Zero data retention em APIs de LLM: o que significa e como verificá-la

Zero data retention (ZDR) significa, no essencial, que um fornecedor de API de LLM não guarda os seus prompts nem os resultados depois de devolver a resposta. No entanto, não existe uma definição comum. Cada fornecedor define a ZDR, estabelece como a concede e enumera as respetivas exceções. Este artigo explica o que os fornecedores guardam por omissão, como a OpenAI, a Anthropic, a Google, a Mistral, o OpenRouter e o Azure tratam a ZDR, e uma lista de verificação. Informação de outubro de 2026.

Até as definições diferem: o OpenRouter define-a como a ausência de conservação dos seus dados por um fornecedor «for any period of time» (durante qualquer período), a Anthropic como não guardar prompts nem respostas «at rest after the API response is returned» (em repouso depois de a resposta da API ser devolvida).

O que os fornecedores guardam por omissão, e porquê

O principal motivo é a deteção de abusos (abuse monitoring): os prompts e os resultados ficam registados em logs para permitir detetar violações das políticas de utilização. As funcionalidades com estado, como ficheiros, batches ou agentes, guardam dados durante mais tempo.

• OpenAI: logs de deteção de abusos até 30 dias, que podem conter prompts e respostas. A Responses API guarda o estado da aplicação durante 30 dias por omissão.
• Anthropic: a sua política comercial elimina as entradas e saídas da API no prazo de 30 dias, com exceções como um acordo de ZDR, a Files API, a aplicação da Usage Policy ou obrigações legais.
• Mistral: entradas e saídas durante um período móvel de 30 dias para deteção de abusos, a menos que a ZDR esteja ativa; os dados da Agents API até ao encerramento da conta.
• Gemini Developer API: 55 dias no nível pago, para detetar violações das políticas. No nível gratuito, a Google pode usar o conteúdo para melhorar os seus produtos, e revisores humanos podem lê-lo.
• Vertex AI (agora Gemini Enterprise Agent Platform): consoante a classe do modelo e o acordo, pode conservar apenas os prompts sinalizados durante até 90 dias ou todos os prompts e respostas durante até 30 dias.

O treino é outra questão: a OpenAI, a Anthropic e a Google (API paga e Vertex) afirmam que, por omissão, não treinam modelos com dados da API; na Mistral, a ZDR e a opção de não participar no treino (opt-out) são definições separadas.

Fontes, verificadas em outubro de 2026: OpenAI controlos de dados; Anthropic conservação, treino; Mistral política de privacidade, ZDR; Google termos da Gemini API, políticas de utilização, deteção de abusos no Vertex; definições: OpenRouter, Anthropic.

Fornecedor a fornecedor

OpenAI

A ZDR e o Modified Abuse Monitoring (MAM) exigem aprovação prévia da OpenAI. Ambos excluem o conteúdo do cliente dos logs de deteção de abusos; a ZDR trata ainda store em /v1/responses e /v1/chat/completions como o valor false. Os endpoints não elegíveis para ZDR, como ficheiros, vector stores, assistentes, conversas, batches e fine-tuning, podem continuar a guardar estado. As imagens e os ficheiros sinalizados como potencial CSAM (material de abuso sexual de crianças) são conservados para revisão, mesmo com ZDR.

Anthropic

A ZDR é acordada com a equipa comercial, por organização. Abrange as APIs Messages e Token Counting para as funcionalidades elegíveis. O processamento em lote (29 dias), a Files API, a ferramenta de execução de código (dados do contentor até 30 dias), o conector MCP e a Console ficam de fora, e os modelos designados como Covered Models exigem conservação durante 30 dias. A API não bloqueia as funcionalidades não elegíveis: se utilizar uma dessas funcionalidades, os respetivos dados ficam fora do acordo de ZDR. O conteúdo sinalizado pode ser conservado até 2 anos.

Google: Gemini Developer API e Vertex AI

A própria página de ZDR da Google para a Gemini Developer API diz: «If your workload requires guaranteed zero data retention or enterprise data processing agreements, use Vertex AI.» Ou seja, quem precisar de zero data retention garantida ou de acordos empresariais de tratamento de dados deve usar o Vertex AI. No Vertex, a ZDR é um conjunto de passos que tem de executar: manter o registo de pedidos e respostas desativado, definir store como false na Interactions API e, se nenhum dado puder ficar guardado em repouso (at rest), desativar a cache durável por projeto. O Grounding with Google Search guarda dados até 3 dias e não pode ser desativado; em alternativa, a Google recomenda o Web Grounding for Enterprise.

