Inilabas ng Cloudflare ang Clef-omni noong Oktubre 9 bilang naka-host na decision model sa Workers AI na kayang magsuri ng teksto kasama ng larawan, audio clip o video. Para sa developer ng aplikasyon, makitid ang kapaki-pakinabang na pagsubok: ibigay sa modelo ang estado ng ticket at nakapirming hanay ng mga tanong, siyasatin ang mga sagot nito, at ipaubaya sa tao ang pasya sa pagruruta. Sinusundan ng gabay na ito ang kasalukuyang dokumentasyon ng modelo ng Cloudflare at ang halimbawa sa paglulunsad. Hindi pinatakbo ng BIG CHANGE ang API o sinukat ang katumpakan nito sa mga support ticket.
Ang model ID ay @cf/cloudflare/clef-omni sa Workers AI. Decision model ito: itinatakda ng tumatawag ang mga tanong na may uri at mga pinapayagang pagpipilian, at tumatanggap ng mga iskor para sa mga pagpipiliang iyon. Hindi ito sumusulat ng tugon sa support. Naglabas din ang Cloudflare ng mga open weight, ngunit gumagamit ang mga hakbang sa ibaba ng naka-host nitong endpoint. Mga pahayag mismo ng Cloudflare ang mga bilang nito sa bilis at benchmark; hindi nito pinatutunayan kung gaano kahusay gagana ang daloy na ito sa inyong mga ticket.
Ihanda ang access at limitadong hanay ng mga tanong
Kailangan mo ng Cloudflare account na may Workers AI access, account ID nito, Workers AI API token at alinman sa Python na may requests na naka-install o kasangkapang makagagawa ng kaparehong HTTP request. Ipinakikita ng gabay sa REST setup ng Cloudflare kung saan kokopyahin ang account ID at gagawa ng token sa dashboard. Kailangan ng token na ginawa nang manu-mano ang mga pahintulot na Workers AI - Read at Workers AI - Edit . Ilayo ang token sa ticket at sa source control.
Kapag nagpadala ka ng totoong ticket o attachment, ipinapadala ang nilalaman ng customer sa Cloudflare upang iproseso. Sinasabi ng pahina ng Cloudflare tungkol sa paggamit ng datos ng Workers AI na hindi nito ginagamit ang nilalamang iyon upang sanayin ang mga modelong iniaalok sa Workers AI o pagbutihin ang mga serbisyo nang walang tahasang pahintulot; sinasabi rin nitong maaaring mag-imbak ng nilalaman kapag ginamit ang Workers AI kasama ng serbisyo sa imbakan gaya ng R2 o KV. Bago magpadala ng mga ticket ng customer, tingnan ang naaangkop mong kasunduan sa Cloudflare at mga tuntunin ng organisasyon mo sa datos ng customer, at bawasan o alisin ang personal na impormasyon kung praktikal. Hindi sapat ang pahayag na hindi nagsasanay ang Cloudflare upang mapatunayang may pahintulot kang ipadala ang datos ng isang partikular na customer.
Magsimula sa teksto upang masiyasat mo ang tugon bago magdagdag ng media. Gumagamit ang sariling halimbawa ng Cloudflare para sa support ng estadong Checkout has been failing for every customer for the last hour at nagtatanong ng tatlong bagay: kung apurahan ito (noul, uri nitong oo/hindi), aling pangkat ang dapat humawak dito (choice), at gaano kalubha ang epekto (score). Dokumentadong halimbawa ito, hindi naobserbahang insidente. Tumatanggap ang API ng string o nakaayos na object/array bilang state. Dapat maglaman ang mapa ng questions ng 1 hanggang 64 na ID ng tanong; bawat isa ay may uri at tagubilin, samantalang gumagamit ang choice at score ng pamantayan upang tukuyin ang mga pinapayagang sagot.
