{"id":3017,"date":"2026-06-18T13:16:48","date_gmt":"2026-06-18T10:16:48","guid":{"rendered":"https:\/\/shareai.now\/?p=3017"},"modified":"2026-06-19T02:55:34","modified_gmt":"2026-06-18T23:55:34","slug":"lista-de-verificacion-para-constructores-de-apis-de-ia-con-retencion-cero-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/shareai.now\/es\/blog\/desarrolladores\/lista-de-verificacion-para-constructores-de-apis-de-ia-con-retencion-cero-de-datos\/","title":{"rendered":"APIs de IA con Retenci\u00f3n Cero de Datos: Qu\u00e9 Deben Verificar los Constructores"},"content":{"rendered":"

APIs de IA con retenci\u00f3n cero de datos<\/strong> est\u00e1n convirti\u00e9ndose en una pregunta com\u00fan de producci\u00f3n, especialmente para los Constructores cuyas aplicaciones manejan tickets de soporte al cliente, mensajes de atenci\u00f3n m\u00e9dica, borradores legales, registros de recursos humanos, flujos de trabajo financieros o documentos empresariales privados.<\/p>\n\n\n\n

La versi\u00f3n corta es simple: la retenci\u00f3n cero de datos deber\u00eda significar que el proveedor de IA procesa la solicitud, devuelve la respuesta y no persiste el contenido del cliente despu\u00e9s de que la solicitud se complete.<\/p>\n\n\n\n

La versi\u00f3n pr\u00e1ctica es m\u00e1s complicada.<\/p>\n\n\n\n

A\u00fan necesitas verificar qu\u00e9 endpoints est\u00e1n cubiertos, si los archivos subidos est\u00e1n incluidos, qu\u00e9 sucede durante los reintentos y errores, si los registros de monitoreo de abuso contienen indicaciones o respuestas, si el almacenamiento en cach\u00e9 guarda datos derivados, y si tu propia aplicaci\u00f3n est\u00e1 registrando el contenido exacto que esperabas que el proveedor descartara.<\/p>\n\n\n\n

Para los Constructores que usan ShareAI como el mercado de IA y capa de API detr\u00e1s de una aplicaci\u00f3n existente, esto importa por dos razones. Primero, el tr\u00e1fico de inferencia sensible necesita un plan de enrutamiento limpio. Segundo, si monetizas el uso de IA enrutado a trav\u00e9s de ShareAI, el modelo de facturaci\u00f3n y margen no deber\u00eda crear pr\u00e1cticas descuidadas de registro o retenci\u00f3n alrededor del contenido del cliente.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 significa la retenci\u00f3n cero de datos en APIs de IA<\/h2>\n\n\n\n

La retenci\u00f3n cero de datos significa que el contenido del cliente no es almacenado por el proveedor de IA m\u00e1s all\u00e1 de lo necesario para procesar la solicitud.<\/p>\n\n\n\n

En las APIs de IA, el contenido del cliente puede incluir indicaciones, instrucciones del sistema, respuestas del modelo, archivos subidos, texto extra\u00eddo, embeddings, contexto recuperado, entradas de herramientas, salidas de herramientas, im\u00e1genes, audio, transcripciones, cargas de documentos y metadatos que pueden revelar patrones de uso sensibles.<\/p>\n\n\n\n

La frase clave es contenido del cliente. Algunos sistemas a\u00fan necesitan metadatos operativos para facturaci\u00f3n, l\u00edmites de tasa, prevenci\u00f3n de abuso, enrutamiento o confiabilidad. La retenci\u00f3n cero de datos no significa autom\u00e1ticamente que no haya rastro de la solicitud en ning\u00fan lugar. Significa que el contenido en s\u00ed no deber\u00eda ser persistido en registros del lado del proveedor, bases de datos, pipelines de evaluaci\u00f3n, conjuntos de datos de entrenamiento o herramientas de soporte.<\/p>\n\n\n\n

Esa distinci\u00f3n es la raz\u00f3n por la cual el contrato importa m\u00e1s que la p\u00e1gina de inicio.<\/p>\n\n\n\n

