Clairic API

Clairic est un modèle d'extraction développé par Cloudflare, présenté comme le premier modèle de la classe « System One » appliquant ce concept aux tâches d'extraction. Il accepte en entrée du texte, des images et un schéma de champs typés, puis renvoie en une seule passe des valeurs fortement typées : segments de texte, nombres, dates, heures, durées, listes, estimations et prédictions. Chaque champ est accompagné d'un score de confiance et d'une probabilité de nullité. Le modèle ne génère pas de tokens de sortie et se destine à compléter les LLM plutôt qu'à les remplacer. Il est hébergé sur Workers AI sous l'identifiant @cf/cloudflare/clairic et se positionne comme un composant d'une architecture IA plus large, aux côtés des LLM et du modèle de décision Clef, dans un pipeline à trois étages. Clairic est particulièrement adapté à l'extraction de données depuis des documents comme les factures, reçus et dossiers d'assurance, à l'agrégation de données financières, au calcul de dates et de durées, aux prévisions d'inventaire, à l'extraction d'informations en service client et au traitement de sinistres en pipeline combiné. Selon Cloudflare, Clairic affiche une précision supérieure à celle des LLM classiques sur les tâches d'extraction, avec une latence et un coût plus faibles. Il gère de manière fiable les calculs en une ou deux étapes, comme les sommes, différences, conversions et opérations sur les dates. Lors d'un test de pipeline à trois étages, il a réduit le temps de traitement d'un flux de sinistre de 61,7 secondes à 19,3 secondes, soit une baisse de latence de 69 % et une réduction de coût d'environ 49 %. Il a aussi réussi à estimer des coûts de réparation là où des pipelines Gemma 4 et Qwen échouaient. La version d'aperçu reste limitée sur l'arithmétique multi-étapes, les longues chaînes de dépendances et l'agrégation sur plusieurs lignes de tableau ; ses estimations et prédictions ne remplacent pas des modèles spécialisés et le modèle est prévu pour des usages non critiques.

Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.

Clairic accepte du texte, des images et un schéma de champs typés. Il extrait les valeurs demandées depuis le texte et, si fournies, depuis les images.

Il produit des segments de texte, des nombres, des dates, des heures, des durées, des listes, des estimations et des prédictions. Chaque champ est accompagné d'un score de confiance et d'une probabilité de nullité.

Non, Clairic ne génère pas de tokens de sortie. Il est conçu pour l'extraction et doit être combiné avec des LLM pour le raisonnement complexe et la génération de texte.

L'arithmétique multi-étapes reste incomplète, et le modèle est faible sur les longues chaînes de dépendances et l'agrégation sur plusieurs lignes de tableau. Les estimations ne sont fiables que si l'entrée contient des données comparables, un historique ou un texte descriptif, et les prédictions ne remplacent pas les modèles de séries temporelles.

Clairic est un modèle d'extraction qui complète les LLM et le modèle de décision Clef dans un pipeline à trois étages. Il est positionné comme un composant d'une architecture IA plus large, et non comme un remplacement des LLM.

Clairic est hébergé sur Workers AI sous l'identifiant @cf/cloudflare/clairic. Il est actuellement proposé en version d'aperçu, avec une publication en open-weights prévue prochainement.