{"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":"checklist-ng-tagabuo-para-sa-zero-data-retention-ai-apis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/shareai.now\/tl\/blog\/mga-developer\/checklist-ng-tagabuo-para-sa-zero-data-retention-ai-apis\/","title":{"rendered":"Zero Data Retention AI APIs: Ano ang Dapat Suriin ng mga Tagabuo"},"content":{"rendered":"

Zero data retention AI APIs<\/strong> ay nagiging normal na tanong sa produksyon, lalo na para sa mga Tagabuo na ang mga app ay humahawak ng mga tiket ng suporta sa customer, mga mensahe sa pangangalagang pangkalusugan, mga draft na legal, mga tala ng HR, mga daloy ng trabaho sa pananalapi, o mga pribadong dokumento ng negosyo.<\/p>\n\n\n\n

Ang maikling bersyon ay simple: ang zero data retention ay dapat mangahulugan na ang AI provider ay pinoproseso ang kahilingan, ibinabalik ang tugon, at hindi pinapanatili ang nilalaman ng customer pagkatapos makumpleto ang kahilingan.<\/p>\n\n\n\n

Ang praktikal na bersyon ay mas magulo.<\/p>\n\n\n\n

Kailangan mo pa ring suriin kung aling mga endpoint ang sakop, kung kasama ang mga na-upload na file, kung ano ang nangyayari sa panahon ng mga retries at error, kung ang mga abuse monitoring log ay naglalaman ng mga prompt o tugon, kung ang caching ay nag-iimbak ng mga nabuong data, at kung ang iyong sariling app ay nag-log ng eksaktong nilalaman na inaasahan mong itatapon ng provider.<\/p>\n\n\n\n

Para sa mga Tagabuo na gumagamit ng ShareAI bilang AI marketplace at API layer sa likod ng isang umiiral na app, mahalaga ito para sa dalawang dahilan. Una, ang sensitibong inference traffic ay nangangailangan ng malinis na routing plan. Pangalawa, kung pinamomonetize mo ang routed AI usage sa pamamagitan ng ShareAI, ang modelo ng pagsingil at margin ay hindi dapat lumikha ng magulo na pag-log o retention practices sa paligid ng nilalaman ng customer.<\/p>\n\n\n\n

Ano ang ibig sabihin ng zero data retention sa AI APIs<\/h2>\n\n\n\n

Ang zero data retention ay nangangahulugan na ang nilalaman ng customer ay hindi iniimbak ng AI provider lampas sa kung ano ang kinakailangan upang iproseso ang kahilingan.<\/p>\n\n\n\n

Sa AI APIs, ang nilalaman ng customer ay maaaring kabilang ang mga prompt, mga tagubilin sa sistema, mga tugon ng modelo, mga na-upload na file, mga na-extract na teksto, mga embeddings, mga nakuha na konteksto, mga input ng tool, mga output ng tool, mga imahe, audio, mga transcript, mga payload ng dokumento, at metadata na maaaring magbunyag ng sensitibong mga pattern ng paggamit.<\/p>\n\n\n\n

Ang mahalagang parirala ay nilalaman ng customer. Ang ilang mga sistema ay kailangan pa rin ng operational metadata para sa pagsingil, mga limitasyon sa rate, pag-iwas sa pang-aabuso, routing, o pagiging maaasahan. Ang zero data retention ay hindi awtomatikong nangangahulugan na walang bakas ng kahilingan kahit saan. Nangangahulugan ito na ang nilalaman mismo ay hindi dapat mapanatili sa mga log ng provider-side, mga database, mga evaluation pipeline, mga dataset ng pagsasanay, o mga tool sa suporta.<\/p>\n\n\n\n

Ang pagkakaibang iyon ang dahilan kung bakit mas mahalaga ang kontrata kaysa sa landing page.<\/p>\n\n\n\n

