Cloudflare, 첫 System One 추출 모델 Clairic 출시

Cloudflare는 2026년 10월 19일 Clairic을 발표하고, 새로운 System One 추출 모델 계열의 첫 모델이라고 설명한 제품의 프리뷰를 공개했다. 이 모델은 Workers AI에서 호스팅되며, 오픈 웨이트 버전은 추후 출시할 예정이다.

이 모델은 비정형 입력에서 유형이 지정된 값을 추출하도록 설계됐다. 텍스트를 생성하는 대신 정보를 추출하고, 계산하고, 추정하며, 예측한다. Cloudflare에 따르면 Clairic은 기존 대규모 언어 모델보다 정확도가 높고 응답 지연 시간이 짧으며 비용도 저렴하다.

Workers AI에서의 이용 가능 여부와 가격

Clairic은 프리뷰 버전으로 제공되며, @cf/cloudflare/clairic, Cloudflare Worker에서 다음을 사용해 호출하거나 env.AI.run() REST API를 통해 이용할 수 있다. 공식 모델 문서에는 65,536토큰의 컨텍스트 창, 비전 지원, 입력 토큰 100만 개당 0.10달러의 단가가 명시돼 있다.

모델이 출력 토큰을 생성하지 않으므로 입력에 대해서만 요금이 부과된다. Cloudflare는 추가 체크포인트 작업을 마친 뒤 웨이트를 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔지만, 일정은 제시하지 않았다.

추출 모델의 작동 방식

요청에는 다음이 함께 포함된다. state, 읽을 텍스트와 선택적으로 첨부할 이미지 최대 4개, 그리고 유형이 지정된 fields. 지원되는 필드 유형은 텍스트, 숫자, 날짜, 시간, 날짜·시간, 기간, 목록, 추정값, 예측값이며, 각 필드에는 일반 문장으로 작성한 지침을 선택적으로 추가할 수 있다. 모델은 추론 단계나 생성 토큰 없이 단 한 번의 병렬 순전파로 모든 필드에 답하며, Cloudflare에 따르면 일반적으로 1초 이내에 응답한다. 입력과 함께 한 번의 8,192토큰 처리에 담기지 않는 필드는 여러 병렬 처리로 나뉘며, 각 처리는 전체 입력을 확인한 뒤 결과를 하나로 합친다. 문서에 따르면 포함할 수 있는 이미지는 PNG, JPEG 또는 WebP 파일 최대 4개이며, 각 파일의 크기는 최대 4MiB다.

모든 스칼라 답변에는 p_null, 해당 값이 입력에 없을 확률과 신뢰도 점수가 포함된다. 추정 필드는 호출자가 지정한 범위 내에서 분포를 반환하며, 중앙값과 p10부터 p90까지의 80% 구간을 제공한다. 요청하면 99개 백분위수 전체도 받을 수 있다. 입력만으로 값을 결정할 수 없는 필드는 null을 반환하며, guess 필드에는 모델이 값을 지어내는 대신 그 외의 경우 선택했을 값을 표시한다.

Cloudflare는 Clairic을 앞서 나온 의사결정 모델과 함께 System One 범주에 둔다. TypeSafe는 발표 약 한 달 전에 Jev 의사결정 모델을 선보였고, Cloudflare는 2026년 10월 1일 Clef 및 Clef-flash 의사결정 모델을 출시해 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 오픈소스로 공개했다. Clef는 Qwen 기반 모델을 추가 학습해 개발했으며 Jev-API와 호환된다. 의사결정 모델이 입력을 제시된 선택지 중 하나로 분류하고 대규모 언어 모델이 개방형 텍스트를 생성하는 것과 달리, Clairic은 구간, 숫자, 날짜, 목록, 분포처럼 유형이 지정된 값을 직접 반환한다. Cloudflare는 이 세 범주를 서로 보완하는 단계로 설명하며, 추출 결과가 의사결정으로 이어지고 의사결정 결과가 최종 답변 생성에 사용된다고 밝혔다.

