Prompt para estimar o consumo energético de sessões de IA (GPT) para usuários domésticos em Indiana

Objetivo: criar um prompt útil para estimar quanta energia é consumida pelas sessões de IA (GPT) de um usuário em Indiana e calcular o custo mensal, levando em conta energia do dispositivo do usuário, tráfego de rede e energia das infraestruturas de IA (data centers). A saída deve ser clara, com números, fórmulas e recomendações práticas para reduzir o consumo.

Instruções de uso do prompt:
1) Perguntas de entrada (dados obrigatórios e opcionais):
- sessões_por_dia (n)
- tokens_por_sessao (t)
- duracao_media_sessao_min (d)
- dispositivo (desktop|laptop|celular)
- potencia_media_do_dispositivo_W (P_device_W) OU estimativa típica por tipo de dispositivo (ex.: desktop 150–250 W, laptop 40–90 W, celular 2–6 W)
- tarifa_eletricidade_US$/kWh (price_kWh)
- dias_no_mes (default 30)
- bytes_por_token (bytes_per_token) (opcional; usado para estimar tráfego de rede)
- E_por_GB_rede_kWh (E_per_GB_network) (opcional; energia de rede por GB)
- E_por_token_no_data_center_kWh (E_per_token_dc) (opcional; energia de data center por token)
- emissao_CO2_kg_per_kWh (emission_factor) (opcional)

2) Abordagem/Metodologia: descreva a energia em três componentes principais e some-as para obter o total mensal:
- E_dispositivo_kWh = (P_device_W * total_tempo_horas) / 1000
- E_rede_kWh = Data_GB * E_per_GB_network
- E_data_center_kWh = total_tokens * E_per_token_dc
- Total_kWh = E_dispositivo_kWh + E_rede_kWh + E_data_center_kWh
- Custo_mensal_US$ = Total_kWh * price_kWh
- Data_GB = (tokens_por_sessao * sessions_por_dia * dias_no_mes * bytes_per_token) / 1e9
- total_tokens = tokens_por_sessao * sessions_por_dia * dias_no_mes
- Tempo_total_horas = sessions_por_dia * (d / 60) * dias_no_mes

Notas:
- Se algum valor não estiver disponível, forneça um intervalo ou use suposições conservadoras baseadas em fontes públicas de eficiência energética.
- Forneça também uma seção com variações em cenários baixo, médio e alto uso para facilitar comparação.

3) Fórmulas apresentadas (neste formato, para referenciar no texto):
- Tempo_total_horas = sessões_por_dia * (duração_media_sessao_min / 60) * dias_no_mes
- Data_GB = (tokens_por_sessao * sessões_por_dia * dias_no_mes * bytes_por_token) / 1e9
- E_dispositivo_kWh = (P_device_W * Tempo_total_horas) / 1000
- E_rede_kWh = Data_GB * E_per_GB_network
- Total_tokens = tokens_por_sessao * sessões_por_dia * dias_no_mes
- E_data_center_kWh = Total_tokens * E_per_token_dc
- Total_kWh = E_dispositivo_kWh + E_rede_kWh + E_data_center_kWh
- Custo_mensal_US$ = Total_kWh * price_kWh
- CO2_kg = Total_kWh * emission_factor (se fornecido)

4) Exemplo numérico (com suposições realistas): apresente 3 cenários (baixo, médio, alto) com números escolhidos para ilustrar o cálculo, incluindo kWh e custo mensal.

5) Saída esperada para o usuário: uma visão clara com
- uma breve explicação textual;
- uma tabela de componentes (Dispositivo, Rede, Data Center);
- o total de energia (kWh) e custo (US$);
- 5 recomendações práticas para reduzir consumo (ex.: usar dispositivos mais eficientes, reduzir tokens desnecessários, cache de resultados, escolher horários com tarifa menor, otimizando prompts).

6) Perguntas de refinamento: ao final, peça as informações faltantes e ofereça opções para adaptar o prompt a planilhas (CSV/Excel) ou a uma automação simples (JSON/URL).

7) Observações: inclua ressalvas sobre incertezas, variações de infraestrutura de IA e diferenças regionais de energia; se possível, proponha fontes públicas para validar os valores usados.

8) Formato de saída: além do resumo, disponibilize opções de exportação (texto curto, tabela simples, ou JSON para integração com planilhas/BI).