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 de schéma conjointe lit les éléments de l’entrée et note les réponses autorisées de chaque question demandée en une seule passe avant. Son rôle est de produire des classifications et des décisions bornées dans un flux de travail. La sortie est un résultat typé assorti de probabilités, et non une réponse conversationnelle qu’une application devrait interpréter comme une catégorie.
Décrivez la situation dans un état texte 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 de support, une question peut classer le problème, une autre évaluer l’urgence et une autre déterminer s’il manque au dossier des informations nécessaires à l’étape suivante. Conservez dans l’état la formulation réelle du client, l’historique pertinent et les règles opérationnelles, afin que la décision reste liée aux éléments probants.
Les trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vrai/faux soit remplie. Un résultat de choix identifie une option nommée et inclut les probabilités sur l’ensemble des alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat de 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 « Examen immédiat » est différent d’un ensemble non ordonné d’étiquettes de sujets.
Pour un acheminement rapide, décrivez les catégories à l’aide des actions ou des limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile est une demande proposant les choix accès au compte, panne technique, question sur la documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’acheminement de l’application. Une distribution serrée entre panne technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement comment le flux de travail traite ces cas au lieu de supposer que l’étiquette sélectionnée est un diagnostic confirmé.
Pour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image peut étayer. L’examen d’un reçu peut demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité de document. Il ne doit pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contrainte. L’interface à poids ouverts du fabricant accepte également des tableaux de trames vidéo. Préservez le lien entre les trames et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériel.
La référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 jetons, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images intégrées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec 8 MiB au total après décodage ; l’ensemble du corps de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions de questions et les médias consomment de l’espace d’entrée, et un long texte peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare indique que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés, de sorte que la fenêtre hébergée et la configuration à poids ouverts restent distinctes.
La sortie contrainte du modèle le rend utile pour des contrôles répétés de politique ou de flux de travail. Par exemple, définissez des questions distinctes demandant si un dossier respecte les règles de complétude énoncées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et incluez une option pour les cas que les catégories ne couvrent pas lorsque cela fait partie de la conception du flux de travail. Les probabilités notent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent de manière exhaustive chaque situation réelle.
Conservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, vérifiez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle avec des cas examinés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatisée. Le positionnement de Clef Flash comme modèle plus petit et à décision rapide ne dispense pas d’évaluer le coût d’une décision d’acheminement incorrecte pour le flux de travail.
Utilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et ne rédige pas son explication finale. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources à disposition d’un processus de rédaction distinct. L’artefact utile produit par Clef Flash est une réponse vérifiable pour chaque question nommée, accompagnée des informations de probabilité nécessaires pour appliquer les règles du flux de travail.
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Conservez dans l’état la formulation réelle du client, l’historique pertinent et les règles opérationnelles, afin que la décision reste liée aux éléments probants.\n\nLes trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vrai/faux soit remplie. Un résultat de choix identifie une option nommée et inclut les probabilités sur l’ensemble des alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat de 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 « Examen immédiat » est différent d’un ensemble non ordonné d’étiquettes de sujets.\n\nPour un acheminement rapide, décrivez les catégories à l’aide des actions ou des limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile est une demande proposant les choix accès au compte, panne technique, question sur la documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’acheminement de l’application. Une distribution serrée entre panne technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement comment le flux de travail traite ces cas au lieu de supposer que l’étiquette sélectionnée est un diagnostic confirmé.\n\nPour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image peut étayer. L’examen d’un reçu peut demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité de document. Il ne doit pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contrainte. L’interface à poids ouverts du fabricant accepte également des tableaux de trames vidéo. Préservez le lien entre les trames et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériel.\n\nLa référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 jetons, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images intégrées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec 8 MiB au total après décodage ; l’ensemble du corps de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions de questions et les médias consomment de l’espace d’entrée, et un long texte peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare indique que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés, de sorte que la fenêtre hébergée et la configuration à poids ouverts restent distinctes.\n\nLa sortie contrainte du modèle le rend utile pour des contrôles répétés de politique ou de flux de travail. Par exemple, définissez des questions distinctes demandant si un dossier respecte les règles de complétude énoncées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et incluez une option pour les cas que les catégories ne couvrent pas lorsque cela fait partie de la conception du flux de travail. Les probabilités notent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent de manière exhaustive chaque situation réelle.\n\nConservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, vérifiez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle avec des cas examinés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatisée. Le positionnement de Clef Flash comme modèle plus petit et à décision rapide ne dispense pas d’évaluer le coût d’une décision d’acheminement incorrecte pour le flux de travail.\n\nUtilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et ne rédige pas son explication finale. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources à disposition d’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 de schéma conjointe lit les éléments de l’entrée et note les réponses autorisées de chaque question demandée en une seule passe avant. Son rôle est de produire des classifications et des décisions bornées dans un flux de travail. La sortie est un résultat typé assorti de probabilités, et non une réponse conversationnelle qu’une application devrait interpréter comme une catégorie.
