, rien ne se compte en tokens : ce qui arrive est le média lui-même. Une image de deux mégaoctets est deux mégaoctets de charge utile, pas deux mégaoctets d'encapsulation autour d'un texte.
- Modèles locaux12 services
Ollama, LM Studio, llama.cpp et les autres n'envoient rien : le modèle tourne ici, et l'électricité consommée est celle de cette prise. C'est le seul cas où le réseau électrique choisi dans les réglages s'applique.
La règle d'admission
Un domaine n'entre dans le registre que s'il ne partage aucune adresse IP avec du trafic manifestement non-IA. La détection se fait par adresse, jamais par nom d'hôte — rien n'est déchiffré. Une adresse partagée n'est donc pas une imprécision : c'est du trafic étranger facturé comme de l'inférence.
Les 93 domaines livrés ont été résolus et confrontés à un panel de témoins Google, AWS, Cloudflare, Vercel et Akamai sans rapport avec l'IA. Le registre actuel ne produit aucune collision, ni avec ces témoins, ni entre deux services.
Ce qui est volontairement absent, et pourquoi →
Un fichier qu'on peut éditer
Le registre est un JSON déposé au premier lancement dans le dossier de données de l'application, et ouvrable depuis ses réglages. Y ajouter une entrée suffit à faire reconnaître un service maison — un déploiement Azure OpenAI, par exemple, dont le point d'entrée est propre à chaque client.
Deux champs facultatifs affinent un service dont le tarif de son type serait faux : bytesPerToken, quand son encapsulation de flux diffère, et whPerKtoken, quand le modèle servi n'est pas de frontière. Un moteur de traduction ou un correcteur de style tourne sur un modèle petit et spécialisé, d'un ordre de grandeur moins cher : sans ce second champ, élargir le registre reviendrait à facturer DeepL comme GPT.
Le registre, en données
Le fichier est servi tel quel, sans compte ni clé : c'est la même liste que celle que lit l'application.
Tous les services
| Service | Type | Région d'inférence | Intensité | Réponse de 500 tokens |
|---|---|---|---|---|
| Claude | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| ChatGPT / OpenAI | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Grok / xAI | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Meta AI | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Mistral / Le Chat | Conversation | France | 50 g/kWh | 0,05 g · 500 tokens |
| DeepSeek | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Microsoft Copilot | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Poe | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Perplexity | Recherche | États-Unis | 380 g/kWh | 0,48 g · 500 tokens |
| OpenRouter | Conversation | Monde | 480 g/kWh | 0,48 g · 500 tokens |
| Groq | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Together AI | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Fireworks | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Replicate | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Cohere | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Hugging Face Inference | Conversation | Monde | 480 g/kWh | 0,48 g · 500 tokens |
| GitHub Copilot | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Cursor | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Windsurf / Codeium | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Sourcegraph Cody | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| ElevenLabs | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Midjourney | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Suno | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Runway | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Goose (agent) | Code | Monde | 480 g/kWh | 0,72 g · 500 tokens |
| Aider (agent) | Code | Monde | 480 g/kWh | 0,72 g · 500 tokens |
| Ollama (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| LM Studio (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| llama.cpp (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| Jan (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| Sora | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Luma / Dream Machine | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Pika | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Kling | Image, son, vidéo | Chine | 580 g/kWh | 2,32 g · image de 2 Mo |
| HeyGen | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Synthesia | Image, son, vidéo | Union européenne | 250 g/kWh | 1 g · image de 2 Mo |
| Ideogram | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Recraft | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Leonardo | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Stability AI | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Black Forest Labs / Flux | Image, son, vidéo | Union européenne | 250 g/kWh | 1 g · image de 2 Mo |
| Civitai | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Udio | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Adobe Firefly | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Krea | Image, son, vidéo | États-Unis | 380 g/kWh | 1,52 g · image de 2 Mo |
| Qwen / Tongyi | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Kimi / Moonshot | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Zhipu / GLM | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Ernie / Baidu | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Doubao / ByteDance | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Z.ai | Conversation | Chine | 580 g/kWh | 0,58 g · 500 tokens |
| Character.AI | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| Pi / Inflection | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| You.com | Recherche | États-Unis | 380 g/kWh | 0,48 g · 500 tokens |
| Phind | Recherche | États-Unis | 380 g/kWh | 0,48 g · 500 tokens |
| AWS Bedrock (US) | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,38 g · 500 tokens |
| AWS Bedrock (UE) | Conversation | Union européenne | 250 g/kWh | 0,25 g · 500 tokens |
| Continue | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Tabnine | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Zed AI | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Bolt.new | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Lovable | Code | Monde | 480 g/kWh | 0,72 g · 500 tokens |
| Devin | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| Amp / Sourcegraph | Code | États-Unis | 380 g/kWh | 0,57 g · 500 tokens |
| DeepL | Conversation | Union européenne | 250 g/kWh | 0,06 g · 500 tokens |
| Grammarly | Conversation | États-Unis | 380 g/kWh | 0,1 g · 500 tokens |
| vLLM (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| LocalAI (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| GPT4All (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| Msty (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| AnythingLLM (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| ComfyUI (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| KoboldCpp (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |
| RamaLama (local) | Modèles locaux | cette machine | — | 0,75 Wh/min · sur cette machine |