Cloudflare ने 9 अक्टूबर को Clef-omni को Workers AI के होस्ट किए गए निर्णय मॉडल के रूप में जारी किया, जो पाठ के साथ छवि, ऑडियो क्लिप या वीडियो की जाँच कर सकता है। ऐप डेवलपर के लिए उपयोगी परीक्षण सीमित है: मॉडल को टिकट की स्थिति और प्रश्नों का एक तय समूह दें, उसके उत्तर देखें और रूटिंग का निर्णय किसी व्यक्ति पर छोड़ें। यह मार्गदर्शिका Cloudflare के वर्तमान मॉडल दस्तावेज़ और लॉन्च उदाहरणका अनुसरण करती है। BIG CHANGE ने API नहीं चलाई है और सहायता टिकटों पर इसकी सटीकता नहीं मापी है।

Workers AI पर मॉडल ID @cf/cloudflare/clef-omni है। यह निर्णय मॉडल है: कॉल करने वाला प्रकार वाले प्रश्न और अनुमत विकल्प तय करता है, फिर उन विकल्पों के स्कोर पाता है। यह सहायता-जवाब नहीं लिखता। Cloudflare ने खुले वज़न भी जारी किए हैं, लेकिन नीचे दिए गए चरण उसके होस्ट किए गए endpoint का उपयोग करते हैं। गति और benchmark के Cloudflare के आँकड़े उसके अपने दावे हैं; वे यह साबित नहीं करते कि आपके टिकटों पर यह कार्यप्रवाह कितना अच्छा चलेगा।

पहुँच और सीमित प्रश्न-समूह तैयार करें

आपको Workers AI पहुँच वाला Cloudflare खाता, उसका account ID, Workers AI API token और Python में requests स्थापित होना या वही HTTP अनुरोध भेज सकने वाला कोई औज़ार चाहिए। Cloudflare की REST सेटअप मार्गदर्शिका बताती है कि dashboard में account ID कहाँ कॉपी करें और token कैसे बनाएँ। हाथ से बनाए गए token को Workers AI - Read और Workers AI - Edit अनुमतियाँ चाहिए। Token को टिकट और source control से अलग रखें।

वास्तविक टिकट या attachment भेजने से ग्राहक की सामग्री प्रक्रिया के लिए Cloudflare को भेजी जाती है। Cloudflare का Workers AI डेटा-उपयोग पृष्ठ कहता है कि स्पष्ट सहमति के बिना वह उस सामग्री का उपयोग Workers AI पर दिए गए मॉडलों को प्रशिक्षित करने या सेवाएँ सुधारने के लिए नहीं करता; यह भी कहता है कि R2 या KV जैसी संग्रहण सेवा के साथ Workers AI इस्तेमाल करने पर सामग्री रखी जा सकती है। ग्राहक टिकट भेजने से पहले अपना लागू Cloudflare अनुबंध और संगठन के ग्राहक-डेटा नियम जाँचें; जहाँ व्यावहारिक हो व्यक्तिगत जानकारी घटाएँ या छिपाएँ। Cloudflare का ‘प्रशिक्षण नहीं’ वाला कथन अकेले यह अधिकार स्थापित नहीं करता कि किसी विशिष्ट ग्राहक का डेटा भेजा जा सकता है।

मीडिया जोड़ने से पहले पाठ से शुरू करें ताकि जवाब देख सकें। Cloudflare का अपना सहायता उदाहरण स्थिति Checkout has been failing for every customer for the last hour का उपयोग करता है और तीन प्रश्न पूछता है: क्या यह अत्यावश्यक है (noul, इसका yes/no प्रकार), किस टीम को इसे संभालना चाहिए (choice), और असर कितना गंभीर है (score)। यह दस्तावेज़ित उदाहरण है, देखा गया incident नहीं। API stateके रूप में string या संरचित object/array स्वीकार करती है। questions map में 1 से 64 प्रश्न ID होने चाहिए; हर प्रश्न का प्रकार और निर्देश होता है, जबकि choice और score अनुमत जवाब तय करने के मानदंड इस्तेमाल करते हैं।

