Placa de circuito verde fotografiada de cerca, con pistas y componentes pequeños

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IA y datos

Cloudflare lanza Clairic y cobra US$ 0,10 por millón de tokens sin generar texto

El modelo, en vista previa en Workers AI, lee los datos una vez y devuelve un valor por campo, o nulo si la entrada no lo determina. Sin cargo por salida.

Qué pasó

  • Cloudflare publicó el 19 de octubre de 2026 el registro de cambios de Clairic, un modelo de extracción de valores tipados disponible en Workers AI como vista previa.
  • Quien lo llama envía un estado y un esquema de campos con tipo. El modelo devuelve un valor por campo: un número, una fecha, un tramo de texto o una distribución de probabilidad.
  • Según el documento de Cloudflare, cada respuesta es un valor válido del tipo pedido o null cuando la entrada no lo determina.
  • El precio es US$ 0,10 por millón de tokens de entrada. Como el modelo no genera texto, no hay cobro por tokens de salida.

Por qué importa

  • Clairic no redacta ni razona en voz alta: lee y decide. Para una pyme que saca montos y fechas de facturas, correos o fichas, el gasto depende solo de cuánto lee el modelo, no de cuánto escribe.
  • El null es la parte útil. Un sistema que puede declarar «no lo sé» evita rellenar un campo con una cifra inventada, un error que en contabilidad o en una ficha clínica se descubre cuando ya costó dinero.
  • La fuente es el propio registro de cambios de la empresa. No hay todavía una prueba independiente, y menos una hecha con documentos en español de Chile, con sus formatos de rut, fechas y montos en pesos.

El dato

US$ 0,10 por millón de tokens de entrada, y cero por tokens de salida.

Contexto

Cloudflare ya había presentado Clef, modelos que eligen en lugar de redactar, y Microsoft lanzó Decision-1, que cobra solo la entrada. Clairic sigue la misma lógica de modelos que producen una decisión estructurada y no un párrafo, pero apunta a extraer y calcular valores y no a elegir entre opciones.

Qué viene

  • Es una vista previa: el documento consultado no fija fecha de disponibilidad general.
  • Sin plazos anunciados para soporte específico de español ni para publicar los pesos.
  • Antes de adoptarlo, conviene medir cuántas veces responde null en datos propios: ahí se ve la calidad real del modelo.

Cierre

Un modelo que puede responder «nulo» es lo contrario de un chatbot que siempre contesta. Esa capacidad de abstenerse es justo lo que el estudio del circuito de abstención y alucinación mostró que a los modelos generales les cuesta.

Fuentes

Editado por Rodrigo Cornejo. Cómo seleccionamos, verificamos y corregimos cada nota.

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