据MarkTechPost 10月20日报道，Cloudflare已在Workers AI上线Clairic预览版。该模型被Cloudflare称为“系统一”抽取模型，读取文本或图像后返回带类型的值，而不是生成文本，目标是把开发者通常交给大语言模型处理的发票总额、日期和编号等字段抽取成JSON。

Clairic以一次前向计算回答请求字段，不进行推理，也不产生输出token；若字段无法在单次8192 token处理中与输入并排放置，会拆成多个并行处理，每个处理仍读取完整输入。请求由文本加最多4张图像的状态和命名字段映射组成，字段可带自然语言指令。支持文本、数字、日期、时间、日期时间、时长、列表、估计和预测等类型；每个标量答案给出p_null和置信度，文本答案返回带字符偏移的精确片段，估计和预测返回中位数及80%区间（p10到p90），预测最多64步。上下文窗口为65536个token，参数规模未披露。

Cloudflare称，文档示例中一份61个token的发票跑了3个处理，计费655个输入token，其中472个为schema token，并提示宽schema的成本可能超过文档本身。一封客服邮件测试中，Clairic把价格和税相加得到701.10美元，并算出交货后11天，这两个数字未出现在邮件里；缺失的追踪编号返回null而非猜测值。对倾斜的收据照片，它读出7个存在的值，对缺失折扣返回null，最低置信度0.776出现在订单号上。21天TSA每日检查站人数预测的平均误差为3.3%，17天实际值落在80%区间内，4次未命中中3次落在哥伦布日周末。Cloudflare承认多步算术不可靠，且尚未发布标准准确率基准。

在损坏商品理赔流程测试中，Clairic抽取事实、Clef选择退款或维修、GLM-5.3撰写回复，整条链路耗时19.3秒，而GLM-5.3单独处理三步耗时61.7秒，前者快约3.2倍。其中抽取步骤为0.46秒对16.1秒，决策步骤为0.22秒对21.9秒；每百万件理赔成本从11740美元降至6032美元，降幅49%，回复步骤仍占18.6秒。Cloudflare称两条流水线的事实和决策均正确，Clairic的维修估价三次运行一致，GLM-5.3分别返回250、250和220美元；Gemma 4和Qwen在全LLM版本中未通过。

Clairic与Cloudflare的Clef、TypeSafe AI的Jev不同：后两者是决策模型，对预先列出的选项打分，Clairic处理无法预先列出的答案。Clairic以@cf/cloudflare/clairic在Workers AI预览，可通过env.AI.run()或REST API调用。输入价格每百万token 0.10美元，不收输出费用，低于Clef的0.24美元，高于Jev的0.042美元。Cloudflare承诺开放权重，但尚未发布，因此暂时没有本地运行选项。