Clairic API
Cloudflare का Clairic एक नया System One श्रेणी का एक्सट्रैक्शन मॉडल है जो टेक्स्ट और इमेज से टाइप्ड डेटा निकालता है।
Clairic, Cloudflare का एक्सट्रैक्शन मॉडल है जिसे System One श्रेणी का पहला मॉडल बताया गया है। यह टेक्स्ट और वैकल्पिक इमेज इनपुट से एक ही पास में टाइप्ड फ़ील्ड स्कीमा के अनुसार मान निकालता है — टेक्स्ट स्पैन, संख्याएँ, तिथियाँ, समय, अवधि, सूचियाँ, अनुमान और भविष्यवाणियाँ। यह आउटपुट टोकन उत्पन्न नहीं करता और हर फ़ील्ड के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर तथा null प्रायिकता लौटाता है।
यह मॉडल उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ संरचित जानकारी निकालनी हो, जैसे इनवॉइस, रसीद और बीमा दस्तावेज़ों से डेटा एक्सट्रैक्शन, वित्तीय डेटा एग्रीगेशन, तिथि और अवधि गणना, इन्वेंटरी पूर्वानुमान तथा ग्राहक सेवा में सूचना निष्कर्षण। यह LLM और Clef निर्णय मॉडल के साथ तीन-चरणीय पाइपलाइन में पूरक के रूप में काम करता है।
अपने पूर्वावलोकन संस्करण में यह बहु-चरणीय अंकगणित में अपूर्ण है और लंबी निर्भरता श्रृंखलाओं तथा कई तालिका पंक्तियों के एग्रीगेशन में कमजोर है। इसके अनुमान तब तक सीमित रूप से सटीक होते हैं जब तक इनपुट में तुलनीय डेटा, इतिहास या वर्णनात्मक टेक्स्ट न हो। इसका उपयोग सामान्य पैटर्न मिलान और गैर-महत्वपूर्ण कार्यों के लिए किया जाना चाहिए, और जटिल तर्क तथा टेक्स्ट जनरेशन के लिए इसे LLM के साथ मिलाकर उपयोग करना चाहिए।
अपडेट किया गया:
मॉडल ID
clairic- कॉन्टेक्स्ट
- 65.536K
- अधिकतम आउटपुट
- 58.982K
- इनपुट
- text / image
- आउटपुट
- decisions
मुख्य बातें
- एक ही पास में टाइप्ड मान निकालता है
- टेक्स्ट और वैकल्पिक इमेज इनपुट
- प्रति फ़ील्ड कॉन्फ़िडेंस स्कोर और null प्रायिकता
- पारंपरिक LLM की तुलना में अधिक सटीकता, कम विलंबता और कम लागत
- System One श्रेणी का पहला एक्सट्रैक्शन मॉडल
- Workers AI पर @cf/cloudflare/clairic के रूप में होस्टेड
प्रदाता
प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।
| $0.1 | $0 |
निर्णय त्वरित शुरुआत
स्थिति और सीमित टाइप्ड प्रश्न /api/v1/decisions पर भेजें और हर प्रश्न का एक उत्तर पाएँ: noul 0 से 1 के बीच एक प्रायिकता लौटाता है, choice चुना गया विकल्प उसके वितरण के साथ लौटाता है, और score क्रमबद्ध मानदंडों के लिए एक संख्यात्मक स्कोर लौटाता है। यह endpoint Chat Completions, Messages और Responses सतहों से अलग है।
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"]
}
}
}'अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मॉडल परिचय: Clairic?
Clairic, Cloudflare का एक्सट्रैक्शन मॉडल है जिसे System One श्रेणी का पहला मॉडल बताया गया है। यह टेक्स्ट और वैकल्पिक इमेज इनपुट से एक ही पास में टाइप्ड फ़ील्ड स्कीमा के अनुसार मान निकालता है — टेक्स्ट स्पैन, संख्याएँ, तिथियाँ, समय, अवधि, सूचियाँ, अनुमान और भविष्यवाणियाँ। यह आउटपुट टोकन उत्पन्न नहीं करता और हर फ़ील्ड के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर तथा null प्रायिकता लौटाता है। यह मॉडल उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ संरचित जानकारी निकालनी हो, जैसे इनवॉइस, रसीद और बीमा दस्तावेज़ों से डेटा एक्सट्रैक्शन, वित्तीय डेटा एग्रीगेशन, तिथि और अवधि गणना, इन्वेंटरी पूर्वानुमान तथा ग्राहक सेवा में सूचना निष्कर्षण। यह LLM और Clef निर्णय मॉडल के साथ तीन-चरणीय पाइपलाइन में पूरक के रूप में काम करता है। अपने पूर्वावलोकन संस्करण में यह बहु-चरणीय अंकगणित में अपूर्ण है और लंबी निर्भरता श्रृंखलाओं तथा कई तालिका पंक्तियों के एग्रीगेशन में कमजोर है। इसके अनुमान तब तक सीमित रूप से सटीक होते हैं जब तक इनपुट में तुलनीय डेटा, इतिहास या वर्णनात्मक टेक्स्ट न हो। इसका उपयोग सामान्य पैटर्न मिलान और गैर-महत्वपूर्ण कार्यों के लिए किया जाना चाहिए, और जटिल तर्क तथा टेक्स्ट जनरेशन के लिए इसे LLM के साथ मिलाकर उपयोग करना चाहिए।
उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?
आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।
Clairic कौन-कौन से इनपुट स्वीकार करता है?
यह टेक्स्ट इनपुट, इमेज इनपुट और टाइप्ड फ़ील्ड स्कीमा इनपुट स्वीकार करता है। आउटपुट टोकन उत्पन्न करने के बजाय स्कीमा के अनुसार मान लौटाता है।
क्या यह मॉडल आउटपुट टोकन उत्पन्न करता है?
नहीं, यह आउटपुट टोकन उत्पन्न नहीं करता। यह एक्सट्रैक्शन मॉडल है जो टाइप्ड फ़ील्ड स्कीमा के अनुसार मान निकालता है।
Clairic किन कार्यों के लिए उपयुक्त है?
यह इनवॉइस, रसीद और बीमा दस्तावेज़ों से डेटा एक्सट्रैक्शन, वित्तीय डेटा एग्रीगेशन, तिथि और अवधि गणना, इन्वेंटरी पूर्वानुमान तथा ग्राहक सेवा में सूचना निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है।
Clairic और Clef में क्या अंतर है?
Clef एक निर्णय मॉडल है, जबकि Clairic एक एक्सट्रैक्शन मॉडल है। दोनों LLM के साथ तीन-चरणीय पाइपलाइन में पूरक के रूप में काम करते हैं।
क्या Clairic जटिल तर्क या टेक्स्ट जनरेशन कर सकता है?
नहीं, इसे अकेले उपयोग करने के बजाय जटिल तर्क और टेक्स्ट जनरेशन के लिए LLM के साथ मिलाकर उपयोग करना चाहिए। यह सामान्य पैटर्न मिलान और गैर-महत्वपूर्ण उपयोगों के लिए है।