AI heeft een milieu-impact.
Bekijk die van u.
Elk gesprek, elke afbeelding en elke video onttrekt stroom aan het net. Wij vinden dat u dat moet weten, dus EchoChat toont de energie achter elk antwoord, voordat u het verstuurt.
Snelle chateen korte alledaagse vraag, ongeveer twee minuten van een ledlamp.
Waarom AI-energie moeilijk te meten is
Vrijwel geen enkele grote AI-aanbieder maakt energiecijfers per verzoek openbaar. Google is de enige grote aanbieder die cijfers heeft gepubliceerd. Gemini gebruikt ongeveer 0,24 Wh per gemiddelde tekstvraag, en de CEO van OpenAI noemde ongeveer 0,34 Wh per ChatGPT-vraag. Anthropic, Meta, Mistral, DeepSeek en xAI hebben niets bekendgemaakt.
grote AI-bedrijven maken geen enkel gegeven bekend over energie-, koolstof- of watergebruik, volgens de Stanford Foundation Model Transparency Index.
Deze gegevens ontbreken niet omdat ze niet bestaan. Bedrijven zijn simpelweg niet verplicht ze te delen, en velen beschouwen ze als commercieel gevoelig.
- Google~0.24 WhGepubliceerd
- OpenAI~0.34 WhTerloopse opmerking
- AnthropicNiets
- MetaNiets
- MistralNiets
- xAI & anderenNiets
major providers have said anything at all. EchoChat estimates the rest, so your team is never in the dark.
Wat het energiegebruik bepaalt
Niet elke AI-interactie is gelijk. Vier factoren bepalen de impact.
Een model met 8 miljard parameters vraagt aanzienlijk minder energie dan een model met 200 miljard. Kleinere modellen zoals Haiku en Flash zijn specifiek ontworpen voor efficiëntie.
Mixture of Experts (MoE)-modellen activeren slechts 10-20% van de parameters per verzoek. Een 235B MoE-model kan minder energie gebruiken dan een 70B dense model dat alles activeert.
Uitgebreid redeneren genereert verborgen tussenberekeningen. Dit vermenigvuldigt het energieverbruik met 10 tot 50 keer ten opzichte van een standaard antwoord. Veruit de belangrijkste variabele om te begrijpen.
Eén afbeelding of videoclip in hoge resolutie genereren kost een veelvoud aan energie vergeleken met een tekstgesprek. Videogeneratie zit aan de bovenkant van de schaal.
Drie beloftes, geen loze woorden
Geen greenwashing-beloftes. Concrete productkeuzes die je kunt zien en checken.
Elk model in EchoChat draagt een efficiëntiebeoordeling, van één tot vijf blaadjes, gebaseerd op het aantal actieve parameters, het architectuurtype en of het model uitgebreid redeneert. Je ziet het voordat je verstuurt.
Het standaard tekstmodel in EchoChat is Mistral, een Europees model met gepubliceerde efficiëntiebenchmarks. Het is een capabel model en het verantwoorde startpunt.
Met de lokale modeltier van EchoChat draait inferentie op hardware binnen jouw werkomgeving. Geen externe API-aanroep, geen extern energieverbruik. Voor teams met een hoog volume zijn lokale modellen zowel de meest privé als de meest efficiënte optie.
Een groot frontier-model draaien vraagt aanzienlijke rekenkracht. Eén enkel verzoek aan een groot model kan meer energie kosten dan honderden verzoeken aan een klein, efficiënt model, voor taken waarbij het kleinere model even goed presteert.
De standaard in de sector is om altijd naar het meest capabele model te grijpen. Bijna geen enkel AI-product doet iets aan dit probleem: geen indicator, geen standaardvoorkeur voor efficiëntie, geen optie om lokaal te blijven. Wij vinden dat een vergissing, zowel ethisch als praktisch.
Teams die een goed gevoel ontwikkelen voor welk model ze wanneer moeten kiezen, en waarom, boeken betere resultaten tegen lagere kosten en met minder verspilling. De efficiëntiebeoordeling is een duwtje richting dat gevoel, geen beperking.
Wat "denkmodus" kost
Wanneer een model een probleem stap voor stap doordenkt voordat het antwoordt, genereert het grote hoeveelheden tussenberekeningen die niet zichtbaar zijn in het uiteindelijke antwoord. Dit kan het energieverbruik met 10 tot 50 keer vermenigvuldigen ten opzichte van een standaard antwoord.
Modellen zoals o3, DeepSeek R1 en de denkvarianten van Gemini en Qwen vallen in deze categorie. Het zijn krachtige tools, maar ze brengen een navenant hogere energiekost met zich mee. EchoChat toont een duidelijke indicator zodra denkmodus actief is, zodat gebruikers een weloverwogen keuze kunnen maken.
Cijfers voor het laatst gecontroleerd in april 2026. Bronnen zijn onder meer Google DeepMind, Epoch AI, de Green Software Foundation, Stanford CRFM en TokenPowerBench.
Kies AI die de eigen impact meet.
Standaard efficiënt. De kost zichtbaar gemaakt. Kies lokaal wanneer het telt.