ThunderPhone’u Duyuruyoruz
10 Mart 2026Alex Kolchinski
Güncelleme, Ağustos 2026: Bu, gelecek kuşaklar için yayında tuttuğumuz Mart 2026 tarihli ilk lansman duyurumuzdur. Bazı ayrıntılar — özellikle fiyatlandırma ve ses seçenekleri — o zamandan beri değişti; bugün geçerli bilgiler için güncel fiyatlandırmaya bakın. Bekleyiş de sona erdi: v2 lansman duyurusunu okuyun!
Bugün, yapay zeka ile telefon görüşmelerini otomatikleştirmeyi kolaylaştıran ThunderPhone'un herkese açık lansmanını duyurmaktan gurur duyuyoruz. Diğer telefon yapay zekası platformlarından tamamen farklı, entegre bir mimariye sahip olan ThunderPhone; çok daha yüksek performans, daha düşük maliyet ve daha az entegrasyon sorunu sunabiliyor. ThunderPhone, onlarca dilde gelen ve giden aramaları destekler; HIPAA ve GDPR ile uyumludur.
Entegre Yaklaşımın Avantajı
Diğer telefon yapay zekası platformları, sistemlerine 3 adımlı bir yapı dayatarak sistemlerinin performansını sınırlar:
- Kullanıcının sesini metne dönüştüren bir transkripsiyon modeli.
- Kullanıcının metnini işleyip bir yanıt üreten bir LLM.
- Yanıt metnini yeniden sese dönüştüren bir TTS modeli.
Bunların çoğu ayrıca, kullanıcıları hangi modelleri kullanacaklarını seçmeye zorlayarak ve gürültü azaltma ile yanıt verme hızı parametreleri gibi yapılandırma seçenekleri sunarak mühendislik yükünü kullanıcılarına aktarır.
Biz farklı bir yaklaşım benimsedik: Bugünün modelleriyle, bize göre mümkün olan en iyi teknoloji yığınını yapılandırdık ve karmaşık yapılandırma gerektirmeden kullanıma hazır hale getirdik. Sistemimiz aynı anda birçok model kullanır ve konuşmanın akışına bağlı olarak bunlar arasında akıllıca yönlendirme yapar. Buna şunlar dahildir:
- Hız ile doğruluğu dengelemek ve birbirlerinin hatalarını telafi etmek için, bazıları diğerlerinden daha hızlı, bazıları ise daha doğru olan birden fazla transkripsiyon modelini birleştirmek.
- Genel zekâları daha düşük olsa da sesi daha iyi anlayabilen ses girişli LLM'leri; hatalı transkripsiyonlar nedeniyle yanlış yapabilen ancak çoğu zaman daha akıllı olan yalnızca metin kullanan LLM'lerle birleştirmek.
- Hızlı yanıtlar üretebilen hızlı ama daha az yetenekli LLM'leri; arka planda çalışarak yapay zekanın istemini takip ettiğinden ve kullanıcının söylediklerine doğru yanıt verdiğinden emin olabilen çok daha akıllı ancak daha yavaş LLM'lerle birleştirmek.
- Bugün mevcut en yüksek zekâyı sunan OpenAI ve Google dahil önde gelen sağlayıcıların ticari modellerini; genellikle daha düşük maliyetle daha iyi hız sunan çok çeşitli açık kaynak modellerle birleştirmek.
- Aksi halde bir konuşmayı rayından çıkarabilecek arka plan gürültüsünü, yan konuşmaları ve diğer dikkat dağıtıcı sesleri sınıflandırmak ve ortadan kaldırmak için aynı anda birden fazla model kullanmak.
Bu bileşenler ve daha fazlası, üç hizmet katmanımız olan Spark, Bolt ve Storm'da farklı şekillerde orkestre edilir — Spark maliyet, Bolt hız ve Storm zekâ için optimize edilirken, her birinin dezavantajları mümkün olduğunca azaltılır. Her üç sistem de, özel adlar ve yazım farklılıkları söz konusu olduğunda bile kullanıcıların söylediklerini inanılmaz derecede doğru anlama gibi avantajları paylaşır.
