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Zro

Zro ist ein privater Inferenz-Endpunkt für Coding-Agents und stellt Open-Weight-Coding-Modelle in mehreren Regionen bereit – ohne Anfragespeicherung und ohne Training.

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Zuletzt aktualisiert 9.9.2026

Über Zro

Zro ist ein privater Inferenz-Endpunkt für Coding-Agents, der Open-Weight-Coding-Modelle in mehreren Regionen bereitstellt – ohne Anfragespeicherung und ohne Training: Kunden-Prompts und -Completions werden nie für Training, Fine-Tuning, Evaluierung, Analyse oder Datensatzerstellung verwendet. Der Dienst ist auf Workloads mit langem Kontext optimiert und bietet OpenAI-kompatiblen Zugriff auf chat completions, sodass bestehende Clients und Agent-Tools ihre base URL direkt auf Zro richten können. Entwickler können auch über das npm-Paket @moonmath-ai/zro integrieren: einmal mit zro login anmelden und dann mit zro launch die bestehenden Tools starten. Verfügbare Modelle sind aktuell GLM-5.3 Flash, GLM-5.2, DeepSeek V4 Flash 0731 und Kimi K3; die Modellverfügbarkeit je Region sieht man beim Erstellen eines API-Schlüssels.

Am besten geeignet

Entwickler, die AI-Coding-Agents nutzen
Engineering-Teams, die Wert auf Datenschutz bei Prompts und Code-Daten legen
Teams, die bereits OpenAI-kompatible Clients und Agent-Tools einsetzen

Beste Einsatzszenarien

Privaten Inferenz-Endpunkt für Coding-Agents konfigurieren

Open-Weight-Modelle für Coding-Aufgaben mit langem Kontext aufrufen

Bestehende Toolchain mit zro login und zro launch anbinden

Modellverfügbarkeit pro Region beim Erstellen eines API-Schlüssels prüfen

Funktionen

OpenAI-kompatible Schnittstelle

OpenAI-kompatibler Zugriff auf chat completions, sodass bestehende Clients und Agent-Tools ihre base URL direkt auf Zro richten können.

Privacy-first-Inferenz

Keine Anfragespeicherung; Kunden-Prompts und -Completions werden nie für Training, Fine-Tuning, Evaluierung, Analyse oder Datensatzerstellung verwendet.

Open-Weight-Modelle in mehreren Regionen

Bietet GLM-5.3 Flash, GLM-5.2, DeepSeek V4 Flash 0731 und Kimi K3, mit Endpunkten, die für Workloads mit langem Kontext optimiert sind.

CLI-Zugang

Über das npm-Paket @moonmath-ai/zro: einmal mit zro login anmelden und die Toolchain dann mit zro launch starten.

Vorteile

  • Keine Anfragespeicherung; Prompts und Completions werden nicht für Training oder Datensatzerstellung verwendet
  • OpenAI-kompatible Schnittstelle; bestehende Clients können direkt auf die Zro base URL zeigen
  • Multi-Region-Endpunkte, optimiert für Workloads mit langem Kontext
  • Einmal mit zro login anmelden, Toolchain dann mit zro launch starten

Nachteile

  • Separat gekaufte Nutzungspakete sind 90 Tage gültig und verfallen danach.

FAQ

Nein. Die offizielle Seite besagt, dass Kunden-Prompts und -Completions nie für Training, Fine-Tuning, Evaluierung, Analyse oder Datensatzerstellung verwendet werden.
Ja. Zro bietet OpenAI-kompatiblen Zugriff auf chat completions, sodass bestehende Clients und Agent-Tools ihre base URL auf Zro richten können.

Tool-Informationen

EntwicklerZro
Erscheinungsdatum9.9.2026
Preisesubscription