Будем честны: универсальной платформы для разработки голосовых агентов не существует. Ситуация становится еще более запутанной, если вы инженер и сравниваете Retell, Vapi и LiveKit: каждая из них легко справится со стандартной демо-версией голосового ИИ.
Мы считаем, что различия между платформами начинают проявляться после демонстрации: когда кто-то пытается доработать агента или когда агент развертывается в промышленном масштабе.
Вместо того чтобы проводить масштабное сравнение всех функций, мы постарались упростить его до четырех ключевых вопросов для инженерных команд:
- Будут ли инженеры продолжать дорабатывать агента после запуска, или он должен обновляться без их участия?
- Что происходит, когда требование или оптимизация выходят за рамки стандартных настроек?
- Должен ли агент работать не только с телефонными звонками, но и в вебе, мобильных приложениях, видео, на устройствах или в WhatsApp?
- Является ли стоимость при масштабировании важным фактором?
Краткое сравнение#
Ниже мы привели сводную таблицу, отражающую некоторые различия между Retell, Vapi и LiveKit, но рекомендуем углубиться в детали, чтобы понять все нюансы.
* Плата за платформу, телефонию и наблюдаемость указана по публичным не корпоративным прайс-листам на сентябрь 2026 года при использовании собственного SIP-провайдера. Не включает стоимость моделей и сборы операторов, которые примерно одинаковы у всех трех. Перейдите к вопросу 4 для получения более подробных цифр и допущений.
Четыре вопроса, которые помогут вам оценить Retell vs. Vapi vs. LiveKit#
1. Будут ли инженеры продолжать дорабатывать агента после запуска, или он должен работать без их участия?#
Краткий ответ
Retell создан так, чтобы не-инженер мог улучшить агента, что работает до тех пор, пока изменения не выходят за рамки полей, предоставляемых Retell. Vapi позволяет разработчику вносить изменения программно во время выполнения звонка, что означает, что разработчики работают внутри схемы и версионирования Vapi. Open-source фреймворк LiveKit для агентов помещает код агента в ваш репозиторий, что дает максимальную гибкость для итераций и оптимизаций, но предполагает наличие инженеров для постоянной работы над ним.
Реальность такова, что даже для простых задач не существует идеального голосового ИИ-агента «из коробки». Любое использование за пределами демо-версии выявит проблемы, которые не были заметны ранее, например:
- Звонящий делает паузу в середине предложения, и его перебивают
- Инструмент, который на p95 занимает три секунды и оставляет тишину в эфире
- Голосовая почта, которая получает полноценную презентацию продукта
- Перевод на человека, при котором теряется контекст разговора.
Если вы хотите оптимизировать своего агента для достижения целей, любой агент, созданный на любой платформе, неизбежно потребует доработки уже на второй месяц. Вопрос лишь в том, кто будет это делать и как будут выглядеть изменения.
2. Что происходит, когда требование или оптимизация выходят за рамки стандартных настроек?#
Краткий ответ
Разница заключается в том, как разработчики вносят изменения и каковы их ограничения. В Retell вы останавливаетесь там, где заканчивается ползунок или поле. В Vapi вы используете PATCH для ассистента, пока не исчерпаете схему. В LiveKit это изменение кода самого агента в вашем репозитории. Хостинговые платформы предлагают больше готовых решений, и если ваш рабочий процесс идеально вписывается в их пресеты, вы можете запуститься быстрее. Однако многие агенты перерастают пресеты, и именно здесь работа с кодом окупается. Вместо того чтобы искать настройку, которая могла бы сделать то, что вам нужно, вы пишете изменение, тестируете его как остальной код и деплоите с помощью git-ориентированных рабочих процессов (часто с помощью ИИ-кодера, выполняющего большую часть работы).
Стандартные настройки и готовые интеграции помогают командам быстро запускать типовые рабочие процессы. Однако в некоторых случаях они идут в ущерб опыту разработчика: инженеры, ответственные за улучшение агента, в конечном итоге работают внутри «черного ящика».