Ang zero data retention ay hindi pareho sa walang pagsasanay<\/h2>\n\n\n\n

Maraming mga koponan ang nagtatanong sa provider ng isang tanong: \u201cGinagamit mo ba ang aming data para sa pagsasanay?\u201d<\/p>\n\n\n\n

Hindi iyon sapat.<\/p>\n\n\n\n

Ang isang provider ay maaaring mangako na hindi magsasanay ng mga modelo sa API data habang pinapanatili pa rin ang mga prompt at tugon para sa abuse monitoring, debugging, analytics, suporta, o mga legal na dahilan. Ang mga platform data controls ng OpenAI, halimbawa, ay nagtatangi sa pagitan ng paggamit sa pagsasanay at abuse monitoring retention, at inilalarawan ang zero data retention bilang isang hiwalay na kontrol para sa mga karapat-dapat na customer at endpoint: Mga kontrol sa data ng platform ng OpenAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Para sa mga pagsusuri sa procurement at engineering, ituring ang mga ito bilang magkahiwalay na tanong:<\/p>\n\n\n\n

Tanong<\/th>Ano ang sinasabi nito sa iyo<\/th><\/tr><\/thead>
Ginagamit ba ang aming data para sa pagsasanay?<\/td>Kung ang mga prompt at output ay nagpapabuti sa mga hinaharap na modelo.<\/td><\/tr>
Nananatili ba ang aming data?<\/td>Kung ang mga prompt, file, at output ay nananatili sa mga sistema ng provider pagkatapos ng pagproseso.<\/td><\/tr>
Aling mga endpoint ang sakop?<\/td>Kung ang chat, file, tools, batch jobs, images, o agents ay sumusunod sa parehong patakaran.<\/td><\/tr>
Ano ang sinasabi ng kontrata?<\/td>Kung ang pangako ay maipapatupad para sa iyong aktwal na workload.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Kung hindi malinaw ang sagot, ipagpalagay na ang karaniwang retention ay nalalapat hanggang kumpirmahin ng vendor sa sulat.<\/p>\n\n\n\n

Bakit dapat magmalasakit ang mga Builders bago i-route ang sensitibong inference<\/h2>\n\n\n\n

Ang mga Builders ay mga may-ari ng aplikasyon, tagapagpanatili, ahensya, at mga koponan ng produkto na mayroon nang app sa labas ng ShareAI.<\/p>\n\n\n\n

Ang app na iyon ay maaaring magpadala ng AI traffic mula sa isang support platform, analytics product, documentation tool, chatbot, workflow automation, CRM assistant, internal knowledge portal, o self-hosted application. Kung ang mga kahilingang iyon ay naglalaman ng sensitibong data, ang retention ay nagiging bahagi ng arkitektura ng produkto.<\/p>\n\n\n\n

Ang panganib ay hindi lamang pagsasanay ng vendor. Ito rin ay hindi kinakailangang mga kopya.<\/p>\n\n\n\n

Maaaring magpadala ang isang support automation tool ng reklamo ng customer na may mga detalye ng account. Maaaring magpadala ang isang document workflow ng clause ng kontrata. Maaaring magpadala ang isang produktong pangkalusugan ng protektadong impormasyon sa kalusugan. Maaaring magpadala ang isang finance assistant ng konteksto ng transaksyon. Kung ang nilalaman na iyon ay iniimbak ng isang AI provider, na-log ng isang gateway, kinopya sa isang observability system, at pinanatili ng iyong sariling backend, mabilis na lumalaki ang exposure.<\/p>\n\n\n\n

Ang mga regulated na koponan ay iniisip na ang ganitong paraan. Kasama sa GDPR ang mga prinsipyo ng storage limitation at data minimization sa Artikulo 5 ng regulasyon: Regulasyon (EU) 2016\/679<\/a>. Para sa mga healthcare workflows sa Estados Unidos, ipinaliwanag ng HHS HIPAA Security Rule summary ang pangangailangan para sa administratibo, pisikal, at teknikal na mga safeguard para sa electronic protected health information: Buod ng Panuntunan sa Seguridad ng HHS HIPAA<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Kahit na ang isang koponan ay hindi pormal na regulated, ang parehong disiplina ng produkto ay nalalapat: huwag panatilihin ang nilalaman ng customer maliban kung talagang kailangan ito ng produkto.<\/p>\n\n\n\n

