Retell נעזרת במודלים של OpenAI ל־100 מיליון שיחות בחודש

Retell AI⁠(נפתח בחלון חדש) היא פלטפורמת בינה מלאכותית קולית לתפעול מוקדי שירות, המסייעת לעסקים לבנות סוכנים שיכולים לענות על שאלות, לבצע פעולות ולחבר את המתקשר לאדם בעת הצורך. הפלטפורמה שלה משרתת כיום יותר מ־4,000 עסקים, והיקף השיחות החודשי בה גדל מ־30 מיליון בתחילת 2026 ליותר מ־100 מיליון בספטמבר.

ככל ש־Retell משרתת יותר ארגונים בעלי תהליכי עבודה מורכבים, היא משתמשת במודלים של OpenAI כדי לשמור על איכות ואמינות גבוהות בשיחות. כיום, המודלים של OpenAI מייצרים תשובות ב־80% מהשיחות ב־Retell, ולקוחותיה משיגים שיעורי פתרון פניות של יותר מ־80%. Retell גם חצתה את רף טריליון הטוקנים שנצרכו במודלים של OpenAI — נתון המשקף את היקף האימוץ.

המהנדסים של Retell משתמשים ב־Codex לאורך כל תהליך הפיתוח, מחקירת קוד לא מוכר ועד בניית תכונות ואיתור ותיקון תקלות, וב־GPT‑6 Astra לבדיקת ממשקי משתמש.

סוכנים קוליים בארגונים צריכים לפעול לפי מדיניות החברה ולהישאר בגבולות התפקיד שהוגדר להם, גם כשהשיחה משנה כיוון. Retell פיתחה את המבחן ההשוואתי vCX כדי להשוות בין עשרות מודלים באמצעות שיחות מאתגרות מרובות חילופי דברים, המבוססות על תרחישים אמיתיים מסביבת הייצור.

המבחן בודק עד כמה המודלים פועלים לפי הנחיות, נצמדים למידע שנמסר להם, מפעילים את הכלים הנכונים ומשתמשים בשפה טבעית של שיחה. במבחן ההשוואתי של Retell מ־13 באוקטובר 2026,‏ GPT‑6 Astra דורג ראשון במילוי הנחיות, עם 89.7%.

Retell שיתפה גם הערכות שנערכו לפני השקת המודל GPT‑6 Astra, שבהן GPT‑5.5 דורג ראשון בין המודלים הן בשיעור התשובות ללא הזיות (88.0%) והן בנכונות הקריאות לכלים (88.3%) כאשר reasoning היה מופעל, ועקף את Gemini‑3.1‑Pro ואת Claude‑4.6 בשני המדדים. הוא הוביל בשיעור התשובות ללא הזיות גם כאשר reasoning היה כבוי.

לדברי Retell, לקוחות חדשים שבוחרים במודלים של OpenAI ממשיכים להשתמש בהם. ללקוחות יש גם גישה למודלי Realtime של OpenAI דרך Realtime API, וכן להמרת טקסט לדיבור של OpenAI כמנוע קולי. Retell מנגישה מודלים חדשים של OpenAI ביום השקתם ומריצה שוב את המבחן ההשוואתי שלה ככל שהמודלים משתפרים.

צוותי מוקדי שירות משתמשים ב־Retell כדי להגדיר לסוכנים שלהם את ההקשר העסקי, היעדים והכללים. מפתחים יכולים להגדיר גם תהליכי עבודה ואינטגרציות.

במהלך שיחה, ה־harness של Retell מפעיל את מודלי האודיו, עוקב אחר השיחה ומנהל את התזמון שבו הסוכן מדבר, מקשיב או מגיב כשקוטעים אותו. המודלים של OpenAI, ובהם GPT‑6.1 Sol,‏ GPT‑6 Astra ו־GPT‑5.5, משתמשים בהנחיות הלקוח ובהקשר השיחה כדי ליצור תשובות ולבקש הפעלה של כלים. Retell מבצעת את הקריאות האלה דרך אינטגרציות עם מערכות הלקוח, ויכולה לכתוב את התוצאות בחזרה לרשומת לקוח.

כשנדרש שיקול דעת אנושי, הסוכן הקולי מתדרך את הנציג על ההקשר, עונה על שאלות ההמשך שלו ומוודא שהוא מוכן לפני חיבור הלקוח. לאחר השיחה, Retell משתמשת ב־GPT‑5.6 Terra כדי לנתח את התמליל ולחלץ ממנו את תוצאות השיחה ונתונים נוספים.

בזכות גישה זו, Retell מדווחת על שיעורי פתרון פניות לקוחות של יותר מ־80%. בחברת האלקטרוניקה Anker, סוכנים מטפלים בתמיכה מדרג ראשון לאחר המכירה בארה״ב ובבריטניה, כולל מעקב אחר הזמנות, בדיקות אחריות ופתרון תקלות. Anker דיווחה על שיעור פתרון פניות של 80.4% ועל ציון 63 במדד נכונות להמלצה (NPS). הצוות שלה ציין גם שהטון, קצב הדיבור והחמימות של הסוכנים עמדו ברמה שציפו לה מנציג אנושי.

