AnswersPublished26 sources
Clairic zamiast kolejnego chatbota? Cloudflare pokazuje model, który zwraca dane, a nie tekst
Clairic to dostępny w wersji preview model ekstrakcyjny Cloudflare: z tekstu i maksymalnie czterech obrazów zwraca wartości w określonych typach, zamiast generować prozę. Korzystanie z modelu kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych; nie ma opłaty za tokeny wyjściowe, bo model ich nie generuje.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Clairic to dostępny w wersji preview model ekstrakcyjny Cloudflare: z tekstu i maksymalnie czterech obrazów zwraca wartości w określonych typach, zamiast generować prozę.
- Korzystanie z modelu kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych; nie ma opłaty za tokeny wyjściowe, bo model ich nie generuje.
- W teście obsługi reklamacji połączenie Clairic, Clef i GLM 5.3 było tańsze i szybsze niż wariant oparty wyłącznie na GLM 5.3, ale to wynik jednego konkretnego procesu.
- Cloudflare określa prognozowanie jako podstawowe, a długie łańcuchy obliczeń i sumowanie wielu wierszy jako zawodne.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Cloudflare’s Clairic, previewed on October 19, 2026, and how does this non-text-generating “System One” extraction model work—includ. Article summary: Clairic is Cloudflare’s preview “System One” extraction model, announced on October 19, 2026: it returns typed values rather than generating prose, and can extract, compute, estimate, and forecast from unstructured input. Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Cloudflare Clairic to model ekstrakcyjny w wersji preview, zaprojektowany do wyciągania, obliczania, szacowania i prognozowania wartości z nieustrukturyzowanych danych. Zamiast pisać odpowiedź, zwraca wskazane przez użytkownika pola — na przykład datę, kwotę lub listę. Cloudflare pokazało przykłady szybszego i tańszego działania, ale nie wystarczają one, by uznać Clairic za ogólnie dokładniejszy lub wydajniejszy od dużych modeli językowych (LLM).3
4
14
Co robi Clairic i jak przyjmuje dane
Clairic jest dostępny w wersji preview w usłudze Workers AI pod nazwą @cf/cloudflare/clairic. Cena wynosi 0,10 USD za milion tokenów wejściowych. Ponieważ model nie generuje tokenów wyjściowych, Cloudflare nie nalicza za nie opłaty.3
7
18
Żądanie składa się z tekstu, opcjonalnie maksymalnie czterech obrazów, oraz nazwanych pól określających oczekiwany typ odpowiedzi. Clairic zwraca te wartości w jednym przebiegu, zamiast generować po kolei słowa odpowiedzi.16
20
Obsługiwane typy obejmują fragmenty tekstu, liczby, daty, godziny, daty i godziny, okresy, listy, szacunki oraz prognozy. Fragmentom tekstu mogą towarzyszyć pozycje znaków w źródle, a prognoza może obejmować do 64 przyszłych kroków.1
20
Jak model sygnalizuje niepewność
Odpowiedzi na pojedyncze pola zawierają ocenę pewności oraz p_null — prawdopodobieństwo, że podana wartość nie wynika z danych wejściowych. Wynik może obejmować także value i guess. Jeśli model nie znajduje podstaw do odpowiedzi, wartość może zostać zwrócona jako null, zamiast wyglądać na pewny fakt.2
9
18
W przypadku szacunków i prognoz Clairic podaje medianę oraz 80-procentowy przedział od p10 do p90. To modelowa ocena niepewności, a nie gwarancja, że rzeczywisty wynik znajdzie się w tym zakresie. Cloudflare zaleca wykorzystywać te informacje, by zdecydować, które zadania można zautomatyzować, a które warto skierować do weryfikacji.2
Co pokazują przykłady Cloudflare
W demonstracji dotyczącej reklamacji uszkodzonego produktu Clairic wyciągał szczegóły zgłoszenia, model Clef wybierał jedną z opcji — na przykład zwrot pieniędzy lub naprawę — a GLM-5.3 tworzył odpowiedź dla klienta. Według opisu testu etap ekstrakcji z użyciem Clairic trwał 0,46 sekundy, a decyzja Clef — 0,22 sekundy. Cały proces złożony z kilku modeli zajął 19,3 sekundy, wobec 61,7 sekundy w wariancie, w którym na każdym etapie użyto GLM-5.3.4
15
Podany koszt wynosił 6 032 USD za milion zgłoszeń dla połączonego procesu i 11 740 USD dla wersji opartej wyłącznie na GLM-5.3. W tym konkretnym przykładzie oznaczało to spadek kosztu o 49%.15 Nie jest to jednak prognoza oszczędności dla każdej aplikacji — wynik zależy od tego, jak wygląda dany proces.
