Cloudflare ha lanzado una vista previa de Clairic, un nuevo modelo de extracción System One en Workers AI. El modelo de extracción Clairic de Cloudflare lee texto o imágenes y devuelve valores tipados, no texto generado. Está orientado a una tarea que los desarrolladores suelen asignar a los LLM: extraer totales, fechas e IDs hacia JSON. Clairic responde a cada campo solicitado en 1 pasada hacia adelante, sin razonamiento y sin tokens de salida.
TL;DR
- Tamaño: Número de parámetros no revelado. Ventana de contexto de 65,536 tokens, hasta 4 imágenes por solicitud.
- Se ejecuta en: GPUs alojadas por Cloudflare a través de Workers AI (
@cf/cloudflare/clairic). Sin opción local hasta que se publiquen los pesos. - Rendimiento: Extracción en menos de un segundo en las pruebas de Cloudflare. Aún no se ha publicado ningún benchmark de precisión estándar.
- Mejor: El paso de extracción tomó 0.46 s frente a 16.1 s de GLM-5.3 en el pipeline de reclamaciones de Cloudflare.
- Peor: 4 de 21 previsiones de día siguiente de TSA cayeron fuera de su intervalo del 80%. La aritmética de varios pasos no es fiable.
¿Qué es Clairic?
Clairic es un modelo de Cloudflare que extrae, calcula, estima y pronostica valores tipados a partir de entradas no estructuradas. Se basa en la idea System One de Jev de TypeSafe, nombrada por el pensamiento rápido e intuitivo de Kahneman.
Jev y el Clef propio de Cloudflare son modelos de decisión. Puntúan opciones que listas de antemano. Clairic cubre respuestas que no puedes listar, como el total de una factura, una fecha o un coste de reparación.
Cloudflare enmarca una pila de 3 partes. Los modelos de extracción convierten la entrada bruta en valores tipados. Los modelos de decisión convierten los valores en decisiones. Los LLM convierten las decisiones en palabras.
¿Cómo funciona una solicitud de Clairic?
Una solicitud tiene un state (texto más hasta 4 imágenes) y un mapa de campos con nombre y tipo fields. Cada campo puede incluir instrucciones en lenguaje natural. Los tipos admitidos son texto, número, fecha, hora, fecha y hora, duración, lista, estimación y pronóstico, según el Workers AI changelog.
Cada respuesta escalar incluye p_null, la probabilidad de que el valor esté ausente, además de una confidence puntuación. Las respuestas de texto devuelven fragmentos exactos con desplazamientos de caracteres. Las estimaciones y los pronósticos devuelven una mediana y un intervalo de 80%, desde p10 hasta p90. Los pronósticos cubren hasta 64 pasos.
No hay límite de campos. Los campos que no caben junto a la entrada en una sola pasada de 8,192 tokens se dividen en pasadas paralelas. Cada pasada ve toda la entrada. En el ejemplo de la documentación, una factura de 61 tokens se ejecutó en 3 pasadas. Se facturaron 655 tokens de entrada, incluidos 472 tokens de esquema. Los esquemas amplios pueden costar más que el propio documento.
¿Qué mostraron las pruebas de Cloudflare?
En un ejemplo de correo de soporte, Clairic sumó precio e impuestos en $701.10. También calculó 11 días desde la entrega. Ninguno de los dos números aparece en el correo. Un número de seguimiento ausente devolvió null en lugar de una suposición plausible.
En una foto de recibo sesgada, leyó los 7 valores presentes y devolvió null para el descuento ausente. Su confianza más baja fue 0.776, en el número de pedido.
Para pronósticos, Cloudflare predijo los recuentos de puntos de control de la TSA diarios durante 21 días. El error promedio fue de 3.3%. 17 de los 21 recuentos reales cayeron dentro del intervalo de 80%. 3 de los 4 fallos cayeron en el fin de semana del Día de Colón.