문서에 소개된 사례와 공개된 테스트

Cloudflare가 소개한 고객 지원 이메일 사례에서 모델은 명시된 가격 649.00달러에 세금 52.10달러를 더해 같은 처리 과정에서 총액 701.10달러를 계산했다. 또 2026년 9월 28일 배송일과 2026년 10월 9일 메시지 날짜 사이의 기간을 11일로 산출하고, 금이 간 화면과 찌그러진 모서리를 입력에 나온 정확한 구간으로 나열했으며, 이메일에 없던 운송장 번호는 null로 반환했다. 영수증 사진 사례에서는 Clairic이 주문 번호, 구매 날짜·시간, 수량, 단가, 소계, 판매세, 팁을 신뢰도 점수와 함께 추출했으며, 영수증에 표시되지 않은 할인은 null로 반환했다.

추정 사례로 발표 자료는 유사 매매 사례에 관한 텍스트를 바탕으로 Clairic이 주택 가격을 산정한 결과를 소개한다. 모델은 호출자가 설정한 범위 안에서 418,000달러를 반환했으며, 중앙값은 415,000달러, 80% 구간은 370,000~470,000달러였다. 예측의 경우 Cloudflare는 공개 시계열 자료를 이용해 Clairic이 TSA 공항 보안검색대의 다음 날 검색 인원을 예측한 21일간의 테스트 결과를 공개했다. Cloudflare에 따르면 예측값은 평균 3.3% 빗나갔으며, 실제 인원수가 모델의 80% 구간에 들어온 날은 21일 중 17일이었다. 빗나간 나흘 가운데 사흘은 콜럼버스 데이 주말에 해당했다. Cloudflare가 공개한 2026년 10월 14일 실제 인원수는 2,419,474명이었고, 예측 중앙값은 2,419,283명이었다.

Cloudflare는 또한 Clairic과 Clef, 언어 모델 GLM-5.3을 결합한 파이프라인을 동일한 손상 제품 청구 처리 작업의 GLM-5.3 단독 버전과 비교한 결과를 공개했다. 회사에 따르면 결합 방식은 19.3초 만에 처리를 마쳐 61.7초가 걸린 단독 방식보다 시간이 69% 적게 들었으며, 약 3.2배 빨랐다. 비용은 청구 100만 건당 6,032달러로, 11,740달러인 단독 방식보다 49% 낮았다. Clairic과 Clef는 추출과 의사결정을 합쳐 1초 이내에 처리했지만, GLM-5.3은 같은 두 단계에 38초가 걸렸다. 또한 Cloudflare는 Gemma 4와 Qwen이 수리 비용과 같은 값을 도출하지 못해 전체 작업을 대규모 언어 모델만으로 처리하는 버전에서는 과제를 완수하지 못했다고 밝혔다. Cloudflare는 이 작업 흐름을 실제로 이용할 수 있는 데모로 구현했다.

프리뷰의 한계와 오픈 웨이트 출시 계획

Cloudflare는 현재 엔드포인트를 초기 체크포인트라고 부르며 몇 가지 한계를 열거했습니다. 총계, 차이, 단위 변환, 날짜 계산과 같은 한두 단계의 산술 계산은 신뢰할 만해 보이지만, 중간 메모리 없이 한 번에 처리하는 모델은 의존 관계가 있는 단계가 길게 이어지거나 표의 여러 행에 걸쳐 값을 집계하는 작업을 어려워한다고 회사는 밝혔습니다. 이에 사용자는 예측은 Clairic에 맡기고 산술 계산은 코드로 처리할 것을 권장합니다. 추정에는 입력 데이터에 근거가 있어야 하며, 보정 수준은 보장되는 것이 아니라 측정되는 값이고, 익숙하지 않은 데이터에서는 구간이 지나치게 좁게 나타날 수 있습니다. 또한 예측 기능은 기본적인 수준으로, 전용 시계열 모델을 대체하지는 않습니다.

회사는 신뢰도 점수, p_null, 구간을 활용해 어떤 작업을 자동화하고 어떤 작업을 추가 검토 대상으로 넘길지 결정하라고 권고합니다. 모델의 답변은 형식이 올바르게 갖춰진다는 점은 보장되지만, 정답이라는 점은 보장되지 않기 때문입니다. Cloudflare는 각 체크포인트를 거칠 때마다 모델의 산술 계산, 추정, 예측 기능을 계속 개선하고, 이후 Clairic의 오픈 웨이트를 공개할 계획이라고 밝혔습니다. 또한 Clairic이라는 이름에는 사무 업무, 명료함, 투시력을 연상시키는 의미가 담겨 있으며, Cloudflare의 AI 회귀 모델을 가리키는 약칭이기도 하다고 덧붙였습니다.