wattindex について
wattindexは、モデル実行時のGPU実測エネルギーデータを提供し、エネルギー消費量と電力網の炭素排出量を推定します。モデルとGPU構成の比較に使え、ライブAPI、同梱スナップショット、ローカルデータセットを利用できます。
主な機能
- 01モデルと測定済みGPUの一覧
- 02レイテンシ期限による行の選択
- 03エネルギーと電力網CO2eの推定
- 04GPUとバッチ並行数の比較
- 05ハードウェアとデータソースの確認
活用シーン
- 01モデルのGPU別エネルギー消費量の比較
- 02トークン数に応じたエネルギーと排出量の推定
- 03国別の電力網炭素強度の確認
- 04GPUの制約と測定元の確認
MCP 対応
MCPサーバーは、モデル・GPU検索、エネルギー推定、GPU比較、並行数カーブ、電力網強度、ハードウェア情報、データソースのツールを提供します。検索と計算は設定されたデータセットを使ってローカルで行います。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
8掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
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詳細
wattindex
100 万出力トークンを提供するには、どれだけの GPU エネルギーが必要でしょうか。wattindex は、測定済み構成の公開インデックスから、モデル、GPU、実行バッチごとの 100 万出力トークンあたりのワット時を回答し、グリッドの炭素強度を使って、どこでもエネルギーのコストを算出します。
- 最適な行の選択では、トークン間レイテンシの中央値が指定した期限(
itl_deadline_ms、デフォルトは 500 ms)以下の行だけを対象とし、その中でエネルギー消費が最も少ない行を選びます。 estimateは、任意のトークン数に合わせて行の値を換算し、国の電力網に基づく kg CO2e を加算します。また、pueやsystem_power_ratio(いずれも 1.0 以上)を指定すると、メーターでのエネルギーも算出し、指定した前提に基づく値として表示します。- すべての応答に、測定境界(
gpu_only)、インデックスに記載された注意事項、データの取得元(ライブ API、同梱スナップショット、ローカルフォルダーのいずれか)、更新日、データバージョンが含まれます。
データは LEADGREEN_API_BASE の JSON API ベース(デフォルトは https://leadgreen.ai/api/v1)から読み込みます。URL 以外の値を指定すると、API ファイルを格納したローカルフォルダーとして扱われ、完全なオフライン利用が可能です。すべての検索と計算はローカルで行われます。
CLI
npx @reneturcios/wattindex list-models
npx @reneturcios/wattindex energy --model llama-3.1-70b --gpu H100
npx @reneturcios/wattindex estimate --model llama-3.1-70b --output-tokens 5000000 --country DE --pue 1.2
npx @reneturcios/wattindex compare-gpus --model llama-3.1-70b
npx @reneturcios/wattindex concurrency-curve --model llama-3.1-70b --gpu H100
npx @reneturcios/wattindex grid-intensity --country World
npx @reneturcios/wattindex gpu-hardware --gpu B200
npx @reneturcios/wattindex sources
npx @reneturcios/wattindex --version
出力は JSON です。終了コード:成功時は 0、実行時エラー(不明なモデル/GPU/国、読み取り不能または到達不能なデータセット)の場合は 1、使用方法のエラーの場合は 2 です。
MCP サーバー
npx -y @reneturcios/wattindex mcp
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"wattindex": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/wattindex", "mcp"]
}
}
}
ツール
list_models— インデックス内のモデルと、各モデルの測定値がある GPUenergy_per_million_tokens— モデルごとの GPU 別最適行model(文字列、必須)、gpu(文字列、省略可)、itl_deadline_ms(数値、省略可、デフォルトは 500)
estimate— 指定したトークン数に対する GPU エネルギー、kg CO2e、オプションでメーターでのエネルギーmodel(文字列、必須)、output_tokens(数値、必須)、gpu、country、running_batch、num_gpus、itl_deadline_ms、pue、system_power_ratio(省略可)
compare_gpus— モデルごとの H100 と B200 の最適行model(文字列、必須)、itl_deadline_ms(省略可)
concurrency_curve— 測定済みの各実行バッチにおけるエネルギーmodel、gpu(文字列、必須)
grid_intensity— 国の年間平均 gCO2e/kWh (国名、略称、ISO alpha-2/alpha-3、またはWorld)country(文字列、必須)
gpu_hardware— 最大 TDP、メモリ、MIG プロファイル、システム全体の上限gpu(文字列、省略可。省略するとすべての GPU を一覧表示)
sources— すべてのソース、バージョン、取得日、ライセンス
Docker
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/wattindex
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/wattindex grid-intensity --country DE
開発
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake loader, no network)
npm run dev # run the CLI from source
ライセンス
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。