Checklist ng Zero Data Retention AI APIs<\/h2>\n\n\n\n

Gamitin ang checklist na ito bago i-route ang sensitibong inference traffic sa anumang AI API, gateway, o model provider.<\/p>\n\n\n\n

1. Kumpirmahin ang eksaktong endpoints na saklaw<\/h3>\n\n\n\n

Magtanong kung saklaw ng zero data retention ang endpoint na aktwal mong ginagamit. Huwag ipagpalagay na ang chat completions, file uploads, image inputs, embeddings, batch jobs, tool calls, agent sessions, prompt caching, at code execution ay may parehong retention behavior. Kadalasang kailangan ng stateful features ang storage upang gumana.<\/p>\n\n\n\n

2. Paghiwalayin ang inputs, outputs, at files<\/h3>\n\n\n\n

Ang ilang mga vendor ay tinatrato ang prompts nang iba mula sa mga na-upload na file o mga generated outputs. Ang isang kapaki-pakinabang na retention policy ay dapat magsabi kung ano ang nangyayari sa user prompts, system prompts, model outputs, uploaded files, parsed text, image o audio data, tool results, at retrieved context.<\/p>\n\n\n\n

3. Suriin ang abuse monitoring at support logs<\/h3>\n\n\n\n

Ang karaniwang AI API retention ay madalas na umiiral para sa kaligtasan, abuse detection, reliability, o support. Maaaring ito ay lehitimo, ngunit nangangahulugan pa rin ito na ang nilalaman ay maaaring maimbak. Magtanong kung ang prompts at responses ay lumalabas sa abuse monitoring logs, support logs, evaluation samples, analytics events, o debugging traces.<\/p>\n\n\n\n

4. Suriin ang mga retries, pagkabigo, at timeouts<\/h3>\n\n\n\n

Ang mga patakaran sa pagpapanatili ay madalas na naglalarawan ng mga matagumpay na kahilingan. Ang mga production system ay mayroon ding mga error. Tanungin kung ano ang mangyayari kapag nabigo ang isang kahilingan, nag-timeout, nag-retry, nag-trigger ng safety classifier, o nag-generate ng provider error.<\/p>\n\n\n\n

5. Suriin ang caching at estado ng aplikasyon<\/h3>\n\n\n\n

Ang prompt caching, memorya ng pag-uusap, paghahanap ng file, vector stores, mga hosted tool, at batch processing ay maaaring lahat mangailangan ng persisted state. Hindi ito nangangahulugang masama ang mga ito. Nangangahulugan ito na dapat silang suriin nang hiwalay mula sa stateless inference.<\/p>\n\n\n\n

6. I-audit ang iyong sariling mga log ng aplikasyon<\/h3>\n\n\n\n

Ang zero data retention sa AI provider ay hindi nag-aayos ng mga log sa iyong sariling stack. Suriin ang iyong backend logs, API gateway, reverse proxy, error tracker, APM tool, analytics events, data warehouse, support dashboard, at internal admin screens.<\/p>\n\n\n\n

7. I-verify ang rehiyon, subprocessors, at mga kontrata<\/h3>\n\n\n\n

Para sa mga sensitibong workload, gawing kongkreto ang legal at operational na pagsusuri. Kumpirmahin kung aling provider ang nagpoproseso ng kahilingan, kung aling rehiyon ang humahawak sa trapiko, kung aling mga subprocessors ang maaaring makakuha ng data, kung ang kontrata ay nagbabanggit ng zero data retention, at kung saklaw ng patakaran ang lahat ng modelo sa iyong ruta.<\/p>\n\n\n\n

