So prüfen Sie ein Support-Ticket mit Cloudflare Clef-omni

Cloudflare veröffentlichte Clef-omni am 9. Oktober als gehostetes Entscheidungsmodell in Workers AI, das Text zusammen mit einem Bild, Audioclip oder Video untersuchen kann. Für Anwendungsentwickler ist ein enger Test sinnvoll: dem Modell den Ticketstatus und eine feste Fragenliste geben, seine Antworten prüfen und die Routing-Entscheidung einem Menschen überlassen. Dieser Leitfaden folgt der aktuellen Modelldokumentation von Cloudflare und dem Beispiel zur Markteinführung. BIG CHANGE hat die API nicht ausgeführt und ihre Genauigkeit bei Support-Tickets nicht gemessen.

Die Modell-ID lautet @cf/cloudflare/clef-omni in Workers AI. Es handelt sich um ein Entscheidungsmodell: Der Aufrufer legt typisierte Fragen und zulässige Optionen fest und erhält Bewertungen für diese Optionen. Es verfasst keine Support-Antwort. Cloudflare hat auch offene Gewichte veröffentlicht, doch die folgenden Schritte verwenden den gehosteten Endpunkt. Die Angaben von Cloudflare zu Geschwindigkeit und Benchmarks sind eigene Aussagen und belegen nicht, wie gut dieser Ablauf mit Ihren Tickets funktioniert.

Zugriff und eine begrenzte Fragenliste vorbereiten

Sie benötigen ein Cloudflare-Konto mit Workers-AI-Zugriff, die Konto-ID, ein Workers-AI-API-Token und entweder Python mit installiertem requests oder ein Werkzeug, das dieselbe HTTP-Anfrage senden kann. Die REST-Einrichtungsanleitung von Cloudflare zeigt, wo Sie die Konto-ID kopieren und im Dashboard das Token erstellen. Ein manuell erstelltes Token benötigt die Berechtigungen Workers AI - Read und Workers AI - Edit . Halten Sie das Token vom Ticket und von der Versionsverwaltung fern.

Wenn Sie ein echtes Ticket oder einen Anhang senden, wird der Kundeninhalt zur Verarbeitung an Cloudflare übermittelt. Laut Cloudflares Seite zur Datennutzung von Workers AI verwendet das Unternehmen diese Inhalte ohne ausdrückliche Einwilligung weder zum Trainieren der bei Workers AI angebotenen Modelle noch zur Verbesserung seiner Dienste. Außerdem können Inhalte gespeichert werden, wenn Workers AI mit einem Speicherdienst wie R2 oder KV genutzt wird. Prüfen Sie vor dem Senden von Kundentickets Ihre geltende Cloudflare-Vereinbarung und die Datenschutzregeln Ihrer Organisation und reduzieren oder schwärzen Sie persönliche Angaben, soweit praktikabel. Cloudflares Aussage, nicht zu trainieren, belegt für sich allein keine Berechtigung, Daten eines bestimmten Kunden zu übermitteln.

Beginnen Sie mit Text, damit Sie die Antwort prüfen können, bevor Sie Medien hinzufügen. Cloudflares eigenes Support-Beispiel verwendet den Status Checkout has been failing for every customer for the last hour und stellt drei Fragen: ob der Fall dringend ist (noul, Typ Ja/Nein), welches Team ihn bearbeiten soll (choice) und wie schwerwiegend die Auswirkungen sind (score). Dies ist ein dokumentiertes Beispiel, kein beobachteter Vorfall. Die API akzeptiert als stateeinen String oder ein strukturiertes Objekt beziehungsweise Array. Die Map questions muss 1 bis 64 Fragen-IDs enthalten; jede hat einen Typ und Anweisungen, während choice und score Kriterien zur Festlegung zulässiger Antworten verwenden.