Ipadala ang kahilingan sa teksto
Itakda ang CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN sa iyong environment at palitan ang account ID sa ibaba. Inaangkop ng Python request na ito ang eksaktong endpoint at mga field sa halimbawa ng modelo ng Cloudflare:
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())Para sa matagumpay na pagsusuri, hanapin ang mga entry na answers sa tugon sa ilalim ng magkakaparehong ID na urgent, team at severity . Inilalarawan ng Cloudflare ang una bilang probabilidad ng pagkaapurahan, ang ikalawa bilang piniling pangkat na may mga probabilidad para sa mga opsyon nito, at ang ikatlo bilang iskor na binibigyan ng bigat ayon sa probabilidad at may pinakamababang antas na sero. Dinodokumento rin ng API ang mga field ng tugong model at usage . Siyasatin ang buong JSON na ibinalik sa account mo bago ito imapa sa isang aplikasyon. Ang probabilidad ay output ng modelo para sa ibinigay na tanong at estado, hindi garantiya na dapat mapunta sa pila ng ticket ang totoong ticket. Magpasuri sa isang tao sa ticket at anumang attachment laban sa iminungkahing ruta bago kumilos.
Magdagdag ng larawan, recording o video
Inilalagay ng kahilingan sa paglulunsad ng Cloudflare ang opsyonal na media sa magkakahiwalay na array na images, audio at videos , bilang mga naka-embed na base64 na data: . Halimbawa, gumagamit ang sample nito ng data:image/png;base64,..., data:audio/mpeg;base64,... at data:video/mp4;base64,.... Upang magdagdag ng lokal na file sa Python payload bago ang requests.post, i-encode ito at idagdag ang data URL sa katugmang array:
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")Patakbuhin ang add_media bago ang POST. Panatilihing state makatotohanan at ilarawan kung ano ang bawat attachment; magtanong lamang ng mga bagay na masasagot ng available na ticket at media. Gumagamit ang halimbawa sa paglulunsad ng Cloudflare ng larawan ng unit, recording ng tunog at video ng bentilador upang magtanong ng tatlong oo/hindi na tanong tungkol sa nakikita at naririnig na detalye. Maaaring panatilihin ng support application ang sarili nitong mga field ng ticket sa state at mga pinapayagang pila nito sa criteria, ngunit dapat nitong itugma ang mga depinisyong iyon sa tunay nitong daloy ng trabaho. Hindi tumatanggap ang serbisyo ng mga remote media URL.
Suriin ang mga limitasyon bago mag-encode. Pinapayagan ng pahina ng modelo ang hanggang apat na PNG, JPEG o WebP na larawan, bawat isa ay hanggang 4 MiB at 16 megapixel, at kabuuang 8 MiB na na-decode na larawan. Pinapayagan nito ang hanggang apat na audio clip, bawat isa ay hanggang 8 MiB at 300 segundo, at dalawang video na hanggang 16 MiB at 60 segundo bawat isa. May 16 MiB na limitasyon ang pinagsamang na-decode na audio at video. Kinukuhaan ng video ng dalawang frame bawat segundo; ginagamit ang soundtrack kasama ng mga frame kapag may soundtrack ang bawat video sa kahilingan. Nakadepende ang halaga ng larawan sa laki nito matapos baguhin ang sukat at nililimitahan sa 1,024 token bawat larawan. Kung masyadong malaki o mahaba ang attachment, magpasuri sa tao ng may-kaugnayang mas maikling sipi o gumamit ng text-only na pagsusuri at hiwalay na siyasatin ang orihinal na media. Huwag ituring ang na-crop o pinaikling file bilang kumpletong ebidensya.
