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OpenRouter 上线 Cloudflare 决策模型 Clef 与 Clef Flash：输入每百万 token $0.24 与 $0.09，输出免费
OpenRouter 的官方 X 账号（@OpenRouter）在 UTC 时间 10 月 7 日 18:17（北京时间 10 月 8 日凌晨 2:17），Cloudflare 的 Clef（27B）与 Clef Flash（9B）两款开源决策模型已在其平台上线。帖文给出的价格是：输入每百万 token $0.24（Clef）与 $0.09（Clef Flash），输出免费；调用时发送文本、JSON 或图像，返回的是「带概率的类型化答案」，而不是生成的文本。
帖文所附链接指向 。页面现在列出两个模型条目，ID 为 cloudflare/clef 与 cloudflare/clef-flash。
调用方式：两个模型 ID、两家提供方
在 与 各自的模型页上，两款模型都由两家提供方在 OpenRouter 上服务：Prime Intellect 与 Cloudflare。页面说明，请求会被路由到当时最优的可用提供方，并带有自动故障转移；调用方也可以用提供方路由（provider routing）把请求固定到某一家，或排除某一家。两款模型在 OpenRouter 上共用一个 OpenAI 兼容 API：创建 API key 后，把模型 ID 填为 cloudflare/clef 或 cloudflare/clef-flash 即可调用。
页面对两个模型的描述是：Clef 为 27B 多模态决策模型，基于 Qwen3.8-27B 微调，托管在 Workers AI；Clef Flash 为 9B 版本，基于 Qwen3.5-9B，用于低延迟场景。页面 FAQ 把两者的上下文窗口都标为 65,536 token；输入接受文本与图像，输出模态标为决策（decisions）。
输入价分两档：Cloudflare 端点与 Prime Intellect 端点
帖文里的两个价格，对应 OpenRouter 页面上 Cloudflare 自己提供的端点；同一批页面上，Prime Intellect 端点的输入价更低：Clef 每百万 token $0.042、Clef Flash $0.021，输出价同样为 $0。页面概览与 FAQ 标出的正是这一档价格。
同一款模型落到哪家提供方，输入成本不同：按页面上的数字计算，Cloudflare 端点的 Clef 输入价约为 Prime Intellect 端点的 5.7 倍，Clef Flash 约为 4.3 倍。
不生成文本的决策模型，与它返回的概率
按 的说法，这类决策模型接收一段状态（文本或结构化 JSON）和一列带类型的问题，为每个问题的每个允许选项返回一个校准过的概率，供代码直接使用。
博客给的例子是客服场景：一条报障消息进入模型，问题包括「是否紧急」「应由哪个团队处理」「影响有多严重」，模型对每个选项分别给出概率，代码据此路由工单、触发升级，或把判断转回人工。机制上，模型对输入做一次只有预填充（prefill）阶段的前向计算，随后并行给所有合法选项打分；决策步骤是非自回归的，没有逐 token 生成的中间文本。
OpenRouter 页面的 FAQ 也写明两款模型接受文本与图像输入。Cloudflare 把视觉能力列为与 Typesafe AI 决策模型 Jev 的差异点：Clef 带视觉编码器，可以对图像内容分类；Cloudflare 称，Jev 目前只做文本分类。
10 月 1 日发布，基准数字由 Cloudflare 自报
Cloudflare 在 10 月 1 日发布了这两款模型，比 OpenRouter 的帖文早 6 天；OpenRouter 上两个模型条目的记录同样把发布日期标为这一天。博客文章写明，这两款模型托管在 Workers AI，并在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可开源；同时发布的还有一个用于微调 Clef 的强化学习（RL）产品。
Cloudflare 称 Clef 目前在 Jev Decision Index 中领先；博客给出的中位延迟是 Clef 209.3 毫秒、Clef Flash 38.8 毫秒，对比 Jev 的 524.1 毫秒。博客配图的图例把这组 Cloudflare 数据标为自行报告（self-reported）。
前 2,000 token 的截断，与尚未自助的微调
OpenRouter 的模型说明里还有一条使用限制：Workers AI 目前会把较长的文本状态截断到大约前 2,000 个 token，超出的内容不会被读取，图像会单独计数。
微调方面，Cloudflare 把 RL 服务先做成与前置部署工程师（FDE）团队的合作项目；博客称，之后它才会升级为自助平台，让客户自行训练并把模型部署回 Cloudflare。想让 Clef 贴合自有数据的团队，目前仍要走 FDE 合作这条路。