OpenAI объявила, что режим Zero Data Retention (ZDR) теперь доступен для флагманских моделей компании через API — для подходящих под условия клиентов. В рамках ZDR OpenAI не сохраняет содержимое запросов и ответов API после их обработки — это более строгий подход по сравнению со стандартной политикой хранения OpenAI, которая по умолчанию хранит данные API ограниченный срок (как правило, 30 дней) для целей мониторинга злоупотреблений, если клиент не отключил эту опцию.
Сам по себе ZDR не новость — OpenAI уже предлагала его для некоторых продуктов ранее, — но теперь эта политика распространяется на самые мощные, флагманские модели через API, закрывая пробел, который ранее вынуждал часть корпоративных клиентов переходить на более старые или менее производительные модели при работе с чувствительными данными.
Для B2B-компаний, строящих автоматизацию продаж, поддержки или операций поверх API OpenAI, хранение данных было постоянным камнем преткновения в вопросах комплаенса — особенно для компаний из финансового сектора, смежных с здравоохранением услуг или тех, у кого есть клиенты из ЕС, подпадающие под требования минимизации данных по GDPR. Опция без хранения данных даёт командам комплаенса и безопасности более чистую аргументацию: промпты, содержащие имена клиентов, условия сделок или содержимое тикетов поддержки, обрабатываются, но затем не сохраняются провайдером модели.
Детали по критериям доступа в анонсе ограничены — не подтверждено, какие именно флагманские модели, тарифные уровни API или типы аккаунтов подпадают под условия, и распространяется ли ZDR единообразно на такие функции, как вызов функций, поиск по файлам или Assistants API. Компаниям, заинтересованным в ZDR, стоит уточнять охват и условия доступа напрямую у OpenAI или своего аккаунт-менеджера, а не полагаться на предположения.
Этот шаг вписывается в более широкую отраслевую тенденцию: поставщики ИИ добавляют корпоративные механизмы контроля данных — политики хранения, региональную резидентность данных, аудиторское логирование — как условие для привлечения более крупных и осторожных к рискам клиентов. Для небольших B2B-операторов практический эффект — снижение барьера для использования флагманских моделей в сценариях, которые раньше были ограничены локальным развёртыванием или тяжёлым редактированием данных.