Suriin ang gastos, konteksto at mga paraan kapag pumalya
Kasalukuyang inililista ng Cloudflare ang Clef-omni sa halagang $0.15 bawat milyong input token at sinasabing hindi nito sinisingil ang mga output token. Kino-convert ang media sa mga input token sa presyong iyon. Inilalarawan ng pahina ng modelo nito ang humigit-kumulang 780 token kada minuto ng audio at hanggang humigit-kumulang 15,400 token kada minuto ng video sa pinakamataas na resolusyon, dagdag ang mga audio token kapag may tunog ang video. Nakadepende ang halaga ng larawan sa larawang binago ang sukat at nililimitahan sa 1,024 token bawat larawan. Mga tuntunin ito ng pagsingil, hindi nakapirming presyo sa bawat attachment.
May 64,000 token na konteksto ang naka-host na modelo. Binibilang dito ang media at mga tanong. Kung lalampas ang mga ito sa window, sinasabi ng Cloudflare na mabibigo ang kahilingan; kung hindi, maaaring putulin upang magkasya ang mahabang teksto sa state . Kaya hindi pinatutunayan ng ibinalik na sagot na isinaalang-alang ng modelo ang bawat linya ng mahabang ticket. Kapag pumalya ang kahilingan, siyasatin ang HTTP error at bawasan o alisin ang mga attachment ayon sa dokumentadong limitasyon bago muling subukan. Kapag nagtagumpay, tiyaking naroon ang mga inaasahang ID ng tanong, panatilihin ang orihinal na ticket para sa pagsusuri at ihambing ang iminungkahing ruta sa ebidensya. Maaaring makatulong ang mga probabilidad ng modelo upang ituon ng reviewer ang pansin, ngunit kailangan ng pagsusuri sa sarili mong mga ticket na may label bago makapagtatag ng garantiya ng serbisyo o ligtas na awtomatikong threshold.
Ang malaking pagbabago
Idinadagdag ng inilabas ng Cloudflare noong Oktubre 9 ang audio at video sa naka-host na daloy ng Clef decision model na ginagamit na para sa mga tanong sa teksto at larawan. Maaaring magsumite ang developer ng isang estado ng ticket kasama ang suportadong media at tumanggap ng mga sagot na nakaayon sa nakapirming schema sa iisang kahilingan sa Workers AI. Nasa application team pa rin ang pagpapasya kung aling mga tanong ang ilalagay sa schema, pagsubok sa sariling mga ticket, at paghingi ng pag-apruba ng tao bago sumagot o magruta.
Mga mapagkukunan at karagdagang babasahin
- Dokumentasyon ng modelo ng Cloudflare Clef-omni, sinuri noong Oktubre 10, 2026. Pangunahing sanggunian ito para sa naka-host na model ID, mga field at halimbawa ng API, limitasyon ng media at konteksto, hugis ng tugon at nakalistang presyo kada token. Inilalarawan ng dokumentasyon ang kilos ng serbisyo; hindi pinatakbo ng BIG CHANGE ang kahilingan.
- Post ng paglulunsad ng Cloudflare Clef-omni, Oktubre 9, 2026. Itinatatag nito ang petsa ng paglulunsad at nagbibigay ng halimbawa ng kahilingan na may naka-embed na media. Sariling pahayag ng Cloudflare ang mga bilang sa performance at benchmark.
- Setup ng Cloudflare Workers AI REST, huling na-update noong Setyembre 15, 2026 at sinuri noong Oktubre 10. Ipinakikita nito kung paano kunin ang account ID at API token at tinutukoy ang mga pahintulot na kailangan ng token na ginawa nang manu-mano.
- Paggamit ng datos ng Cloudflare Workers AI, huling na-update noong Abril 21, 2026 at sinuri noong Oktubre 10. Ipinapaliwanag nito ang pagproseso ng Cloudflare sa nilalaman ng customer, ang sinasabi nitong paghihigpit sa paggamit para sa pagsasanay at pagpapahusay ng serbisyo kapag walang tahasang pahintulot, posibleng pag-iimbak kapag hiwalay na serbisyo sa imbakan ang ginagamit, at ang hangganan ng naaangkop na kasunduan. Hindi nito pinagpapasyahan kung maaaring isumite ng developer ang partikular na ticket o recording.
