Retell: 100 milioni di chiamate al mese con i modelli OpenAI

Retell AI⁠(si apre in una nuova finestra) è una piattaforma di IA vocale per le attività dei contact center che aiuta le aziende a creare agenti in grado di rispondere alle domande, eseguire azioni e mettere chi chiama in contatto con una persona quando necessario. La piattaforma serve oggi oltre 4.000 aziende, con un volume mensile di chiamate passato da 30 milioni all’inizio del 2026 a oltre 100 milioni a settembre.

Man mano che serve un numero crescente di grandi aziende con flussi di lavoro complessi, Retell usa i modelli OpenAI per mantenere elevate la qualità e l’affidabilità delle chiamate. Oggi i modelli OpenAI generano le risposte per l’80% delle chiamate su Retell, e i clienti ottengono tassi di risoluzione superiori all’80%. Retell ha inoltre superato i 1.000 miliardi di token consumati sui modelli OpenAI, a conferma della portata di questa adozione.

Gli sviluppatori di Retell usano Codex in tutte le fasi dello sviluppo, dall’analisi del codice che non conoscono alla creazione di funzionalità e al debug, e GPT‑6 Astra per testare le interfacce front-end.

Gli agenti vocali aziendali devono rispettare le politiche dell’azienda e i limiti dei ruoli assegnati, anche quando la conversazione cambia direzione. Retell ha creato il benchmark vCX per confrontare decine di modelli usando conversazioni complesse su più turni, tratte da scenari reali di utilizzo in produzione.

Il benchmark valuta la capacità dei modelli di seguire le istruzioni, attenersi alle informazioni ricevute, chiamare gli strumenti giusti e usare un linguaggio colloquiale naturale. Nel benchmark di Retell del 13 ottobre 2026, GPT‑6 Astra si è classificato primo per capacità di seguire le istruzioni, con l’89,7%.

Retell ha condiviso anche valutazioni condotte prima del lancio del modello GPT‑6 Astra: con il ragionamento attivato, GPT‑5.5 si è classificato primo sia per il tasso di risposte prive di allucinazioni (88,0%) sia per la correttezza delle chiamate agli strumenti (88,3%), superando Gemini‑3.1‑Pro e Claude‑4.6 in entrambe le metriche. Anche con il ragionamento disattivato, ha ottenuto il miglior tasso di risposte prive di allucinazioni.

Secondo Retell, i nuovi clienti che scelgono i modelli OpenAI continuano a usarli. I clienti hanno anche accesso ai modelli OpenAI Realtime tramite la Realtime API e alla sintesi vocale di OpenAI come motore vocale. Retell rende disponibili i nuovi modelli OpenAI il giorno stesso del lancio e ripete il benchmark man mano che i modelli migliorano.

I team dei contact center usano Retell per definire il contesto aziendale, gli obiettivi e le regole dei propri agenti. Gli sviluppatori possono personalizzare ulteriormente i flussi di lavoro e le integrazioni.

Durante una chiamata, l’infrastruttura di Retell esegue i modelli audio, tiene traccia della conversazione e gestisce i momenti in cui l’agente parla, ascolta o risponde alle interruzioni. I modelli OpenAI, tra cui GPT‑6.1 Sol, GPT‑6 Astra e GPT‑5.5, usano le istruzioni del cliente e il contesto della conversazione per generare risposte e richiedere chiamate agli strumenti. Retell esegue queste chiamate tramite integrazioni con i sistemi del cliente e può registrare gli esiti nella scheda del cliente.

Quando serve una valutazione umana, l’agente vocale fornisce all’operatore il contesto, risponde alle sue domande di approfondimento e verifica che sia pronto prima di metterlo in contatto con il cliente. Dopo una chiamata, Retell usa GPT‑5.6 Terra per analizzare la trascrizione ed estrarre gli esiti e altri dati.

Con questo approccio, Retell dichiara tassi di risoluzione delle richieste dei clienti superiori all’80%. Presso Anker, azienda di elettronica, gli agenti gestiscono l’assistenza post-vendita di primo livello negli Stati Uniti e nel Regno Unito, occupandosi anche del monitoraggio degli ordini, delle verifiche della garanzia e della risoluzione dei problemi. Anker ha riportato un tasso di risoluzione dei casi dell’80,4% e un Net Promoter Score (NPS) di 63. Il suo team ha inoltre dichiarato che il tono, il ritmo e la cordialità degli agenti erano all’altezza degli standard attesi da un operatore umano.