Bu sıkı entegre mimarinin, sistemimize diğer sağlayıcıların sunduğu katı 3 adımlı yaklaşıma kıyasla daha düşük maliyetle çok daha yüksek performans sağladığını görüyoruz. Clay Christensen'ın modülerlik teorisiyle uyumlu olarak, sesli yapay zeka henüz erken aşamada ve modüler bir mimariyle özelleştirilebilirliği en üst düzeye çıkarmaktan ziyade, entegre bir mimariyle performansı en üst düzeye çıkarmak hâlâ daha değerli.
Optimize Edilmiş Kararlar
Özelleştirilebilirlik söz konusu olduğunda ise buna karşıyız! Günümüzün çoğu telefon AI platformu, kullanılan modellerden yapay zekanın kullanıcıyı ne kadar hızlı böleceği gibi son derece ayrıntılı parametrelere kadar kullanıcıları bitmek bilmeyen seçenekler arasında gezinmeye zorlar.
Bize göre, ThunderPhone kullanıcılarının iyi oldukları işe odaklanabilmesi ve ayrıntılı sesli AI yapılandırmasıyla uğraşmaması için bu seçenekleri arka planda optimize etmek BİZİM işimizdir. Kendimizi bir tür Squarespace olarak görüyoruz; kullanıcılarımızın parmaklarını bile kıpırdatmadan, günümüz modelleriyle mümkün olan en yüksek performansta telefon ajanları kurmasını kolaylaştırıyoruz.
Kullanım Kolaylığı
ThunderPhone; ister yeni bir telefon ajanı kuruyor, ister farklı bir platformdan ya da özel bir teknoloji yığınından geçiş yapıyor olun, kullanımı son derece kolaydır. ThunderPhone'da bir telefon ajanı kurmak için yapmanız gerekenler şunlardır:
- Spark, Bolt veya Storm kullanmak istediğinize karar verin.
- Bir ses seçin.
- İsteminizi girin. Çoklu istemli ajanlara gerek yok! İsteminizi Spark veya Bolt için fazla karmaşık bulursanız, tek bir istemle karmaşık kullanım senaryolarını bile yönetebilen Storm'a yükseltin.
- Yazılım entegrasyonlarını (herhangi bir uç nokta veya yerel n8n entegrasyonu) kullanımı son derece kolay bir sihirbazla bağlayın.
- VoIP'inizi kullanımı son derece kolay bir sihirbazla bağlayın.
Tüm bunlar genellikle 10 dakika veya daha kısa sürer.
ThunderPhone HIPAA ve GDPR ile uyumludur; talep üzerine BAA ve DPA'ları imzalayıp sunarız.
Hikâyemiz
2024’ten beri sesli yapay zeka üzerine çalışan Stanford AI Lab ve Y Combinator mezunlarından oluşan bir ekibiz. Başlangıçta odağımız, telefon görüşmelerini diller arasında çeviren Flux Interpreting idi. Ancak müşterilerimiz, yalnızca çeviri yapmak yerine işletmelerinin telefon görüşmelerini otomatikleştirmemizi tekrar tekrar isteyince, odağımızı bugün ThunderPhone olan ürüne kaydırdık.
Mevcut Platformların Sorunu
İlk olarak, başka şirketlerin telefon AI platformlarında müşteriler için telefon ajanları geliştirerek başladık. Piyasadaki neredeyse tüm telefon AI platformlarını test ettik, ancak ne yazık ki özellikle şu konularda yetersiz olduklarını gördük:
- Ses anlama: Kullanıcının sesini metne dönüştürmek için yalnızca tek bir transkripsiyon modeline sahip olmanın sınırlamaları, yapay zekanın özellikle özel adları, yaygın olmayan kelimeleri ve yazımları kullanıcıdan sık sık “yanlış duymasına” neden oluyordu.
- Talimatları takip etme: Görüşmenin arkasındaki asıl “zihinsel işi” tek ve hızlı bir LLM’in yapması, yapay zekaların talimatları doğru şekilde takip etmekte sık sık zorlanmasına ve kontrolden çıkmasına yol açıyordu.
- Zor entegrasyonlar: Denediğimiz platformlar harici yazılımlara bağlanmayı çok zorlaştırıyordu; genellikle araç çağrıları için kapsamlı JSON yapılandırmaları yazmamızı, ardından çalışmaya başlayana kadar neredeyse hiç geri bildirim almadan bunlarla tekrar tekrar uğraşmamızı gerektiriyordu.
- Fiyat: Mevcut platformlar genellikle çok yüksek ücretler talep ediyordu: ortalama bir performans için genellikle dakika başına 10 sent veya daha fazlası.