La prueba principal es un pipeline de reclamaciones por productos dañados. Clairic extrajo los datos, Clef eligió reembolso o reparación, y GLM-5.3 escribió la respuesta. Cloudflare comparó esto con GLM-5.3 gestionando los 3 pasos.
La cascada terminó en 19.3 s frente a 61.7 s, aproximadamente 3.2x más rápida. La extracción tomó 0.46 s frente a 16.1 s. El paso de decisión tomó 0.22 s frente a 21.9 s. El costo por millón de reclamaciones cayó 49%, de $11,740 a $6,032. El paso de respuesta siguió dominando, con 18.6 de los 19.3 s.
Ambos pipelines acertaron con los datos y la decisión. La estimación de reparación de Clairic fue idéntica entre ejecuciones. GLM-5.3 devolvió $250, $250 y $220. Cloudflare dice que Gemma 4 y Qwen fallaron en la versión totalmente con LLM.
¿Cómo se compara Clairic con Clef, Jev y GLM-5.3?
| Métricas | Clairic | Clef | Jev | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| Desarrollador | Cloudflare | Cloudflare | TypeSafe AI | Z.ai |
| Clase | Extracción de System One | Decisión de System One | Decisión de System One | System Two LLM (razonamiento) |
| Salida | Valores tipados: fragmentos, números, fechas, duraciones, listas, estimaciones, previsiones | Probabilidades sobre las opciones que usted enumera | Decisiones tipadas con probabilidades calibradas | Texto de formato libre |
| Parámetros | No divulgado | 27B | No divulgado | No divulgado |
| Ventana de contexto | 65,536 tokens | 65,536 tokens | No divulgado | 1,048,576 tokens |
| Entrada de imagen | Sí, hasta 4 | Sí (texto, JSON, imágenes, video) | No divulgado | No divulgado |
| Precio de entrada | $0.10 / M tokens | $0.24 / M tokens | $0.042 / M tokens | $1.40 / M tokens |
| Precio de salida | Ninguno | Ninguno | Gratis | $4.40 / M tokens |
| Velocidad | paso de extracción de 0.46 s (prueba de Cloudflare) | 209.3 ms de mediana (evaluaciones de Cloudflare) | 70 a 500 ms de extremo a extremo (TypeSafe) | paso de extracción de 16.1 s (prueba de Cloudflare) |
| Disponibilidad | Vista previa de Workers AI; pesos abiertos previstos | Workers AI; pesos Apache 2.0 | API TypeSafe, acceso anticipado | Workers AI, plan de pago |
¿Dónde pueden usarlo los desarrolladores y cuánto cuesta?
Clairic está disponible como vista previa en @cf/cloudflare/clairic. Llámalo a través del binding de Workers AI con env.AI.run() o la API REST. AI Gateway funciona con los mismos endpoints.
El precio es de $0.10 por millón de tokens de entrada sin cargo por salida. Eso subasta el $0.24 de Clef pero queda por encima del $0.042 de Jev. Los pesos están prometidos pero aún no se han lanzado.
Conclusiones clave
- Clairic devuelve valores tipados, no texto, en 1 pasada hacia adelante.
- $0.10 por millón de tokens de entrada; los tokens de salida no cuestan nada.
- La extracción se ejecutó en 0.46 s frente a 16.1 s de GLM-5.3.
- Cada respuesta incluye confianza,
p_null, intervalos o rangos.
Consulta la publicación del blog de Cloudflare, la documentación del modelo Clairic, el explicador sobre modelos de extracción y el changelog de Workers AI. Lee también nuestra cobertura anterior de Drex 1.5. Todo el mérito es del investigador de este proyecto. Además, siéntete libre de seguirnos en Twitter y no olvides unirte a nuestro SubReddit de ML con más de 150k miembros y suscribirte a nuestro boletín. ¡Espera! ¿estás en telegram? ahora también puedes unirte a nosotros en telegram.
La entrada Cloudflare lanza Clairic, un modelo de extracción System One en Workers AI apareció primero en MarkTechPost.