Cloudflare Clef Flash è il modello decisionale più piccolo della famiglia Clef, realizzato tramite post-addestramento di Qwen3.5-9B con il suo encoder visivo. Una testa condivisa per lo schema legge gli elementi di evidenza dall’input e valuta le risposte ammesse per tutte le domande richieste in un unico passaggio in avanti della rete. Il suo ruolo consiste nel produrre classificazioni e decisioni circoscritte in un flusso di lavoro. L’output è un risultato tipizzato con probabilità, anziché una risposta conversazionale che un’applicazione deve interpretare come categoria.
Descrivi la situazione in uno stato testuale o JSON e definisci separatamente le domande. Una domanda richiede un nome stabile, un tipo e un’istruzione chiara; le domande di categoria o di punteggio definiscono anche i criteri ammessi. Per un messaggio di assistenza, una domanda può classificare il problema, un’altra valutarne l’urgenza e un’altra ancora identificare se nel record mancano informazioni necessarie per il passaggio successivo. Mantieni nello stato le parole effettive del cliente, la cronologia pertinente e le regole operative, affinché la decisione sia legata agli elementi disponibili.
I tre tipi di domanda rispondono a esigenze diverse. Un risultato noul è la probabilità che una condizione vera o falsa sia soddisfatta. Un risultato choice identifica un’opzione con nome e include le probabilità delle alternative, oltre a un valore di confidenza. Un risultato score valuta criteri ordinati e restituisce il loro punteggio ponderato per le probabilità, la legenda e la distribuzione. Definisci intenzionalmente l’ordine di un punteggio: passare da «Nessuna azione necessaria» a «Verifica immediata» è diverso da un insieme non ordinato di etichette tematiche.
Per un instradamento rapido, descrivi le categorie usando le azioni o i confini di responsabilità che le distinguono realmente. Un esempio utile è una richiesta con opzioni per accesso all’account, guasto tecnico, domanda sulla documentazione e altro, ciascuna accompagnata da una spiegazione. Il risultato del modello può essere passato alla regola di instradamento di un’applicazione. Una distribuzione ravvicinata tra guasto tecnico e accesso all’account è un elemento utile per riconoscere l’ambiguità; decidi esplicitamente come il flusso di lavoro tratta questi casi, anziché presumere che l’etichetta selezionata sia una diagnosi confermata.
Per la classificazione visiva, fornisci un’immagine leggibile e una condizione che l’immagine possa supportare. La verifica di una ricevuta potrebbe chiedere se il totale è leggibile e scegliere tra categorie definite di qualità del documento. Non dovrebbe richiedere un nuovo totale arbitrario come se il modello fosse un servizio di estrazione o scrittura senza vincoli. L’interfaccia a pesi aperti del produttore accetta anche array di fotogrammi video. Preserva il collegamento tra i fotogrammi e lo stato scritto, e chiedi di eventi o condizioni visibili all’interno di quel materiale.
L’attuale riferimento ospitato del produttore indica un contesto di 24.576 token, fino a 64 domande e fino a quattro immagini incorporate. Le immagini PNG, JPEG o WebP hanno un limite di 4 MiB e 16 megapixel ciascuna, con un totale di 8 MiB decodificati; l’intero corpo della richiesta è limitato a 13 MiB e non sono accettati collegamenti remoti alle immagini. Le definizioni delle domande e i contenuti multimediali occupano spazio di input, e il testo lungo può essere troncato per rientrare nella finestra. Inserisci gli elementi decisivi in uno stato compatto. Cloudflare documenta che la riduzione del contesto ospitato non ha modificato i pesi pubblicati: la finestra ospitata e la configurazione a pesi aperti rimangono quindi distinte.
L’output vincolato del modello lo rende utile per verifiche ripetute di regole o flussi di lavoro. Per esempio, definisci domande separate per stabilire se un record soddisfa le regole di completezza indicate e quale categoria di intervento successivo si applica. Mantieni espliciti i criteri e includi un’opzione per i casi che le categorie non coprono, quando ciò fa parte della progettazione del flusso di lavoro. Le probabilità valutano le opzioni fornite; non stabiliscono che tali opzioni descrivano in modo completo ogni situazione reale.
