Felo API PlatformFelo API Platform
Zurück zu den Modellen

Clairic API

Clairic ist ein Extraktionsmodell von Cloudflare, das typisierte Werte aus Text und optionalen Bildern in einem einzigen Durchgang extrahiert.

Clairic ist ein von Cloudflare vorgestelltes Extraktionsmodell der neuen System-One-Klasse. Es nimmt Text, optional Bilder und ein typisiertes Feldschema entgegen und extrahiert daraus stark typisierte Werte in einem einzigen Durchgang. Dabei erzeugt es keine Ausgabetokens, sondern liefert Textspannen, Zahlen, Daten, Uhrzeiten, Dauern, Listen, Schätzungen und Vorhersagen sowie für jedes Feld einen Konfidenzwert und eine Nullwahrscheinlichkeit. Das Modell ist unter der Modell-ID @cf/cloudflare/clairic auf Workers AI gehostet und derzeit als Vorschauversion verfügbar; eine Open-Weights-Veröffentlichung ist geplant.

Clairic eignet sich für die Datenextraktion aus Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Versicherungsunterlagen, für die Aggregation von Finanzdaten, für Datums- und Dauerberechnungen, für die Bestandsprognose sowie für die Informationsextraktion im Kundenservice und die Verarbeitung von Versicherungsansprüchen in einer kombinierten Pipeline. In Tests mit einer dreistufigen Pipeline verkürzte es den Workflow für Versicherungsansprüche von 61,7 Sekunden auf 19,3 Sekunden, was einer Latenzreduktion von 69 % entspricht, und senkte die Kosten um etwa 49 %. Bei der Schätzung von Reparaturkosten war es erfolgreich, wo Pipelines mit Gemma 4 und Qwen scheiterten.

Das Modell ist als Komponente einer breiteren KI-Architektur positioniert und kein Ersatz für LLMs. Es sollte mit LLMs für komplexe Schlussfolgerungen und Textgenerierung kombiniert werden. Mehrstufige Arithmetik ist in der Vorschauversion noch unvollständig, und das Modell ist schwach bei langen Abhängigkeitsketten und der Aggregation über mehrere Tabellenzeilen. Schätzungen sind nur begrenzt genau, wenn keine vergleichbaren Daten, Historie oder beschreibender Text in der Eingabe vorliegen; Vorhersagen sind einfach gehalten und ersetzen keine auf spezifische Daten trainierten Zeitreihenmodelle. Clairic ist für allgemeines Musterabgleichen und unkritische Anwendungen gedacht.

Aktualisiert:

MODELL-ID

clairic
Kontext
65.536K
Max. Ausgabe
58.982K
Eingabe
text / image
Ausgabe
decisions

Highlights

  • Extrahiert typisierte Werte in einem Durchgang
  • Liefert Konfidenzwert und Nullwahrscheinlichkeit pro Feld
  • Erzeugt keine Ausgabetokens
  • Auf Workers AI als Vorschau verfügbar
  • Ergänzt LLMs und das Clef-Modell in einer Pipeline
  • Geringere Latenz und Kosten als herkömmliche LLMs

Anbieter

1 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
$0.1$0

Schnellstart für Entscheidungen

Senden Sie Zustand und eng gefasste typisierte Fragen an /api/v1/decisions und erhalten Sie eine Antwort pro Frage: noul liefert eine Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1, choice die gewählte Option mit ihrer Verteilung und score eine numerische Bewertung für geordnete Kriterien. Dieser Endpoint ist getrennt von den Oberflächen Chat Completions, Messages und Responses.

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "clairic",
    "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
    "questions": {
      "is_urgent": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this message convey urgency?",
        "criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
      },
      "department": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this?",
        "criteria": {
          "billing": "Payments, invoicing, refunds",
          "technical": "Bugs, outages, integrations",
          "sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
        }
      },
      "frustration": {
        "type": "score",
        "instructions": "How frustrated is the customer?",
        "criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
      }
    }
  }'

Häufige Fragen

Was ist Clairic?