Cloudflare sprawdziło też prognozowanie dziennej liczby pasażerów przechodzących przez punkty kontroli bezpieczeństwa na lotniskach w USA. W 21-dniowym teście średni błąd prognoz na kolejny dzień wyniósł 3,3%, a 17 rzeczywistych wyników znalazło się w podanym 80-procentowym przedziale.6
9 To ograniczony test jednej serii danych, a nie dowód, że model równie dobrze przewiduje inne zjawiska.
Ograniczenia, o których warto pamiętać
Cloudflare opisuje możliwości prognozowania Clairic jako podstawowe. Prognozy na najbliższy krok podążają za niedawnymi wzorcami, ale dalsze mogą z czasem zbliżać się do średniej. Model nie przewidzi też wydarzeń, których nie da się wywnioskować z dostarczonych danych — na przykład świąt, jeśli seria ich nie odzwierciedla.1
17
Dokumentacja wyznacza również granice w obliczeniach. Za wiarygodne uznaje proste działania obejmujące jeden lub dwa kroki, takie jak sumowanie, obliczanie różnicy, przeliczanie jednostek czy działania na datach. Długie łańcuchy zależnych od siebie obliczeń oraz sumowanie danych z wielu wierszy tabeli nie są jeszcze niezawodne. Zalecenie Cloudflare: wydobyć potrzebne wartości za pomocą Clairic, a obliczenia wykonać w kodzie.1
17
Jak na razie argumenty za wydajnością Clairic opierają się na przykładach konkretnych zadań, a nie na szerokim porównawczym benchmarku, który wykazywałby, że model jest dokładniejszy, szybszy lub tańszy we wszystkich zastosowaniach. Podane korzyści warto więc traktować jako możliwości do sprawdzenia we własnym procesie, a nie uniwersalną obietnicę.4
14
15
„System One”, Jev i pochodzenie nazwy
Cloudflare używa określenia „System One”, by opisać Clairic jako szybki, wyspecjalizowany model, odmienny od systemów poświęcających czas na generowanie przemyślanej odpowiedzi tekstowej.5 Serwis PPC Land podawał, że koncepcję „System One” przedstawiła wcześniej firma TypeSafe, wraz z modelem o nazwie Jev. To relacja o wcześniejszym użyciu tego pomysłu; dostępne źródła nie potwierdzają jednak bezpośredniego technicznego pokrewieństwa Clairic z Jev ani konkretnego wyjaśnienia, że nazwa Clairic nawiązuje do Kahnemana.
13
Cloudflare zapowiada również udostępnienie otwartych wag modelu, ale dostępne źródła nie podają terminu.7
12
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Clairic zamiast kolejnego chatbota? Cloudflare pokazuje model, który zwraca dane, a nie tekst"?
Clairic to dostępny w wersji preview model ekstrakcyjny Cloudflare: z tekstu i maksymalnie czterech obrazów zwraca wartości w określonych typach, zamiast generować prozę.
What are the key points to validate first?
Clairic to dostępny w wersji preview model ekstrakcyjny Cloudflare: z tekstu i maksymalnie czterech obrazów zwraca wartości w określonych typach, zamiast generować prozę. Korzystanie z modelu kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych; nie ma opłaty za tokeny wyjściowe, bo model ich nie generuje.
What should I do next in practice?
W teście obsługi reklamacji połączenie Clairic, Clef i GLM 5.3 było tańsze i szybsze niż wariant oparty wyłącznie na GLM 5.3, ale to wynik jednego konkretnego procesu.