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FastLearn
v3.1.0 · Haiku 4.5
Impact & coûts
🌿
Page éco-responsable
Coûts API · CO₂ · Eau
À propos
🧠
Modèle IA
claude-haiku-4-5-20251001
💡
Développé par
Aurélien Boré · 2025
NIVEAU
A1
🔥 0
0 / 20 XP
0
Maîtrisés
0
À revoir
0
Cartes
Situation à apprendre
🎯
Deck terminé !
0
Maîtrisés
0
XP gagnés
0
Série max
Clé API 🔒
🧑‍🎓
Aurélien
Apprenant espagnol · Voyage
🇪🇸 Espagnol — Ma progression
0
XP Total
A1
Débutant
🧠
0
Maîtrisés
🔥
0
Meilleure série
📦
0
Decks générés
⏱️
0
Sessions
🎯
Taux de réussite
Carte des niveaux
Thèmes étudiés
🌍 Vue globale
Badges
Données
FastLearn v3.1.0 · ES + EN · SRS · Exams · Prononciation
📖 Glossaire
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🌿 Impact & coûts
Transparence sur l'empreinte de FastLearn
💸 Coût API — Haiku 4.5
Input tokens $1.00 / 1M tokens
Output tokens $5.00 / 1M tokens
Génération d'un deck (≈ 3 500 tokens) ~$0.02
Examen blanc (≈ 5 000 tokens) ~$0.03
Session conversation (8 échanges, ≈ 4 000 tokens) ~$0.02
Coût estimé pour 100 sessions ~$2 – $3
💡 Haiku 4.5 est le modèle le plus efficace d'Anthropic — 3× moins cher que Sonnet, pour des performances proches. Un bon choix économique et responsable.
💧 Eau consommée
Par requête (refroidissement data center) ~5 – 15 ml
Par génération de deck ~10 – 30 ml
Par session complète (deck + conversation) ~30 – 80 ml
Équivalent pour 100 sessions ~3 – 8 litres
💡 À titre de comparaison, une heure de streaming vidéo consomme ~8 litres d'eau. FastLearn reste très sobre pour une app d'apprentissage IA.
🌍 CO₂ émis
Par génération de deck ~0.2 – 0.5 g CO₂
Par session complète ~0.5 – 1.5 g CO₂
Pour 100 sessions ~50 – 150 g CO₂
Équivalent ~0.5 km en voiture
💡 Un trajet Paris–Lyon en TGV émet ~3 000 g CO₂. 100 sessions FastLearn représentent moins de 5% de ce trajet. L'IA bien utilisée reste légère.
Valeurs approximatives basées sur les estimations de consommation des data centers AWS us-east-1.
Sources : ML CO₂ Impact, Patterson et al. 2022, Anthropic sustainability reports.
Haiku 4.5 est entraîné et optimisé pour minimiser l'empreinte par inférence.
💬 Conversation
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Niveau cible
Idées
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