Для базовых агентов планирования, FAQ и квалификации лидов стандартные настройки часто являются правильным компромиссом, и как Retell, так и Vapi добавляют готовые инструменты, такие как управляемая база знаний Retell и eleven first-party connectors for CRMs, calendars, helpdesks and knowledge sources или функция «Кампании» в Vapi. Вопрос в том, что происходит, когда требование выходит на полшага за пределы стандартного рабочего процесса. В таких случаях разработчики (и их ИИ-ассистенты) получают преимущества полностью гибкого open-source фреймворка, такого как LiveKit.
Ниже приведен неполный список, призванный проиллюстрировать примеры того, что мы подразумеваем под «конфигурацией» и «стандартными настройками» в противовес «гибкости».
Сравнение кода: пять реальных сценариев#
В таблице выше приведены примеры стандартных настроек и гибкости платформ, но разработчики знают, что момент истины наступает тогда, когда нужно реализовать, прочитать и доработать код. Чтобы помочь разработчикам лучше понять, каково работать с каждой платформой, мы описали несколько сценариев ниже с примерами кода.
Сценарий 1: Звонящий делает паузу в середине предложения, и агент перебивает его
«Мой номер счета… подождите…» — и агент уже отвечает на вопрос, который звонящий еще не закончил. Стандартные настройки каждой платформы оптимизированы для звонящего, который говорит одним непрерывным потоком. Исправление этого для звонящего, который делает паузы, обычно является первой оптимизацией, которую делает команда, и хорошим тестом того, насколько далеко простираются возможности каждой платформы.
Retell предоставляет ползунок времени ожидания ответа (Response Wait time) (от 0 до 5,5 секунд; отзывчивость от 0 до 1 в API), параметр interruption_sensitivity и переключатель enable_dynamic_responsiveness, который адаптируется к темпу звонящего. Retell уже ждет дольше, когда считает, что звонящий не закончил, но вы не можете выбрать или настроить это обнаружение. Переключите STT в пользовательский режим, и вы также сможете установить endpointing_ms провайдера. Чтобы ждать дольше только после того, как агент запросил номер, создайте поток разговора (Conversation Flow) и переопределите эти настройки в узле, который его собирает.
Vapi предоставляет гораздо больше возможностей в startSpeakingPlan: выберите интеллектуального провайдера определения окончания фразы (документация Vapi рекомендует детектор LiveKit для английского языка) или, без него, установите отдельное время ожидания для фраз, заканчивающихся пунктуацией, отсутствием пунктуации или числом, и добавьте правила regex, которые переопределяют любое из них, чтобы ассистент ждал дольше после того, как произнесет «номер счета». stopSpeakingPlan настраивает прерывание по количеству слов и секунд. Это PATCH для ассистента или редактирование в панели управления, и для этого сценария этого достаточно. Ограничение заключается в том, что правило должно быть выражено как regex и количество секунд.
LiveKit рассматривает очередность реплик как этап конвейера, который вы настраиваете в коде: выберите детектор (модель детектора реплик, VAD, STT endpointing или ручной), установите min_delay и max_delay, переключите endpointing на динамический, чтобы задержка отслеживала реальные паузы звонящего, и используйте адаптивное прерывание, чтобы «угу» не останавливало агента. Поскольку это код, правило может быть любым, что известно вашему приложению. Здесь агент, который собирает номер, меняет тайминг при входе, и это вступает в силу на следующем шаге звонящего:
Сценарий 2: Звонящий зачитывает номер заказа, и транскрипт приходит искаженным
Звонящий говорит «K7 тире 3R9Q». Транскрипт выдает «k7 3 are 9 queue». То, что происходит дальше, — это момент, где пути платформ расходятся.
