Cloudflare Clef Flash est le plus petit modèle de décision de la famille Clef, obtenu par post-entraînement de Qwen3.5-9B avec son encodeur visuel. Une tête commune au schéma lit les éléments probants de l’entrée et évalue les réponses autorisées pour chaque question demandée en une seule passe avant. Son rôle consiste à produire des classifications et des décisions délimitées dans un processus. La sortie est un résultat typé assorti de probabilités, plutôt qu’une réponse conversationnelle qu’une application devrait interpréter comme une catégorie.
Décrivez la situation dans un état textuel ou JSON et définissez les questions séparément. Une question nécessite un nom stable, un type et une instruction claire ; les questions de catégorie ou de score définissent aussi leurs critères autorisés. Pour un message d’assistance, une question peut classer le problème, une autre évaluer son urgence et une troisième déterminer s’il manque au dossier des informations nécessaires à l’étape suivante. Conservez dans l’état les formulations réelles du client, l’historique pertinent et les règles de fonctionnement, afin d’ancrer la décision dans les éléments disponibles.
Les trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vraie ou fausse soit satisfaite. Un résultat choice identifie une option nommée et comprend les probabilités des différentes alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat score évalue des critères ordonnés et renvoie leur score pondéré par les probabilités, leur légende et leur distribution. Définissez délibérément l’ordre d’un score : passer de « Aucune action nécessaire » à « Vérification immédiate » diffère d’un ensemble non ordonné de libellés thématiques.
Pour une orientation rapide, décrivez les catégories par les actions ou les limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile serait une demande proposant les choix accès au compte, défaillance technique, question de documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’orientation de l’application. Une distribution serrée entre défaillance technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement de la manière dont le processus traite ces cas, au lieu de supposer que le libellé sélectionné constitue un diagnostic confirmé.
Pour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image permet d’évaluer. La vérification d’un reçu pourrait demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité du document. Elle ne devrait pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contraintes. L’interface aux poids ouverts du fabricant accepte aussi des tableaux d’images vidéo. Préservez le lien entre ces images et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériau.
La référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 tokens, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images incorporées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec un total de 8 MiB après décodage ; le corps complet de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions des questions et les médias occupent l’espace d’entrée, et un texte long peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare précise que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés ; la fenêtre hébergée et la configuration aux poids ouverts restent donc distinctes.
La sortie contrainte du modèle le rend utile pour des vérifications répétées de règles ou de processus. Définissez, par exemple, des questions distinctes pour déterminer si un dossier respecte les règles de complétude indiquées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et ajoutez une option pour les cas non couverts par les catégories lorsque la conception du processus le prévoit. Les probabilités évaluent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent intégralement toutes les situations réelles.
Conservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, examinez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle à des cas vérifiés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatique. Le positionnement de Clef Flash comme petit modèle à décision rapide ne dispense pas d’examiner le coût d’une mauvaise orientation pour le processus.
Utilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et n’en rédige pas l’explication éventuelle. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources disponibles pour un processus de rédaction distinct. L’artefact utile de Clef Flash est une réponse examinable pour chaque question nommée, assortie des informations de probabilité nécessaires à l’application des règles du processus.
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Pour un message d’assistance, une question peut classer le problème, une autre évaluer son urgence et une troisième déterminer s’il manque au dossier des informations nécessaires à l’étape suivante. Conservez dans l’état les formulations réelles du client, l’historique pertinent et les règles de fonctionnement, afin d’ancrer la décision dans les éléments disponibles.\n\nLes trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vraie ou fausse soit satisfaite. Un résultat choice identifie une option nommée et comprend les probabilités des différentes alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat score évalue des critères ordonnés et renvoie leur score pondéré par les probabilités, leur légende et leur distribution. Définissez délibérément l’ordre d’un score : passer de « Aucune action nécessaire » à « Vérification immédiate » diffère d’un ensemble non ordonné de libellés thématiques.\n\nPour une orientation rapide, décrivez les catégories par les actions ou les limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile serait une demande proposant les choix accès au compte, défaillance technique, question de documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’orientation de l’application. Une distribution serrée entre défaillance technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement de la manière dont le processus traite ces cas, au lieu de supposer que le libellé sélectionné constitue un diagnostic confirmé.\n\nPour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image permet d’évaluer. La vérification d’un reçu pourrait demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité du document. Elle ne devrait pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contraintes. L’interface aux poids ouverts du fabricant accepte aussi des tableaux d’images vidéo. Préservez le lien entre ces images et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériau.\n\nLa référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 tokens, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images incorporées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec un total de 8 MiB après décodage ; le corps complet de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions des questions et les médias occupent l’espace d’entrée, et un texte long peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare précise que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés ; la fenêtre hébergée et la configuration aux poids ouverts restent donc distinctes.\n\nLa sortie contrainte du modèle le rend utile pour des vérifications répétées de règles ou de processus. Définissez, par exemple, des questions distinctes pour déterminer si un dossier respecte les règles de complétude indiquées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et ajoutez une option pour les cas non couverts par les catégories lorsque la conception du processus le prévoit. Les probabilités évaluent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent intégralement toutes les situations réelles.\n\nConservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, examinez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle à des cas vérifiés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatique. Le positionnement de Clef Flash comme petit modèle à décision rapide ne dispense pas d’examiner le coût d’une mauvaise orientation pour le processus.\n\nUtilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et n’en rédige pas l’explication éventuelle. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources disponibles pour un processus de rédaction distinct. 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Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Cloudflare Clef Flash est le plus petit modèle de décision de la famille Clef, obtenu par post-entraînement de Qwen3.5-9B avec son encodeur visuel. Une tête commune au schéma lit les éléments probants de l’entrée et évalue les réponses autorisées pour chaque question demandée en une seule passe avant. Son rôle consiste à produire des classifications et des décisions délimitées dans un processus. La sortie est un résultat typé assorti de probabilités, plutôt qu’une réponse conversationnelle qu’une application devrait interpréter comme une catégorie.
