Clef 가격은 얼마인가

Workers AI에서 Clef는 입력 100만 토큰당 0.24달러, Clef-flash는 0.038달러다. 모델이 출력 토큰을 만들지 않아 출력 과금은 없다. 이미지는 토큰으로 환산되어 같은 단가로 청구되고, 장당 1,024 토큰이 상한이다.

Clef는 오픈소스인가

그렇다. Cloudflare는 두 모델의 가중치를 Hugging Face에 Apache 2.0으로 공개했고, 상업적 사용과 수정이 허용된다. 자체 하드웨어에서 돌리면 호스팅 API를 거치지 않아도 된다.

Clef와 Clef-flash는 무엇이 다른가

Clef는 270억 파라미터에 컨텍스트 65,536 토큰으로 둘 중 정확도가 높다. Clef-flash는 90억 파라미터, 24,576 토큰에 중앙값 지연 39밀리초 수준이다. 긴 입력에 대한 어려운 판단은 Clef, 대량 라우팅은 Clef-flash가 맞다.

Clef는 이미지를 처리하나

그렇다. 요청마다 PNG, JPEG, WebP를 최대 4장까지 텍스트 상태 앞에 넣을 수 있다. 스크린샷, 스캔한 서식, 상품 사진이 여기에 해당한다. 원격 이미지 URL은 받지 않으므로 바이트를 직접 보내야 한다.

Clef가 LLM을 대체하나

아니다. 대체하는 것은 분류 단계이지 에이전트 전체가 아니다. 흔한 구성은 Workers AI의 LLM과 짝을 짓는 것이다. Clef가 행동 여부와 경로를 정하고, LLM이 답장을 쓰거나 도구를 호출한다.

Cloudflare가 내 요청으로 학습하나

Cloudflare는 Clef의 요청과 응답을 읽지 않고 저장하지 않으며 학습에도 쓰지 않는다고 밝혔다. 예외는 하나다. 파인튜닝 프로그램에 참여하면 해당 데이터가 주문한 맞춤 모델 학습에 쓰인다. 확실한 보장이 필요하면 오픈 가중치를 직접 호스팅하면 된다.

Clef

Cloudflare · 비즈니스 · 기타

Clef는 Workers AI에서 도는 Cloudflare의 오픈소스 의사결정 모델이다. 생성된 문장 대신 정해진 질문에 확률을 돌려주므로, 에이전트가 빠르게 분류하고 라우팅하고 행동한다.

도구 방문

Clef 소개

About

Clef란 무엇인가

Clef는 의사결정 모델이다. 문단을 쓰는 대신 예/아니오 질문과 선택형 질문에 확률로 답한다. 상태(지원 티켓, JSON 레코드, 스크린샷)와 형식이 지정된 질문 스키마를 넘기면 허용된 선택지마다 숫자가 돌아온다.

Cloudflare는 두 가지 모델을 학습시켰다. Clef는 270억 파라미터에 컨텍스트 65,536 토큰을 쓴다. Clef-flash는 90억 파라미터, 24,576 토큰으로 에이전트 처리 경로 한가운데 들어가는 판단을 맡는다. 둘 다 텍스트와 JSON, 이미지를 읽고, 둘 다 Workers AI의 같은 엔드포인트 뒤에서 실행된다.

강점은 지연 시간과 비용이다. 범용 LLM은 답하기 전에 토큰을 생성하고, 그 텍스트를 다시 파싱해야 한다. Clef는 유효한 선택지를 한 번의 순전파에서 채점하므로 파싱할 출력도, 지불할 출력 토큰도 없다. Cloudflare가 잰 중앙값은 Clef 209.3밀리초, Clef-flash 38.8밀리초였다. 이 분야를 연 Jev는 524.1밀리초였다.

한계는 범위다. Clef는 내가 정의한 선택지 안에서만 고른다. 스키마에 없는 질문을 던지면 엉뚱한 질문에 자신 있게 답한다. 판단 근거도 설명하지 않으므로 논리는 내 코드와 로그에 남아 있어야 한다.

시작하기

Cloudflare 계정을 열고 Workers AI를 켠다. 모델 ID는 @cf/cloudflare/clef와 @cf/cloudflare/clef-flash다.
판단할 상태를 준비한다. 문자열, JSON 객체, 또는 상태 앞에 놓는 이미지 최대 4장이면 된다.
질문을 1개에서 64개까지 형식과 함께 정의한다. noul은 0과 1 사이 확률, choice는 이름 붙은 선택지, score는 순서가 있는 척도다.
Workers 바인딩이나 REST 엔드포인트로 요청을 보내고 answers를 읽어 라우팅, 에스컬레이션, 사람 인계를 결정한다.
완전히 분리된 환경이 필요하면 Hugging Face에서 Apache 2.0 가중치를 받아 자체 GPU에서 돌린다.