Retell передает транскрипт модели. Вы можете повысить приоритет ключевых слов в STT, что помогает, но модели все равно приходится угадывать номер заказа, вызывать инструмент поиска с этим предположением и просить звонящего повторить, если поиск не удался. Исправление транскрипта до того, как его увидит модель, означает перехват генерации с помощью собственного сервера LLM.
Vapi работает так же. Повышение приоритета ключевых слов в Deepgram улучшает распознавание, но модель все равно получает то, что выдал STT, и занимается угадыванием. Преобразование реплики до попадания в модель означает размещение собственного транскрибатора или собственного сервера LLM, через который Vapi осуществляет потоковую передачу.
LiveKit редактирует реплику внутри процесса агента. Вы уже знаете номер телефона звонящего, поэтому знаете его открытые заказы. Выполните нечеткий поиск искаженного транскрипта по этому списку, а затем замените реплику результатом: «Заказ K7-3R9Q, отправлен во вторник, прибывает в четверг». Модель никогда не угадывает, никогда не повторяет строку цифр, а звонящий никогда не услышит «не могли бы вы повторить это еще раз?». Никаких сетевых переходов, никакого второго сервера.
Сценарий 3: Обработка того, что отвечает на исходящий вызов: человек, голосовая почта, телефонное меню или тишина
Оставление сообщения — это одно поле на каждой платформе. Отличие меню от почтового ящика, прохождение через меню и регистрация причин, по которым 30% вчерашних вызовов не соединились, — это то, где они расходятся.
Retell запускает два детектора. Голосовая почта может сбросить вызов или принять сообщение; единственное действие детектора IVR — сброс вызова, а навигация по меню — это отдельная функция, которую вы включаете. Они обрабатываются отдельно, поэтому вызов, классифицированный как IVR, никогда не активирует действие голосовой почты.
Vapi выбирает провайдера обнаружения и возвращает один вердикт: голосовая почта или нет. Однако меню, переполненный почтовый ящик и тишина считываются как «не голосовая почта», поэтому агент начинает свою презентацию. Прохождение через меню зависит от решения модели вызвать инструмент dtmf.
LiveKit выполняет классификацию с помощью выбранных вами STT и LLM и промпта, который вы можете редактировать, возвращает один из пяти вердиктов (человек, голосовая почта, меню IVR, недоступная линия или неопределенность) с транскриптом, и на Python самостоятельно запускает навигацию по IVR. Каждый вердикт — это ветка в вашем коде, и операторы могут получить пять причин сбоя вызова, а не одну.
Сценарий 4: Позвольте человеку контролировать перевод вызова
Все три платформы могут проинструктировать человека перед соединением. Разница в том, что происходит после того, как человек услышит инструктаж.
У Retell есть два режима. Теплый перевод произносит короткую фразу-подсказку, затем соединяет; человек не может ответить. Агентский теплый перевод передает вызов отдельному агенту-фильтру, которого вы создаете; он общается с человеком, а затем соединяет или отменяет вызов. Отмена или тайм-аут возвращают звонящего к вашему агенту, но ваш агент никогда не узнает, что сказал человек.
Vapi имеет восемь режимов перевода. Семь из них односторонние: два «слепых», четыре, которые произносят фиксированное сообщение или сгенерированное резюме, и один, который запускает ваш TwiML на стороне специалиста, а затем соединяет. Для человека, который может задать вопрос или отказаться, вы переключаетесь на восьмой режим, warm-transfer-experimental, и просите второго помощника выполнить передачу; если человек отказывается или не отвечает, звонящий возвращается к вашему помощнику или вызов завершается, согласно вашему плану отката.
LiveKit выполняет передачу как одну ожидаемую задачу. Человек попадает в приватную комнату с транскриптом и тремя инструментами: соединить со звонящим, отклонить с указанием причины или пометить как голосовую почту. Что бы они ни выбрали, это возвращается в ваш код.
Сценарий 5: Обзвонить список пациентов завтра утром и сообщить, кто ответил
Это тот случай, когда хостинговые платформы часто предлагают лучший готовый опыт.
