¿Cuánta energía consume una consulta a ChatGPT, y cuánto CO2 y agua?

Unos 0,3 Wh para una consulta corta de texto según estimaciones publicadas recientes, y varios Wh si la consulta es larga o con razonamiento. Epoch AI modeló 0,3 Wh para GPT-4o con 500 tokens de salida en febrero de 2025, y Sam Altman dio 0,34 Wh para la consulta media de ChatGPT en junio de 2025, sin explicar el método. Google calcula 0,03 g de CO2e y 0,26 mL de agua para su consulta de texto mediana en Gemini Apps. Son estimaciones, no lecturas de contador de OpenAI.

Hay que leer el perímetro antes que el número. Cada fila se abrió en su fuente primaria. Solo la primera menciona ChatGPT, y no explica su método. Las demás describen otros servicios o modelos abiertos y sirven como referencia.

Una consulta larga cambia el orden de magnitud. Epoch AI estima unos 2,5 Wh con una entrada de 10.000 tokens y casi 40 Wh con 100.000 tokens, unas 200 páginas. Oviedo et al. estiman una mediana de 3,91 Wh para consultas con 5.000 tokens de salida. Por qué las cifras no coinciden, fila a fila, está en why AI footprint estimates differ.

Depende sobre todo de la red eléctrica. Google publica 0,03 g de CO2e por consulta de texto mediana con un factor basado en el mercado de 94 g de CO2e por kWh, con las emisiones de fabricación incluidas y el entrenamiento excluido. Con un método más estrecho, solo chips activos, son 0,02 g. Mistral AI, con Carbone 4 y ADEME, publicó en julio de 2025 1,14 g de CO2e para una respuesta de 400 tokens de Le Chat, en un estudio de ciclo de vida que incluye impactos de fabricación de servidores y excluye los dispositivos de los usuarios. Berget AI, una empresa sueca, publicó en octubre de 2026 0,4 g en Suecia y 3,2 g en Texas para el mismo modelo, con una energía de unos 4 Wh en ambos casos, y una base por ubicación más fabricación de hardware.

Un factor por ubicación usa la media de la red donde están los servidores. Uno basado en el mercado usa la electricidad contratada y puede bajar con renovables. Conviene indicar cuál es antes de comparar cifras.

Las cifras publicadas van de décimas de mililitro a decenas de mililitros según qué agua cuenten. Google calcula 0,26 mL por consulta mediana, el agua consumida en sus centros de datos con un WUE de flota de 1,15 L por kWh. Altman da 0,000085 galones estadounidenses, unos 0,32 mL, sin método. Mistral da 45 mL para una respuesta de 400 tokens, con un perímetro de ciclo de vida que no desglosa. Para España el conjunto de datos SAEF aún no tiene factores de agua. Como referencia, un intercambio con un modelo de tamaño medio servido desde Irlanda consume unos 0,15 mL entre refrigeración y generación eléctrica. Qué agua cuenta cada cifra está en la guía del agua.

SOMA AI (somaai.earth) publica SOMA AI Emission Factors (SAEF), un conjunto de datos abierto, y estima un intercambio de 1.210 tokens. Las cifras incluyen electricidad, hardware, construcción del centro de datos y la parte amortizada del entrenamiento, y se calculan a partir del conjunto de datos. La energía es la misma en todas las regiones, y la región cambia el carbono y el agua.

En EU South - Spain, un modelo de clase C sale 13 veces por encima de uno de clase A. Entre la región de menor y la de mayor emisión de la tabla, un modelo de clase B varía en un factor de 3,8. Las ecuaciones están en la página de metodología y los valores completos en la tabla de factores.

Por tres motivos. El perímetro, porque unas cifras cuentan solo los chips y otras suman servidores, refrigeración y fabricación. La consulta, porque una pregunta corta y un documento largo se diferencian en dos órdenes de magnitud. Y la red, porque con la misma energía de unos 4 Wh, Berget AI da 0,38 g en Suecia y 3,2 g en Texas. Ninguna de estas cifras es una medición de OpenAI. Todas son estimaciones con supuestos distintos.

Una estimación con su base, no una sola cifra presentada como medida. Indica los datos de actividad (tokens, mensajes o gasto), la clase de modelo, la región, la versión del factor y el rango. Los pasos para incluirlo en el alcance 3 están en la guía en español, y la calculadora gratuita da un primer resultado sin registro.

• Huella de carbono de la IA en la empresa (guía). El método para el alcance 3, con la situación normativa en España
• What is the carbon footprint of one ChatGPT prompt? Versión en inglés sobre el carbono por consulta
• How SOMA calculates the carbon and water footprint of AI usage. Las ecuaciones detrás de cada factor