Clef
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Clef は Workers AI で動く Cloudflare のオープンソース意思決定モデルだ。生成テキストではなく、型付きの設問に確率を返す。エージェントは素早く分類し、振り分け、行動できる。
Clef について
About
Clef とは
Clef は意思決定モデルである。段落を書く代わりに、はい・いいえの問いや選択式の問いに確率で答える。状態（サポートチケット、JSON レコード、スクリーンショット）と型付き設問のスキーマを渡すと、許された選択肢ごとに数値が返ってくる。
Cloudflare は 2 つのモデルを学習させた。Clef は 270 億パラメータでコンテキストは 65,536 トークン。Clef-flash は 90 億パラメータ、24,576 トークンで、エージェントの処理経路の途中に入る判断に向く。どちらもテキスト、JSON、画像を読み、Workers AI の同一エンドポイントの背後で動く。
利点は遅延とコストにある。汎用 LLM は答える前にトークンを生成し、その文字列を後から解析する必要がある。Clef は有効な選択肢を 1 回のフォワードパスで採点するので、解析する出力も、課金される出力トークンも存在しない。Cloudflare の計測では中央値が Clef で 209.3 ミリ秒、Clef-flash で 38.8 ミリ秒。この分野を切り開いた Jev は 524.1 ミリ秒だった。
限界は守備範囲だ。Clef は自分で定義した選択肢の中からしか選ばない。スキーマにない問いを投げれば、間違った問いに対して自信満々の答えが返る。判断の理由も説明しないため、根拠は自前のコードとログに残す必要がある。
使い始める
- Cloudflare アカウントを作り、Workers AI を有効にする。モデル ID は
@cf/cloudflare/clefと@cf/cloudflare/clef-flash。 - 判定したい状態を用意する。文字列、JSON オブジェクト、状態の前に置く最大 4 枚の画像のいずれかだ。
- 1 から 64 個の設問を型付きで定義する。
noulは 0 から 1 の確率、choiceは名前付きの選択肢、scoreは順序付きの尺度になる。 - Workers のバインディングか REST エンドポイントでリクエストを送り、
answersを読んで振り分け、エスカレーション、人への引き継ぎを決める。 - 完全に切り離したい場合は Hugging Face から Apache 2.0 の重みを取得し、自前の GPU で動かす。
AIツール情報
Clefの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- バックエンドとプラットフォームのエンジニア：返答に型が付くので、解析層を挟まずにサービス側で分岐できる。条件は、スキーマに想定される結果をすべて書くこと。「どれでもない」という逃げ道も必要だ。
- 信頼性・安全性チーム：ドメインや内容の判定は、このモデルが生まれた用途そのものだ。Cloudflare の脅威インテリジェンスチームはサイト 1 件を 2.2 秒で分類した。同じ作業を汎用 LLM に任せると 4.7 秒かかる。
- サポート運用の責任者：緊急度、担当チーム、深刻度という 3 つの問いを 1 回のリクエストで片付けられる。モデルが不確実と示した案件には、人へ渡すルールを別途用意する。
タスク
- チケットの振り分け：本文とチーム一覧を渡し、チームごとの確率と深刻度スコアを読み取る。カテゴリごとにプロンプトを設計する必要はない。
- コンテンツ分類：AI 分類のモデルとして、ページ、出品、文書を自前の分類体系に沿ってラベリングする。単一のラベルではなく分布全体を保持できる。
- エージェントの可否判定：`noul` の設問を関所にして、実行するか、文脈を追加で求めるか、人を呼ぶかを決める。
- 画面の確認：スクリーンショットを状態と一緒に送り、視覚エンコーダにレイアウト、商品の種類、表示中のエラーを判断させる。
シーン
- 決済が全顧客で失敗している：サポートフローは 1 秒以内に緊急フラグと担当者を必要とする。200 ミリ秒の判断なら、同じリクエストの中でエスカレーションまで終わる。
- クローラーを大量に判定する：Clef-flash の 100 万トークンあたり 0.038 ドルなら、1 日数百万件の分類でも費用が破綻しない。