Retell и Vapi поставляют это как продукт. Batch Call от Retell принимает список с переменными для каждого получателя, время начала, окно вызова и зарезервированную параллельность, а также показывает «Отправлено», «Отвечено» и «Успешно» на панели управления. Vapi's Campaigns take up to 10,000 contacts, окно расписания, ограничение параллельности, вебхуки для каждого контакта и хук проверки права на вызов. Ни то, ни другое не требует кода.
Как фреймворк с открытым исходным кодом, LiveKit Agents не имеет продукта для кампаний. Каждый вызов — это одна отправка через SIP-транк, который вы предоставляете, а список, расписание, темп и отчет — ваши. Это реальная работа на полдня, которую экономят хостинговые платформы. Что вы получаете взамен — отсутствие ограничений: темп, повторные попытки и отчетность — это то, что вы напишете сами, а параллельность — это уровень тарифного плана, а не плата за линию.
3. Нужно ли агенту работать за пределами телефонных звонков: в вебе, мобильных приложениях, видео, устройствах или WhatsApp?#
Короткий ответ
Все три отвечают на телефон. Retell добавляет SMS, MMS и веб-виджет чата в качестве продуктов. Vapi добавляет SMS через ваш номер Twilio и API чата. LiveKit — единственный, где модель может видеть видео (например, демонстрацию экрана), вызов может иметь более двух участников, агент может работать на оборудовании, которое не является телефоном или браузером, или отвечать на вызов WhatsApp. Если дорожная карта заканчивается на телефоне и тексте, подойдет любой из трех. Если она включает веб, мобильные устройства, видео или оборудование, этот вопрос все решает.
Таблица — это краткая версия. Вот подробности по каждому каналу и то, что нужно для его поддержки на каждой платформе.
Какие платформы включают телефонные номера?#
Все три, с разными ограничениями.
Retell — единственная, которая продает номера, готовые к исходящим вызовам, без учетной записи телефонии. LiveKit и Vapi включают бесплатный номер США, и оба предназначены только для входящих вызовов.
Исходящие вызовы на любой из них означают использование своего оператора. Vapi импортирует номер и берет на себя остальное. LiveKit открывает уровень SIP: вы настраиваете транки и правила маршрутизации, выбираете оператора и транспорт, и набираете номер с помощью CreateSIPParticipant. LiveKit также единственный, кто отвечает на голосовые вызовы WhatsApp нативно, через облачный коннектор.
Может ли агент отправлять и получать SMS?#
Все три, разными способами: Retell как продукт, Vapi через Twilio и LiveKit с небольшим количеством кода.
Retell — единственная с SMS как продуктом: двусторонний обмен текстовыми сообщениями на собственных номерах, вложения MMS, которые агент может прочитать, исходящие сообщения по инициативе агента, и регистрация A2P, обрабатываемая на панели управления.
SMS в Vapi — это тонкий слой поверх вашей учетной записи Twilio. Он устанавливает вебхук, keeps a 24-hour session per customer, и отвечает. Это только Twilio, только США, только по инициативе клиента, и нет MMS.
LiveKit не поставляет SMS как отдельный продукт, но добавление этого требует немного кода. Отправка текста — это функциональный инструмент, который вызывает API вашего оператора, а получение — это короткий вебхук, который передает сообщение в текстовую сессию агента. Поскольку это ваш код, он работает с любым оператором, агент может писать первым или во время вызова, а фото MMS передается модели как изображение.
Могут ли клиенты общаться с агентом, печатая на веб-сайте?#
Все три, и каждый виджет теперь поддерживает и голос.
Виджет Retell поддерживает текстовый чат и голосовые вызовы в браузере, а также Vapi'sработает либо в голосовом, либо в текстовом режиме, по очереди. Оба варианта добавляют API чата. Хостинговый виджет LiveKit ориентирован на голос с панелью для текста. Виджет только для текста — это два флага у агента и форк исходного кода стартового шаблона для встраивания. Его можно собрать самостоятельно, но готового решения «из коробки» нет.
