Вайбкод открыл три API, которые позволяют собрать полноценного ИИ-ассистента по звонкам целиком внутри российского контура Битрикс24 - без сторонних сервисов и без передачи данных за рубеж: готовые расшифровки, векторные эмбеддинги и База знаний 2.0.
Отдел контроля качества традиционно тратит часы на прослушивание записей. Руководитель отдела продаж хочет знать, следуют ли менеджеры скрипту. Новый сотрудник не может быстро поднять историю по клиенту.
Вайбкод решает всё это одной связкой трёх API, которые появились в платформе к июлю 2026 года (платформа находится в активной бете):
bitrix/embeddings - векторизация расшифровок для семантического поиска.Результат - ассистент, который отвечает на вопросы строго по реальным звонкам, а не генерирует вымышленные ответы. Это и есть RAG (поиск с дополнением генерации): модель получает только найденные куски расшифровок и строит ответ по ним.
Все три API работают внутри контура Битрикс24. Данные не покидают инфраструктуру портала - критично для компаний, работающих в рамках 152-ФЗ. Подробнее о хранении данных читайте в статье где ИИ Битрикс24 обрабатывает данные.
Как данные проходят путь от записи звонка до ответа ассистента. Телефония создаёт активность в CRM, Вайбкод забирает готовую расшифровку, векторизует её и кладёт в Базу знаний; при запросе пользователя ассистент ищет релевантные фрагменты и формирует ответ через BitrixGPT.
flowchart TD
PHONE[Телефония / CRM] -->|активность| TRANSCRIPT["GET /v1/activities/:id/transcript"]
TRANSCRIPT -->|текст| EMBED["POST /v1/embeddings\n(bitrix/embeddings)"]
EMBED -->|вектор + текст| KB["База знаний 2.0\n(POST /v1/note)"]
KB -->|поиск| SEARCH["GET /v1/note/documents/search"]
SEARCH -->|релевантные куски| LLM["BitrixGPT\n(bitrix/bitrixgpt-5.5)"]
LLM -->|ответ| USER[Менеджер / РОП]
| Эндпоинт | Роль в ассистенте | Право доступа | Примечание |
|---|---|---|---|
GET /v1/activities/:activityId/transcript |
Получить готовую расшифровку звонка из CRM | crm |
Требует включённого BitrixGPT для звонков в настройках портала |
POST /v1/embeddings |
Векторизовать текст (модель bitrix/embeddings) |
vibe:ai |
Бесплатная модель; формат запроса совместим с OpenAI |
GET /v1/note/documents/search и POST /v1/note |
Хранить фрагменты расшифровок и искать по смыслу | note |
База знаний 2.0; поиск полнотекстовый + API |
Актуальные квоты и лимиты модели проверяйте в документации: vibecode.bitrix24.tech/docs
Битрикс24 умеет расшифровывать звонки силами встроенного BitrixGPT - текст сохраняется как часть активности в CRM. Вайбкод даёт доступ к этому тексту напрямую через API:
GET /v1/activities/:activityId/transcript
Что нужно:
crm в ключе приложения.activityId) активности-звонка - берётся из списка активностей CRM.Что возвращает: готовый текст разговора, разбитый по ролям («Оператор» / «Клиент»). Повторно транскрибировать аудио не нужно - платформа уже сделала это за вас.
Если вам интересно, как AI Битрикс24 обрабатывает звонки штатными средствами BitrixGPT, - смотрите статью AI-анализ звонков в Битрикс24.
Чтобы искать по смыслу (а не просто по ключевому слову), расшифровку нужно превратить в вектор. Для этого используется модель bitrix/embeddings:
POST /v1/embeddings
Формат запроса - OpenAI-совместимый:
{
"model": "bitrix/embeddings",
"input": [
"Оператор: Добрый день, как я могу помочь?",
"Клиент: Меня интересует доставка в регионы..."
]
}
Массив строк в input → массив векторов в ответе за один запрос. Длинные расшифровки лучше разбивать на смысловые фрагменты (по 300-500 слов) перед отправкой - так семантический поиск будет точнее.
Ключевые параметры:
vibe:ai.База знаний 2.0 открыта для API с июля 2026 года. Через неё можно создавать документы, наполнять их содержимым и искать - прямо из кода приложения.
Создание документа с фрагментом расшифровки:
POST /v1/note
В тело документа кладём: идентификатор звонка, дату, менеджера, текст фрагмента и его вектор (или метаданные для связки с вектором).
Поиск по содержимому:
GET /v1/note/documents/search
При запросе пользователя - сначала векторизуем вопрос той же моделью bitrix/embeddings, затем ищем ближайшие по смыслу фрагменты в Базе знаний. Найденные куски передаём в контекст языковой модели.
Подробнее о возможностях Базы знаний 2.0 через API читайте в статье База знаний 2.0 через API в Битрикс24 Вайбкод, а об эмбеддингах и векторном поиске в целом - в RAG и векторный поиск на Битрикс24 Вайбкод.
Когда релевантные фрагменты найдены, их передают в языковую модель вместе с вопросом пользователя. Рекомендуемая модель для ассистента - bitrix/bitrixgpt-5.5 или bitrix/bitrixgpt-5.5-agent (доступны по умолчанию в тарифах Коворк/Код).