Mistral

A Mistral (Paris) oferece ZDR apenas no regime pay-as-you-go e apenas para chamadas de API sem estado, como chat completions, embeddings, OCR e áudio. Agentes, ficheiros de batch, conversas, bibliotecas (libraries) e /v1/files ficam excluídos. O pedido é feito através do Help Center, com a respetiva justificação; a Mistral decide ao seu critério, e a ZDR aprovada aparece no painel de administração. Os termos comerciais da Mistral permitem-lhe treinar modelos com dados dos modelos Labs ou Preview, mesmo que o treino tenha sido recusado noutro local, incluindo através da ZDR.

OpenRouter

No OpenRouter, a ZDR é um filtro de encaminhamento que se ativa por opção (opt-in), por conta, grupo de modelos, guardrail ou pedido: os pedidos só vão para endpoints cuja política o OpenRouter registou como zero retention, e uma política pouco clara conta como conservação e treino. Não abrange plugins nem ferramentas como a pesquisa na web, e o OpenRouter não considera a cache em memória como conservação. O próprio OpenRouter só guarda prompts e respostas se ativar essa opção ou se o conteúdo for sinalizado como potencial CSAM, e guarda metadados como contagens de tokens e latência. A sua página de ZDR anuncia a verificação de CSAM em todos os pedidos, incluindo o tráfego ZDR, a partir de 27 de outubro de 2026. Nos planos Business e Enterprise, eu.openrouter.ai processa prompts e completions dentro da região.

Azure OpenAI

Nos modelos Azure OpenAI (agora «Foundry Models sold by Azure»), os prompts e as completions não ficam disponíveis para a OpenAI e não servem para treinar modelos de base (foundation models) sem autorização. O conteúdo sinalizado retido para revisão humana é guardado na geografia do seu recurso. Desativar isto (modified abuse monitoring) exige aprovação e está limitado a clientes com uma equipa de conta da Microsoft ou inscritos num programa elegível.

Fontes: OpenAI controlos de dados; Anthropic ZDR; Google ZDR da Gemini API, ZDR do Vertex; Mistral ZDR, termos comerciais; OpenRouter ZDR, recolha de dados, registo nos fornecedores; Azure privacidade dos dados, acesso limitado.

Prompt caching

As caches guardam partes de um prompt durante pouco tempo para que os pedidos seguintes sejam mais rápidos. A duração, o armazenamento e a posição face à ZDR variam:

Fornecedor	Duração	Onde	Posição face à ZDR
OpenAI	De minutos a 24 horas, consoante o modelo e a definição	Tensores KV, também no armazenamento local da GPU	«compatible with Zero Data Retention» (compatível com ZDR)
Anthropic	5 minutos, renovados a cada utilização; 1 hora como opção	Representações KV e hashes em memória	Elegível para ZDR
Vertex AI	Até 24 horas, cache em memória e cache durável ambas ativas por omissão	Cache durável em repouso	A cache durável, ou toda a cache, pode ser desativada por projeto
Gemini Developer API	Implícita: 24 horas; explícita: conforme o seu TTL	Implícita: apenas em RAM	A implícita é compatível; evite cached_content
OpenRouter	No fornecedor	Caches em memória dos fornecedores	Não conta como conservação

A OpenAI, a Anthropic e a Google isolam as caches por organização ou projeto.

Fontes: OpenAI, Anthropic, Vertex, Gemini API, OpenRouter.

Localização dos dados na UE

A localização é uma promessa distinta da ZDR, e cada fornecedor organiza-a de forma diferente:

• OpenAI: a região Europa (EEE e Suíça) exige aprovação para MAM ou ZDR e uma adenda Modified Retention. Os dados de sistema, como dados de conta, metadados e dados de utilização, ficam excluídos.
• Anthropic: a documentação sobre residência de dados indica global (por omissão) e us para inferência, e us como única geografia para workspaces.
• Mistral: o endpoint predefinido não assume qualquer compromisso quanto ao local da inferência. api.eu.mistral.ai processa na UE, sem funcionalidades com estado; os metadados do control plane podem ser tratados fora da região.
• Azure: os deployments Standard processam na geografia escolhida, os DataZone em Estados-Membros da UE e os Global em qualquer geografia.
• Gemini Developer API: os dados «may be stored transiently or cached in any country» (podem ser guardados temporariamente ou em cache em qualquer país) onde a Google tenha instalações.

Fontes: OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure, Gemini API.

O que diz o RGPD

O RGPD não usa o termo ZDR, mas aplicam-se vários artigos do Regulamento (UE) 2016/679:

• Art. 5.º, n.º 1, alínea c), minimização dos dados: apenas os dados pessoais necessários para a finalidade.
• Art. 5.º, n.º 1, alínea e), limitação da conservação: apenas durante o período necessário.
• Art. 25.º, n.º 2, proteção de dados por omissão, que inclui expressamente o prazo de conservação.
• Art. 28.º: os subcontratantes têm de apresentar garantias suficientes, os subcontratantes ulteriores precisam de autorização, e o acordo de tratamento de dados (DPA) fixa a duração, as instruções e a eliminação.
• Art. 44.º: transferências para países terceiros apenas nas condições do capítulo V, incluindo transferências ulteriores.

Uma conservação curta ou nula reduz a quantidade de dados pessoais guardados e o tempo durante o qual são conservados; os prazos de conservação devem constar do DPA; fornecedores ou subcontratantes ulteriores fora do EEE fazem entrar em jogo o capítulo V. Trata-se de informação de contexto, não de aconselhamento jurídico.

Lista de verificação

1. Conservação por omissão: quantos dias e para que finalidade?
2. Logs de abusos: sempre ou apenas quando há sinalização, revisão humana, opt-out?
3. Como a ZDR é concedida e aplicada: aprovação, configuração ou filtro de encaminhamento? A API bloqueia funcionalidades não elegíveis?
4. Âmbito: que endpoints estão abrangidos e quais estão excluídos (ficheiros, batch, agentes, fine-tuning)?
5. Modelos: algum modelo exige conservação?
6. Prompt caching: duração, memória ou disco, pode ser desativado?
7. Treino: predefinições para a API paga, níveis gratuitos, feedback e modelos em preview.
8. Conteúdo sinalizado e obrigações de conservação para fins legais (legal holds).
9. Metadados e logs: contagens de tokens, latência, endereços IP, dados de conta.
10. Localização dos dados: região de inferência e de armazenamento, por omissão ou opt-in, exclusões.
11. Subcontratantes ulteriores: lista publicada, DPA nos termos do art. 28.º, mecanismo de transferência do capítulo V.
12. Ferramentas de terceiros: pesquisa na web, execução de código, armazenamento de ficheiros, servidores MCP e plugins.
13. Prova: visível na consola, escrita no contrato, ou apenas prometida?

Como a Nodion trata o tema

O Nodion AI Gateway (https://api.nodion.ai/v1) encaminha apenas para fornecedores sediados na UE, todos com zero data retention. Não precisa de conta junto desses fornecedores: cada pedido passa pela Nodion com a sua chave de API Nodion, e pode permitir ou excluir fornecedores nas definições de IA do projeto. Alguns pontos da lista de verificação:

• Responses API: a Nodion não guarda respostas. store é ignorado, e não existe previous_response_id nem GET /v1/responses/{id}.
• DPA: o DPA do AI Inference abrange prompts e resultados apenas para os modelos alojados pela Nodion. Os fornecedores para os quais os pedidos são encaminhados ficam de fora.
• AI Tools: a pesquisa na web, as notícias e o fetch ficam fora desse DPA, e o que foi dito acima sobre zero data retention refere-se aos fornecedores de modelos, não a estas ferramentas.
• Metadados: nos modelos alojados pela Nodion, o DPA enumera os metadados operacionais guardados para faturação e segurança: datas e horas, IDs de pedido, modelo, estado, contagens de tokens, latência e montante.

Mais informação: modelos e fornecedores em AI Inference, chaves e definições na documentação, planos em AI Coding Plans, e as comparações de alternativas ao OpenRouter e de planos de IA para programação.

Fontes: documentação do AI Inference, referência da API de IA: Responses, DPA do AI Inference, § 1 e § 4.