Какие платформы имеют мобильные SDK и поддерживаются ли они?#
Все три работают в браузере; только мобильные SDK LiveKit являются актуальными.
Клиентский SDK Retell работает только в браузере, хотя активно поддерживается. Vapi перечисляет Web, iOS, Flutter, React Native и Python. Веб-пакет актуален, но (по состоянию на октябрь 2026 года) Flutter and React Native were last published in mid-2025, у iOS SDK нет помеченного релиза, а Python-клиент не обновлялся с 2024 года.
LiveKit поставляет десять клиентских SDK (web, Swift, Android, Flutter, React Native, Unity, Unity WebGL, C++, Rust, ESP32), каждый из которых обычно обновляется еженедельно.
Может ли агент видеть видео или изображения?#
Только в LiveKit.
В конвейере STT-LLM-TTS вы можете передавать кадры с камеры или экрана пользователя в любую LLM с поддержкой зрения. С Gemini Live или OpenAI Realtime живое видео транслируется непосредственно в модель (Python). Веб-SDK Vapi может запустить демонстрацию экрана и записать вызов, но данные фактически не доходят до модели. У Retell нет видеоканала. Единственный медиа-путь — это MMS во время телефонного звонка: изображения, аудио или видео, которые отправляет вызывающий абонент, и которые агент может описать.
Какие платформы поддерживают видеоаватары?#
LiveKit имеет 16 плагинов для аватаров.
Интеграция Tavus в Vapi исчезла из документации, а survives only as credential and voice-provider types in the API. У Retell их нет.
Может ли агент работать на аппаратном обеспечении, включая роботов?#
Только LiveKit.
Он работает на ESP32, встроенном Linux и Nvidia Jetson, поэтому SDK, лежащие в основе телефонного агента, также управляют динамиком, киоском или носимым устройством. Для роботов LiveKit транслирует данные с камеры, датчиков и управления в том же помещении, что и голосовой агент, а LiveKit Portal синхронизирует кадры с состоянием робота, координирует управление между оператором и политикой, а также связывает ROS и LeRobot.
Может ли в вызове участвовать более двух человек?#
Только LiveKit.
В комнате может находиться любое количество людей и агентов, именно так работают «теплый» перевод вызова, вмешательство супервайзера и вызовы с участием нескольких агентов. В Retell и Vapi вызов — это один вызывающий абонент и один помощник; второй человек может появиться только через перевод, и нет задокументированного способа добавить третью сторону, сохранив агента на линии.
4. Является ли стоимость при масштабировании важным фактором?#
Короткий ответ
При объеме около 1000 минут в месяц стоимость сама по себе не должна быть решающим фактором; все три платформы находятся в схожем ценовом диапазоне. Выше этого объема они разделяются, и Retell и Vapi обходятся в 3,5–4 раза дороже LiveKit (сборы платформы, телефонии и наблюдаемости; исключая расходы на модели и тарифы операторов, которые схожи у всех трех). LiveKit также дает вам два рычага, которых нет у других: сократить счет за LLM до доли цента с помощью быстрых открытых моделей, таких как Gemma 4 через LiveKit Inference, или самостоятельно разместить весь стек и вообще не платить комиссию платформе.
В конечном счете, большинство команд хотят получить измеримую окупаемость инвестиций в голос. Во многих случаях наибольшая отдача достигается за счет двух вещей: обеспечивает ли ваш агент успешный опыт для конечных пользователей и упрощает ли платформа работу разработчикам по созданию, итерации, развертыванию и оптимизации, что экономит инженерное время. Однако при масштабировании стоимость начинает играть более важную роль, и именно здесь платформы расходятся сильнее всего.
Счет за каждого голосового агента состоит из четырех частей: комиссия платформы за работу агента, расходы на модели для STT, LLM и TTS (или модель speech-to-speech), телефония и оплата логов и записей. Расходы на модели и операторов примерно одинаковы везде. Комиссия платформы — это то, чем отличаются поставщики, и именно эта часть масштабируется вместе с вашими минутами.
