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-0813e@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731@cf/moonshotai/kimi-k2.6e@cf/moonshotai/kimi-k2.7-code@cf/zai-org/glm-5.2e@cf/zai-org/glm-5.3-flash@cf/qwen/qwq-32be@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-instructe@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-lorae@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
- Procurar no código e na configuração os identificadores da lista acima, incluindo repositórios que não recebem commit há meses.
- 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.
- Tratar o erro
5028de forma explícita, com mensagem clara e alerta para a equipe. Uma resposta 410 tratada como falha genérica pode passar dias sem ninguém perceber. - Para quem usa
embeddinggemma-300m: planejar a reindexação do acervo e decidir o que fazer se oembeddinggemma-2não 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.
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