Paano umaangkop ang ShareAI sa routing at monetization layer<\/h2>\n\n\n\n

Ang ShareAI ay isang people-powered AI marketplace at API. Ginagamit ito ng mga customer at developer upang ma-access ang 150+ na mga modelo sa pamamagitan ng isang API, ihambing ang mga signal ng marketplace, at i-route ang mga kahilingan batay sa pagpili ng modelo, presyo, availability, latency, at reliability.<\/p>\n\n\n\n

Iba ang paggamit ng mga Builders sa ShareAI.<\/p>\n\n\n\n

Ang isang Builder ay nagdadala ng isang aplikasyon na umiiral na sa labas ng ShareAI. Hindi ginagawa ng ShareAI ang app, hindi ito nagho-host ng app, o kumikilos bilang isang no-code app builder. Sa halip, maaaring i-route ng Builder ang AI inference traffic mula sa app na iyon sa pamamagitan ng ShareAI, magtakda ng surcharge o margin, hayaan ang customer na bayaran ang ShareAI para sa routed usage, at tumanggap ng buwanang payout batay sa nabuong kita.<\/p>\n\n\n\n

Para sa mga privacy-first o sensitibong aplikasyon, ang modelong monetization na iyon ay dapat ipares sa maingat na pagsusuri ng retention.<\/p>\n\n\n\n

Maaaring tumulong ang ShareAI sa AI traffic at billing layer. Hindi nito inaalis ang pangangailangan na i-verify ang provider retention, app-level logging, mga kontrata ng customer, mga limitasyon sa rehiyon, o mga obligasyon sa regulated-data. Ang isang mahusay na setup ng Builder ay pinapanatili ang modelo ng negosyo at ang data path na parehong malinaw.<\/p>\n\n\n\n

Ang tamang tanong ay hindi \u201cMaaari ba nating i-monetize ang paggamit ng AI?\u201d Ito ay: maaari ba nating i-route, i-bill, at i-presyo ang paggamit ng AI nang hindi pinapanatili ang nilalaman ng customer nang mas matagal kaysa sa aktwal na kinakailangan ng produkto?<\/p>\n\n\n\n

Isang simpleng Builder pattern para sa sensitibong paggamit ng AI<\/h2>\n\n\n\n

Para sa sensitibong inference traffic, magsimula sa pinakamaliit na kapaki-pakinabang na data path:<\/p>\n\n\n\n

  1. Alisin ang hindi kinakailangang personal o kumpidensyal na data bago ang API call.<\/li>
  2. Ipadala lamang ang mga field na kailangan ng modelo para sa gawain.<\/li>
  3. I-route ang kahilingan sa pamamagitan ng napiling AI API o marketplace layer.<\/li>
  4. I-store ang operational metadata para sa billing at reliability, hindi raw na nilalaman ng customer maliban kung kinakailangan.<\/li>
  5. I-redact ang mga prompt at output mula sa logs bilang default.<\/li>
  6. Panatilihin ang nakasulat na retention matrix para sa iyong app, gateway, mga provider, mga tool sa observability, at mga sistema ng suporta.<\/li>
  7. Muling suriin ang matrix tuwing magdadagdag ka ng bagong modelo, endpoint, tool, o provider.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Mahalaga ito lalo na para sa mga Builders na may hindi pantay na paggamit ng AI. Ang mabibigat na gumagamit ay maaaring magdulot ng mas mataas na gastos at mas sensitibong traffic kaysa sa magaan na gumagamit. Ang pagpepresyo batay sa paggamit ay maaaring mas patas, ngunit kailangan pa rin ng product team na panatilihing malinis ang retention model.<\/p>\n\n\n\n

    Kapag ang zero data retention ay maaaring hindi sapat<\/h2>\n\n\n\n

    Ang zero data retention ay kapaki-pakinabang, ngunit hindi ito isang kumpletong arkitektura ng seguridad.<\/p>\n\n\n\n

