Clairic API
CloudflareのClairicは、テキストや画像から型付きの値を抽出することに特化したSystem OneクラスのAIモデルです。
ClairicはCloudflareが提供する抽出モデルで、System Oneの概念を抽出タスクに初めて応用したものとされています。テキストと任意の画像、そして型付きフィールドのスキーマを入力として受け取り、一度の処理でテキストスパンや数値、日付、時刻、期間、リスト、推定値、予測値といった強く型付けされた値を取り出します。各フィールドには信頼度スコアとnull確率が付与され、モデル自体は出力トークンを生成しません。Workers AI上でモデルID @cf/cloudflare/clairic としてホストされています。
請求書やレシート、保険書類などの文書からのデータ抽出、財務データの集計、日付や期間の計算、在庫予測、カスタマーサービスでの情報抽出、保険請求処理などに適しています。従来のLLMと比べて抽出タスクでの精度が高く、レイテンシとコストも低いとされ、合計や差分、単位変換、日付計算のような1段階か2段階の計算を確実に扱えます。3段階のパイプライン検証では保険請求ワークフローの時間を61.7秒から19.3秒へ短縮し、レイテンシを69%削減、コストを約49%削減しました。Gemma 4やQwenのパイプラインが失敗した修理コストの見積もりにも成功しています。
一方で、プレビュー版では多段階の算術が未完成で、長い依存関係の連鎖や複数テーブル行にまたがる集計が苦手です。推定は入力内の比較可能なデータや履歴、説明的なテキストに依存するため、根拠がない場合は精度が限られます。予測も基本的なもので、特定データで学習した時系列モデルの代替にはなりません。一般的なパターンマッチングと非クリティカルな用途向けであり、複雑な推論やテキスト生成にはLLMと組み合わせて使うべきモデルです。現在はプレビュー提供で、近くオープンウェイトとして公開される予定です。
更新日時:
モデル ID
clairic- コンテキスト
- 65.536K
- 最大出力
- 58.982K
- 入力
- text / image
- 出力
- decisions
ハイライト
- テキストと画像から型付きの値を一度に抽出
- 各フィールドに信頼度スコアとnull確率を付与
- 出力トークンを生成しない抽出特化モデル
- 従来のLLMより高精度・低レイテンシ・低コスト
- 1段階か2段階の計算を確実に処理
- Workers AIで提供中のプレビュー版
プロバイダー
プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| $0.1 | $0 |
意思決定クイックスタート
状態と型付きの質問を /api/v1/decisions に送り、質問ごとに答えを1つ受け取ります。noul は 0〜1 の確率、choice は選ばれた選択肢とその分布、score は順序付き基準の数値スコアを返します。このエンドポイントは Chat Completions、Messages、Responses とは別系統です。
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"]
}
}
}'よくある質問
モデルについて： Clairic?
ClairicはCloudflareが提供する抽出モデルで、System Oneの概念を抽出タスクに初めて応用したものとされています。テキストと任意の画像、そして型付きフィールドのスキーマを入力として受け取り、一度の処理でテキストスパンや数値、日付、時刻、期間、リスト、推定値、予測値といった強く型付けされた値を取り出します。各フィールドには信頼度スコアとnull確率が付与され、モデル自体は出力トークンを生成しません。Workers AI上でモデルID @cf/cloudflare/clairic としてホストされています。 請求書やレシート、保険書類などの文書からのデータ抽出、財務データの集計、日付や期間の計算、在庫予測、カスタマーサービスでの情報抽出、保険請求処理などに適しています。従来のLLMと比べて抽出タスクでの精度が高く、レイテンシとコストも低いとされ、合計や差分、単位変換、日付計算のような1段階か2段階の計算を確実に扱えます。3段階のパイプライン検証では保険請求ワークフローの時間を61.7秒から19.3秒へ短縮し、レイテンシを69%削減、コストを約49%削減しました。Gemma 4やQwenのパイプラインが失敗した修理コストの見積もりにも成功しています。 一方で、プレビュー版では多段階の算術が未完成で、長い依存関係の連鎖や複数テーブル行にまたがる集計が苦手です。推定は入力内の比較可能なデータや履歴、説明的なテキストに依存するため、根拠がない場合は精度が限られます。予測も基本的なもので、特定データで学習した時系列モデルの代替にはなりません。一般的なパターンマッチングと非クリティカルな用途向けであり、複雑な推論やテキスト生成にはLLMと組み合わせて使うべきモデルです。現在はプレビュー提供で、近くオープンウェイトとして公開される予定です。
利用料金はどのように計算されますか？
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
Clairicはどのような入力に対応していますか？
テキスト入力、画像入力、型付きフィールドスキーマ入力に対応しています。これらを組み合わせて、強く型付けされた値を一度の処理で抽出します。
Clairicはテキストを生成しますか？
いいえ、出力トークンを生成しません。抽出した値と、各フィールドの信頼度スコアおよびnull確率を返します。
どのようなタスクに適していますか？
請求書やレシート、保険書類などの文書からのデータ抽出、財務データの集計、日付や期間の計算、在庫予測、カスタマーサービスでの情報抽出、保険請求処理などに向いています。
同シリーズのClefやLLMとはどう違いますか？
Clairicは抽出に特化したモデルで、Clefは意思決定モデル、LLMは複雑な推論やテキスト生成を担います。これらは3段階のパイプラインで補完し合う関係です。
制限や注意点はありますか？
プレビュー版では多段階の算術が未完成で、長い依存関係の連鎖や複数テーブル行の集計が苦手です。推定は根拠データがないと精度が限られ、予測も基本的なものです。複雑な推論にはLLMとの併用が必要です。