Source: https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/ Language: pl # Cloudflare: Clef [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/facts.json) ## [Cloudflare: Clef](https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/) Cloudflare Clef to multimodalny model decyzyjny o rozmiarze 27B do klasyfikacji, kontroli zasad i wyborów w procesach agentowych. Ocenia dostarczony stan i pytania o określonych typach, zwracając prawdopodobieństwa dozwolonych alternatyw, wybrane kategorie i ważone oceny. Przyjmuje materiał tekstowy i wizualny bez generowania tekstu. - [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `cloudflare/clef`](https://ailoot.ai/models/pl/cloudflare-clef/#method-0) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Cloudflare Clef to większy model gęsty z rodziny decyzyjnej Clef, powstały przez dalsze trenowanie Qwen3.8-27B wraz z jego koderem obrazu. Cloudflare łączy tę architekturę bazową ze wspólną głowicą schematu, która kieruje materiał do pytań i wspólnie ocenia ich dozwolone opcje. Clef odczytuje sytuację i w jednym przebiegu w przód zwraca ograniczone decyzje z prawdopodobieństwami. Jego wyjście jest wynikiem klasyfikacji, zamiast wygenerowanego tekstu, otwartego raportu lub proponowanego polecenia. Przygotuj stan i schemat pytań jako odrębne wejścia. Stan może być ciągiem znaków lub JSON-em reprezentującym rekord, rozmowę, treść dokumentu albo sytuację w aplikacji. Pytania mają klucze w postaci stałych nazw, a te same nazwy identyfikują zwrócone odpowiedzi. Określ, co każde pytanie ma ustalić, i opisz odpowiednie opcje. Rekord wsparcia może pytać, który zespół powinien obsłużyć zgłoszenie, czy jego skutki są pilne i które kryterium istotności ma zastosowanie, bez łączenia tych różnych decyzji w jedną niejasną kategorię. Pytanie noul zwraca prawdopodobieństwo prawdy dla warunku binarnego. Pytanie choice zwraca wybraną nazwaną opcję, prawdopodobieństwa poszczególnych opcji i pewność. Pytanie score używa uporządkowanej listy opisów, indeksowanej od zera, i zwraca oczekiwaną ocenę, legendę oraz prawdopodobieństwa. Ocena ułamkowa ma znaczenie, ponieważ podsumowuje niepewność na uporządkowanych poziomach. Analizuj rozkład razem z wybraną odpowiedzią; dwie bliskie opcje mogą ujawnić różnicę, której wejście nie rozstrzyga. Do kontroli zasad dołącz rzeczywisty tekst reguły i fakty z rekordu. Przykładem jest proces przetwarzania dokumentów z pytaniami, czy rekord jest kompletny, która kategoria przeglądu ma zastosowanie i jak silnie materiał uzasadnia natychmiastową uwagę. Zadawaj osobne pytania o osobne warunki. Ocena zgodności przez model powinna pozostać powiązana z dostarczoną regułą i materiałem. Jeśli brakuje ważnego warunku, schemat i aplikacja powinny mieć celowo określony sposób obsługi tej niepewności. W przypadku materiału wizualnego dostarcz czytelny obraz i pytanie o widoczny warunek lub zdefiniowaną kategorię. Kontrola jakości formularza może oceniać czytelność, obecność wymaganego obszaru i to, który z dostarczonych poziomów jakości najlepiej go opisuje. Interfejs producenta dla otwartych wag przyjmuje również tablice klatek wideo. Zachowaj kolejność klatek i wskaż zdarzenie do oceny. Ograniczony schemat decyzyjny może klasyfikować ten materiał, natomiast żądanie opisu narracyjnego lub dowolnych nowo generowanych pól należy do innego rodzaju wyjścia. Dokumentacja referencyjna hostowanego rozwiązania producenta podaje kontekst 65 536 tokenów, od jednego do 64 pytań i do czterech osadzonych obrazów. Obrazy PNG, JPEG lub WebP są ograniczone do 4 MiB i 16 megapikseli każdy, z łącznym limitem 8 MiB po zdekodowaniu; całe ciało żądania ma limit 13 MiB, a zdalne odnośniki do obrazów nie są akceptowane. Budżet wejścia obejmuje pytania i media. Długi tekst może zostać przycięty, aby się zmieścił, dlatego zachowaj rozstrzygające fragmenty i oznaczenia źródeł. Te limity opisują hostowany interfejs obrazowy producenta; koder modelu z otwartymi wagami ma własne reprezentacje lokalnych wejść. Opis wydania Cloudflare przedstawia trening do oceniania w granicach schematu i kalibracji prawdopodobieństw. Model wydobywa materiał istotny dla poszczególnych opcji, a następnie uwzględnia informacje między polami. Może to wspierać decyzje dotyczące kilku powiązanych pytań w jednym rekordzie, ale nie czyni wysokiego prawdopodobieństwa gwarancją prawdziwości leżącego u podstaw faktu. Oceniaj rekordy trudne, niekompletne i wykraczające poza kategorie, obok prostych przypadków. Użyteczne kryteria decyzyjne obejmują sytuacje rzeczywiście występujące w procesie i jasno pokazują ważne różnice. W procesie agentowym wynik może określać, który zdefiniowany następny krok należy rozważyć. Dostarcz bieżącą obserwację i kandydatów na działania z jasnymi opisami, a następnie zachowaj wybraną opcję i jej prawdopodobieństwa. Otaczająca aplikacja stosuje własną politykę działań i zapisuje, co zrobiła. Oddziel ten zapis wykonania od wyniku decyzji: wybranie ścieżki przeglądu nie dowodzi, że recenzent zadziałał, a wybranie kroku diagnostycznego nie dowodzi, że ten krok się powiódł. Końcowym artefaktem jest obiekt odpowiedzi wraz ze stanem i schematem, które go wytworzyły. Używaj tych rekordów do analizowania nieoczekiwanych klasyfikacji, identyfikowania niejednoznacznych kryteriów i porównywania wyników ze zweryfikowanymi przykładami z zadania. Jeśli dalszy użytkownik potrzebuje pisemnego wyjaśnienia, decyzja i pierwotny materiał mogą stanowić wejścia do osobnego etapu pisania odpowiedzi. Clef dostarcza ograniczoną decyzję probabilistyczną potrzebną do wybrania następnego etapu z jasnym zapisem tego, co