> 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.

# Сбор данных

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](/privacy) и [условиях обслуживания](/terms).

## 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](https://api.vega.chat/workspaces/default/observability).
* **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](https://api.vega.chat/workspaces/default/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](https://api.vega.chat/logs).

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