- 既存フローが Jev のエンドポイントを呼んでいる：リクエスト形式が互換なので、モデル ID の差し替えだけで移行が完了する。
主な機能
型付き設問と確率
リクエストはそのままスキーマになる。設問 ID を決め、noul、choice、score から型を選び、判断基準を書く。Clef は選択肢ごとに確率を返すため、単一のラベルを受け入れるのではなく、サービス側でしきい値を決められる。この構造化出力は変換なしで switch に渡せる。分布を見れば 2 つの答えの間で迷っている場面もわかり、そこが人が確認すべきタイミングになる。
マルチモーダル入力
Clef はテキストと JSON に加えて画像を受け取る。PNG、JPEG、WebP を最大 4 枚、状態の前に置ける。決済ページのスクリーンショット、破損した荷物の写真、管理画面のキャプチャがそのまま入力になる。画像は 1 枚 1,024 トークンが上限で、その分もコンテキストに算入される。
2 つのサイズと 2 つの遅延予算
27B の Clef は精度重視の選択肢だ。Cloudflare の計測で BFCL は 98.47、BANKING77 の macro-F1 は 94.20。Clef-flash は精度の一部を速度に振り替え、中央値 38.8 ミリ秒、料金は 1 桁安い。まず Clef-flash で始め、誤りの代償が大きい設問だけ大きいモデルへ移すのが定石になる。
Jev 互換 API
リクエストとレスポンスの形式は、Jev が広めた System One API に従う。すでに Jev を呼んでいるなら、モデル ID を変えるだけで解析コードはそのまま使える。別モデルで答え合わせをしたいが、ワークフローは書き直したくないチームに向く。
Apache 2.0 のオープンウェイト
両モデルは Hugging Face で Apache 2.0 として公開されている。重みを確認し、ローカルで動かし、機密性の高い通信を他者のネットワークに通さずに済む。規制業種では、この選択肢だけで導入が決まることもある。
Cloudflare によるファインチューニング
Cloudflare には顧客先に入るエンジニアチームがあり、ラベル付きの判断データで Clef を調整する。あわせて AI Gateway、Workers AI、Containers を土台にしたセルフサービス型の強化学習製品を準備中だ。ファインチューニングは汎用の精度をいくらか犠牲にするので、狭い領域で長年ラベルを蓄積してきたチームに向く。
メリットとデメリット
メリット
- Clef は約 200 ミリ秒、Clef-flash は 40 ミリ秒未満で判断が返る。バックグラウンド処理ではなく、実行中のリクエストの中に置ける速さだ。
- 課金は入力トークンだけ。出力トークンの予算を組む必要がなく、料金は 100 万トークンあたり 0.038 ドルから。
- 視覚エンコーダがスクリーンショットやスキャン画像を扱える。テキスト専用だった初期の意思決定モデルより一歩先へ進んでいる。
- オープンウェイトと Jev 互換 API が退路になる。アプリケーションコードを触らずに自前運用へ移すことも、提供元を変えることもできる。
デメリット
- Clef は文章を書かず、判断の理由も示さない。説明、要約、ツール呼び出しが必要な処理は LLM の担当のままになる。
- 精度はスキーマ次第だ。選択肢の欠落、曖昧な基準、重なり合うラベルがあれば、堂々とした誤答が返り、レスポンス側に警告は出ない。
- すべてのベンチマークで勝つわけではない。Cloudflare 自身の比較では When2Call と BRIGHT で Jev が上だった。自前のデータで 1 時間試す価値はある。
- セルフサービス型のファインチューニングはまだ提供されていない。カスタム学習は Cloudflare のエンジニアリング案件を通す形で、小規模チームには今のところ門が閉じている。
よくある質問
Clef は Cloudflare の意思決定モデル群だ。状態と型付き設問のセットを読み、許された回答ごとに確率を返す。Cloudflare は Clef と Clef-flash の 2 種類を提供し、どちらも Workers AI でホストしている。
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Alknoma · 生産性向上 · ビジネスAyvenはAlknomaのAIコントロールセンターだ。普通の言葉で伝えた目標を日付入りの計画に変え、チームのメンバーとAIエージェントに仕事を割り振り、判断が自分の領分であるときだけ承認を求める。