Décrivez la situation dans un état texte 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 de support, une question peut classer le problème, une autre évaluer l’urgence et une autre déterminer s’il manque au dossier des informations nécessaires à l’étape suivante. Conservez dans l’état la formulation réelle du client, l’historique pertinent et les règles opérationnelles, afin que la décision reste liée aux éléments probants.
Les trois types de questions répondent à des besoins différents. Un résultat noul est la probabilité qu’une condition vrai/faux soit remplie. Un résultat de choix identifie une option nommée et inclut les probabilités sur l’ensemble des alternatives ainsi qu’une valeur de confiance. Un résultat de 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 « Examen immédiat » est différent d’un ensemble non ordonné d’étiquettes de sujets.
Pour un acheminement rapide, décrivez les catégories à l’aide des actions ou des limites de responsabilité qui les distinguent réellement. Un exemple utile est une demande proposant les choix accès au compte, panne technique, question sur la documentation et autre, chaque option étant expliquée. Le résultat du modèle peut être transmis à une règle d’acheminement de l’application. Une distribution serrée entre panne technique et accès au compte constitue un indice utile d’ambiguïté ; décidez explicitement comment le flux de travail traite ces cas au lieu de supposer que l’étiquette sélectionnée est un diagnostic confirmé.
Pour la classification visuelle, fournissez une image lisible et une condition que l’image peut étayer. L’examen d’un reçu peut demander si le total est lisible et choisir parmi des catégories définies de qualité de document. Il ne doit pas demander un nouveau total arbitraire comme si le modèle était un service d’extraction ou de rédaction sans contrainte. L’interface à poids ouverts du fabricant accepte également des tableaux de trames vidéo. Préservez le lien entre les trames et l’état écrit, et posez des questions sur des événements ou des conditions visibles dans ce matériel.
La référence hébergée actuelle du fabricant indique un contexte de 24 576 jetons, jusqu’à 64 questions et jusqu’à quatre images intégrées. Ses images PNG, JPEG ou WebP sont limitées à 4 MiB et 16 mégapixels chacune, avec 8 MiB au total après décodage ; l’ensemble du corps de la requête est limité à 13 MiB, et les liens d’images distants ne sont pas acceptés. Les définitions de questions et les médias consomment de l’espace d’entrée, et un long texte peut être tronqué pour tenir dans la fenêtre. Placez les éléments décisifs dans un état compact. Cloudflare indique que la réduction du contexte hébergé n’a pas modifié les poids publiés, de sorte que la fenêtre hébergée et la configuration à poids ouverts restent distinctes.
La sortie contrainte du modèle le rend utile pour des contrôles répétés de politique ou de flux de travail. Par exemple, définissez des questions distinctes demandant si un dossier respecte les règles de complétude énoncées et quelle catégorie de suivi s’applique. Gardez les critères explicites et incluez une option pour les cas que les catégories ne couvrent pas lorsque cela fait partie de la conception du flux de travail. Les probabilités notent les options fournies ; elles n’établissent pas que ces options décrivent de manière exhaustive chaque situation réelle.
Conservez ensemble l’état, le schéma et la réponse renvoyée. Lorsqu’un résultat surprend, vérifiez si un critère est ambigu, si une entrée décisive manquait ou si un texte pertinent a été coupé. Comparez les évaluations du modèle avec des cas examinés issus de la tâche réelle avant de choisir des seuils d’action automatisée. Le positionnement de Clef Flash comme modèle plus petit et à décision rapide ne dispense pas d’évaluer le coût d’une décision d’acheminement incorrecte pour le flux de travail.
Utilisez le résultat typé comme entrée de l’étape suivante de l’application. Le modèle n’exécute pas cette étape et ne rédige pas son explication finale. Si l’utilisateur a besoin d’un rapport, gardez la décision et les éléments sources à disposition d’un processus de rédaction distinct. L’artefact utile produit par Clef Flash est une réponse vérifiable pour chaque question nommée, accompagnée des informations de probabilité nécessaires pour appliquer les règles du flux de travail.
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 : obligatoires ; noul : facultatif. Les critères de choice forment un objet ; score est un tableau avec minItems égal à 1. | 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 déclarée de l’état ou du document. La seule capacité du fabricant à traiter des images ne prouve pas l’existence d’un format d’entrée image accepté pour ce modèle. |
Cycle de vie : synchronous
Envoyez l’identifiant 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 identifiant de question est conservée avec son type exact, sa valeur noul/choice/score, son degré de confiance, ses probabilités et sa légende. L’intégralité du JSON d’origine est enregistrée et renvoyée uniquement après le règlement.
Conservez l’opération d’origine et 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 non valide | Étape suivanteCorrigez le champ de requête indiqué. |
Ailoot Ultra cloudflare/clef-flash
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.