    Maaaring kailanganin mo ng mas malalakas na kontrol kapag ang mga customer ay nangangailangan ng pribadong deployment o VPC-level isolation, ang mga prompt ay naglalaman ng regulated health, legal, financial, o employee data, ang workflow ay nakadepende sa mga naka-store na file o long-running agent state, ang mga kontrata ng customer ay naglilimita sa subprocessors o mga rehiyon, ang mga auditor ay nangangailangan ng ebidensya lampas sa vendor policy pages, o ang iyong sariling produkto ay nangangailangan ng detalyadong pagsusuri ng prompt at output.<\/p>\n\n\n\n

    Sa mga kasong iyon, ituring ang zero data retention bilang isang kontrol sa mas malawak na disenyo. Ipares ito sa data minimization, redaction, access controls, endpoint-specific vendor review, internal logging rules, at customer-facing documentation.<\/p>\n\n\n\n

    FAQ<\/h2>\n\n\n\n

    Ano ang zero data retention AI APIs?<\/h3>\n\n\n\n

    Ang mga AI API na may zero data retention ay nagpoproseso ng nilalaman ng customer upang makumpleto ang kahilingan nang hindi iniimbak ang mga prompt, output, file, o iba pang nilalaman ng kahilingan pagkatapos ng pagproseso. Ang eksaktong saklaw ay nakadepende sa provider, endpoint, kontrata, at tampok.<\/p>\n\n\n\n

    Ang zero data retention ba ay pareho sa walang model training?<\/h3>\n\n\n\n

    Hindi. Ang mga patakaran sa walang training ay sumasaklaw kung ang data ng customer ay nagpapabuti sa mga hinaharap na modelo. Ang zero data retention ay sumasaklaw kung ang nilalaman ng customer ay iniimbak pagkatapos ng kahilingan. Ang isang provider ay maaaring umiwas sa training gamit ang iyong data habang iniimbak pa rin ang mga prompt o output sa limitadong panahon.<\/p>\n\n\n\n

    Kailangan ba ng mga Builders ang zero data retention para sa bawat AI feature?<\/h3>\n\n\n\n

    Hindi palagi. Ang isang pampublikong FAQ generator ay maaaring hindi kailangan ng parehong kontrol tulad ng isang healthcare summarizer o legal document assistant. Dapat itugma ng mga Builders ang mga kinakailangan sa retention sa sensitivity ng traffic, pangako sa customer, at mga obligasyong kontraktwal.<\/p>\n\n\n\n

    Maaari bang maggarantiya ang ShareAI ng zero data retention para sa bawat ruta ng provider?<\/h3>\n\n\n\n

    Huwag ipagpalagay iyon. Ang ShareAI ay isang AI marketplace at API layer para sa model access, routing, billing, at monetization ng Builder. Kailangan pa rin ng mga Builders na i-verify ang mga kinakailangan sa retention, pag-uugali ng provider, mga kontrata ng customer, at mga panuntunan sa internal logging para sa kanilang aktwal na workload.<\/p>\n\n\n\n

    Paano ito mahalaga para sa mga ShareAI Builders?<\/h3>\n\n\n\n

    Maaaring i-route ng mga Builders ang paggamit ng AI mula sa isang umiiral na app sa pamamagitan ng ShareAI, magtakda ng surcharge o margin, hayaan ang mga customer na magbayad sa ShareAI para sa routed usage, at tumanggap ng buwanang payout. Kung ang app ay humahawak ng sensitibong data, dapat maingat na idisenyo ng Builder ang routing at logging path bago i-monetize ang paggamit na iyon.<\/p>\n\n\n\n

    Ano ang dapat suriin ng isang privacy-first app bago magdagdag ng AI?<\/h3>\n\n\n\n

    Ang isang privacy-first app ay dapat suriin ang data minimization, retention ng provider, gateway logs, internal logs, mga panuntunan sa rehiyon at subprocessor, endpoint coverage, mga disclosure sa customer, at kung ang anumang tampok ay nag-iimbak ng mga prompt, file, output, o estado ng pag-uusap.<\/p>\n\n\n\n

