Samuel Arendt

Workers AI desliga 24 modelos em 20 de novembro, e as chamadas passam a retornar erro 410

A Cloudflare publicou em 5 de novembro de 2026, no changelog de desenvolvedores, a lista de modelos que deixam de funcionar no Workers AI em 20 de novembro. A data original era 15 de novembro e foi adiada em cinco dias. A partir do corte, qualquer requisição a um desses modelos recebe HTTP 410 Gone com o código de erro 5028, cuja mensagem diz que o modelo foi descontinuado e manda consultar o catálogo. O changelog não menciona período de transição depois dessa data.

Quais modelos saem e o que entra no lugar

São 16 modelos de texto e 8 de outras modalidades. Para os de texto, a Cloudflare não indica um substituto para cada um. Recomenda dois grupos: @cf/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash-1017 e @cf/zai-org/glm-5.3 como modelos maiores, e @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it e @cf/qwen/qwen3.8-27b como opções menores.

Modelos de texto descontinuados:

  • @cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b, @cf/deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813 e @cf/deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731
  • @cf/moonshotai/kimi-k2.6 e @cf/moonshotai/kimi-k2.7-code
  • @cf/zai-org/glm-5.2 e @cf/zai-org/glm-5.3-flash
  • @cf/qwen/qwq-32b e @cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
  • @cf/nvidia/nemotron-3-120b-a12b
  • @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8, @cf/meta/llama-3.2-1b-instruct e @cf/meta/llama-3.2-3b-instruct
  • os modelos base para LoRA @cf/meta-llama/llama-2-7b-chat-hf-lora, @cf/google/gemma-2b-it-lora e @cf/google/gemma-7b-it-lora

Os demais têm substituto indicado:

Sai

Substituto indicado

@cf/myshell-ai/melotts (voz)

@cf/deepgram/aura-2-en

@cf/openai/whisper-tiny-en (transcrição)

@cf/deepgram/nova-3

@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0, @cf/runwayml/stable-diffusion-v1-5-inpainting, @cf/bytedance/stable-diffusion-xl-lightning, @cf/lykon/dreamshaper-8-lcm (imagem)

@cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b

@cf/llava-hf/llava-1.5-7b-hf (visão)

@cf/moondream/moondream3.1-9B-A2B

@cf/google/embeddinggemma-300m (embeddings)

@cf/google/embeddinggemma-2, ainda marcado como "disponível em breve"

Quem precisa agir

Qualquer Worker, função ou backend que chame um desses identificadores, seja pelo binding env.AI ou pela API REST. O identificador costuma estar numa constante ou numa variável de ambiente, e é aí que a busca começa. Projetos parados, protótipos que viraram recurso em produção e integrações feitas por uma agência que já entregou o trabalho são os mais fáceis de esquecer.

A troca de um modelo de texto por outro raramente é só trocar uma string. Prompts ajustados para um modelo mudam de comportamento em outro, e o tamanho e o formato da resposta podem mudar o que a aplicação faz em seguida. Os modelos de imagem, voz e transcrição substitutos são de outros fornecedores, com parâmetros próprios.

O caso mais delicado é o de embeddings. Vetores gerados por modelos diferentes não são comparáveis entre si, então trocar o embeddinggemma-300m exige gerar de novo os vetores de todo o acervo indexado, não apenas das consultas novas. E o substituto indicado ainda não estava disponível na data do aviso.

O que fazer até 20 de novembro

  1. Procurar no código e na configuração os identificadores da lista acima, incluindo repositórios que não recebem commit há meses.
  2. Para cada uso, escolher o substituto e rodar um conjunto pequeno de entradas reais nos dois modelos antes de trocar. Comparar resposta, latência e custo por token na página de preços.
  3. Tratar o erro 5028 de forma explícita, com mensagem clara e alerta para a equipe. Uma resposta 410 tratada como falha genérica pode passar dias sem ninguém perceber.
  4. Para quem usa embeddinggemma-300m: planejar a reindexação do acervo e decidir o que fazer se o embeddinggemma-2 não chegar antes do corte.

Um aviso com quinze dias de prazo faz parte do preço de usar um catálogo de modelos gerenciado: quem marca a data da troca é o fornecedor. Escrevi sobre esse custo em O custo de uma ferramenta inclui o trabalho para substituí-la.

O que ainda não está claro

O changelog não diz se haverá nova prorrogação nem se pedidos em lote ou rotas do AI Gateway apontadas para esses modelos terão algum tratamento diferente. Também não diz o que acontece com adaptadores LoRA treinados sobre os três modelos base descontinuados, nem quando o embeddinggemma-2 fica disponível. Quem depende de algum desses pontos deve conferir o catálogo de modelos e o changelog da Cloudflare até a data do corte.

Se a sua empresa está avaliando algo parecido, me chama no LinkedIn ou no WhatsApp.

Referências

Fachada branca de um galpão com três portas de carga fechadas, sob céu azul limpo.

Foto de Bennie Bates no Unsplash

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