Clairic API
Model pengekstrakan Cloudflare yang mengeluarkan nilai bertip kuat daripada teks dan imej pilihan dalam satu laluan, dengan skor keyakinan bagi setiap medan.
Clairic ialah model pengekstrakan daripada Cloudflare yang direka untuk mengambil nilai bertip kuat daripada teks dan imej pilihan dalam satu laluan. Ia menghasilkan rentang teks, nombor, tarikh, masa, tempoh, senarai, anggaran dan ramalan, serta mengembalikan skor keyakinan dan kebarangkalian null bagi setiap medan. Model ini tidak menjana token output, sebaliknya berfungsi sebagai komponen dalam seni bina AI yang lebih luas dan bukannya pengganti LLM.
Model ini sesuai untuk tugasan pengekstrakan data daripada dokumen seperti invois, resit dan kertas kerja insurans, agregasi data kewangan, pengiraan tarikh dan tempoh, ramalan inventori, pengekstrakan maklumat dalam perkhidmatan pelanggan, serta pemprosesan tuntutan insurans dalam saluran paip gabungan. Ia melengkapkan LLM dan model keputusan Clef dalam saluran paip tiga peringkat, dan dilaporkan memberikan ketepatan lebih tinggi serta kependaman dan kos lebih rendah berbanding LLM konvensional pada tugasan pengekstrakan data. Ia mengendalikan pengiraan satu atau dua langkah seperti hasil tambah, perbezaan, penukaran dan matematik tarikh dengan boleh dipercayai.
Dalam ujian saluran paip tiga peringkat, Clairic mengurangkan masa aliran kerja tuntutan insurans daripada 61.7 saat kepada 19.3 saat, iaitu pengurangan kependaman sebanyak 69%, dan mengurangkan kos kira-kira 49%. Ia juga berjaya menganggar kos pembaikan dalam kes yang gagal oleh saluran paip Gemma 4 dan Qwen. Namun begitu, aritmetik berbilang langkah masih belum lengkap dalam versi pratonton ini, dan model ini lemah pada rantaian kebergantungan panjang serta agregasi merentas berbilang baris jadual. Anggaran hanya setakat ketepatan terhad tanpa bukti dalam input, dan ramalan adalah asas serta tidak menggantikan model siri masa. Model ini ditujukan untuk padanan corak umum dan kegunaan bukan kritikal, serta harus digabungkan dengan LLM untuk penaakulan kompleks dan penjanaan teks. Clairic kini tersedia sebagai pratonton di Workers AI di bawah ID model @cf/cloudflare/clairic, dengan pelancaran pemberat terbuka dirancang dalam masa terdekat.
Dikemas kini:
ID MODEL
clairic- Konteks
- 65.536K
- Output maks
- 58.982K
- Input
- text / image
- Output
- decisions
Sorotan
- Pengekstrakan nilai bertip kuat dalam satu laluan
- Menyokong input teks, imej dan skema medan
- Skor keyakinan dan kebarangkalian null setiap medan
- Ketepatan lebih tinggi berbanding LLM konvensional
- Kependaman dan kos lebih rendah
- Tersedia sebagai pratonton di Workers AI
Penyedia
Bandingkan harga API merentas penyedia. Pilih penyedia untuk melihat semua caj dan syarat.
| $0.1 | $0 |
Mula pantas keputusan
Hantar keadaan dan soalan bertaip yang sempit ke /api/v1/decisions dan baca satu jawapan bagi setiap soalan: noul memulangkan kebarangkalian dari 0 hingga 1, choice memulangkan pilihan yang dipilih berserta taburannya, dan score memulangkan skor numerik untuk kriteria tersusun. Endpoint ini berasingan daripada antara muka Chat Completions, Messages dan 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"]
}
}
}'Soalan lazim
Mengenali Clairic?