Die Textanfrage senden

Legen Sie CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN in Ihrer Umgebung fest und ersetzen Sie unten die Konto-ID. Diese Python-Anfrage übernimmt den genauen Endpunkt und die Felder aus Cloudflares Modellbeispiel:

import os
import requests

account_id = "your-account-id"
token = os.environ["CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN"]

payload = {
    "model": "clef-omni",
    "state": "Checkout has been failing for every customer for the last hour.",
    "questions": {
        "urgent": {
            "type": "noul",
            "instructions": "Is this support request urgent?",
        },
        "team": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which team should handle this request?",
            "criteria": {
                "billing": "Payments, invoices, and refunds",
                "technical": "Outages, errors, and configuration",
                "sales": "Plans and upgrades",
            },
        },
        "severity": {
            "type": "score",
            "instructions": "How severe is the customer impact?",
            "criteria": ["No impact", "Minor", "Major", "Critical"],
        },
    },
}

response = requests.post(
    f"https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/run/@cf/cloudflare/clef-omni",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
    json=payload,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

Bei einer erfolgreichen Prüfung suchen Sie in der Antwort nach den Einträgen answers unter denselben IDs urgent, team und severity . Cloudflare beschreibt den ersten als Dringlichkeitswahrscheinlichkeit, den zweiten als ausgewähltes Team mit Wahrscheinlichkeiten für seine Optionen und den dritten als wahrscheinlichkeitsgewichteten Wert, dessen niedrigste Stufe null ist. Die API dokumentiert außerdem die Antwortfelder model und usage . Prüfen Sie das vollständige JSON, das Ihr Konto zurückgibt, bevor Sie es einer Anwendung zuordnen. Eine Wahrscheinlichkeit ist die Modellausgabe für die übermittelte Frage und den Status, keine Garantie, dass ein echtes Ticket in diese Warteschlange gehört. Lassen Sie einen Menschen das Ticket und jeden Anhang mit der vorgeschlagenen Route vergleichen, bevor Maßnahmen erfolgen.

Ein Foto, eine Aufnahme oder ein Video hinzufügen

Cloudflares Anfrage zur Markteinführung legt optionale Medien in separate Arrays images, audio und videos als eingebettete Base64- data: ab. Das Beispiel verwendet data:image/png;base64,..., data:audio/mpeg;base64,... und data:video/mp4;base64,.... Um vor requests.posteine lokale Datei zur Python-Nutzlast hinzuzufügen, kodieren Sie sie und hängen Sie die Daten-URL an das passende Array an:

import base64
from pathlib import Path

def add_media(payload, field, file_path, mime_type):
    raw = Path(file_path).read_bytes()
    encoded = base64.b64encode(raw).decode("ascii")
    payload.setdefault(field, []).append(f"data:{mime_type};base64,{encoded}")

# Examples: use only the files present in the ticket, with their real MIME types.
# add_media(payload, "images", "photo.png", "image/png")
# add_media(payload, "audio", "recording.mp3", "audio/mpeg")
# add_media(payload, "videos", "clip.mp4", "video/mp4")

Führen Sie add_media vor dem POST aus. Halten Sie state sachlich und beschreiben Sie jeden Anhang; stellen Sie nur Fragen, die sich anhand des verfügbaren Tickets und der Medien beantworten lassen. Cloudflares Beispiel zur Markteinführung verwendet ein Gerätefoto, eine Tonaufnahme und ein Ventilatorvideo für drei Ja/Nein-Fragen zu sichtbaren und hörbaren Details. Eine Support-Anwendung kann ihre eigenen Ticketfelder in state und zulässigen Warteschlangen in criteriaführen, sollte diese Definitionen aber mit dem tatsächlichen Arbeitsablauf abgleichen. Der Dienst akzeptiert keine entfernten Medien-URLs.

Grenzen vor dem Kodieren prüfen. Die Modellseite erlaubt bis zu vier PNG-, JPEG- oder WebP-Bilder mit jeweils höchstens 4 MiB und 16 Megapixeln sowie insgesamt 8 MiB dekodierte Bilder. Zulässig sind bis zu vier Audioclips mit jeweils höchstens 8 MiB und 300 Sekunden sowie zwei Videos mit jeweils höchstens 16 MiB und 60 Sekunden. Für Audio und Video zusammen gilt eine Grenze von 16 MiB dekodierter Daten. Videos werden mit zwei Bildern pro Sekunde abgetastet; der Ton wird zusammen mit den Bildern verwendet, wenn jedes Video der Anfrage eine Tonspur hat. Die Bildkosten hängen vom verkleinerten Bild ab und sind auf 1.024 Token pro Bild begrenzt. Ist ein Anhang zu groß oder zu lang, sollte ein Mensch einen relevanten kürzeren Ausschnitt auswählen oder eine reine Textprüfung durchführen und das Originalmedium separat prüfen. Eine zugeschnittene oder gekürzte Datei ist kein vollständiger Beleg.

