Модели и ценыЧатДокументация

Обезличивание персональных данных

Если в ваших запросах бывают имена, телефоны или номера документов, включите на ключе обезличивание. Модель получит текст без этих данных, а вы — ответ, в котором всё на своих местах.

Как это работает

Перед отправкой модели мы находим в запросе персональные данные и заменяем их метками: вместо имени модель видит <PERSON_1_F>, вместо телефона — <PHONE_NUMBER_1>. Одно и то же значение везде получает одну и ту же метку, поэтому модель понимает, что речь об одном человеке или одном номере.

Когда модель отвечает, мы ставим исходные значения обратно на место меток. Вы получаете обычный текст, а русские имена при этом стоят в нужном падеже. Так же работают потоковые ответы и аргументы вызовов инструментов.

Исходные значения не попадают в журнал запросов. В разделе «Запросы» личного кабинета такие запросы отмечены значком щита. Зелёная точка на нём означает, что в запросе нашлись и были заменены персональные данные. Наведите на значок, чтобы увидеть, какие типы данных и сколько раз заменены.

Как включить

Обезличивание включается переключателем при создании ключа в разделе «Ключи» личного кабинета. У существующего ключа его нельзя включить или выключить. Если нужно, создайте новый ключ.

Удобно держать два ключа: с обезличиванием — для текстов с данными клиентов, без него — для картинок, аудио и остальных запросов, которые оно не поддерживает.

Какие данные заменяются

  • Имена, фамилии и отчества
  • Адреса. Названия стран, регионов, столиц и крупных городов сами по себе не заменяются: в «Какая столица Франции?» или «Лечу из Москвы в Стамбул» модель увидит их как есть. В составе адреса — рядом с улицей, домом, индексом или небольшим городом — город заменяется вместе с адресом
  • Email
  • Номера телефонов
  • IP-адреса, в том числе с портом
  • Даты рождения, смерти и выдачи документов. Обычные даты вроде «перенеси встречу на 5 марта» не заменяются
  • Серии и номера паспортов
  • Номера банковских карт
  • Номера водительских удостоверений
  • ИНН
  • ОГРНИП
  • СНИЛС
  • Номера военных билетов
  • Номера свидетельств о рождении
  • Номера полисов ОМС
  • Номера банковских счетов
  • БИК
  • Почтовые индексы
  • Имена пользователей Telegram вида @username

Данные распознаются автоматически, по тексту и контексту. Необычную запись распознавание может пропустить, поэтому не вставляйте в запросы то, что модели нельзя видеть ни при каких условиях, например пароли и коды доступа.

Только текст

Обезличивание работает только с текстом и только в трёх API: Chat Completions (POST/api/v1/chat/completions, в том числе адрес для Cursor), Responses API (POST/api/v1/responses) и Anthropic Messages (POST/api/v1/messages).

Запрос с другим содержимым ключ с обезличиванием отклоняет с кодом 400, и до модели он не доходит. Если в сообщении есть изображение, аудио или файл, ответ будет таким:

{
  "error": {
    "message": "Images, audio and files cannot be sent with an API key that has personal data anonymization enabled.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

Эмбеддинги, реранкинг, генерация изображений и видео, распознавание и синтез речи и структурированные решения с таким ключом не работают. На любой такой запрос придёт:

{
  "error": {
    "message": "This API key has personal data anonymization enabled, which is supported only for chat completions, the Responses API and Anthropic Messages for now.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

Другие ограничения

  • В Responses API передавайте всю историю диалога в input. Ссылки на сохранённый диалог (previous_response_id, conversation) и store: true с таким ключом не принимаются — 400.
  • Рассуждения модели (reasoning, reasoning_content, thinking) возвращаются как есть, с метками вместо данных. Передавайте их обратно в истории без изменений: если вписать в них персональные данные, запрос будет отклонён — 400.
  • Если запрос слишком большой, чтобы его обезличить, он получает 413.
  • Если обезличить запрос сейчас не получается, он получает 503 и не отправляется модели. Повторите его чуть позже.

Модели, которые искажают метки

Следующие модели искажают переданные метки, поэтому обезличивание персональных данных с ними может работать некорректно: