Retell, OpenAI मॉडल्स से हर महीने 10 करोड़ कॉल्स सँभालता है

Retell AI⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) एक वॉइस AI प्लेटफ़ॉर्म है, जो कॉन्टैक्ट सेंटर ऑपरेशन्स के लिए बनाया गया है. इसकी मदद से बिज़नेस ऐसे एजेंट्स बना सकते हैं, जो सवालों के जवाब दें, ज़रूरी ऐक्शन लें और ज़रूरत पड़ने पर कॉल करने वाले व्यक्ति को किसी कर्मचारी से कनेक्ट करें. अब इस प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल 4,000 से ज़्यादा बिज़नेस करते हैं. 2026 की शुरुआत में हर महीने लगभग 3 करोड़ कॉल्स होती थीं, जो सितंबर तक बढ़कर 10 करोड़ से ज़्यादा हो गईं.

जैसे-जैसे Retell मुश्किल वर्कफ़्लोज़ वाले ज़्यादा एंटरप्राइज़ कस्टमर्स को सर्विस दे रहा है, वह कॉल्स की क्वालिटी और भरोसेमंद परफ़ॉर्मेंस बनाए रखने के लिए OpenAI मॉडल्स इस्तेमाल कर रहा है. फ़िलहाल Retell पर 80% कॉल्स के जवाब OpenAI मॉडल्स तैयार करते हैं और कस्टमर्स की 80% से ज़्यादा समस्याएँ सुलझाई जा रही हैं. Retell ने OpenAI मॉडल्स पर 1 लाख करोड़ से ज़्यादा टोकन्स भी इस्तेमाल किए हैं. इससे पता चलता है कि इन मॉडल्स का इस्तेमाल कितने बड़े पैमाने पर हो रहा है.

Retell के इंजीनियर्स डेवलपमेंट के हर स्टेप पर Codex इस्तेमाल करते हैं. इसमें अनजान कोड को समझना, नए फ़ीचर्स बनाना और समस्याएँ डीबग करना शामिल है. वे फ़्रंट-एंड इंटरफ़ेस टेस्ट करने के लिए GPT‑6 Astra इस्तेमाल करते हैं.

एंटरप्राइज़ वॉइस एजेंट्स के लिए ज़रूरी है कि वे कंपनी की पॉलिसीज़ फ़ॉलो करें और अपने तय रोल्स के हिसाब से काम करें, भले ही बातचीत का रुख बदल जाए. Retell ने दर्जनों मॉडल्स की तुलना करने के लिए अपना vCX बेंचमार्क बनाया है. इसमें प्रोडक्शन के असली उदाहरणों पर आधारित मुश्किल और कई सवाल-जवाब वाली बातचीत से मॉडल्स को टेस्ट किया जाता है.

यह बेंचमार्क जाँचता है कि मॉडल्स निर्देश कितनी अच्छी तरह फ़ॉलो करते हैं, दी गई जानकारी के आधार पर जवाब देते हैं या नहीं, सही टूल्स कॉल करते हैं या नहीं और कितनी नैचुरल भाषा में बातचीत करते हैं. Retell के 13 अक्टूबर, 2026 के बेंचमार्क में निर्देश फ़ॉलो करने के मामले में GPT‑6 Astra ने 89.7% स्कोर के साथ पहला स्थान हासिल किया.

Retell ने GPT‑6 Astra मॉडल के लॉन्च से पहले किए गए इवैल्यूएशन्स के नतीजे भी शेयर किए. इनमें रीज़निंग चालू होने पर GPT‑5.5 ने सभी मॉडल्स के मुकाबले मनगढ़ंत जानकारी न देने की दर (88.0%) और सही टूल कॉल करने की दर (88.3%), दोनों में सबसे अच्छा परफ़ॉर्म किया. इन दोनों मामलों में यह Gemini‑3.1‑Pro और Claude‑4.6 से आगे रहा. रीज़निंग बंद होने पर भी मनगढ़ंत जानकारी न देने की दर में GPT‑5.5 सबसे आगे रहा.

Retell के मुताबिक, नए कस्टमर्स जब OpenAI मॉडल्स चुनते हैं, तो उनका इस्तेमाल जारी रखते हैं. कस्टमर्स Realtime API के ज़रिए OpenAI Realtime मॉडल्स और वॉइस इंजन के तौर पर OpenAI टेक्स्ट-टू-स्पीच का भी इस्तेमाल कर सकते हैं. Retell नए OpenAI मॉडल्स को उनके लॉन्च वाले दिन ही अपने कस्टमर्स के लिए पेश करता है और मॉडल्स बेहतर होने पर दोबारा बेंचमार्क टेस्ट चलाता है.

कॉन्टैक्ट सेंटर की टीमें Retell का इस्तेमाल करके अपने एजेंट्स के लिए बिज़नेस कॉन्टेक्स्ट, लक्ष्य और नियम तय करती हैं. डेवलपर्स इसके बाद वर्कफ़्लोज़ और इंटीग्रेशन्स को अपनी ज़रूरत के हिसाब से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं.

कॉल के दौरान Retell का हार्नेस ऑडियो मॉडल्स चलाता है, बातचीत को ट्रैक करता है और यह मैनेज करता है कि एजेंट कब बोले, कब सुने और बीच में टोके जाने पर कैसे जवाब दे. GPT‑6.1 Sol, GPT‑6 Astra और GPT‑5.5 समेत OpenAI के मॉडल्स, कस्टमर के निर्देशों और बातचीत के कॉन्टेक्स्ट के आधार पर जवाब तैयार करते हैं और ज़रूरत पड़ने पर टूल कॉल्स की रिक्वेस्ट करते हैं. Retell, कस्टमर के सिस्टम्स के साथ इंटीग्रेशन्स के ज़रिए ये टूल कॉल्स चलाता है और इनके नतीजे कस्टमर के रिकॉर्ड में भी सेव कर सकता है.

जब किसी व्यक्ति को फ़ैसला लेने की ज़रूरत होती है, तो वॉइस एजेंट कस्टमर सर्विस रिप्रेज़ेंटेटिव को बातचीत का कॉन्टेक्स्ट समझाता है और उनके फ़ॉलो-अप सवालों के जवाब देता है. कस्टमर की कॉल कनेक्ट करने से पहले यह भी चेक करता है कि रिप्रेज़ेंटेटिव तैयार हैं या नहीं. कॉल के बाद Retell, GPT‑5.6 Terra की मदद से ट्रांसक्रिप्ट का एनालिसिस करता है और उससे नतीजे व दूसरी ज़रूरी जानकारी निकालता है.

Retell के मुताबिक, इस तरीके से उसके एजेंट्स कस्टमर्स की 80% से ज़्यादा समस्याएँ सुलझा पाते हैं. इलेक्ट्रॉनिक्स कंपनी Anker में एजेंट्स अमेरिका और UK के कस्टमर्स को बिक्री के बाद शुरुआती लेवल का सपोर्ट देते हैं. इसमें ऑर्डर ट्रैकिंग, वारंटी चेक करना और टेक्निकल समस्याएँ सुलझाना शामिल है. Anker के मुताबिक, एजेंट्स ने 80.4% मामलों को सुलझाया और कंपनी का नेट प्रमोटर स्कोर (NPS) 63 रहा. उसकी टीम ने यह भी बताया कि एजेंट्स के बोलने का अंदाज़, स्पीड और अपनापन वैसा ही था, जैसा वे किसी इंसान से उम्मीद करते हैं.

Pine Park Health में Retell के एजेंट्स अपॉइंटमेंट्स के रिमाइंडर्स भेजते हैं, पहले से अपॉइंटमेंट्स शेड्यूल करने में मदद करते हैं और नतीजों को मरीज़ों के मेडिकल चार्ट्स में रिकॉर्ड करते हैं. इससे टीम ने मेडिकल असिस्टेंट्स के काम में इतना समय बचाया, जो 2.1 फ़ुल-टाइम कर्मचारियों के काम करने के समय के बराबर था. यह समय अब मरीज़ों की देखभाल में लगाया जा रहा है. जब शेड्यूलिंग एजेंट किसी मरीज़ से संपर्क कर पाया, तो 55.7% मामलों में अपॉइंटमेंट बुक हुई.

Retell के प्लेटफ़ॉर्म पर दिन के समय ट्रैफ़िक, रात के सबसे कम ट्रैफ़िक के मुकाबले 50 गुना से भी ज़्यादा हो सकता है. सबसे ज़्यादा डिमांड के समय भी कॉल्स पर तेज़ रिस्पॉन्स देने के लिए Retell, OpenAI के साथ डेडिकेटेड सर्वर्स इस्तेमाल करता है, जिन्हें उसके कस्टमर्स के बीच शेयर किया जाता है. 13 अक्टूबर, 2026 को Retell के बेंचमार्क टेस्ट में GPT‑6 Astra और GPT‑6 Sol, दोनों की पहली सेंटेंस की मीडियन लेटेंसी 883 मिलीसेकंड रही. GPT‑5.6 Luna ने 497 मिलीसेकंड के साथ सबसे अच्छा नतीजा दिया.

OpenAI के रीजनल API एंडपॉइंट्स की मदद से डेवलपर्स ट्रैफ़िक को किसी खास रीजन में भेज सकते हैं. इससे Retell को नेटवर्क पर डेटा भेजने में लगने वाला समय कम करने में मदद मिलती है. साथ ही, हेल्थकेयर और फ़ाइनेंशियल सर्विसेज़ जैसी इंडस्ट्रीज़ के कस्टमर्स की डेटा रेज़िडेंसी से जुड़ी ज़रूरतें भी पूरी होती हैं.