Kosten, Kontext und Fehlerfälle prüfen

Cloudflare listet Clef-omni derzeit mit $0,15 pro Million Eingabetoken und berechnet laut eigener Angabe keine Ausgabetoken. Medien werden zu diesem Satz in Eingabetoken umgerechnet. Die Modellseite nennt ungefähr 780 Token pro Audiominute und bis zu etwa 15.400 Token pro Videominute bei maximaler Auflösung, zuzüglich Audiotoken, wenn das Video Ton hat. Die Bildkosten hängen vom verkleinerten Bild ab und sind auf 1.024 Token je Bild begrenzt. Dies sind Abrechnungsregeln, kein Festpreis pro Anhang.

Das gehostete Modell hat ein Kontextfenster von 64.000 Token. Medien und Fragen zählen dazu. Wird das Fenster überschritten, schlägt die Anfrage laut Cloudflare fehl; andernfalls kann langer Text in state gekürzt werden, damit er hineinpasst. Eine zurückgegebene Antwort beweist daher nicht, dass das Modell jede Zeile eines langen Tickets berücksichtigt hat. Prüfen Sie bei einem Fehler die HTTP-Fehlermeldung und verkleinern oder entfernen Sie Anhänge innerhalb der dokumentierten Grenzen, bevor Sie es erneut versuchen. Prüfen Sie bei Erfolg, ob die erwarteten Fragen-IDs vorhanden sind, bewahren Sie das Originalticket zur Kontrolle auf und vergleichen Sie die vorgeschlagene Route mit den Belegen. Die Wahrscheinlichkeiten des Modells können Prüfern helfen, ihre Aufmerksamkeit zu lenken; eine Dienstgarantie oder sichere automatische Schwelle erfordert jedoch eine Auswertung Ihrer eigenen gekennzeichneten Tickets.

Die große Veränderung

Cloudflares Veröffentlichung vom 9. Oktober ergänzt Audio und Video im gehosteten Clef-Entscheidungsmodell, das bereits für Textfragen mit Bildern genutzt wurde. Ein Entwickler kann einen Ticketstatus samt unterstützten Medien in einer Workers-AI-Anfrage einreichen und Antworten nach einem festen Schema erhalten. Das Anwendungsteam muss weiterhin festlegen, welche Fragen in dieses Schema gehören, die Leistung mit den eigenen Tickets testen und vor Antworten oder Routing-Aktionen eine menschliche Freigabe verlangen.

Quellen und weiterführende Lektüre

• Cloudflare-Clef-omni-Modelldokumentation, geprüft am 10. Oktober 2026. Hauptquelle für die gehostete Modell-ID, API-Felder und Beispiel, Medien- und Kontextgrenzen, Antwortstruktur und den angegebenen Tokenpreis. Die Dokumentation beschreibt das Verhalten des Dienstes; BIG CHANGE hat die Anfrage nicht ausgeführt.
• Cloudflares Ankündigung von Clef-omni, 9. Oktober 2026. Belegt das Startdatum und enthält das Beispiel für eine Anfrage mit eingebetteten Medien. Leistungs- und Benchmarkangaben sind eigene Behauptungen des Anbieters.
• Cloudflare Workers AI REST-Einrichtung, zuletzt aktualisiert am 15. September 2026 und geprüft am 10. Oktober. Zeigt, wie Konto-ID und API-Token bezogen werden, und nennt die erforderlichen Berechtigungen für ein manuell erstelltes Token.
• Datennutzung bei Cloudflare Workers AI, zuletzt aktualisiert am 21. April 2026 und geprüft am 10. Oktober. Erläutert Cloudflares Verarbeitung von Kundeninhalten, die erklärte Beschränkung der Nutzung für Training und Dienstverbesserung ohne ausdrückliche Einwilligung, eine mögliche Speicherung bei Nutzung eines separaten Speicherdiensts und die Grenze der jeweils geltenden Vereinbarung. Die Seite entscheidet nicht, ob ein Entwickler ein bestimmtes Ticket oder eine bestimmte Aufnahme übermitteln darf.