Clairic от Cloudflare — модель для извлечения и расчёта данных

Clairic — модель Cloudflare для извлечения структурированных данных из обычного текста и изображений. Вместо свободного ответа она получает заданный список полей и возвращает для каждого типизированное значение: например, номер заказа, дату доставки, сумму счёта или список упомянутых товаров. Модель также умеет выполнять простые вычисления, строить оценки и прогнозировать последовательности значений.

Как работает модель извлечения

Вы задаёте поля — Clairic заполняет их по исходным данным

В запрос передаются исходный материал и схема с названиями полей, типами данных и при необходимости пояснениями. Это может быть письмо, фрагмент таблицы, текст счёта или фотография документа. Clairic возвращает результат для каждого поля в ожидаемом формате, поэтому приложению не приходится разбирать большой ответ модели, чтобы найти в нём нужные цифры и даты.

Например, из письма о поставке можно получить номер заказа, имя поставщика, дату доставки и сумму. Для текстового значения система может вернуть фрагмент исходника и позиции его начала и конца. Так разработчик может показать, откуда именно взялось найденное имя или номер.

Извлечение, вычисления и прогнозы

От найденного факта до оценки будущего значения

Извлечение — поиск того, что прямо указано во входных данных: например, суммы в счёте или имени клиента в письме.

Вычисление — получение значения из предоставленных фактов. Если в документе есть дата выставления счёта и условие оплаты «30 дней», Clairic может определить дату платежа. Для расчётов, от которых зависит платёж или другое существенное решение, результат следует сверять с обычной программной логикой.

Оценка нужна, когда ответа в исходнике нет, но в нём есть основания его предположить. Например, по истории и описанию можно попросить оценить срок оплаты. Прогноз возвращает ряд значений на несколько шагов вперёд, например предполагаемую динамику показателя по неделям.

Что означают confidence и p_null

Оценка уверенности не равна гарантии правильности

Для извлечённых и вычисленных полей Clairic возвращает значение и оценку уверенности confidence. Для единичных значений также указывается p_null — оценка вероятности, что исходные данные не содержат нужного ответа. Если поле возвращено как null, это может означать как отсутствие информации, так и то, что модель не смогла её найти.

Для оценок и прогнозов неопределённость представлена распределением возможных значений и интервалом, в частности диапазоном от 10-го до 90-го процентиля. Это центральные 80% предсказанного распределения, а не обещание, что фактическое значение обязательно окажется внутри диапазона. Тип результата и заданные ограничения обеспечивают нужный формат, но сами по себе не подтверждают его точность.

Чем Clairic отличается от Jev и Clef

Извлечь значение — не то же самое, что выбрать вариант

Jev и Clef относятся к моделям решений: им предлагают состояние и заранее заданные варианты, а они оценивают вероятности выбора. Clairic решает другую задачу — возвращает значение заданного типа, которого может не быть среди заранее перечисленных ответов. Например, Clef может выбрать статус счёта из вариантов «оплатить», «проверить» и «отклонить», а Clairic — извлечь сумму и срок оплаты.

В рабочем процессе эти подходы можно сочетать: Clairic структурирует исходные материалы, модель решений выбирает действие, а языковая модель формулирует сообщение или выполняет следующую задачу. Это не обязательная схема, а способ распределить разные виды работы между подходящими моделями.

Изображения, контекст и подключение

Модель доступна через Workers AI

Clairic поддерживает текст и изображения. В текущем API-запросе можно передать до четырёх изображений, а длина контекста составляет до 65 536 токенов. Для каждого запроса нужно определить хотя бы одно поле и его тип: доступны текст, число, дата, время, дата и время, длительность, список, оценка и прогноз.

На момент публикации Clairic работает как размещённая модель в Cloudflare Workers AI; идентификатор в API — @cf/cloudflare/clairic. Для подключения нужны аккаунт Cloudflare и доступ к Workers AI. В документации указана цена $0,10 за миллион входных токенов; модель не генерирует выходные токены. Cloudflare называет выпуск предварительной версией и сообщает, что планирует открыть веса позднее.

Скорость и цена в опубликованном примере

Сравнение Cloudflare относится к одному сценарию

В тесте Cloudflare цепочка Clairic → Clef → GLM-5.3 обработала пример обращения за 19,3 секунды; вариант, где GLM-5.3 выполнял все этапы, занял 61,7 секунды. Для этого сценария компания также оценила снижение стоимости примерно на 49%. Это сравнение конкретного рабочего процесса и одной задачи, а не независимый бенчмарк, который гарантирует такое же ускорение на любых данных.

Ограничения предварительной версии

Результаты нужно проверять по последствиям ошибки

Cloudflare отмечает, что текущая версия лучше справляется с чтением данных и короткими вычислениями, чем с длинными цепочками арифметики и подсчётами по множеству строк. Оценкам нужны основания во входных данных, а прогнозы пока описываются разработчиком как базовые. Интервалы неопределённости могут быть слишком узкими на незнакомых данных.

Поэтому Clairic подходит для подготовки структурированных полей и автоматизации повторяющихся операций, но критические суммы, даты, медицинские сведения и решения с юридическими или финансовыми последствиями следует перепроверять. Верный формат ответа ещё не означает, что модель правильно поняла исходный документ.