ב־Pine Park Health, הסוכנים של Retell מטפלים בתזכורות לתורים ובקביעת תורים יזומה, ומתעדים את התוצאות בתיקים הרפואיים של המטופלים. הצוות פינה זמן עבודה של סייעים רפואיים בהיקף השווה ל־2.1 משרות מלאות, והפנה אותו לטיפול במטופלים. סוכן קביעת התורים של הארגון השיג שיעור קביעת תורים של 55.7% במקרים שבהם הצליח ליצור קשר עם מטופל.

היקף התעבורה בשעות היום בפלטפורמה של Retell יכול להגיע ליותר מפי 50 מרמת השפל הלילית. כדי לסייע בשמירה על תגובה מהירה בשיחות גם בשיא הביקוש, Retell משתמשת בשרתים ייעודיים אצל OpenAI, המשותפים לכלל לקוחותיה. במבחן ההשוואתי של Retell מ־13 באוקטובר 2026, גם GPT‑6 Astra וגם GPT‑6 Sol רשמו זמן השהיה חציוני של 883 אלפיות השנייה עד למשפט הראשון, ואילו GPT‑5.6 Luna דורג ראשון עם 497 אלפיות השנייה.

נקודות הקצה האזוריות של ה־API של OpenAI מאפשרות למפתחים לנתב תעבורה לאזורים גאוגרפיים מסוימים. כך הן מסייעות ל־Retell לצמצם את זמן מעבר הנתונים ברשת ולעמוד בדרישות תושבות הנתונים של לקוחות בענפים כמו בריאות ושירותים פיננסיים.

Retell משלבת גם יתירות בכל שכבה של השירות. היא מפעילה מערך טלפוניה משלה, לצד מערך נוסף שמוכן להיכנס לפעולה, וכן גיבויים לשירותי הקול והמודלים, כדי לסייע בשמירה על רציפות השיחות במקרה של כשל בשירות.

ככל שהפעילות של Retell בקרב ארגונים צומחת, מגיעות יותר בקשות לתהליכי עבודה ואינטגרציות מותאמים אישית, ומהנדסיה נדרשים לעיתים קרובות לעבוד בחלקים לא מוכרים של בסיס הקוד. לפני כתיבת הקוד, הם נותנים ל־Codex דרישה כללית. Codex סוקר את הקוד, בודק אותו מול נתונים בפועל ומסביר מה צריך לשנות. אחד המהנדסים סיפר ש־Codex ביצע את עבודת החקירה הזאת טוב יותר ומהר בהרבה מכפי שהוא עצמו היה יכול.

לדברי המהנדסים, במהלך המימוש Codex מבחין לעיתים קרובות בפרטים שהם לא הביאו בחשבון. לצורך איתור ותיקון תקלות, Codex מצליב יומני מערכת ורשומות ממסד הנתונים עם הקוד כדי לחקור מה קורה. המהנדסים של Retell משתמשים ב־Codex גם בעבודה עם לקוחות שמפתחים על בסיס המודלים של OpenAI, כדי לזרז משימות כמו כתיבת ההנחיות שקובעות כיצד המודל יגיב באפליקציה של הלקוח.

כדי לבדוק שינויים בממשק האינטרנט שלה, Retell מסתמכת על יכולת השימוש במחשב של GPT‑6 Astra. כשמהנדס פותח pull request לשינוי בממשק המשתמש, GPT‑6 Astra פותח את הממשק, לוחץ על רכיבים בו, בודק תהליכים, מנסה לגרום להם להיכשל ומדווח על הבעיות שמצא. לדברי Retell, מודלים קודמים לא הצליחו לבצע את העבודה הזאת באופן אמין.

Retell ממשיכה לגייס עובדים, אבל צוות ההנדסה שלה לא נדרש לגדול באותו הקצב שבו העסק צומח. Retell מדווחת על קצב הכנסות שנתי של 1.6 מיליון דולר לעובד.

כל עסק יודע איך הוא רוצה לשרת את לקוחותיו. המטרה של Retell היא לאפשר לאנשים שמכירים את העבודה מקרוב ליישם את המומחיות שלהם ישירות, באמצעות בינה מלאכותית קולית מתקדמת ופלטפורמה שמאפשרת להם לבנות, לבדוק ולשפר סוכנים משלהם. בהמשך, Retell מתכננת להרחיב את יכולות אבטחת האיכות והסימולציה, לתמוך בשפות נוספות ולפתח למידה אוטומטית מבסיס הידע.

ככל שהמודלים של OpenAI ממשיכים להתקדם, Retell צופה שלקוחותיה יוכלו להעניק למיליוני מתקשרים שירות ברמה עולמית, בדרך שלהם.

"איש לא מכיר את לקוחותיה של חברה טוב יותר מהחברה עצמה. אנחנו נותנים לחברות את היכולת לפעול על סמך המומחיות הזאת ולשפר ישירות את סוכני הבינה המלאכותית. המטרה היא שהן יבנו צוות פנימי של מהנדסים שישתלבו ביחידות הארגון, יקבלו אחריות על המערכת כולה ויפעילו אותה", אומר בינג.