Retell: Codex разбирает код, Astra кликает фронт в PR — при 100 млн звонков

Голосовая платформа Retell AI к сентябрю 2026 года обрабатывает более 100 миллионов звонков в месяц — в начале года было около 30 миллионов, на платформе уже свыше 4000 компаний. Ответы для примерно 80% звонков генерируют модели OpenAI, у клиентов заявляют resolution rate выше 80%, а в том же кейсе показывают, как Codex и GPT-6 Astra работают не только на линии, но и в инженерном цикле.

Codex и Astra в разработке

С ростом enterprise-заказов команда чаще лезет в незнакомые части монорепозитория. Перед правками задачу формулируют на верхнем уровне: Codex обходит код, сверяет гипотезы с данными и описывает, что менять. На имплементации агент подсвечивает детали вне плана; при отладке сопоставляет логи и записи в БД с исходниками. Отдельно Codex помогает клиентам Retell писать инструкции для моделей в их приложениях.

Чтобы проверить веб-интерфейс, на открытом фронтенд pull request запускают computer use у GPT-6 Astra: модель открывает UI, кликает сценарии, пытается сломать потоки и возвращает список проблем. В кейсе прямо пишут, что предыдущие модели такую работу держали ненадёжно.

• разбор чужого кода до коммита;
• парная реализация фич и расследование инцидентов по логам;
• автопрогон UI на pull request через Astra.

Модели на звонке и бенчмарк vCX

Во время звонка harness Retell ведёт аудио, состояние диалога и прерывания. Модели вроде GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-5.5 читают инструкции клиента, держат контекст и инициируют вызовы инструментов к системам заказчика; после разговора транскрипт разбирает GPT-5.6 Terra. Бенчмарк vCX гоняет многоходовые сценарии из продакшена — на срезе от 13 октября 2026 года GPT-6 Astra лидирует по следованию инструкциям с 89,7%. Ранее GPT-5.5 с reasoning показывал 88,0% по non-hallucination и 88,3% по корректности tool-call, обходя Gemini-3.1-Pro и Claude-4.6 в тех же тестах Retell.

Дневной трафик может быть в 50 раз выше ночного минимума; у GPT-6 Astra и GPT-6 Sol медианная задержка первой фразы в бенчмарке — 883 мс, у GPT-5.6 Luna — 497 мс. Суммарный расход по экосистеме OpenAI перевалил за 1 триллион токенов, а annual revenue run rate на сотрудника компания оценивает в 1,6 млн долларов — сооснователь называет Codex виртуальным напарником на сложных задачах.

Источник: Retell uses OpenAI models to help power 100M monthly calls.