Cloudflare가 3개의 AI를 릴레이 방식으로 보험 청구 처리에 투입: 자체 테스트 결과 3.2배 빠르고 비용 49% 절감

동찰 Beating AI 속보, Cloudflare가 데이터 추출 모델 Clairic 프리뷰 버전을 발표했습니다. 청구서나 애프터서비스 이메일을 주면 주문 번호, 날짜, 총 금액을 찾아낼 수 있고, 기존 정보를 바탕으로 수리비를 추정하거나 유동 인구를 예측할 수도 있습니다.

일반 LLM처럼 토큰을 하나씩 생성하여 답변할 필요 없이, 지정된 유형의 결과를 직접 계산하여 반환하며 신뢰도도 함께 제공합니다. 근거를 찾을 수 없는 필드는 null을 반환할 수 있습니다.

Clairic은 TypeSafe가 Jev를 출시한 이후 떠오른 System One 모델 노선을 이어갑니다. Cloudflare는 10월 1일에 이미 의사결정 모델 Clef를 출시했으며, 이는 미리 설정된 옵션 중에서 선택하는 역할을 합니다. Clairic은 추출, 계산 및 구체적인 수치 예측을 담당합니다. 둘 다 답변을 글자 단위로 생성할 필요가 없습니다. Clairic은 백만 입력 토큰당 0.10달러만 청구하며, 출력 토큰 비용은 없습니다.

Cloudflare는 상품 파손 보험 청구로 시연했습니다. Clairic이 먼저 정보를 추출하고 수리비를 추정하면, Clef가 환불할지 수리할지 결정하고, GLM-5.3이 마지막으로 고객에게 답장을 보냅니다. 세 가지가 협력하면 19.3초가 걸리지만, 전부 GLM-5.3에 맡기면 61.7초가 필요합니다. 백만 건의 청구 기준으로 환산하면 비용이 11740달러에서 6032달러로 49% 감소합니다. 정보 추출 단계만 보면 소요 시간이 16.1초에서 0.46초로 줄어듭니다.

다만 Clairic은 출력 토큰을 생성하지 않지만, 필드를 한 번의 계산으로 처리할 수 없을 때 시스템이 자동으로 여러 병렬 라운드로 분할하며, 각 라운드마다 전체 입력을 다시 읽습니다. 이미지 등 토큰이 많은 입력의 경우 실제 호출 비용이 증가할 수 있습니다.

현재 모델은 Workers AI에서 프리뷰로 공개되었으며, 가중치는 아직 오픈소스화되지 않았습니다.