Décrivez la situation dans un état textuel ou JSON et définissez les questions séparément. Une question nécessite un nom stable, un type et une instruction claire ; les questions de catégorie ou de score définissent aussi leurs critères autorisés. Pour un message d’assistance, une question peut classer le problème, une autre évaluer son urgence et une troisième déterminer s’il manque au dossier des informations nécessaires à l’étape suivante. Conservez dans l’état les formulations réelles du client, l’historique pertinent et les règles de fonctionnement, afin d’ancrer la décision dans les éléments disponibles.
Les trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vraie ou fausse soit satisfaite. Un résultat choice identifie une option nommée et comprend les probabilités des différentes alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat score évalue des critères ordonnés et renvoie leur score pondéré par les probabilités, leur légende et leur distribution. Définissez délibérément l’ordre d’un score : passer de « Aucune action nécessaire » à « Vérification immédiate » diffère d’un ensemble non ordonné de libellés thématiques.
Pour une orientation rapide, décrivez les catégories par les actions ou les limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile serait une demande proposant les choix accès au compte, défaillance technique, question de documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’orientation de l’application. Une distribution serrée entre défaillance technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement de la manière dont le processus traite ces cas, au lieu de supposer que le libellé sélectionné constitue un diagnostic confirmé.
Pour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image permet d’évaluer. La vérification d’un reçu pourrait demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité du document. Elle ne devrait pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contraintes. L’interface aux poids ouverts du fabricant accepte aussi des tableaux d’images vidéo. Préservez le lien entre ces images et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériau.
La référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 tokens, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images incorporées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec un total de 8 MiB après décodage ; le corps complet de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions des questions et les médias occupent l’espace d’entrée, et un texte long peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare précise que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés ; la fenêtre hébergée et la configuration aux poids ouverts restent donc distinctes.
La sortie contrainte du modèle le rend utile pour des vérifications répétées de règles ou de processus. Définissez, par exemple, des questions distinctes pour déterminer si un dossier respecte les règles de complétude indiquées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et ajoutez une option pour les cas non couverts par les catégories lorsque la conception du processus le prévoit. Les probabilités évaluent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent intégralement toutes les situations réelles.
Conservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, examinez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle à des cas vérifiés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatique. Le positionnement de Clef Flash comme petit modèle à décision rapide ne dispense pas d’examiner le coût d’une mauvaise orientation pour le processus.
Utilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et n’en rédige pas l’explication éventuelle. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources disponibles pour un processus de rédaction distinct. L’artefact utile de Clef Flash est une réponse examinable pour chaque question nommée, assortie des informations de probabilité nécessaires à l’application des règles du processus.
POST /v1/systemonetext, imagedecisions| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites cloudflare/clef-flash | Par défaut— |
Champprovider | Typeschema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champquestions | Typeobject | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champsession_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstate | Typeschema | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtrace | Typeschema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champuser | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champquestions.<id>.type | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites noul, choice, score | Par défaut— |
Champquestions.<id>.instructions | Typestring|object|array | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champquestions.<id>.criteria | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: choice/score : obligatoire ; noul : facultatif. Les critères choice forment un objet ; score est un tableau avec minItems1. | Par défaut— |
Champquestions.<id>.criteria.true | Typestring|object|array | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: objet de critères noul fourni | Par défaut— |
Champquestions.<id>.criteria.false | Typestring|object|array | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: objet de critères noul fourni | Par défaut— |
noul · Obligatoire : state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Obligatoire : state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Obligatoire : state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, state, questions |
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètreoptional_controls | Contratprovider, session_id, trace, user |
Paramètremultimodal_input_binding | ContratUtilisez uniquement la représentation exacte et déclarée de l’état ou du document. La capacité image du fabricant ne suffit pas à établir un support d’image accepté pour ce modèle. |
Cycle de vie : synchronous
Envoyez l’ID exact du modèle et conservez la réponse native complète.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.000076 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.000076 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "cloudflare/clef-flash",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='cloudflare/clef-flash'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Chaque réponse fournie pour un ID de question est conservée avec son type exact, sa valeur noul/choice/score, son niveau de confiance, ses probabilités et sa légende. L’intégralité du JSON d’origine est stockée et renvoyée uniquement après le règlement.
Conservez l’opération d’origine ainsi que la réponse complète ou partielle ; ne rejouez pas le POST.
| Champ | Type |
|---|---|
Champmodel | Typestring |
Champid | Typestring |
Champprovider | Typestring |
Champanswers.<id>.type | Typestring |
Champanswers.<id>.noul | Typenumber |
Champanswers.<id>.choice | Typestring |
Champanswers.<id>.score | Typenumber |
Champanswers.<id>.confidence | Typenumber |
Champanswers.<id>.probabilities | Typeobject |
Champanswers.<id>.legend | Typeobject |
Champusage.input_tokens | Typeinteger |
Champusage.output_tokens | Typeinteger |
Champusage.cost | Typenumber |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamp obligatoire, représentation ou valeur invalide | Étape suivanteCorrigez le champ indiqué de la requête. |
Ailoot Ultra cloudflare/clef-flash
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.