Zero Data Retention

零保留不等于零学习——数据不被存储不代表从中提取的模式和信息不会以某种形式影响模型

零数据保留是指服务提供商在完成用户请求后不在服务器上保留任何输入或输出数据

虚拟模型可以指定使用哪些供应商、配置回退模型，并强制执行零数据保留（ZDR）等合规要求，使合规策略在网关层统一执行而非依赖每个调用方。

零数据保留（ZDR）是指模型供应商承诺不持久化保存请求与响应内容，仅在内存中完成推理后即丢弃，通常用于满足对数据留存有严格限制的行业合规或内部安全要求。

不同供应商对 ZDR 的支持范围与开启方式并不一致，有的通过账号级协议约定，有的通过请求头或参数按次生效。

如果虚拟模型要求 Zero Data Retention 或 disallowPromptTraining，即使请求显式设为 false，这些安全策略依然强制生效。

虚拟模型上的 fallback、Zero Data Retention、tags 等网关级设置会跟随虚拟模型一起切换，但 provider 专属选项按 provider 生效，切换 provider 时需复查 provider options。

Token Pass 默认开启 Zero Data Retention（零数据保留），请求数据不会被留存。

Zero Data Retention 与「数据不用于训练」是两回事：后者约束用途，前者约束存储时长。

Zero Data Retention 指服务方在完成请求处理后不持久化保存提示词与输出，仅保留必要的计费与运维元数据。

Zero Data Retention 与 No Training 是企业采购 AI 服务时最常见的两项合规门槛，通常以逐请求开关形式提供。

Decisions API 支持零数据保留（Zero Data Retention）、符合 HIPAA 资格，并提供美国/欧盟数据驻留选项。

ZDR要求数据在内存中处理完毕后被安全擦除，并确保临时缓存、日志管道和监控系统中不残留可恢复的数据片段

零数据保留是一种数据处理策略，指服务提供商在完成用户请求后不在其服务器上保留任何输入或输出数据

零数据保留对金融、医疗、法律等高合规行业采用大模型服务是关键门槛，涉及SEC、PCI-DSS、HIPAA等监管框架

ZDR要求数据在内存中处理完毕后被安全擦除，临时缓存、日志管道和监控系统中也不残留可恢复的数据片段

零数据保留指服务提供商在完成用户请求后，不在服务器上保留任何输入或输出数据，也不用于后续训练

ZDR与模型改进之间存在张力，因为大模型厂商通常依赖用户交互数据进行RLHF和模型微调

OpenAI表示将继续为前沿模型提供零数据保留（Zero Data Retention, ZDR）选项