oceniono. **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `cloudflare/clef` [`cloudflare/clef`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=cloudflare%2Fclef&route=Ultra&caller=cloudflare%2Fclef&fmt=systemone) Cloudflare /`cloudflare/clef` ### Start Cloudflare Clef to multimodalny model decyzyjny o rozmiarze 27B do klasyfikacji, kontroli zasad i wyborów w procesach agentowych. Ocenia dostarczony stan i pytania o określonych typach, zwracając prawdopodobieństwa dozwolonych alternatyw, wybrane kategorie i ważone oceny. Przyjmuje materiał tekstowy i wizualny bez generowania tekstu. Akceptowane dane wejściowe Tekst · Obrazy Wyniki decisions ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` Wejście `text`, `image` Wyjście `decisions` Format wyjściowy json | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity cloudflare/clef | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`questions` | Typ`object` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`session_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`state` | Typ`schema` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`trace` | Typ`schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`user` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`questions..type` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity noul, choice, score | Domyślnie— | | Pole`questions..instructions` | Typ`string\|object\|array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`questions..criteria` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: choice/score: wymagane; noul: opcjonalne. Kryteria choice są obiektem; score jest tablicą z minItems1. | Domyślnie— | | Pole`questions..criteria.true` | Typ`string\|object\|array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— | | Pole`questions..criteria.false` | Typ`string\|object\|array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— | Kombinacje materiałów wejściowych **noul** · Wymagane: state, questions.\.type=noul, questions.\.instructions **choice** · Wymagane: state, questions.\.type=choice, questions.\.instructions, criteria object **score** · Wymagane: state, questions.\.type=score, questions.\.instructions, criteria array with minItems1 Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, state, questions | | Parametr`material_types` | Kontrakttext, image | | Parametr`optional_controls` | Kontraktprovider, session\_id, trace, user | | Parametr`multimodal_input_binding` | KontraktUżywaj wyłącznie dokładnie zadeklarowanej reprezentacji stanu lub dokumentu. Sama obsługa obrazów przez producenta nie potwierdza zaakceptowanego sposobu przekazywania obrazów dla konkretnego modelu. | Cykl życia: `synchronous` Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź. ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji. | Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00048** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | | KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00048** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · System One Zachowana oficjalna struktura żądania; przykład z dokumentacjiUżyj rzeczywistych materiałów do swojego żądania i zachowaj kompletny wynik ```json { "model": "cloudflare/clef", "questions": { "is_bug": { "criteria": { "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.", "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior." }, "instructions": "Is the customer reporting a software defect?", "type": "noul" }, "team": { "criteria": { "account": "Login, permissions, or profile issues.", "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.", "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues." }, "instructions": "Which team should own this ticket?", "type": "choice" }, "urgency": { "criteria": [ "Can wait for the next release", "Should be fixed this week", "Blocking revenue right now" ], "instructions": "How urgent is this ticket?", "type": "score" } }, "state": { "customer_tier": "enterprise", "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers." } } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='cloudflare/clef' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · System One json ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowywana jest każda odpowiedź przypisana do podanego identyfikatora pytania wraz z dokładnym typem, wartością noul/choice/score, pewnością, prawdopodobieństwami i legendą. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`model` | Typstring | | Pole`id` | Typstring | | Pole`provider` | Typstring | | Pole`answers..type` | Typstring | | Pole`answers..noul` | Typnumber | | Pole`answers..choice` | Typstring | | Pole`answers..score` | Typnumber | | Pole`answers..confidence` | Typnumber | | Pole`answers..probabilities` | Typobject | | Pole`answers..legend` | Typobject | | Pole`usage.input_tokens` | Typinteger | | Pole`usage.output_tokens` | Typinteger | | Pole`usage.cost` | Typnumber | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość | Następny krokPopraw wskazane pole żądania. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`cloudflare/clef`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=cloudflare%2Fclef&route=Ultra&caller=cloudflare%2Fclef&fmt=systemone) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`cloudflare/clef`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=cloudflare%2Fclef&route=Ultra&caller=cloudflare%2Fclef&fmt=systemone) FAQ · Cloudflare: Clef Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/systemone` · `cloudflare/clef`: `text`, `image` → `decisions` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/systemone` · `cloudflare/clef`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.