पाठ अनुरोध भेजें

अपने environment में CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN सेट करें और नीचे account ID बदलें। यह Python अनुरोध Cloudflare के मॉडल उदाहरण के ठीक endpoint और fieldsअपनाता है:

Python
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())

सफल जाँच में जवाब के answers entries को इन्हीं urgent, team और severity IDs के अंतर्गत देखें। Cloudflare पहले को अत्यावश्यकता की probability, दूसरे को विकल्पों की probabilities वाली चुनी टीम और तीसरे को probability-weighted score बताता है जिसका न्यूनतम स्तर शून्य है। API model और usage response fields भी दर्ज करती है। उसे ऐप में मैप करने से पहले अपने खाते से मिला पूरा JSON देखें। Probability दिए गए प्रश्न और स्थिति के लिए मॉडल का output है; यह गारंटी नहीं कि असली टिकट उस queue में जाना चाहिए। कार्रवाई से पहले किसी व्यक्ति से टिकट और attachment को प्रस्तावित route के साथ मिलाकर जाँच करवाएँ।

फ़ोटो, रिकॉर्डिंग या वीडियो जोड़ें

Cloudflare का लॉन्च अनुरोध वैकल्पिक मीडिया को अलग-अलग images, audio और videos arrays में embedded base64 data: URLs के रूप में रखता है। उदाहरण के लिए, इसका नमूना data:image/png;base64,..., data:audio/mpeg;base64,... और data:video/mp4;base64,...इस्तेमाल करता है। Python payload में POST से पहले एक स्थानीय फ़ाइल जोड़ने के लिए requests.post, उसे encode करें और data URL को उपयुक्त array में जोड़ें:

Python
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")

चलाएँ add_media POST से पहले चलाएँ। state को तथ्यपरक रखें और बताएँ कि हर attachment क्या है; केवल ऐसे प्रश्न पूछें जिनका जवाब उपलब्ध टिकट और मीडिया दे सकते हैं। Cloudflare का लॉन्च उदाहरण दृश्य और श्रव्य विवरणों पर तीन yes/no प्रश्न पूछने के लिए उपकरण की फ़ोटो, ध्वनि रिकॉर्डिंग और पंखे का वीडियो इस्तेमाल करता है। सहायता ऐप अपने टिकट फ़ील्ड state में और अपनी अनुमत queues criteriaमें रख सकता है, लेकिन उसे उन परिभाषाओं को अपने वास्तविक कार्यप्रवाह से मिलाना चाहिए। सेवा दूरस्थ मीडिया URL स्वीकार नहीं करती।

Encode करने से पहले सीमाएँ जाँचें। मॉडल पृष्ठ अधिकतम चार PNG, JPEG या WebP छवियाँ स्वीकार करता है; हर एक 4 MiB और 16 megapixel तक, और कुल decoded छवियाँ 8 MiB तक। अधिकतम चार audio clip स्वीकार हैं, प्रत्येक 8 MiB और 300 सेकंड तक; साथ ही दो video, प्रत्येक 16 MiB और 60 सेकंड तक। Audio और video का संयुक्त decoded limit 16 MiB है। वीडियो से हर सेकंड दो frames लिए जाते हैं; अनुरोध के हर वीडियो में soundtrack हो तो उसे frames के साथ इस्तेमाल किया जाता है। छवि की लागत resize किए गए आकार पर निर्भर है और प्रति छवि 1,024 token तक सीमित है। Attachment बहुत बड़ा या लंबा हो तो किसी व्यक्ति से प्रासंगिक छोटा अंश चुनवाएँ, या केवल पाठ की जाँच कर मूल मीडिया अलग से देखें। Cropped या छोटा किया गया file पूरा प्रमाण नहीं है।