Retell अपनी सर्विस के हर लेयर में बैकअप का इंतज़ाम भी रखता है. यह अपना टेलीफ़ोनी स्टैक चलाता है और दूसरा स्टैक भी तैयार रखता है, ताकि ज़रूरत पड़ने पर वह काम सँभाल सके. वॉइस और मॉडल सर्विसेज़ के लिए भी बैकअप रखे जाते हैं. इससे किसी सर्विस के फ़ेल होने पर भी कॉल्स जारी रखने में मदद मिलती है.

जैसे-जैसे Retell का एंटरप्राइज़ बिज़नेस बढ़ रहा है, कस्टम वर्कफ़्लोज़ और इंटीग्रेशन्स की रिक्वेस्ट्स भी बढ़ रही हैं. इसलिए उसके इंजीनियर्स को अक्सर कोडबेस के ऐसे हिस्सों पर काम करना पड़ता है, जिनकी जानकारी उन्हें पहले से नहीं होती. कोड लिखने से पहले वे Codex को बताते हैं कि उन्हें मोटे तौर पर क्या चाहिए. Codex कोड की जाँच करता है, उसे असली डेटा से मिलाकर देखता है और बताता है कि क्या बदलाव करने होंगे. एक इंजीनियर के मुताबिक, Codex यह रिसर्च उनसे कहीं बेहतर और तेज़ी से कर पाया.

इंजीनियर्स के मुताबिक, कोड में बदलाव लागू करते समय Codex अक्सर ऐसी डिटेल्स पहचान लेता है, जिनके बारे में उन्होंने सोचा भी नहीं होता. डीबगिंग के दौरान Codex लॉग्स और डेटाबेस रिकॉर्ड्स को कोड से मिलाकर देखता है, ताकि पता चल सके कि समस्या कहाँ है. Retell के इंजीनियर्स OpenAI मॉडल्स पर ऐप्लिकेशन्स बनाने वाले कस्टमर्स के साथ काम करते समय भी Codex इस्तेमाल करते हैं. इससे वे ऐसे निर्देश तेज़ी से लिख पाते हैं, जो तय करते हैं कि कस्टमर की ऐप्लिकेशन में मॉडल कैसे जवाब देगा.

अपने वेब इंटरफ़ेस में बदलाव टेस्ट करने के लिए Retell, GPT‑6 Astra की कंप्यूटर इस्तेमाल करने की क्षमता पर भरोसा करता है. जब कोई इंजीनियर फ़्रंट-एंड pull request खोलता है, तो GPT‑6 Astra इंटरफ़ेस खोलकर उसमें अलग-अलग जगह क्लिक करता है, फ़्लोज़ टेस्ट करता है और उन्हें फ़ेल करने की कोशिश करता है. फिर सामने आई समस्याओं की रिपोर्ट देता है. Retell के मुताबिक, पहले के मॉडल्स यह काम भरोसेमंद तरीके से नहीं कर पाते थे.

Retell लगातार नए कर्मचारियों की भर्ती कर रहा है, लेकिन बिज़नेस जितनी तेज़ी से बढ़ रहा है, उतनी तेज़ी से इंजीनियरिंग टीम बढ़ाने की ज़रूरत नहीं पड़ी है. Retell के मुताबिक, हर कर्मचारी के हिसाब से उसका सालाना रेवेन्यू रन रेट $16 लाख है.

हर बिज़नेस जानता है कि वह अपने कस्टमर्स को किस तरह सर्विस देना चाहता है. Retell का लक्ष्य है कि कस्टमर सर्विस से सीधे जुड़े लोग अपनी एक्सपर्टीज़ का इस्तेमाल खुद कर सकें. इसके लिए उन्हें एडवांस्ड वॉइस AI और ऐसा प्लेटफ़ॉर्म मिलता है, जहाँ वे अपने एजेंट्स बना सकते हैं, टेस्ट कर सकते हैं और बेहतर बना सकते हैं. आगे Retell, क्वालिटी एश्योरेंस और सिम्युलेशन की सुविधाएँ बढ़ाने, ज़्यादा भाषाओं को सपोर्ट करने और नॉलेज बेस ऑटो-लर्निंग डेवलप करने की प्लानिंग कर रहा है.

जैसे-जैसे OpenAI मॉडल्स बेहतर होते जाएँगे, Retell को उम्मीद है कि उसके कस्टमर्स अपनी ज़रूरतों और तरीकों के हिसाब से लाखों कॉलर्स को वर्ल्ड-क्लास सर्विस दे पाएँगे.

बिंग कहते हैं, "किसी कंपनी के कस्टमर्स को उस कंपनी से बेहतर कोई नहीं समझता. हम कंपनियों को उनकी इसी एक्सपर्टीज़ का इस्तेमाल करने और AI एजेंट्स को सीधे बेहतर बनाने की क्षमता देते हैं. हमारा लक्ष्य है कि वे अपनी इन-हाउस इंजीनियरिंग टीम बनाएँ, जो इन एजेंट्स की पूरी ज़िम्मेदारी ले और उन्हें खुद चलाए."