Clairic API

Clairic es un modelo de extracción de Cloudflare presentado como la primera aplicación del concepto System One a tareas de extracción. Acepta texto, imágenes opcionales y un esquema de campos tipados, y devuelve valores fuertemente tipados como fragmentos de texto, números, fechas, horas, duraciones, listas, estimaciones y predicciones. Para cada campo proporciona una puntuación de confianza y una probabilidad de nulo. No genera tokens de salida, por lo que no sustituye a un LLM, sino que lo complementa. Está disponible en Workers AI con el ID de modelo @cf/cloudflare/clairic y se ofrece actualmente como preview, con planes de publicar los pesos abiertos en el futuro próximo. Está pensado para tareas de extracción de datos en documentos como facturas, recibos y documentación de seguros, así como para la agregación de datos financieros, el cálculo de fechas y duraciones, la previsión de inventario y la extracción de información en atención al cliente. También puede integrarse en una canalización de tres etapas junto a los LLM y el modelo de decisión Clef para el procesamiento de siniestros de seguros. En comparación con los LLM convencionales, Cloudflare indica que ofrece mayor precisión, menor latencia y menor coste en tareas de extracción. Un caso de prueba redujo el tiempo de un flujo de trabajo de siniestros de 61,7 segundos a 19,3 segundos, con una reducción de latencia del 69 % y de coste de aproximadamente el 49 %. Además, logró estimar costes de reparación donde las canalizaciones con Gemma 4 y Qwen fallaron. El modelo tiene limitaciones claras: la aritmética de varios pasos sigue siendo incompleta en la versión de preview, es débil en cadenas de dependencia largas y en la agregación a través de varias filas de una tabla. Sus estimaciones dependen de datos comparables, historial o texto descriptivo en la entrada, y su precisión es limitada sin evidencia. La predicción es básica y no reemplaza a los modelos de series temporales entrenados con datos específicos. Está orientado a la coincidencia de patrones general y a usos no críticos, por lo que conviene combinarlo con LLM para razonamiento complejo y generación de texto en lugar de usarlo de forma aislada.

Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.

Acepta texto, imágenes opcionales y un esquema de campos tipados como entrada. Con ellos extrae valores fuertemente tipados en una sola pasada.

No. Clairic no genera tokens de salida; su función es extraer valores tipados. Está pensado para complementar a los LLM y al modelo de decisión Clef, no para sustituirlos.

Es adecuado para extraer datos de documentos como facturas, recibos y documentación de seguros, agregar datos financieros, calcular fechas y duraciones, hacer previsiones de inventario y extraer información en atención al cliente.

Cloudflare indica que ofrece mayor precisión que los LLM convencionales en tareas de extracción de datos, además de menor latencia y menor coste.

La aritmética de varios pasos sigue siendo incompleta en la preview y es débil en cadenas de dependencia largas y en la agregación de varias filas de una tabla. Sus estimaciones dependen de datos comparables, historial o texto descriptivo, y la predicción es básica.

Clairic forma parte de una canalización de tres etapas junto a los LLM y el modelo de decisión Clef. Está concebido como un componente de una arquitectura de IA más amplia y se recomienda combinarlo con LLM para razonamiento complejo y generación de texto.