> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Cloudflare presenta Clairic para extraer datos sin generar texto - URL: https://fomoera.com/cloudflare-clairic-extraccion-datos/ - Published: 2026-10-20T11:00:00.000Z - Updated: 2026-10-20T11:00:00.000Z - Description: Clairic devuelve datos con señales de confianza. La prueba de Cloudflare muestra ahorro al combinarlo con otros modelos, aunque el LLM sigue concentrando el tiempo de respuesta. - Author: Gerardo Pavez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA Cloudflare presentó el 19 de octubre de 2026 una vista previa de **Clairic** en Workers AI, un modelo de IA que convierte texto e imágenes en datos estructurados. Su propuesta es reducir el trabajo que los modelos de lenguaje dedican a leer documentos antes de tomar una decisión o redactar una respuesta. El servicio cuesta **0.10 dólares por millón de tokens de entrada** y no cobra tokens de salida porque no los genera. La compañía prevé publicar los pesos del modelo más adelante, sin fecha concreta. ## Extraer un dato y estimar un resultado son tareas distintas El desarrollador define qué necesita, como el total de una factura o la fecha de entrega, y el tipo de cada respuesta. Clairic devuelve números, fechas o fragmentos del texto original. Cloudflare lo encuadra en la categoría System One, que responde en una pasada, sin generar texto token por token. La documentación de Cloudflare separa esas operaciones: leer el importe impreso recupera un dato existente; calcular días de retraso deriva un resultado de fechas conocidas; estimar cuándo se recibirá un pago predice algo todavía incierto. Esa diferencia importa cuando otro sistema utiliza el resultado para decidir una acción. Los resultados incluyen señales de confianza. Un campo de extracción puede devolver `null` si el modelo considera insuficiente la información; las estimaciones y los pronósticos pueden ofrecer predicciones incluso con poca evidencia. ## El LLM sigue concentrando el tiempo de respuesta En una demostración interna sobre reclamaciones por productos dañados, Cloudflare encadenó Clairic para extraer datos, Clef para decidir y GLM-5.3 para redactar la respuesta. Comparó ese flujo con otro que usaba GLM-5.3 en las tres etapas. La combinación tardó **19.3 segundos frente a 61.7** y tuvo un costo **49 % menor**, según la empresa. Extracción y decisión sumaron 0.68 segundos; la generación de la respuesta ocupó 18.6. Al dividir 18.6 entre 19.3, la redacción concentra alrededor del **96 % del tiempo** del flujo optimizado. Este cálculo a partir de las cifras publicadas por Cloudflare sitúa el principal cuello de botella restante en la generación de texto. Ambos flujos con GLM-5.3 acertaron datos y decisión en esa prueba. ## Un formato correcto todavía puede contener un error Cloudflare advierte en su documentación que respetar el tipo solicitado no garantiza una respuesta correcta. Restringir una fecha a noviembre asegura que esté dentro de ese mes; no hace que un pago ocurra entonces. La vista previa todavía tiene dificultades con cálculos encadenados, sumas sobre muchas filas y pronósticos largos. Para operaciones aritméticas complejas, la compañía recomienda extraer los datos con Clairic y hacer las cuentas mediante código. En una factura, esta separación permite distinguir la lectura del importe de su uso para aprobar un pago, con comprobaciones antes de la autorización. *Fuentes:* [1](https://blog.cloudflare.com/clairic-extraction-model/?ref=fomoera.com), [2](https://developers.cloudflare.com/changelog/post/2026-10-19-clairic-workers-ai/?ref=fomoera.com), [3](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/concepts/extraction-models/?ref=fomoera.com)