Kendi Altyapımızı Kurmak
Kurumsal bir müşteri için satış görüşmesi kullanım senaryosunu hayata geçirmek üzere bir anlaşma imzaladığımızda, ihtiyaçlarını karşılamak için kendi özel altyapımızı kurmak zorunda kaldık. Bu kullanım senaryosu zorluydu: arayanların büyük ölçüde işletmenin insafına kaldığı müşteri desteğinin aksine, satış araması yapan kişiler telefonu hızla kapatır.
Potansiyel müşteriyi kaybetmek yerine satışı gerçekleştirmek için görüşme kalitesinin kusursuz olması gerekir. Bu da standart transkripsiyon modellerinin doğru anlamakta zorlandığı isimler ve adresler dâhil, çok sayıda özel adın ve yazımın doğru şekilde ele alınması anlamına geliyordu. Bu kullanım senaryosunu başarıyla çözmek için bugün ThunderPhone olan ürünü geliştirdik.
Bu süreçte San Francisco’daki sesli yapay zeka topluluğunda; veterinerler, kamyon şoförleri ve daha pek çok alan için dikey odaklı telefon ajanı şirketleri kuran insanlarla sürekli karşılaştık. Şaşırtıcı biçimde çoğunun görüşü aynıydı: mevcut platformlar demolar için yeterince iyiydi, ancak üretim için değildi.
Şaşırtıcı şekilde, dikey sesli yapay zeka şirketlerindeki arkadaşlarımızın çoğu, hatta belki de büyük çoğunluğu, aslında “kendi altyapılarını kuruyordu”... Bu bize hiç mantıklı gelmedi — bu, 90’larda web girişimlerinin kendi web sunucularını ofislerindeki bir sunucuda barındırmak zorunda kalmasına eşdeğer.
Bu içgörüyle, telefon AI sistemimizi herkesin kullanabileceği bir platforma dönüştürmenin zamanının geldiğini fark ettik.
Dikey sesli yapay zeka şirketleri ve danışmanlar, sektöre özgü uzmanlıklarıyla hedef pazarlarının ihtiyaçlarını karşılamaya odaklanabilmelidir — temeldeki yapay zeka ve telefon teknolojisini karmaşık biçimde geliştirmeye değil! Bugün ThunderPhone ile yayına aldığımız şey tam olarak bu.
Buraya gelmek uzun bir yolculuktu! Geçen nisan ayından bu yana bize kaydolup hâlâ erişim bekleyen herkesten özür dileriz: işi bitirmek için kısa bir sprint olacağını düşündüğümüz süreç, bugün mevcut modelleri mümkün olduğunca sağlam bir sistemde nasıl bir araya getireceğimizi çözmeye çalıştığımız, aylar süren bir serüvene dönüştü.
Ama sonunda yayındayız — deneyin ve ne düşündüğünüzü görün!
Büyük sorunları çözmüş olsak da sistemde hâlâ hatalar olabilir. Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız lütfen alex@thunderphone.com adresine e-posta gönderin; sizin için en kısa sürede çözülmesini sağlayacağım. Özellik talepleriniz varsa bunları da bize bildirin; mümkün olan en kısa sürede hayata geçireceğiz.
Özel uygulama ve entegrasyon desteği, standart HIPAA ve GDPR gerekliliklerinin ötesinde uyumluluk, SLA’ler ve özel özellik talepleri gibi daha kapsamlı ihtiyaçlarınız varsa, kurumsal bir anlaşmayı konuşmaktan memnuniyet duyarız. alex@thunderphone.com adresinden bize ulaşın; ihtiyaçlarınızı ve nasıl yardımcı olabileceğimizi konuşalım.
Daha genel olarak size taahhüdümüz şudur: ThunderPhone’un sizden minimum çaba gerektirerek ilk andan itibaren çalışmasını ve seçtiğiniz Spark, Bolt veya Storm fiyat planının sınırları dahilinde işletmenizin çağrılarını günümüz yapay zekasıyla mümkün olan en kusursuz şekilde yönetmesini sağlamak BİZİM işimizdir. Bizi deneyin; ThunderPhone’un neler yapabileceğini size göstermeyi sabırsızlıkla bekliyoruz.
Ne düşündüğünüzü bize bildirin ve desteğiniz için teşekkür ederiz!