GreenPT : une alternative verte pour les modèles d'IA sur Eden AI

La plupart des fournisseurs d'IA ont une page développement durable. Très peu mettent un chiffre dans la réponse.

Tout le problème de l'« IA verte » aujourd'hui tient dans cet écart. L'entraînement d'un modèle est un événement ponctuel ; l'inférence, elle, tourne à chaque requête d'un utilisateur, aussi longtemps que le produit existe. À mesure que les fonctionnalités d'IA passent en production, leur empreinte cesse d'être une question de recherche et devient un coût d'exploitation, que presque personne ne voit.

GreenPT s'est construit pour le rendre visible, et il est désormais disponible sur Eden AI.

Qui est GreenPT

GreenPT est une entreprise d'IA néerlandaise qui tient deux engagements : vos données ne servent jamais à entraîner un modèle, et le coût environnemental de l'IA est mesuré plutôt qu'affirmé. Son API sert des modèles open-weight, de ses propres GreenL et GreenR à GLM, DeepSeek, Kimi et MiniMax, via une interface compatible OpenAI. GreenPT présente sa vision du partenariat dans sa propre annonce : GreenPT is now available on Eden AI.

Levier 1 : mesurer chaque requête

Selon GreenPT, l'énergie de chaque requête est lue directement sur le GPU qui l'a servie, et le chiffre carbone utilise l'intensité carbone en temps réel du réseau électrique auquel ce GPU est relié. Pas de moyennes annuelles, pas de certificats d'énergie renouvelable à la place du vrai chiffre.

C'est ce qui rend le reste possible. Une équipe qui doit rendre compte de l'empreinte de ses fonctionnalités d'IA peut enregistrer l'énergie et le carbone de chaque requête, à côté de la latence et du coût, et voir quelle fonctionnalité, quel client ou quel modèle pèse vraiment.

Via Eden AI, ces chiffres reviennent dans chaque réponse GreenPT sous la forme d'un objet impact, avec le temps d'inférence, l'énergie en watt-millisecondes et les émissions estimées en microgrammes de CO2e. Aucun autre fournisseur sur Eden AI ne renvoie cette information aujourd'hui.

Cela explique aussi pourquoi les chiffres varient. Deux requêtes sur deux réseaux différents, ou à deux moments de la journée, n'ont pas le même chiffre carbone. Ce n'est pas du bruit à cacher, c'est la version honnête de la mesure.

Levier 2 : générer moins de tokens

Le token le plus propre est celui qui n'est jamais généré. Les modèles de compression de GreenPT sont des variantes de GLM 5.2 dotées d'une consigne intégrée qui les fait répondre plus brièvement, au même prix par token :

• caveman raccourcit la prose
• ponytail raccourcit le code généré
• honey fait les deux

Chacun existe en intensité -lite et -ultra. Sur son propre jeu de test, GreenPT a mesuré des réductions de sortie d'environ un tiers à trois quarts par rapport au modèle de base, et l'essentiel du gain venait de raisonnements et d'explications plus courts, pas d'un code plus court. Moins de tokens en sortie, c'est moins de calcul par réponse, et une facture plus légère en même temps.

Il y a une contrepartie, que GreenPT documente : la consigne elle-même coûte quelques centaines de tokens en entrée. Sur des réponses courtes comme la classification, le routing ou l'extraction, un modèle de compression coûte plus cher que le modèle de base. Il est rentable sur les réponses longues : agents de code, documentation, réponses du support.

Levier 3 : le bon modèle, et rien de conservé

Toutes les questions n'exigent pas un modèle lourd. Les GreenL et GreenR de GreenPT intègrent un prompt système orienté développement durable, tandis que leurs jumeaux -raw n'en ont aucun. Pour les nouveaux projets, GreenPT recommande GLM 5.3 et GLM 5.3 Flash comme modèles de chat, et ses propres modèles Green S s'occupent de la transcription audio.

Côté données, GreenPT indique ne jamais entraîner de modèle sur vos entrées et ne rien conserver au-delà d'un cache opérationnel de courte durée. Via Eden AI, le contenu des requêtes n'est pas conservé par défaut non plus, et les modèles de GreenPT sont marqués EU et zéro conservation des données dans le catalogue.

L'essayer via Eden AI

Sur Eden AI, GreenPT est accessible derrière le même endpoint compatible OpenAI que tous les autres fournisseurs. La liste complète des modèles GreenPT est sur la page fournisseur GreenPT. Passer votre charge de travail aux réponses les plus longues sur un modèle de compression tient en une ligne :

curl https://api.edenai.run/v3/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EDENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "greenpt/glm-5.2-honey",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Add retry with backoff to this fetch call."}]
  }'

Remplacez greenpt/glm-5.2-honey par greenpt/glm-5.3, greenpt/green-l ou n'importe quel autre modèle GreenPT, et comparez la longueur des réponses, le coût et la qualité sur vos propres prompts avant de passer quoi que ce soit en production. Une clé et une facture couvrent GreenPT et tous les autres fournisseurs sur Eden AI.

Ce que nous en pensons

"I think the footprint of AI is the question our industry keeps putting off. What I like about GreenPT is that they don't just promise green: their infrastructure runs on renewable energy in Europe, and every request tells you what it actually cost. That's the kind of transparency we want to offer our users."

Samy Melaine, Co-founder, Eden AI

"Now that GreenPT is on Eden AI, switching to AI that runs on renewable energy and keeps your data in Europe doesn't mean rebuilding anything. You keep the API you already use and change one line. Eden AI cares about transparency as much as we do, which made this an easy partnership to build."

Robert Keus, CEO, GreenPT

Par où commencer

Choisissez une charge de travail aux réponses longues, un agent de code ou un assistant de support, et faites-la tourner une semaine sur un modèle de compression GreenPT. Comparez les tokens en sortie et la facture avec ce que vous utilisez aujourd'hui. Si les réponses tiennent, vous avez réduit l'énergie et le coût en même temps, sans rien changer d'autre dans votre stack.