Clairic API
Clairic è un modello di estrazione di Cloudflare che ricava valori tipizzati da testo e immagini in un solo passaggio, senza generare token, con maggiore accuratezza, latenza e costi inferiori rispetto agli LLM tradizionali.
Clairic è un modello di estrazione sviluppato da Cloudflare e ospitato su Workers AI con l'ID @cf/cloudflare/clairic. Elabora input testuali, immagini opzionali e schemi di campi tipizzati, restituendo valori fortemente tipizzati come intervalli di testo, numeri, date, orari, durate, elenchi, stime e previsioni. Per ogni campo fornisce un punteggio di confidenza e una probabilità null. A differenza degli LLM generativi, non produce token in output: è pensato per completare gli LLM e il modello decisionale Clef in una pipeline a tre stadi.
Il modello è adatto all'estrazione di dati da documenti come fatture, ricevute e pratiche assicurative, all'aggregazione di dati finanziari, al calcolo di date e durate, alle previsioni di inventario e all'estrazione di informazioni nel servizio clienti. Gestisce in modo affidabile calcoli a uno o due passaggi, come somme, differenze, conversioni e aritmetica sulle date. In un test su una pipeline a tre stadi ha ridotto il tempo di un flusso di gestione sinistri da 61,7 secondi a 19,3 secondi, con una riduzione della latenza del 69% e dei costi di circa il 49%. È riuscito a stimare costi di riparazione laddove le pipeline basate su Gemma 4 e Qwen fallivano.
La versione attuale è una preview e presenta alcuni limiti: l'aritmetica a più passaggi è ancora incompleta e il modello è debole con catene di dipendenze lunghe e aggregazioni su più righe di tabella. Le stime sono affidabili solo in presenza di dati comparabili, storico o testo descrittivo nell'input; la previsione è basilare e non sostituisce modelli di serie temporali addestrati su dati specifici. È destinato al pattern matching generale e a usi non critici, e va combinato con gli LLM per ragionamenti complessi e generazione di testo. Cloudflare prevede di rilasciarne i pesi in open weights prossimamente.
Aggiornato:
ID MODELLO
clairic- Contesto
- 65.536K
- Output max
- 58.982K
- Input
- text / image
- Output
- decisions
In evidenza
- Estrazione di valori tipizzati in un solo passaggio
- Supporta input testuali, immagini e schemi di campi
- Punteggio di confidenza e probabilità null per campo
- Non genera token in output
- Più accurato, veloce ed economico degli LLM tradizionali
- Riduzione del 69% della latenza in un test
Fornitori
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Avvio rapido delle decisioni
Invia stato e domande tipizzate e mirate a /api/v1/decisions e ricevi una risposta per domanda: noul restituisce una probabilità da 0 a 1, choice l'opzione selezionata con la sua distribuzione e score un punteggio numerico per criteri ordinati. Questo endpoint è separato dalle superfici Chat Completions, Messages e 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"]
}
}
}'Domande frequenti
Cos'è Clairic?
Clairic è un modello di estrazione sviluppato da Cloudflare e ospitato su Workers AI con l'ID @cf/cloudflare/clairic. Elabora input testuali, immagini opzionali e schemi di campi tipizzati, restituendo valori fortemente tipizzati come intervalli di testo, numeri, date, orari, durate, elenchi, stime e previsioni. Per ogni campo fornisce un punteggio di confidenza e una probabilità null. A differenza degli LLM generativi, non produce token in output: è pensato per completare gli LLM e il modello decisionale Clef in una pipeline a tre stadi. Il modello è adatto all'estrazione di dati da documenti come fatture, ricevute e pratiche assicurative, all'aggregazione di dati finanziari, al calcolo di date e durate, alle previsioni di inventario e all'estrazione di informazioni nel servizio clienti. Gestisce in modo affidabile calcoli a uno o due passaggi, come somme, differenze, conversioni e aritmetica sulle date. In un test su una pipeline a tre stadi ha ridotto il tempo di un flusso di gestione sinistri da 61,7 secondi a 19,3 secondi, con una riduzione della latenza del 69% e dei costi di circa il 49%. È riuscito a stimare costi di riparazione laddove le pipeline basate su Gemma 4 e Qwen fallivano. La versione attuale è una preview e presenta alcuni limiti: l'aritmetica a più passaggi è ancora incompleta e il modello è debole con catene di dipendenze lunghe e aggregazioni su più righe di tabella. Le stime sono affidabili solo in presenza di dati comparabili, storico o testo descrittivo nell'input; la previsione è basilare e non sostituisce modelli di serie temporali addestrati su dati specifici. È destinato al pattern matching generale e a usi non critici, e va combinato con gli LLM per ragionamenti complessi e generazione di testo. Cloudflare prevede di rilasciarne i pesi in open weights prossimamente.
Come viene addebitato l'utilizzo?
La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.
Quali tipi di input accetta Clairic?
Accetta input testuali, immagini opzionali e schemi di campi tipizzati. Da questi ricava valori tipizzati in un solo passaggio.
Clairic genera testo in output?
No, Clairic non genera token in output. Restituisce invece valori tipizzati come intervalli di testo, numeri, date, orari, durate, elenchi, stime e previsioni, con punteggio di confidenza e probabilità null per ogni campo.
In quali compiti è più adatto?
È adatto all'estrazione di dati da documenti come fatture, ricevute e pratiche assicurative, all'aggregazione di dati finanziari, al calcolo di date e durate, alle previsioni di inventario e all'estrazione di informazioni nel servizio clienti.
Come si differenzia dagli LLM tradizionali?
Clairic non sostituisce un LLM: è un componente di un'architettura più ampia. Offre maggiore accuratezza, latenza e costi inferiori rispetto agli LLM tradizionali nelle attività di estrazione, ma va combinato con gli LLM per ragionamenti complessi e generazione di testo.
Quali sono i limiti principali della versione preview?
L'aritmetica a più passaggi è ancora incompleta e il modello è debole con catene di dipendenze lunghe e aggregazioni su più righe di tabella. Le stime sono accurate solo in presenza di dati comparabili, storico o testo descrittivo nell'input, e la previsione è basilare.
Come si integra con gli altri modelli Cloudflare?
Clairic completa gli LLM e il modello decisionale Clef in una pipeline a tre stadi. È ospitato su Workers AI con l'ID @cf/cloudflare/clairic.