La retenci\u00f3n cero de datos no es lo mismo que no entrenar<\/h2>\n\n\n\n

Muchos equipos le hacen una pregunta al proveedor: \u201c\u00bfEntrenan con nuestros datos?\u201d<\/p>\n\n\n\n

Eso no es suficiente.<\/p>\n\n\n\n

Un proveedor puede prometer no entrenar modelos con datos de la API mientras a\u00fan retiene indicaciones y respuestas para monitoreo de abuso, depuraci\u00f3n, an\u00e1lisis, soporte o razones legales. Los controles de datos de plataforma de OpenAI, por ejemplo, distinguen entre el uso para entrenamiento y la retenci\u00f3n para monitoreo de abuso, y describen la retenci\u00f3n cero de datos como un control separado para clientes y endpoints elegibles. Controles de datos de la plataforma OpenAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Para revisiones de adquisici\u00f3n e ingenier\u00eda, tr\u00e1telas como preguntas separadas:<\/p>\n\n\n\n

Pregunta<\/th>Lo que te dice<\/th><\/tr><\/thead>
\u00bfSe utilizan nuestros datos para entrenamiento?<\/td>Si las indicaciones y los resultados mejoran los modelos futuros.<\/td><\/tr>
\u00bfSe retienen nuestros datos?<\/td>Si las indicaciones, archivos y resultados permanecen en los sistemas del proveedor despu\u00e9s del procesamiento.<\/td><\/tr>
\u00bfQu\u00e9 puntos finales est\u00e1n cubiertos?<\/td>Si el chat, archivos, herramientas, trabajos por lotes, im\u00e1genes o agentes siguen la misma regla.<\/td><\/tr>
\u00bfQu\u00e9 dice el contrato?<\/td>Si la promesa es aplicable a tu carga de trabajo real.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Si la respuesta es vaga, asume que se aplica la retenci\u00f3n est\u00e1ndar hasta que el proveedor confirme lo contrario por escrito.<\/p>\n\n\n\n

Por qu\u00e9 los Constructores deber\u00edan preocuparse antes de enrutar inferencias sensibles<\/h2>\n\n\n\n

Los Constructores son propietarios de aplicaciones, mantenedores, agencias y equipos de producto que ya tienen una aplicaci\u00f3n fuera de ShareAI.<\/p>\n\n\n\n

Esa aplicaci\u00f3n puede enviar tr\u00e1fico de IA desde una plataforma de soporte, producto de an\u00e1lisis, herramienta de documentaci\u00f3n, chatbot, automatizaci\u00f3n de flujo de trabajo, asistente CRM, portal de conocimiento interno o aplicaci\u00f3n autoalojada. Si esas solicitudes contienen datos sensibles, la retenci\u00f3n se convierte en parte de la arquitectura del producto.<\/p>\n\n\n\n

El riesgo no es solo la capacitaci\u00f3n del proveedor. Tambi\u00e9n son las copias innecesarias.<\/p>\n\n\n\n

Una herramienta de automatizaci\u00f3n de soporte podr\u00eda enviar una queja de cliente con detalles de la cuenta. Un flujo de trabajo de documentos podr\u00eda enviar una cl\u00e1usula de contrato. Un producto de atenci\u00f3n m\u00e9dica podr\u00eda enviar informaci\u00f3n de salud protegida. Un asistente financiero podr\u00eda enviar el contexto de una transacci\u00f3n. Si ese contenido es almacenado por un proveedor de IA, registrado por un gateway, copiado en un sistema de observabilidad y retenido por tu propio backend, la exposici\u00f3n crece r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n

Los equipos regulados ya piensan de esta manera. El RGPD incluye principios de limitaci\u00f3n de almacenamiento y minimizaci\u00f3n de datos en el Art\u00edculo 5 del reglamento: Reglamento (UE) 2016\/679<\/a>. Para los flujos de trabajo de atenci\u00f3n m\u00e9dica en los Estados Unidos, el resumen de la Regla de Seguridad de HIPAA del HHS explica la necesidad de salvaguardas administrativas, f\u00edsicas y t\u00e9cnicas para la informaci\u00f3n de salud protegida electr\u00f3nica: Resumen de la Regla de Seguridad de HIPAA del HHS<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Incluso cuando un equipo no est\u00e1 formalmente regulado, se aplica la misma disciplina de producto: no retengas contenido del cliente a menos que el producto realmente lo necesite.<\/p>\n\n\n\n

