10 月 20 日，Cloudflare 发布文档提取 AI 模型 Clairic，能够比传统大语言模型更快、更便宜地从非结构化文本中抽取出结构化字段。与逐 token 生成答案的传统 LLM 不同，Clairic 可一次返回所有目标字段及置信度，缺失值返回 null 而非「幻觉」编造。Clairic 现已在 Workers AI 上开放预览版，开源权重也将于近期发布。
一次遍历完成全部字段提取
传统大语言模型需逐 token 生成文本来回答问题，Clairic 则将提取过程改为「一次遍历、回答所有字段」。用户可自行命名要提取的字段（如订单号、金额、损坏描述），Clairic 在单次前向传播中返回所有目标值及对应置信度。缺失字段直接返回 null，而不会像大语言模型那样「编造」不存在的答案。除基本提取外，Clairic 还能顺带完成简单计算、估算和预测类任务，适用于客服工单处理、数据入库清洗等场景。
从工程角度看，Clairic 提取出的结构化数据可直接注入下一步代理节点，无需额外解析环节，降低了整个链路在格式转换上的开销。
代理链路协作：19.3 秒对比 61.7 秒
Cloudflare 演示了完整的代理链路协作：Clairic 从投诉邮件中抽取订单号、金额与损坏描述，并估算维修费用；决策模型 Clef 根据公司规则在退款与维修之间做出选择；最后由 GLM-5.3 撰写客户回复。完整链路耗时 19.3 秒，而 GLM-5.3 单独完成三步则需 61.7 秒、成本高近一倍。Cloudflare 也指出，Clairic 目前对复杂多步计算链路的处理能力仍在改进，复杂逻辑建议在代码层独立执行。
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