Presso Pine Park Health, gli agenti Retell gestiscono i promemoria degli appuntamenti, contattano i pazienti per fissarne di nuovi e registrano gli esiti nelle cartelle cliniche. Il team ha recuperato, per gli assistenti sanitari, tempo equivalente a 2,1 posizioni a tempo pieno, destinandolo alla cura dei pazienti. L’agente dedicato alla gestione degli appuntamenti ha ottenuto un tasso di prenotazione del 55,7% nei casi in cui è riuscito a contattare un paziente.

Il traffico diurno sulla piattaforma Retell può superare di oltre 50 volte il minimo notturno. Per mantenere risposte rapide durante le chiamate anche nei picchi di domanda, Retell usa server dedicati con OpenAI, condivisi tra i propri clienti. Nel benchmark di Retell del 13 ottobre 2026, GPT‑6 Astra e GPT‑6 Sol hanno entrambi registrato una latenza mediana di 883 millisecondi per la prima frase, mentre GPT‑5.6 Luna ha ottenuto il risultato migliore con 497 millisecondi.

Gli endpoint API regionali di OpenAI consentono agli sviluppatori di instradare il traffico verso specifiche aree geografiche, aiutando Retell a ridurre i tempi di transito in rete e a soddisfare i requisiti di residenza dei dati dei clienti in settori come la sanità e i servizi finanziari.

Retell integra inoltre sistemi ridondanti a ogni livello del servizio. Gestisce un proprio stack di telefonia, con un secondo stack pronto a subentrare e sistemi di backup per i servizi vocali e dei modelli, per contribuire a mantenere attive le chiamate in caso di guasto di un servizio.

La crescita di Retell tra le grandi aziende porta con sé più richieste di flussi di lavoro e integrazioni personalizzati, e i suoi sviluppatori devono spesso lavorare su parti del codice che non conoscono. Prima di scrivere codice, forniscono a Codex un requisito generale. Codex esamina il codice, lo verifica rispetto ai dati reali e spiega cosa occorre modificare. Uno sviluppatore ha raccontato che Codex ha svolto questa analisi meglio e molto più rapidamente di quanto avrebbe potuto fare lui.

Gli sviluppatori affermano che, durante l’implementazione, Codex coglie spesso dettagli che non avevano considerato. Per il debug, Codex incrocia i log e i record del database con il codice per capire cosa sta succedendo. Gli sviluppatori di Retell usano Codex anche quando lavorano con i clienti che sviluppano soluzioni basate sui modelli OpenAI, per velocizzare attività come la scrittura delle istruzioni che guidano le risposte di un modello nell’applicazione del cliente.

Per testare le modifiche alla propria interfaccia web, Retell si affida alla capacità di GPT‑6 Astra di usare il computer. Quando uno sviluppatore apre una pull request per il front-end, GPT‑6 Astra apre l’interfaccia, la esplora con dei clic, testa i flussi, cerca di metterli in crisi e segnala i problemi individuati. Secondo Retell, i modelli precedenti non riuscivano a svolgere questo lavoro in modo affidabile.

Retell continua ad assumere, ma il suo team di sviluppo non ha avuto bisogno di crescere allo stesso ritmo dell’azienda. Retell dichiara ricavi su base annua di 1,6 milioni di dollari per dipendente.

Ogni azienda sa come vuole servire i propri clienti. L’obiettivo di Retell è consentire a chi svolge questo lavoro in prima persona di applicare direttamente le proprie competenze, grazie a un’IA vocale avanzata e a una piattaforma con cui creare, testare e migliorare i propri agenti. In futuro, Retell prevede di ampliare le funzionalità di controllo qualità e simulazione, supportare più lingue e sviluppare l’apprendimento autonomo dalla knowledge base.

Con il continuo progresso dei modelli OpenAI, Retell si aspetta che i suoi clienti possano offrire un servizio di eccellenza a milioni di persone che chiamano, secondo le proprie modalità.

“Nessuno conosce i clienti di un’azienda meglio dell’azienda stessa. Diamo alle aziende la possibilità di mettere a frutto queste competenze e migliorare direttamente gli agenti IA. L’obiettivo è che creino un team interno di sviluppatori che si occupi dell’intero sistema e lo gestisca in autonomia”, afferma Bing.