Что вы платите платформе#
Ниже приведены публичные прейскуранты по состоянию на сентябрь 2026 года. Каждый предполагает использование собственного SIP-провайдера (Twilio, Telnyx и т. д.). Итоговые суммы включают только публичные тарифы, посекундную оплату сессий, SIP-сборы платформы и сборы за наблюдаемость. Исключены расходы на модели (STT, LLM, TTS; Retell включает STT в стоимость сессии), тарифы операторов, дополнительная конкурентность и корпоративные скидки, которые схожи или обсуждаемы у всех трех.
Почему возникает разрыв#
Retell и Vapi взимают фиксированную комиссию платформы за минуту. Она одинакова как для первой тысячи минут, так и для миллионной, поэтому счет растет линейно вместе с использованием.
LiveKit Cloud взимает более низкую поминутную ставку плюс абонентскую плату, и каждый тариф включает пакет минут до начала поминутной тарификации. При малом объеме абонентская плата делает LiveKit примерно таким же по стоимости, как и другие. По мере роста использования включенные минуты и более низкая ставка снижают стоимость минуты, поэтому разрыв увеличивается с каждым порядком величины. После того уровня, где применяются публичные цены любого поставщика, все трое ведут переговоры, а более актуальным вариантом LiveKit становится самостоятельный хостинг, где комиссия платформы равна нулю.
Расходы на модели: одни и те же провайдеры, разная тарификация#
Используйте одни и те же STT, LLM и TTS на каждой платформе, и стоимость минуты будет схожей на старте. Она расходится по мере развития агента, так как промпты растут: больше инструкций, больше инструментов, база знаний.
Retell prices each model per minute and scales the bill up once your prompt passes a token threshold, включая инструкции, определения инструментов, текущую транскрипцию и содержимое базы знаний. Vapi перекладывает цену провайдера за токен. LiveKit Inference выставляет счета за токен, взимает плату за повторяющийся контекст промпта по кэшированной ставке провайдера и обслуживает быстрые модели с открытыми весами, такие как Gemma 4, за долю цента в минуту. Смена модели — это одна строка кода.
Конкурентность#
Все три включают лимит конкурентности и взимают плату за превышение. Retell и Vapi продают дополнительную емкость за линию в месяц, и with burst turned on, Retell adds a $0.10/min surcharge to calls over your limit. Лимит LiveKit масштабируется в зависимости от тарифного плана и может быть увеличен на уровне Scale без платы за линию.
Соответствие требованиям#
Все три поддерживают рабочие нагрузки HIPAA, но по разным ценам: Retell включает BAA в модели оплаты по факту использования, LiveKit включает HIPAA и привязку к региону начиная с плана Scale, а Vapi продает режим HIPAA как ежемесячное дополнение. Vapi и LiveKit предлагают регионы ЕС; Retell их не публикует.
Самостоятельный хостинг#
Только LiveKit имеет открытый исходный код. Запустите его самостоятельно, и не будет комиссии платформы и квот на конкурентность от поставщика; вы платите за свою инфраструктуру и любые компоненты, работающие только в облаке, такие как Inference, телефонные номера и наблюдаемость. У Retell и Vapi нет опции самостоятельного хостинга.
Итог: если объем невелик и останется таким, первые три вопроса решают всё. Если вы планируете превысить 1000 или 10 000 минут в месяц, ожидаете роста промптов или вам нужен аудиоканал в собственной инфраструктуре, ценообразование LiveKit создано для этого, и это единственный из трех вариантов, который вы можете запустить без участия поставщика.
Подводя итог: какая платформа подходит какой команде?#
Здесь нет неправильных ответов, есть только неподходящие решения. Соотнесите свою команду с четырьмя вопросами, и обычно одна платформа выйдет на первый план. Для большинства команд решающим является второй вопрос: как часто вам потребуется выходить за рамки стандартных настроек.