Lista de verificaci\u00f3n de APIs de IA con retenci\u00f3n de datos cero<\/h2>\n\n\n\n

Usa esta lista de verificaci\u00f3n antes de enrutar tr\u00e1fico de inferencia sensible a trav\u00e9s de cualquier API de IA, gateway o proveedor de modelos.<\/p>\n\n\n\n

1. Confirma los endpoints exactos cubiertos<\/h3>\n\n\n\n

Pregunta si la retenci\u00f3n de datos cero cubre el endpoint que realmente usas. No asumas que las finalizaciones de chat, cargas de archivos, entradas de im\u00e1genes, incrustaciones, trabajos por lotes, llamadas de herramientas, sesiones de agentes, almacenamiento en cach\u00e9 de prompts y ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo comparten el mismo comportamiento de retenci\u00f3n. Las funciones con estado a menudo necesitan almacenamiento para funcionar.<\/p>\n\n\n\n

2. Separa entradas, salidas y archivos<\/h3>\n\n\n\n

Algunos proveedores tratan los prompts de manera diferente a los archivos cargados o las salidas generadas. Una pol\u00edtica de retenci\u00f3n \u00fatil deber\u00eda indicar qu\u00e9 sucede con los prompts de usuario, prompts del sistema, salidas del modelo, archivos cargados, texto analizado, datos de im\u00e1genes o audio, resultados de herramientas y contexto recuperado.<\/p>\n\n\n\n

3. Revisa los registros de monitoreo de abuso y soporte<\/h3>\n\n\n\n

La retenci\u00f3n est\u00e1ndar de APIs de IA a menudo existe por razones de seguridad, detecci\u00f3n de abuso, confiabilidad o soporte. Eso puede ser leg\u00edtimo, pero a\u00fan significa que el contenido puede ser almacenado. Pregunta si los prompts y las respuestas aparecen en los registros de monitoreo de abuso, registros de soporte, muestras de evaluaci\u00f3n, eventos anal\u00edticos o trazas de depuraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

4. Revisar reintentos, fallos y tiempos de espera<\/h3>\n\n\n\n

Las pol\u00edticas de retenci\u00f3n suelen describir solicitudes exitosas. Los sistemas de producci\u00f3n tambi\u00e9n tienen errores. Pregunta qu\u00e9 ocurre cuando una solicitud falla, expira, se reintenta, activa un clasificador de seguridad o genera un error del proveedor.<\/p>\n\n\n\n

5. Inspeccionar el almacenamiento en cach\u00e9 y el estado de la aplicaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

El almacenamiento en cach\u00e9 de indicaciones, la memoria de conversaci\u00f3n, la b\u00fasqueda de archivos, los almacenes vectoriales, las herramientas alojadas y el procesamiento por lotes pueden requerir estado persistente. Eso no los hace malos. Significa que deben revisarse por separado de la inferencia sin estado.<\/p>\n\n\n\n

6. Auditar los registros de tu propia aplicaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

La retenci\u00f3n de datos cero en el proveedor de IA no soluciona los registros en tu propia pila. Revisa los registros de tu backend, puerta de enlace API, proxy inverso, rastreador de errores, herramienta APM, eventos anal\u00edticos, almac\u00e9n de datos, panel de soporte y pantallas internas de administraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

7. Verificar regi\u00f3n, subprocesadores y contratos<\/h3>\n\n\n\n

Para cargas de trabajo sensibles, haz que la revisi\u00f3n legal y operativa sea concreta. Confirma qu\u00e9 proveedor procesa la solicitud, qu\u00e9 regi\u00f3n maneja el tr\u00e1fico, qu\u00e9 subprocesadores pueden acceder a los datos, si el contrato menciona retenci\u00f3n de datos cero y si la pol\u00edtica cubre todos los modelos en tu ruta.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo encaja ShareAI en la capa de enrutamiento y monetizaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

