Retell превысила 100 млн звонков в месяц с моделями OpenAI
Платформа голосовых ИИ-агентов Retell AI к сентябрю 2026 года превысила 100 млн обработанных звонков в месяц и обслуживает более 4 тыс. компаний. OpenAI сообщает, что её модели генерируют ответы в 80% вызовов Retell, а клиенты платформы достигают уровня решения обращений выше 80%.
Месячный объём звонков Retell вырос с 30 млн в начале 2026 года до более чем 100 млн в сентябре. За всё время работы с моделями OpenAI платформа израсходовала свыше 1 трлн токенов. Retell применяет GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-5.5 в диалогах, а GPT-5.6 Terra — для анализа расшифровок звонков и извлечения результатов.
Проверка моделей на сценариях контакт-центров
Для сравнения моделей Retell создала бенчмарк vCX на сложных многоходовых диалогах из производственных сценариев. В нём оцениваются следование инструкциям, опора на предоставленную информацию, корректность вызова инструментов и естественность речи.
В тесте от 13 октября 2026 года GPT-6 Astra заняла первое место по следованию инструкциям с результатом 89,7%. В оценках, проведённых до запуска GPT-6 Astra, GPT-5.5 с включённым режимом рассуждений показала лучший результат по отсутствию галлюцинаций — 88,0% — и корректности вызовов инструментов — 88,3%. Retell сравнивала её в этих показателях с Gemini-3.1-Pro и Claude-4.6.
Контекст развития линейки задают анонсы OpenAI для ChatGPT и Codex, в которых OpenAI представила обновления для ChatGPT и Codex, а Retell заявляет, что открывает доступ к новым моделям в день их запуска и повторяет тесты по мере улучшения моделей.
Как устроена обработка звонков
Клиенты Retell задают бизнес-контекст, цели и правила агентов, а разработчики настраивают процессы и интеграции. Во время вызова программная среда платформы управляет аудиомоделями, отслеживает диалог и определяет моменты, когда агент говорит, слушает или реагирует на перебивание.
Модель формирует ответ с учётом инструкций и истории разговора, а при необходимости запрашивает вызов инструмента. Retell выполняет такой вызов через интеграции с системами заказчика и может записать результат в карточку клиента. Если требуется решение человека, агент передаёт оператору контекст, отвечает на уточняющие вопросы и лишь затем соединяет его с абонентом.
Компания Anker использует агентов для послепродажной поддержки первого уровня в США и Великобритании: отслеживания заказов, проверки гарантии и диагностики. Anker сообщила о разрешении 80,4% обращений и NPS 63. В Pine Park Health агенты напоминают о приёмах, помогают с записью и фиксируют итоги в медицинских картах; компания оценила высвобождённое время ассистентов как эквивалент 2,1 полной ставки.
Задержки, отказоустойчивость и разработка
Дневной трафик Retell может более чем в 50 раз превышать ночной минимум. Для работы в пиковые периоды платформа использует выделенные серверы OpenAI, общие для её клиентов. В том же бенчмарке GPT-6 Astra и GPT-6 Sol показали медианную задержку до первого предложения 883 мс, а GPT-5.6 Luna — 497 мс.
Региональные API-эндпоинты OpenAI позволяют направлять трафик в конкретные регионы, что помогает сокращать сетевую задержку и выполнять требования к резидентности данных. Retell также поддерживает собственный стек телефонии с резервным контуром и резервные сервисы для голоса и моделей.
Инженеры Retell используют Codex для исследования незнакомого кода, разработки функций и отладки. GPT-6 Astra применяется для проверки веб-интерфейса: модель проходит по интерфейсу, тестирует сценарии и сообщает о найденных проблемах. Retell заявляет о годовом темпе выручки в 1,6 млн долларов на сотрудника. Для бизнеса этот пример подчёркивает необходимость проверять голосовых агентов на реальных многошаговых сценариях, учитывать задержку и заранее проектировать интеграции и резервирование.