Conserva insieme stato, schema e risposta restituita. Quando un risultato sorprende, verifica se un criterio è ambiguo, se mancava un input decisivo o se del testo pertinente è stato tagliato. Confronta le valutazioni del modello con casi verificati della stessa attività reale prima di scegliere soglie per azioni automatiche. Il posizionamento di Clef Flash come modello più piccolo e rapido nelle decisioni non sostituisce la valutazione del costo di un instradamento errato nel flusso di lavoro.
Usa il risultato tipizzato come input del passaggio applicativo successivo. Il modello non esegue quel passaggio e non ne scrive l’eventuale spiegazione. Se l’utente ha bisogno di un rapporto, mantieni la decisione e gli elementi di partenza disponibili per un processo di scrittura separato. L’artefatto utile di Clef Flash è una risposta ispezionabile per ogni domanda con nome, con le informazioni di probabilità necessarie per applicare le regole del flusso di lavoro.
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Per un messaggio di assistenza, una domanda può classificare il problema, un’altra valutarne l’urgenza e un’altra ancora identificare se nel record mancano informazioni necessarie per il passaggio successivo. Mantieni nello stato le parole effettive del cliente, la cronologia pertinente e le regole operative, affinché la decisione sia legata agli elementi disponibili.\n\nI tre tipi di domanda rispondono a esigenze diverse. Un risultato noul è la probabilità che una condizione vera o falsa sia soddisfatta. Un risultato choice identifica un’opzione con nome e include le probabilità delle alternative, oltre a un valore di confidenza. Un risultato score valuta criteri ordinati e restituisce il loro punteggio ponderato per le probabilità, la legenda e la distribuzione. Definisci intenzionalmente l’ordine di un punteggio: passare da «Nessuna azione necessaria» a «Verifica immediata» è diverso da un insieme non ordinato di etichette tematiche.\n\nPer un instradamento rapido, descrivi le categorie usando le azioni o i confini di responsabilità che le distinguono realmente. Un esempio utile è una richiesta con opzioni per accesso all’account, guasto tecnico, domanda sulla documentazione e altro, ciascuna accompagnata da una spiegazione. Il risultato del modello può essere passato alla regola di instradamento di un’applicazione. Una distribuzione ravvicinata tra guasto tecnico e accesso all’account è un elemento utile per riconoscere l’ambiguità; decidi esplicitamente come il flusso di lavoro tratta questi casi, anziché presumere che l’etichetta selezionata sia una diagnosi confermata.\n\nPer la classificazione visiva, fornisci un’immagine leggibile e una condizione che l’immagine possa supportare. La verifica di una ricevuta potrebbe chiedere se il totale è leggibile e scegliere tra categorie definite di qualità del documento. Non dovrebbe richiedere un nuovo totale arbitrario come se il modello fosse un servizio di estrazione o scrittura senza vincoli. L’interfaccia a pesi aperti del produttore accetta anche array di fotogrammi video. Preserva il collegamento tra i fotogrammi e lo stato scritto, e chiedi di eventi o condizioni visibili all’interno di quel materiale.\n\nL’attuale riferimento ospitato del produttore indica un contesto di 24.576 token, fino a 64 domande e fino a quattro immagini incorporate. Le immagini PNG, JPEG o WebP hanno un limite di 4 MiB e 16 megapixel ciascuna, con un totale di 8 MiB decodificati; l’intero corpo della richiesta è limitato a 13 MiB e non sono accettati collegamenti remoti alle immagini. Le definizioni delle domande e i contenuti multimediali occupano spazio di input, e il testo lungo può essere troncato per rientrare nella finestra. Inserisci gli elementi decisivi in uno stato compatto. Cloudflare documenta che la riduzione del contesto ospitato non ha modificato i pesi pubblicati: la finestra ospitata e la configurazione a pesi aperti rimangono quindi distinte.