✨︎ Resumen (TL;DR):
- Cloudflare presentó el 19 de octubre de 2026 una vista previa de Clairic en Workers AI.
- El modelo cuesta 0.10 dólares por millón de tokens de entrada y no genera tokens de salida.
- Una prueba con Clairic, Clef y GLM-5.3 tardó 19.3 segundos frente a 61.7 y reportó un costo 49% menor.
Cloudflare presentó el 19 de octubre de 2026 una vista previa de Clairic en Workers AI, un modelo que convierte texto e imágenes en datos estructurados sin generar texto token por token. La compañía busca reducir el trabajo que los modelos de lenguaje dedican a leer documentos antes de decidir o redactar una respuesta.
Clairic es un modelo de IA que convierte texto e imágenes en datos estructurados. El desarrollador le indica qué debe encontrar, como el total de una factura o una fecha de entrega, y también define el tipo de respuesta esperado.
El modelo puede devolver un número, una fecha o fragmentos del texto original. Cloudflare lo encuadra en System One, una categoría que responde en una sola pasada, sin generar texto token por token.
El servicio cuesta 0.10 dólares por millón de tokens de entrada. No cobra tokens de salida porque no los genera. Cloudflare prevé publicar los pesos del modelo más adelante, aunque no ha dado una fecha concreta.
Extraer un dato no es calcularlo ni pronosticarlo
La documentación de Cloudflare separa tres operaciones que pueden parecer similares, pero producen resultados distintos:
- Extracción: leer el importe que ya aparece impreso en una factura.
- Cálculo: obtener los días de retraso a partir de fechas conocidas.
- Estimación: predecir cuándo se recibirá un pago que todavía no tiene un resultado seguro.
La diferencia importa cuando otro sistema usa el resultado para decidir una acción. Leer un dato existente no equivale a calcular una consecuencia ni a anticipar un evento incierto.
Los resultados incluyen señales de confianza. Un campo de extracción puede devolver null cuando Clairic considera insuficiente la información. Las estimaciones y los pronósticos, en cambio, pueden ofrecer predicciones incluso con poca evidencia.
La generación de texto sigue concentrando el tiempo
En una demostración interna sobre reclamaciones por productos dañados, Cloudflare probó dos flujos. En uno, Clairic extrajo los datos, Clef tomó la decisión y GLM-5.3 redactó la respuesta. En el otro, GLM-5.3 se encargó de las tres etapas.
El flujo con Clairic y Clef tardó 19.3 segundos, frente a 61.7 segundos del flujo que usó GLM-5.3 en todas las etapas. Según Cloudflare, la primera combinación tuvo un costo 49% menor.
El desglose muestra dónde queda el tiempo de respuesta. La extracción y la decisión sumaron 0.68 segundos, mientras que la generación de la respuesta ocupó 18.6 segundos.
Al dividir 18.6 entre 19.3, la redacción concentra alrededor de 96% del tiempo del flujo optimizado. Ambos flujos con GLM-5.3 acertaron los datos y la decisión en esa prueba.
El formato correcto no garantiza la respuesta correcta
Cloudflare advierte en su documentación que respetar el tipo solicitado no garantiza que la respuesta sea correcta. Restringir una fecha a noviembre asegura que esté dentro de ese mes, pero no hace que un pago ocurra entonces.
La vista previa todavía tiene dificultades con:
- cálculos encadenados;
- sumas sobre muchas filas;
- pronósticos largos.
Para operaciones aritméticas complejas, la compañía recomienda extraer los datos con Clairic y hacer las cuentas mediante código.
En una factura, esta separación permite distinguir la lectura del importe de su uso para aprobar un pago, con comprobaciones antes de autorizarlo. El alcance de la vista previa es concreto: Clairic recupera datos, el código puede resolver la aritmética compleja y el LLM aún concentra 18.6 segundos del flujo optimizado. La publicación de los pesos del modelo sigue sin fecha.
