Cloudflare Clairic：提取字段，不编造，缺失返回 null

让 LLM 返回 JSON，你得解析、校验、猜值。Clairic 把这步省了：声明字段，它直接返回类型化值。缺的东西，返回 null，附一个概率。这个模型出自 Cloudflare，名字叫 Clairic，已经可以在 Workers AI 上用预览模式跑。

Cloudflare 称它 System One 提取模型。意思是一次读入，直接输出字段，不生成解释文本。它适合从邮件、发票、图片里抽订单号、金额、日期这些固定类型的信息。最出名的 System One 模型是 TypeSafe 的 Jev，但两者用途不同：Jev 从你给定的选项里选答案；Clairic 返回你不知道的值。所以它们常搭配使用，Clairic 提取事实，Jev 做决策。

用法很简单。在 Cloudflare Worker 里绑定 Workers AI，把待处理文本作为 state，把要提取的字段定义成 fields：

const { answers } = await env.AI.run("@cf/cloudflare/clairic", {
  state: customerEmail,
  fields: {
    order_id: { type: "text", instructions: "Order number" },
    total_paid: { type: "number", decimals: 2, unit: "USD", instructions: "Item cost plus tax" },
    days_since_delivery: { type: "duration", unit: "days", integer: true, instructions: "Days from delivery to the message date" },
    damage: { type: "list", items: "text", instructions: "Each damaged part" },
    tracking_number: { type: "text", instructions: "Shipping tracking number" }
  }
});

返回结构里，每个字段都有 type、value、confidence。比如 total_paid 会算出 701.1，days_since_delivery 算出 11。tracking_number 在邮件里不存在，就返回 null，p_null 0.99。Clairic 能做一些简单计算，但生产环境做精确算术，还是让它提取原始数值，自己写代码算。

支持 text、number、date、time、datetime、duration、list、estimate、forecast 字段类型。文本字段返回原文 span，方便高亮位置。

适用场景：

• 客服工单：提取订单号、送达日期、金额、损坏部件，低置信度转人工。
• 发票收据：从文字或照片读取总额、日期、行项目。
• 快速估算：从示例估算维修费、付款时间，范围表示不确定性。
• 短期预测：对粘贴的序列做预测，比如每日工单量，不需要专门的预测系统。

别用它做开放式写作、固定选项选择、确定性计算或生产级预测。它现在只是预览版，行为可能变。长链条推理和跨多行合计不可靠。置信度分数并非在所有任务上都校准良好，图片文字模糊时值也可能读错。高价值字段仍需人工或业务规则复核。

成本方面，有网友提到：每百万输入 token 0.1 美元，没有输出费用，因为模型不写文本。这让它比大多数生成式模型便宜很多。

有网友说，光凭缺失返回 null 这一点，就值得付钱。这种诚实确实少见。小模型做提取，大模型做决策，这个模式不少团队已经在用。Cloudflare 把它做成了产品。

完整教程和可交互的 playground 在这里：https://academy.dair.ai/resources/introduction-to-clairic