\n\nL’output vincolato del modello lo rende utile per verifiche ripetute di regole o flussi di lavoro. Per esempio, definisci domande separate per stabilire se un record soddisfa le regole di completezza indicate e quale categoria di intervento successivo si applica. Mantieni espliciti i criteri e includi un’opzione per i casi che le categorie non coprono, quando ciò fa parte della progettazione del flusso di lavoro. Le probabilità valutano le opzioni fornite; non stabiliscono che tali opzioni descrivano in modo completo ogni situazione reale.\n\nConserva insieme stato, schema e risposta restituita. Quando un risultato sorprende, verifica se un criterio è ambiguo, se mancava un input decisivo o se del testo pertinente è stato tagliato. Confronta le valutazioni del modello con casi verificati della stessa attività reale prima di scegliere soglie per azioni automatiche. Il posizionamento di Clef Flash come modello più piccolo e rapido nelle decisioni non sostituisce la valutazione del costo di un instradamento errato nel flusso di lavoro.\n\nUsa il risultato tipizzato come input del passaggio applicativo successivo. Il modello non esegue quel passaggio e non ne scrive l’eventuale spiegazione. Se l’utente ha bisogno di un rapporto, mantieni la decisione e gli elementi di partenza disponibili per un processo di scrittura separato. 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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Cloudflare Clef Flash è il modello decisionale più piccolo della famiglia Clef, realizzato tramite post-addestramento di Qwen3.5-9B con il suo encoder visivo. Una testa condivisa per lo schema legge gli elementi di evidenza dall’input e valuta le risposte ammesse per tutte le domande richieste in un unico passaggio in avanti della rete. Il suo ruolo consiste nel produrre classificazioni e decisioni circoscritte in un flusso di lavoro. L’output è un risultato tipizzato con probabilità, anziché una risposta conversazionale che un’applicazione deve interpretare come categoria.
Descrivi la situazione in uno stato testuale o JSON e definisci separatamente le domande. Una domanda richiede un nome stabile, un tipo e un’istruzione chiara; le domande di categoria o di punteggio definiscono anche i criteri ammessi. Per un messaggio di assistenza, una domanda può classificare il problema, un’altra valutarne l’urgenza e un’altra ancora identificare se nel record mancano informazioni necessarie per il passaggio successivo. Mantieni nello stato le parole effettive del cliente, la cronologia pertinente e le regole operative, affinché la decisione sia legata agli elementi disponibili.
I tre tipi di domanda rispondono a esigenze diverse. Un risultato noul è la probabilità che una condizione vera o falsa sia soddisfatta. Un risultato choice identifica un’opzione con nome e include le probabilità delle alternative, oltre a un valore di confidenza. Un risultato score valuta criteri ordinati e restituisce il loro punteggio ponderato per le probabilità, la legenda e la distribuzione. Definisci intenzionalmente l’ordine di un punteggio: passare da «Nessuna azione necessaria» a «Verifica immediata» è diverso da un insieme non ordinato di etichette tematiche.
Per un instradamento rapido, descrivi le categorie usando le azioni o i confini di responsabilità che le distinguono realmente. Un esempio utile è una richiesta con opzioni per accesso all’account, guasto tecnico, domanda sulla documentazione e altro, ciascuna accompagnata da una spiegazione. Il risultato del modello può essere passato alla regola di instradamento di un’applicazione. Una distribuzione ravvicinata tra guasto tecnico e accesso all’account è un elemento utile per riconoscere l’ambiguità; decidi esplicitamente come il flusso di lavoro tratta questi casi, anziché presumere che l’etichetta selezionata sia una diagnosi confermata.
Per la classificazione visiva, fornisci un’immagine leggibile e una condizione che l’immagine possa supportare. La verifica di una ricevuta potrebbe chiedere se il totale è leggibile e scegliere tra categorie definite di qualità del documento. Non dovrebbe richiedere un nuovo totale arbitrario come se il modello fosse un servizio di estrazione o scrittura senza vincoli. L’interfaccia a pesi aperti del produttore accetta anche array di fotogrammi video. Preserva il collegamento tra i fotogrammi e lo stato scritto, e chiedi di eventi o condizioni visibili all’interno di quel materiale.