Выбирайте Retell, если агент должен работать без участия инженеров. Это единственная из трех платформ, где весь агент находится в визуальном редакторе, которым может управлять неразработчик, и она предлагает больше готовых продуктов: номера, SMS, пакетный обзвон, база знаний. Потолок возможностей ограничен тем, что предоставляет редактор.
Выбирайте Vapi, если разработчик предпочитает собирать агента из конфигураций, стандартных настроек достаточно, а сценарий использования следует проторенному пути: простое планирование, квалификация, кампании. Vapi продолжает добавлять готовые решения для таких шаблонов. Вы выбираете их использование, а не написание и оптимизацию поведения для вашего собственного сценария.
Выбирайте LiveKit, если ваши разработчики предпочитают создавать агента с помощью кода, а не конфигураций. В LiveKit агент — это программа в вашем репозитории, поэтому изменения проходят через pull-реквесты, проверку кода, тесты и CI, как и остальная часть вашего стека, а AI-агенты для написания кода, такие как Claude Code, Cursor и Codex, могут создавать и изменять его напрямую. Это важнее всего, когда вы выходите за рамки стандартных настроек (что делают большинство агентов в продакшене). Это также более подходящий вариант, если важна стоимость при масштабировании. Компромисс заключается в том, что здесь нет визуального редактора или готового продукта для исходящих кампаний.
Еще один важный аспект, который легко упустить: Retell и Vapi созданы для звонков, ориентированных на клиентов. Их наборы функций (перевод звонков, определение голосовой почты, кампании, SMS-сопровождение, пакетный набор) — это прежде всего функции контакт-центра, а единица работы сосредоточена вокруг телефонного разговора с одним вызывающим абонентом и одним помощником. Если вы создаете приложение для изучения языков, продукт для голосового коучинга, сервис для репетиторства или общения, внутриигрового персонажа или голосовой интерфейс для устройства, продуктом является сам разговор, и LiveKit — единственная из трех платформ, созданная для поддержки этого.
Часто задаваемые вопросы#
Какую платформу быстрее всего настроить: Retell, Vapi или LiveKit?
Все три платформы позволяют запустить телефонного агента, отвечающего на звонки, в течение дня. Retell — самая быстрая для команды без разработчика, так как весь агент создается в визуальном редакторе. Vapi и LiveKit требуют от разработчика около половины дня: Vapi через конфигурацию и вебхук, LiveKit через ~развертывание в LiveKit Cloud. Для инженерной команды разница составляет часы, а не недели; платформы различаются тем, насколько быстро вы можете изменить агента после запуска.
Какая платформа предоставляет телефонию «из коробки»?
Все три. Часто ошибочно полагают, что для LiveKit требуется оператор связи, но LiveKit Cloud напрямую предоставляет местные и бесплатные номера США, включает бесплатный местный номер в каждом тарифном плане и отвечает на входящие звонки без учетной записи Twilio. Исходящие звонки, переводы и международные звонки осуществляются через SIP-транк от выбранного вами провайдера, и LiveKit — единственная из трех платформ, которая поддерживает голосовые вызовы WhatsApp нативно. Retell продает номера, готовые к исходящим звонкам, без необходимости иметь учетную запись у оператора. Бесплатные номера Vapi предназначены только для входящих звонков; для исходящих требуется импорт номера из Twilio, Telnyx, Vonage или SIP-транка.
Как развертывать, управлять и хостить LiveKit?
У какой платформы самая низкая задержка?
Можно ли использовать модели speech-to-speech, такие как OpenAI Realtime или Gemini Live?
Какую платформу следует использовать, если голос — это продукт, а не канал поддержки?
Какая из них наиболее экономически эффективна при масштабировании?
Можно ли самостоятельно хостить любую из них?
Может ли AI-агент для написания кода, такой как Codex, Claude Code или Cursor, работать с ними?