लागत, संदर्भ और विफलता के रास्ते जाँचें

Cloudflare अभी Clef-omni की कीमत $0.15 प्रति दस लाख input token बताता है और कहता है कि output token का शुल्क नहीं लेता। मीडिया इसी दर पर input token में बदला जाता है। मॉडल पृष्ठ लगभग 780 token प्रति audio मिनट और अधिकतम resolution पर लगभग 15,400 token प्रति video मिनट तक बताता है; वीडियो में आवाज़ हो तो audio token अतिरिक्त हैं। छवि की लागत resize की गई छवि पर निर्भर है और प्रति छवि 1,024 token तक सीमित है। ये billing नियम हैं, हर attachment की तय कीमत नहीं।

होस्ट किए गए मॉडल का context 64,000 token है। मीडिया और प्रश्न इसमें गिने जाते हैं। इससे अधिक होने पर Cloudflare कहता है कि अनुरोध विफल होगा; अन्यथा लंबा पाठ state में जगह बनाने के लिए काटा जा सकता है। इसलिए लौटाया गया जवाब यह साबित नहीं करता कि मॉडल ने लंबे टिकट की हर पंक्ति देखी। अनुरोध विफल हो तो HTTP error देखें और फिर कोशिश करने से पहले दस्तावेज़ित सीमाओं के भीतर attachment घटाएँ या हटाएँ। सफल हो तो अपेक्षित प्रश्न ID मौजूद होने की पुष्टि करें, मूल टिकट समीक्षा के लिए रखें और प्रस्तावित route को प्रमाण से मिलाएँ। मॉडल की probabilities समीक्षक को ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकती हैं, लेकिन सेवा-गारंटी या सुरक्षित स्वचालित threshold के लिए अपने लेबल वाले टिकटों पर मूल्यांकन चाहिए।

बड़ा बदलाव

Cloudflare की 9 अक्टूबर की रिलीज़ होस्ट किए गए Clef निर्णय-मॉडल पथ में ऑडियो और वीडियो जोड़ती है, जिसका उपयोग पहले से पाठ और छवियों वाले प्रश्नों के लिए होता था। डेवलपर समर्थित मीडिया के साथ एक टिकट स्थिति एक Workers AI अनुरोध में भेजकर तय schema के अनुरूप जवाब पा सकता है। ऐप टीम को फिर भी तय करना होगा कि schema में कौन-से प्रश्न हों, अपने टिकटों पर प्रदर्शन जाँचना होगा और जवाब या रूटिंग कार्रवाई से पहले मानव अनुमोदन लेना होगा।

स्रोत और आगे पढ़ें

  • Cloudflare Clef-omni मॉडल दस्तावेज़, 10 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया। होस्ट किए गए model ID, API fields और उदाहरण, मीडिया और संदर्भ सीमाओं, जवाब के स्वरूप और सूचीबद्ध token मूल्य का प्राथमिक संदर्भ। दस्तावेज़ सेवा का व्यवहार बताते हैं; BIG CHANGE ने अनुरोध नहीं चलाया।
  • Cloudflare की Clef-omni लॉन्च पोस्ट, 9 अक्टूबर 2026। लॉन्च की तारीख और embedded-media अनुरोध उदाहरण स्थापित करती है। प्रदर्शन और benchmark के आँकड़े Cloudflare के अपने दावे हैं।
  • Cloudflare Workers AI REST सेटअप, अंतिम अपडेट 15 सितंबर 2026 और 10 अक्टूबर को जाँचा गया। Account ID और API token पाने का तरीका दिखाता है तथा हाथ से बनाए गए token के लिए आवश्यक अनुमतियाँ बताता है।
  • Cloudflare Workers AI डेटा उपयोग, अंतिम अपडेट 21 अप्रैल 2026 और 10 अक्टूबर को जाँचा गया। ग्राहक सामग्री के Cloudflare प्रसंस्करण, स्पष्ट सहमति के बिना प्रशिक्षण और सेवा-सुधार पर घोषित रोक, अलग संग्रहण सेवा के उपयोग पर संभावित भंडारण और लागू अनुबंध की सीमा समझाता है। यह तय नहीं करता कि डेवलपर कोई खास टिकट या रिकॉर्डिंग भेज सकता है या नहीं।