    Sapat na ba ang mga API gateway upang malutas ang retention risk?<\/h3>\n\n\n\n

    Hindi. Ang isang gateway ay maaaring mag-centralize ng routing, policy, billing, at observability, ngunit maaari rin itong maging isa pang lugar kung saan na-log ang nilalaman. Kailangang i-configure ng mga team ang gateway, application, at mga observability tool upang hindi nila iniimbak ang raw na nilalaman ng customer nang hindi kinakailangan.<\/p>\n\n\n\n

    Ano ang pagkakaiba ng zero data retention at private deployment?<\/h3>\n\n\n\n

    Ang zero data retention ay karaniwang isang retention promise sa loob ng provider o gateway architecture. Ang private deployment ay isang modelo ng infrastructure at isolation. Ang private deployment ay maaaring mag-alok ng mas maraming kontrol, ngunit maaari rin itong mangailangan ng mas maraming operational na trabaho.<\/p>\n\n\n\n

    Dapat bang iimbak ang mga AI prompt para sa debugging?<\/h3>\n\n\n\n

    Oo, kung pinapayagan ito ng produkto, customer, at modelo ng pagsunod. Maraming team ang maaaring mag-debug gamit ang redacted prompts, request IDs, metadata ng modelo, latency, bilang ng token, at mga klase ng error sa halip na raw na nilalaman ng customer.<\/p>\n\n\n\n

    Gaano kadalas dapat suriin ang mga setting ng retention?<\/h3>\n\n\n\n

    Suriin ang mga setting ng retention tuwing magdadagdag ka ng modelo, provider, endpoint, tool, file workflow, agent feature, logging vendor, o billing path. Ang retention plan ay magiging kapaki-pakinabang lamang kung sumusunod ito sa production architecture.<\/p>\n\n\n\n

    Ano ang pinakaligtas na unang hakbang para sa isang Builder?<\/h3>\n\n\n\n

    I-map ang buong inference path. Isulat kung saan pumapasok ang nilalaman ng customer, aling mga sistema ang nakakakita nito, ano ang na-log, gaano katagal ito iniimbak, sino ang maaaring mag-access nito, at ano ang sinasabi sa customer. Pagkatapos, piliin ang API, routing, billing, at monetization setup na angkop sa path na iyon.<\/p>\n\n\n\n

    Susunod na hakbang<\/h2>\n\n\n\n

    Kung ikaw ay nagtatayo gamit ang AI APIs, magsimula sa pamamagitan ng pagpapakita ng traffic path. Pagkatapos, piliin ang routing at billing layer na nagpapanatili ng access sa modelo, paggamit, at monetization na madaling maunawaan.<\/p>\n\n\n\n

    Ang ShareAI ay nagbibigay sa mga developer ng isang API para sa 150+ na modelo at nagbibigay sa mga Builder ng paraan upang i-route ang app-driven inference traffic sa pamamagitan ng ShareAI na may malinaw na surcharge, customer payment, at buwanang payout model.<\/p>\n\n\n\n

    Tuklasin ang teknikal na setup sa Dokumentasyon ng ShareAI<\/a>, suriin ang mga available na modelo sa Pamilihan ng modelo ng ShareAI<\/a>, o buksan ang Konsol ng Tagabuo<\/a> kapag handa ka nang i-monetize ang routed AI usage mula sa isang app na pagmamay-ari mo na.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Ang mga Zero data retention AI APIs ay maaaring magpababa ng panganib sa imbakan sa panig ng vendor, ngunit kailangang suriin ng mga Tagabuo ang mga log ng provider, saklaw ng endpoint, pag-uugali ng gateway, at panloob na imbakan bago i-route ang sensitibong inference traffic.<\/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\/tl\/api\/wp\/v2\/posts\/3017","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/comments?post=3017"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/posts\/3017\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3031,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/posts\/3017\/revisions\/3031"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/media?parent=3017"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/categories?post=3017"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/tl\/api\/wp\/v2\/tags?post=3017"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}