ShareAI es un mercado de IA impulsado por personas y una API. Los clientes y desarrolladores lo usan para acceder a m\u00e1s de 150 modelos a trav\u00e9s de una API, comparar se\u00f1ales del mercado y enrutar solicitudes seg\u00fan la elecci\u00f3n del modelo, precio, disponibilidad, latencia y confiabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Los constructores usan ShareAI de manera diferente.<\/p>\n\n\n\n

Un Constructor trae una aplicaci\u00f3n que ya existe fuera de ShareAI. ShareAI no construye la aplicaci\u00f3n, no la aloja ni act\u00faa como un creador de aplicaciones sin c\u00f3digo. En cambio, el Constructor puede enrutar el tr\u00e1fico de inferencia de IA desde esa aplicaci\u00f3n a trav\u00e9s de ShareAI, establecer un recargo o margen, permitir que el cliente pague a ShareAI por el uso enrutado y recibir pagos mensuales basados en las ganancias generadas.<\/p>\n\n\n\n

Para aplicaciones sensibles o con prioridad en la privacidad, ese modelo de monetizaci\u00f3n debe combinarse con una revisi\u00f3n cuidadosa de la retenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

ShareAI puede ayudar con la capa de tr\u00e1fico y facturaci\u00f3n de IA. No elimina la necesidad de verificar la retenci\u00f3n del proveedor, los registros a nivel de aplicaci\u00f3n, los contratos con clientes, las restricciones de regi\u00f3n o las obligaciones de datos regulados. Una buena configuraci\u00f3n de Constructor mantiene el modelo de negocio y la ruta de datos comprensibles al mismo tiempo.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta correcta no es \u201c\u00bfPodemos monetizar el uso de IA?\u201d Es: \u00bfpodemos enrutar, facturar y valorar el uso de IA sin retener el contenido del cliente m\u00e1s tiempo del que el producto realmente requiere?<\/p>\n\n\n\n

Un patr\u00f3n simple de Builder para el uso sensible de IA<\/h2>\n\n\n\n

Para el tr\u00e1fico de inferencia sensible, comienza con la ruta de datos \u00fatil m\u00e1s peque\u00f1a:<\/p>\n\n\n\n

  1. Elimina datos personales o confidenciales innecesarios antes de la llamada a la API.<\/li>
  2. Env\u00eda solo los campos que el modelo necesita para la tarea.<\/li>
  3. Dirige la solicitud a trav\u00e9s de la capa de API de IA o del marketplace seleccionado.<\/li>
  4. Almacena metadatos operativos para facturaci\u00f3n y confiabilidad, no contenido bruto del cliente a menos que sea necesario.<\/li>
  5. Redacta las indicaciones y salidas de los registros por defecto.<\/li>
  6. Mant\u00e9n una matriz de retenci\u00f3n escrita para tu aplicaci\u00f3n, gateway, proveedores, herramientas de observabilidad y sistemas de soporte.<\/li>
  7. Revisa la matriz cada vez que agregues un nuevo modelo, endpoint, herramienta o proveedor.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Esto es especialmente importante para los Builders con uso desigual de IA. Los usuarios intensivos pueden generar m\u00e1s costos y tr\u00e1fico m\u00e1s sensible que los usuarios ligeros. La tarificaci\u00f3n basada en el uso puede ser m\u00e1s justa, pero el equipo de producto a\u00fan necesita mantener limpio el modelo de retenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    Cuando la retenci\u00f3n de datos cero puede no ser suficiente<\/h2>\n\n\n\n

    La retenci\u00f3n de datos cero es \u00fatil, pero no es una arquitectura de seguridad completa.<\/p>\n\n\n\n

    Es posible que necesites controles m\u00e1s estrictos cuando los clientes requieran un despliegue privado o aislamiento a nivel de VPC, las indicaciones incluyan datos regulados de salud, legales, financieros o de empleados, el flujo de trabajo dependa de archivos almacenados o del estado de agentes de larga duraci\u00f3n, los contratos con clientes restrinjan subprocesadores o regiones, los auditores requieran evidencia m\u00e1s all\u00e1 de las p\u00e1ginas de pol\u00edticas del proveedor, o tu propio producto necesite una revisi\u00f3n detallada de indicaciones y salidas.<\/p>\n\n\n\n