L’attuale riferimento ospitato del produttore indica un contesto di 24.576 token, fino a 64 domande e fino a quattro immagini incorporate. Le immagini PNG, JPEG o WebP hanno un limite di 4 MiB e 16 megapixel ciascuna, con un totale di 8 MiB decodificati; l’intero corpo della richiesta è limitato a 13 MiB e non sono accettati collegamenti remoti alle immagini. Le definizioni delle domande e i contenuti multimediali occupano spazio di input, e il testo lungo può essere troncato per rientrare nella finestra. Inserisci gli elementi decisivi in uno stato compatto. Cloudflare documenta che la riduzione del contesto ospitato non ha modificato i pesi pubblicati: la finestra ospitata e la configurazione a pesi aperti rimangono quindi distinte.
L’output vincolato del modello lo rende utile per verifiche ripetute di regole o flussi di lavoro. Per esempio, definisci domande separate per stabilire se un record soddisfa le regole di completezza indicate e quale categoria di intervento successivo si applica. Mantieni espliciti i criteri e includi un’opzione per i casi che le categorie non coprono, quando ciò fa parte della progettazione del flusso di lavoro. Le probabilità valutano le opzioni fornite; non stabiliscono che tali opzioni descrivano in modo completo ogni situazione reale.
Conserva insieme stato, schema e risposta restituita. Quando un risultato sorprende, verifica se un criterio è ambiguo, se mancava un input decisivo o se del testo pertinente è stato tagliato. Confronta le valutazioni del modello con casi verificati della stessa attività reale prima di scegliere soglie per azioni automatiche. Il posizionamento di Clef Flash come modello più piccolo e rapido nelle decisioni non sostituisce la valutazione del costo di un instradamento errato nel flusso di lavoro.
Usa il risultato tipizzato come input del passaggio applicativo successivo. Il modello non esegue quel passaggio e non ne scrive l’eventuale spiegazione. Se l’utente ha bisogno di un rapporto, mantieni la decisione e gli elementi di partenza disponibili per un processo di scrittura separato. L’artefatto utile di Clef Flash è una risposta ispezionabile per ogni domanda con nome, con le informazioni di probabilità necessarie per applicare le regole del flusso di lavoro.
POST /v1/systemonetext, imagedecisions| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti cloudflare/clef-flash | Predefinito— |
Campoprovider | Tiposchema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions | Tipoobject | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposession_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostate | Tiposchema | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotrace | Tiposchema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campouser | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.type | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti noul, choice, score | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.instructions | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: choice/score: obbligatori; noul: facoltativo. I criteri di choice sono un oggetto; score è un array con minItems1. | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria.true | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Oggetto criteria noul fornito | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria.false | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Oggetto criteria noul fornito | Predefinito— |
noul · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, state, questions |
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider, session_id, trace, user |
Parametromultimodal_input_binding | ContrattoUsa esclusivamente la rappresentazione esatta dichiarata per lo stato o il documento. La sola capacità del produttore di elaborare immagini non stabilisce una modalità accettata di trasmissione delle immagini specifica del modello. |
Ciclo di vita: synchronous
Invia l'ID esatto del modello e conserva l'intera risposta nativa.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000076 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000076 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "cloudflare/clef-flash",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Viene conservata ogni risposta associata all'ID della domanda fornito, con il tipo esatto, il valore noul/choice/score, la confidenza, le probabilità e la legenda. L'intero JSON originale viene memorizzato e restituito solo dopo il conguaglio dell'addebito.
Conserva l'operazione originale e la risposta completa o parziale; non ripetere POST.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campomodel | Tipostring |
Campoid | Tipostring |
Campoprovider | Tipostring |
Campoanswers.<id>.type | Tipostring |
Campoanswers.<id>.noul | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.choice | Tipostring |
Campoanswers.<id>.score | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.confidence | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.probabilities | Tipoobject |
Campoanswers.<id>.legend | Tipoobject |
Campousage.input_tokens | Tipointeger |
Campousage.output_tokens | Tipointeger |
Campousage.cost | Tiponumber |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampo obbligatorio, rappresentazione o valore non valido | Passaggio successivoCorreggi il campo della richiesta indicato. |
Ailoot Ultra cloudflare/clef-flash
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.