Для получения чистого Markdown любой страницы добавьте .md к URL‑адресу страницы.
Для полного индекса документации см. https://api.vega.chat/docs/llms.txt.
Для полного содержания документации см. https://api.vega.chat/docs/llms-full.txt.
Для интеграции AI‑клиентов (Claude Code, Cursor и др.) подключитесь к MCP‑серверу по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.

При использовании ИИ через VEGA, будь то через чат‑интерфейс или API, ваши запросы и ответы проходят через несколько точек взаимодействия. Вы контролируете, как ваши данные обрабатываются на каждом этапе.

Эта страница предоставляет обзор того, как ваши данные хранятся и используются VEGA. Дополнительная информация доступна в политике конфиденциальности и условиях обслуживания.

Внутри VEGA

VEGA не сохраняет ваши запросы или ответы, если вы не согласились на одно или оба из следующих:

• Private Input & Output Logging: Делайте ваши запросы и завершения видимыми в журналах для отладки, сравнения ответов моделей и оптимизации подсказок. VEGA не получает доступ к этим данным и не использует их. Для организаций только администраторы могут просматривать записанные данные. Отключено по умолчанию. Включите в настройках Observability settings.
• VEGA Use of Inputs/Outputs: Позвольте VEGA использовать ваши запросы и ответы для улучшения продукта. В обмен вы получаете скидку 1 % на всё использование моделей. Отключено по умолчанию. Включите в настройках Privacy settings.

Anonymous Input Categorization: VEGA выбирает небольшое количество запросов для категоризации, чтобы поддерживать наши отчёты и ранжирование моделей. Если вы не согласились на использование входных/выходных данных VEGA, любая категоризация ваших запросов хранится полностью анонимно и никогда не связывается с вашей учётной записью или идентификатором пользователя. Категоризация выполняется моделью с политикой нулевого хранения данных.

Сбор метаданных

VEGA сохраняет метаданные (например, количество токенов запросов и ответов, задержка и т.д.) для каждого запроса. Они используются для формирования наших отчётов и ранжирования моделей, а также ваших logs metadata.

Эти метаданные не включают содержание ваших запросов или ответов, а содержат только информацию о самом запросе.