Clairic ialah model pengekstrakan daripada Cloudflare yang direka untuk mengambil nilai bertip kuat daripada teks dan imej pilihan dalam satu laluan. Ia menghasilkan rentang teks, nombor, tarikh, masa, tempoh, senarai, anggaran dan ramalan, serta mengembalikan skor keyakinan dan kebarangkalian null bagi setiap medan. Model ini tidak menjana token output, sebaliknya berfungsi sebagai komponen dalam seni bina AI yang lebih luas dan bukannya pengganti LLM. Model ini sesuai untuk tugasan pengekstrakan data daripada dokumen seperti invois, resit dan kertas kerja insurans, agregasi data kewangan, pengiraan tarikh dan tempoh, ramalan inventori, pengekstrakan maklumat dalam perkhidmatan pelanggan, serta pemprosesan tuntutan insurans dalam saluran paip gabungan. Ia melengkapkan LLM dan model keputusan Clef dalam saluran paip tiga peringkat, dan dilaporkan memberikan ketepatan lebih tinggi serta kependaman dan kos lebih rendah berbanding LLM konvensional pada tugasan pengekstrakan data. Ia mengendalikan pengiraan satu atau dua langkah seperti hasil tambah, perbezaan, penukaran dan matematik tarikh dengan boleh dipercayai. Dalam ujian saluran paip tiga peringkat, Clairic mengurangkan masa aliran kerja tuntutan insurans daripada 61.7 saat kepada 19.3 saat, iaitu pengurangan kependaman sebanyak 69%, dan mengurangkan kos kira-kira 49%. Ia juga berjaya menganggar kos pembaikan dalam kes yang gagal oleh saluran paip Gemma 4 dan Qwen. Namun begitu, aritmetik berbilang langkah masih belum lengkap dalam versi pratonton ini, dan model ini lemah pada rantaian kebergantungan panjang serta agregasi merentas berbilang baris jadual. Anggaran hanya setakat ketepatan terhad tanpa bukti dalam input, dan ramalan adalah asas serta tidak menggantikan model siri masa. Model ini ditujukan untuk padanan corak umum dan kegunaan bukan kritikal, serta harus digabungkan dengan LLM untuk penaakulan kompleks dan penjanaan teks. Clairic kini tersedia sebagai pratonton di Workers AI di bawah ID model @cf/cloudflare/clairic, dengan pelancaran pemberat terbuka dirancang dalam masa terdekat.
Bagaimana penggunaan dicaj?
Bil anda bergantung pada penyedia yang anda gunakan, harganya dan penggunaan anda. Input yang lebih panjang atau syarat lain mungkin dikenakan harga berbeza.
Apakah jenis input yang disokong oleh Clairic?
Clairic menerima input teks, input imej dan input skema medan bertip. Ia mengekstrak nilai bertip kuat daripada teks dan imej pilihan dalam satu laluan.
Adakah Clairic menjana teks output?
Tidak. Clairic tidak menjana token output; ia mengembalikan nilai yang diekstrak bersama skor keyakinan dan kebarangkalian null bagi setiap medan.
Apakah tugasan yang paling sesuai untuk Clairic?
Ia sesuai untuk pengekstrakan data daripada dokumen seperti invois, resit dan kertas kerja insurans, agregasi data kewangan, pengiraan tarikh dan tempoh, ramalan inventori, pengekstrakan maklumat dalam perkhidmatan pelanggan, serta pemprosesan tuntutan insurans.
Apakah perbezaan Clairic berbanding LLM konvensional?
Clairic dilaporkan memberikan ketepatan lebih tinggi serta kependaman dan kos lebih rendah berbanding LLM konvensional pada tugasan pengekstrakan data. Ia bukan pengganti LLM, sebaliknya komponen yang melengkapkan LLM dan model keputusan Clef dalam saluran paip tiga peringkat.
Apakah batasan Clairic dalam versi pratonton?
Aritmetik berbilang langkah masih belum lengkap, dan model ini lemah pada rantaian kebergantungan panjang serta agregasi merentas berbilang baris jadual. Anggaran hanya setakat ketepatan terhad tanpa bukti dalam input, manakala ramalan adalah asas dan tidak menggantikan model siri masa.
Di manakah Clairic boleh didapati?
Clairic dihoskan di Workers AI di bawah ID model @cf/cloudflare/clairic dan kini tersedia sebagai pratonton. Pelancaran pemberat terbuka dirancang dalam masa terdekat.