제품 정보

Clef의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예

유료 플랜$0.038 - $0.24 per M input tokens

플랫폼Web API, Workers AI, self-hosted

개발사Cloudflare

카테고리비즈니스 · 기타

출시일Oct 2026

최근 업데이트Oct 2026

웹사이트 방문 수1.8M

웹사이트 글로벌 순위N/A

API 제공 여부예

주요 기능

형식이 있는 질문과 확률

요청 자체가 스키마다. 질문 ID를 정하고 noul, choice, score 가운데 형식을 고른 뒤 판단 기준을 적는다. Clef는 선택지마다 확률을 돌려주므로, 서비스가 단일 라벨을 받아들이는 대신 자체 임계값을 정할 수 있다. 이 구조화 출력은 변환 없이 switch로 들어간다. 분포를 보면 모델이 두 답 사이에서 흔들리는 순간도 드러나는데, 바로 그때가 사람이 볼 지점이다.

멀티모달 입력

Clef는 텍스트와 JSON 외에 이미지도 받는다. PNG, JPEG, WebP를 최대 4장까지 상태 앞에 둘 수 있다. 결제 페이지 스크린샷, 파손된 택배 사진, 대시보드 캡처가 그대로 입력이 된다. 이미지 한 장은 1,024 토큰이 상한이고, 이 토큰도 컨텍스트에 포함된다.

두 크기, 두 지연 예산

27B Clef는 정확도를 택한 쪽이다. Cloudflare 측정에서 BFCL 98.47, BANKING77 macro-F1 94.20을 기록했다. Clef-flash는 정확도 일부를 속도와 맞바꿔 중앙값 38.8밀리초, 가격은 한 자릿수 낮다. 보통 Clef-flash로 시작해 오답 비용이 큰 질문만 큰 모델로 옮긴다.

Jev 호환 API

요청과 응답 형식은 Jev가 널리 알린 System One API를 따른다. 이미 Jev를 호출하는 서비스라면 모델 ID만 바꾸고 파싱 코드는 그대로 둔다. 다른 모델로 교차 확인은 하고 싶지만 워크플로를 다시 쓰기는 싫은 팀에 유용하다.

Apache 2.0 오픈 가중치

두 모델 모두 Hugging Face에 Apache 2.0으로 공개돼 있다. 가중치를 확인하고 로컬에서 돌려 민감한 트래픽을 남의 네트워크에 보내지 않을 수 있다. 규제 산업에서는 이 선택지 하나로 도입이 결정되기도 한다.

Cloudflare를 통한 파인튜닝

Cloudflare에는 고객사에 상주하는 엔지니어링 팀이 있어 라벨링된 판단 데이터로 Clef를 조정한다. 동시에 AI Gateway, Workers AI, Containers를 기반으로 한 셀프서비스 강화학습 제품을 준비 중이다. 파인튜닝은 범용 정확도를 조금 포기하는 대신, 좁은 영역에서 수년치 라벨을 쌓은 팀에 값을 한다.

장단점

장점

Clef는 약 200밀리초, Clef-flash는 40밀리초 미만에 판단이 돌아온다. 백그라운드 작업이 아니라 실행 중인 요청 안에 넣을 수 있는 속도다.
입력 토큰만 과금한다. 출력 토큰 예산을 잡을 필요가 없고, 요금은 100만 토큰당 0.038달러부터 시작한다.
비전 인코더가 스크린샷과 스캔본을 처리한다. 텍스트만 다루던 초기 의사결정 모델보다 한 단계 더 나아간 부분이다.
오픈 가중치와 Jev 호환 API가 출구를 만들어 준다. 애플리케이션 코드를 건드리지 않고 자체 호스팅으로 옮기거나 공급자를 바꿀 수 있다.

단점

Clef는 글을 쓰지 않고 판단 근거도 보여주지 않는다. 설명, 요약, 도구 호출이 필요한 일은 여전히 LLM 몫이다.
정확도는 스키마에 달려 있다. 선택지가 빠지거나 기준이 모호하거나 라벨이 겹치면 자신 있게 틀린 답이 오고, 응답에는 아무 경고도 없다.
모든 벤치마크에서 이기지는 않는다. Cloudflare 자체 비교에서 When2Call과 BRIGHT는 Jev가 앞섰다. 자체 데이터로 한 시간쯤 검증해 볼 이유가 된다.
셀프서비스 파인튜닝은 아직 없다. 맞춤 학습은 Cloudflare 엔지니어링 프로젝트를 거쳐야 해서 소규모 팀에는 지금 문이 닫혀 있다.