Clairic ist ein von Cloudflare vorgestelltes Extraktionsmodell der neuen System-One-Klasse. Es nimmt Text, optional Bilder und ein typisiertes Feldschema entgegen und extrahiert daraus stark typisierte Werte in einem einzigen Durchgang. Dabei erzeugt es keine Ausgabetokens, sondern liefert Textspannen, Zahlen, Daten, Uhrzeiten, Dauern, Listen, Schätzungen und Vorhersagen sowie für jedes Feld einen Konfidenzwert und eine Nullwahrscheinlichkeit. Das Modell ist unter der Modell-ID @cf/cloudflare/clairic auf Workers AI gehostet und derzeit als Vorschauversion verfügbar; eine Open-Weights-Veröffentlichung ist geplant. Clairic eignet sich für die Datenextraktion aus Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Versicherungsunterlagen, für die Aggregation von Finanzdaten, für Datums- und Dauerberechnungen, für die Bestandsprognose sowie für die Informationsextraktion im Kundenservice und die Verarbeitung von Versicherungsansprüchen in einer kombinierten Pipeline. In Tests mit einer dreistufigen Pipeline verkürzte es den Workflow für Versicherungsansprüche von 61,7 Sekunden auf 19,3 Sekunden, was einer Latenzreduktion von 69 % entspricht, und senkte die Kosten um etwa 49 %. Bei der Schätzung von Reparaturkosten war es erfolgreich, wo Pipelines mit Gemma 4 und Qwen scheiterten. Das Modell ist als Komponente einer breiteren KI-Architektur positioniert und kein Ersatz für LLMs. Es sollte mit LLMs für komplexe Schlussfolgerungen und Textgenerierung kombiniert werden. Mehrstufige Arithmetik ist in der Vorschauversion noch unvollständig, und das Modell ist schwach bei langen Abhängigkeitsketten und der Aggregation über mehrere Tabellenzeilen. Schätzungen sind nur begrenzt genau, wenn keine vergleichbaren Daten, Historie oder beschreibender Text in der Eingabe vorliegen; Vorhersagen sind einfach gehalten und ersetzen keine auf spezifische Daten trainierten Zeitreihenmodelle. Clairic ist für allgemeines Musterabgleichen und unkritische Anwendungen gedacht.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben unterstützt Clairic?

Clairic unterstützt Texteingaben, Bildeingaben und ein typisiertes Feldschema als Eingabe. Es extrahiert daraus stark typisierte Werte in einem einzigen Durchgang.

Erzeugt Clairic Ausgabetokens?

Nein, Clairic erzeugt keine Ausgabetokens. Stattdessen liefert es extrahierte Werte wie Textspannen, Zahlen, Daten, Uhrzeiten, Dauern, Listen, Schätzungen und Vorhersagen sowie für jedes Feld einen Konfidenzwert und eine Nullwahrscheinlichkeit.

Für welche Aufgaben ist Clairic geeignet?

Clairic eignet sich für die Datenextraktion aus Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Versicherungsunterlagen, für Finanzdatenaggregation, Datums- und Dauerberechnungen, Bestandsprognosen, Informationsextraktion im Kundenservice und die Verarbeitung von Versicherungsansprüchen in einer kombinierten Pipeline.

Wie unterscheidet sich Clairic von einem LLM?

Clairic ist ein Extraktionsmodell, das keine Ausgabetokens generiert und als Komponente einer breiteren KI-Architektur positioniert ist, nicht als Ersatz für ein LLM. Es sollte für komplexe Schlussfolgerungen und Textgenerierung mit LLMs kombiniert werden.

Wo ist Clairic verfügbar?

Clairic ist auf Workers AI unter der Modell-ID @cf/cloudflare/clairic gehostet. Derzeit ist es als Vorschauversion verfügbar, eine Open-Weights-Veröffentlichung ist geplant.