No-Training-Nachweise — Übersicht je Plattform

Stand: 17.06.2026

Info: Die No-Training- und Datenschutzzusicherungen sind dienstbezogen: Sie gelten plattformweit und modellunabhängig für den jeweiligen KI-Endpunkt — nicht nur für einzelne Modelle. Diese Übersicht fasst die Zusicherungen, Betriebsplattformen und EU-Betriebsregionen zusammen; die Einzelnachweise enthalten die jeweiligen Anbieterbedingungen und Quellen. Maßgeblich sind stets die jeweils aktuellen Anbieterbedingungen. Die Auswahl der KI-Endpunkte trifft der Kunde: Welche Anbieter, Modelle und EU-Regionen genutzt werden, bestimmt der Kunde durch seine Auswahl — ein Anbieter wird nur eingesetzt, wenn er ausgewählt wird.

1 Zusammenfassung

Für alle über die lector.ai-Plattform genutzten KI-Endpunkte gilt: Kundendaten (Prompts und Antworten) werden nicht zum Training oder zur Feinabstimmung von Modellen verwendet, die Verarbeitung erfolgt ausschließlich in EU-Rechenzentren, und die Daten werden während der Übertragung (TLS) sowie — soweit gespeichert — im Ruhezustand verschlüsselt. Die Zusicherungen beziehen sich auf den Dienst als Ganzes und sind unabhängig vom konkret gewählten Modell.

Plattform / KI-Endpunkt	Modelle (Beispiele)	Betreiber	EU-Betriebsregion	No-Training	Einzelnachweis
Google Vertex AI	Anthropic Claude, Google Gemini	Google	europe-west1 (BE), europe-west3 (Frankfurt)	Ja	je Modellanbieter (s. u.)
Microsoft Azure OpenAI Service	OpenAI GPT-4 u. ä. (alle Modelle)	Microsoft	Germany West Central (DE)	Ja	Azure OpenAI (plattformweit)
OVHcloud AI Endpoints	offene Modelle, u. a. Qwen	OVHcloud	Gravelines (FR)	Ja	OVHcloud (plattformweit)
Scaleway Generative APIs	offene Modelle, u. a. Qwen	Scaleway	Paris (FR)	Ja	Scaleway (plattformweit)

2 Einordnung je Plattform

Google Vertex AI (Claude, Gemini): Google verwendet Kundendaten — Prompts, Antworten und etwaige Adapter-Trainingsdaten — nicht zum Training seiner Foundation-Modelle; dies gilt für alle über Vertex AI bereitgestellten Modelle. Da auf dieser Plattform zwei unterschiedliche Modellanbieter (Anthropic und Google) eingesetzt werden, sind die Zusicherungen je Modellanbieter gesondert ausgewiesen (Claude, Gemini). Bei Claude hostet Google das Modell innerhalb seiner Infrastruktur; Anthropic erhält die Inhaltsdaten nicht.
Microsoft Azure OpenAI Service (alle Modelle): Microsoft sichert plattformweit zu, dass Prompts und Completions weder OpenAI noch anderen Modellanbietern zur Verfügung stehen noch ohne Erlaubnis des Kunden zum Training von Foundation-Modellen verwendet werden; die Modelle sind zustandslos. Die Missbrauchsüberwachung kann für berechtigte Kunden abgeschaltet werden.
OVHcloud AI Endpoints (alle Modelle): OVHcloud (europäischer Anbieter, nicht dem US CLOUD Act unterworfen) sichert plattformweit zu, dass Kundendaten niemals zum Training verwendet werden; es gilt eine Zero-Data-Retention-Politik. OVHcloud hostet die offenen Modelle selbst; die Modellurheber erhalten keine Inhaltsdaten.
Scaleway Generative APIs (alle Modelle): Scaleway (europäischer Anbieter, alle Daten in Europa) wendet standardmäßig eine Zero-Data-Retention-Politik an; Inhalte werden nicht gelesen, verwendet oder zum Training herangezogen und sind weder anderen Kunden noch den Erstellern der zugrunde liegenden Modelle zugänglich.

3 Hinweis zu „Bring Your Own LLM Key”

Nutzt der Kunde eigene Modellzugänge („Bring Your Own LLM Key”), richten sich Datenverarbeitung und No-Training-Zusicherung nach den Bedingungen des jeweiligen Kundenzugangs. Die hier dokumentierten Zusicherungen beziehen sich auf den Betrieb über die von lector.ai bereitgestellten Endpunkte.

Die plattform- bzw. modellspezifischen Einzelnachweise sind Bestandteil dieser Dokumentation und werden bei Änderungen der Anbieterbedingungen aktualisiert.