    En esos casos, trata la retenci\u00f3n de datos cero como un control dentro de un dise\u00f1o m\u00e1s amplio. Comb\u00ednalo con minimizaci\u00f3n de datos, redacci\u00f3n, controles de acceso, revisi\u00f3n de proveedores espec\u00edficos por endpoint, reglas internas de registro y documentaci\u00f3n orientada al cliente.<\/p>\n\n\n\n

    Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 son las APIs de IA con retenci\u00f3n de datos cero?<\/h3>\n\n\n\n

    Las API de IA con retenci\u00f3n cero de datos procesan el contenido del cliente para completar la solicitud sin conservar indicaciones, resultados, archivos u otro contenido de la solicitud despu\u00e9s del procesamiento. El alcance exacto depende del proveedor, el punto final, el contrato y la caracter\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfEs la retenci\u00f3n cero de datos lo mismo que no entrenar modelos?<\/h3>\n\n\n\n

    No. Las pol\u00edticas de no entrenamiento cubren si los datos del cliente mejoran modelos futuros. La retenci\u00f3n cero de datos cubre si el contenido del cliente se almacena despu\u00e9s de la solicitud. Un proveedor puede evitar entrenar con tus datos mientras a\u00fan conserva indicaciones o resultados por un per\u00edodo limitado.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfNecesitan los Constructores retenci\u00f3n cero de datos para cada caracter\u00edstica de IA?<\/h3>\n\n\n\n

    No siempre. Un generador de preguntas frecuentes p\u00fablicas puede no necesitar los mismos controles que un resumidor de atenci\u00f3n m\u00e9dica o un asistente de documentos legales. Los Constructores deben ajustar los requisitos de retenci\u00f3n a la sensibilidad del tr\u00e1fico, las promesas al cliente y las obligaciones contractuales.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfPuede ShareAI garantizar retenci\u00f3n cero de datos para cada ruta de proveedor?<\/h3>\n\n\n\n

    No asumas eso. ShareAI es un mercado de IA y una capa de API para acceso a modelos, enrutamiento, facturaci\u00f3n y monetizaci\u00f3n de Constructores. Los Constructores a\u00fan necesitan verificar los requisitos de retenci\u00f3n, el comportamiento del proveedor, los contratos con clientes y las reglas internas de registro para su carga de trabajo real.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 importancia tiene esto para los Constructores de ShareAI?<\/h3>\n\n\n\n

    Los Constructores pueden enrutar el uso de IA desde una aplicaci\u00f3n existente a trav\u00e9s de ShareAI, establecer un recargo o margen, permitir que los clientes paguen a ShareAI por el uso enrutado y recibir pagos mensuales. Si la aplicaci\u00f3n maneja datos sensibles, el Constructor debe dise\u00f1ar cuidadosamente la ruta de enrutamiento y registro antes de monetizar ese uso.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 debe verificar una aplicaci\u00f3n centrada en la privacidad antes de agregar IA?<\/h3>\n\n\n\n

    Una aplicaci\u00f3n centrada en la privacidad debe verificar la minimizaci\u00f3n de datos, la retenci\u00f3n del proveedor, los registros del gateway, los registros internos, las reglas de regi\u00f3n y subprocesadores, la cobertura del punto final, las divulgaciones al cliente y si alguna caracter\u00edstica almacena indicaciones, archivos, resultados o el estado de la conversaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfSon suficientes los gateways de API para resolver el riesgo de retenci\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n

    No. Un gateway puede centralizar el enrutamiento, las pol\u00edticas, la facturaci\u00f3n y la observabilidad, pero tambi\u00e9n puede convertirse en otro lugar donde se registren contenidos. Los equipos necesitan configurar el gateway, la aplicaci\u00f3n y las herramientas de observabilidad para que no retengan contenido bruto del cliente innecesariamente.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre retenci\u00f3n cero de datos y despliegue privado?<\/h3>\n\n\n\n

    La retenci\u00f3n cero de datos suele ser una promesa de retenci\u00f3n dentro de una arquitectura de proveedor o gateway. El despliegue privado es un modelo de infraestructura y aislamiento. El despliegue privado puede ofrecer m\u00e1s control, pero tambi\u00e9n puede requerir m\u00e1s trabajo operativo.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfDeber\u00edan almacenarse los prompts de IA para depuraci\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n

    Solo cuando el producto, el cliente y el modelo de cumplimiento lo permitan. Muchos equipos pueden depurar con prompts redactados, IDs de solicitud, metadatos del modelo, latencia, conteo de tokens y clases de error en lugar de contenido bruto del cliente.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfCon qu\u00e9 frecuencia se deben revisar las configuraciones de retenci\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n

    Revisa las configuraciones de retenci\u00f3n cada vez que a\u00f1adas un modelo, proveedor, endpoint, herramienta, flujo de trabajo de archivos, caracter\u00edstica de agente, proveedor de registro o ruta de facturaci\u00f3n. Un plan de retenci\u00f3n solo es \u00fatil si sigue la arquitectura de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfCu\u00e1l es el primer paso m\u00e1s seguro para un Constructor?<\/h3>\n\n\n\n

    Mapea la ruta completa de inferencia. Escribe d\u00f3nde entra el contenido del cliente, qu\u00e9 sistemas lo ven, qu\u00e9 se registra, cu\u00e1nto tiempo se almacena, qui\u00e9n puede acceder a \u00e9l y qu\u00e9 se le informa al cliente. Luego elige la configuraci\u00f3n de API, enrutamiento, facturaci\u00f3n y monetizaci\u00f3n que se ajuste a esa ruta.<\/p>\n\n\n\n

    Pr\u00f3ximo paso<\/h2>\n\n\n\n

    Si est\u00e1s construyendo con APIs de IA, comienza haciendo visible la ruta del tr\u00e1fico. Luego elige la capa de enrutamiento y facturaci\u00f3n que mantenga el acceso al modelo, el uso y la monetizaci\u00f3n comprensibles.<\/p>\n\n\n\n

    ShareAI ofrece a los desarrolladores una API para m\u00e1s de 150 modelos y brinda a los Constructores una forma de enrutar el tr\u00e1fico de inferencia impulsado por aplicaciones a trav\u00e9s de ShareAI con un modelo claro de recargo, pago del cliente y pago mensual.<\/p>\n\n\n\n

    Explora la configuraci\u00f3n t\u00e9cnica en el documentaci\u00f3n de ShareAI<\/a>, revisa los modelos disponibles en el mercado de modelos de ShareAI<\/a>, o abre el Consola del Constructor<\/a> cuando est\u00e9s listo para monetizar el uso de IA enrutado desde una aplicaci\u00f3n que ya posees.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Las API de IA con retenci\u00f3n de datos cero pueden reducir el riesgo de almacenamiento del lado del proveedor, pero los Constructores a\u00fan deben verificar los registros del proveedor, la cobertura de los puntos finales, el comportamiento de las puertas de enlace y la retenci\u00f3n interna antes de enrutar el tr\u00e1fico de inferencia sensible.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cta-title":"Integrate one API","cta-description":"Access 150+ models with smart routing and failover.","cta-button-text":"View Docs","cta-button-link":"https:\/\/shareai.now\/documentation\/?utm_source=blog&utm_medium=content&utm_campaign=zero-data-retention-ai-apis-builder-checklist","rank_math_title":"Zero Data Retention AI APIs: What Builders Should Verify","rank_math_description":"Zero data retention AI APIs reduce vendor-side storage risk. Learn what Builders should verify before routing sensitive inference.","rank_math_focus_keyword":"zero data retention AI APIs, AI API data retention, AI API privacy, sensitive AI inference, privacy-first AI apps, AI gateway privacy checklist","footnotes":""},"categories":[4,6],"tags":[88,120,132,46,148],"class_list":["post-3017","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-developers","category-insights","tag-ai-api","tag-ai-app-monetization","tag-ai-app-safety","tag-ai-gateway","tag-shareai-builder"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/posts\/3017","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/comments?post=3017"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/posts\/3017\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3031,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/posts\/3017\/revisions\/3031"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/media?parent=3017"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/categories?post=3017"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/es\/api\/wp\/v2\/tags?post=3017"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}