Системный промпт для ассистента:
Ты - ассистент по анализу звонков. Отвечай ТОЛЬКО на основе предоставленных фрагментов расшифровок.
Если ответа в фрагментах нет - сообщи об этом прямо. Не выдумывай.
Фрагменты:
{{retrieved_chunks}}
Вопрос: {{user_question}}
Модель bitrix/agent/auto (авто-роутер) лучше не использовать для этого сценария - она может выбрать недоступную модель и вернуть ошибку 402. Зафиксируйте конкретную модель явно.
После каждого звонка приложение автоматически:
GET /v1/activities/:activityId/transcript.Менеджер видит краткое резюме сразу после звонка - без необходимости прослушивать запись.
Ассистент проверяет каждый звонок по заданному набору критериев:
| Критерий | Что проверяем |
|---|---|
| Приветствие | Назвал ли менеджер своё имя и компанию |
| Выявление потребности | Задавались ли открытые вопросы |
| Презентация | Было ли предложение под запрос клиента |
| Работа с возражением | Фиксировались ли возражения и давались ли ответы |
| Следующий шаг | Договорились ли о конкретном действии |
| Прощание | Корректное завершение разговора |
Результат проверки сохраняется в Базе знаний или карточке CRM; руководитель отдела продаж получает уведомление по звонкам ниже порогового балла.
Пользователь задаёт вопрос: «Что клиент говорил о сроках доставки в последних звонках?»
Ассистент:
Ответ строго ограничен найденными расшифровками - модель не может «додумать» то, чего не было в разговорах.
Используйте этот список как план разработки перед стартом. Подробнее о том, как правильно оформить задачу на доработку, читайте в статье структура ТЗ на доработку Битрикс24.
crm + vibe:ai + noteGET /v1/activities/:activityId/transcript возвращает текстPOST /v1/embeddings с моделью bitrix/embeddings работаетPOST /v1/note создан хотя бы один документGET /v1/note/documents/search возвращает релевантные результатыbitrix/bitrixgpt-5.5 или bitrix/bitrixgpt-5.5-agent, не autoGET /v1/infra/servers/:id/logsAI-квоты. Модели бесплатны в пределах квоты портала. Квота даётся на компанию и зависит от тарифа Битрикс24 и подписки, а у Коворк/Кода своя, отдельная шкала персональных подписок. Сверх квоты - списание с кошелька. Массовую переиндексацию архива выгоднее ставить на ночь или выходные: в выгодные часы квота расходуется вдвое медленнее. Точные значения квот и стоимость сверхлимитного использования - на момент публикации уточняйте в документации: vibecode.bitrix24.tech/docs/ai/embeddings.
Расшифровка только новых звонков. BitrixGPT для звонков обрабатывает записи, появившиеся после включения функции. Ретроспективная расшифровка старых записей через этот API недоступна.
Таймаут exec. При выполнении тяжёлых операций (массовая индексация расшифровок) учитывайте таймаут 500 секунд на операцию сервера. Для больших объёмов делайте пакетную обработку.
bitrix/bitrixgpt-5.5-thinking - «думающая» модель, которая могла бы улучшить качество проверки по чек-листу, - по умолчанию не включена для тарифов Коворк/Код. Требует отдельного включения на уровне аккаунта.
Командная разработка. Если над ассистентом работают несколько разработчиков - используйте git + worktree, иначе деплои будут перезаписывать друг друга.
| Параметр | Вайбкод RAG-ассистент | Внешние сервисы (Dialext, aiokk, WhisperAI и др.) |
|---|---|---|
| Хранение данных | Внутри контура Битрикс24 | На серверах стороннего сервиса |
| Стоимость транскрибации | Входит в AI-квоту BitrixGPT | Поминутная или по подписке |
| Гибкость логики | Полная - любой промпт, любой чек-лист | Ограничена настройками сервиса |
| Время внедрения | Разработка: от нескольких дней | Установка приложения: часы |
| RAG по истории | Да - через Базу знаний 2.0 | Зависит от сервиса |
| Интеграция с CRM | Нативная через API | Через коннектор/вебхук |
Внешние сервисы речевой аналитики подходят для быстрого старта без разработки. Вайбкод-подход оправдан, когда важны: полный контроль над данными, кастомная логика оценки и возможность строить RAG по накопленной истории звонков.
Связка трёх API Вайбкод - transcript + embeddings + note - закрывает основные задачи контроля качества и аналитики звонков без вывода данных за периметр Битрикс24. Это актуально для компаний, которым важно соответствие 152-ФЗ, а также для тех, кто хочет гибко настраивать логику оценки под свои скрипты продаж.
Платформа Вайбкод находится в активной бете (данные актуальны на июль 2026). API и квоты могут меняться - следите за обновлениями в документации: vibecode.bitrix24.tech/docs.
Команда АС Проект - Платиновый партнёр Битрикс24 - помогает спроектировать архитектуру ассистента, собрать приложение на Вайбкоде и встроить его в существующие процессы контроля качества и продаж.
/v1/off-peak.Данные на 29 августа 2026 - платформа Вайбкод в активной бете, цифры (квоты, цены, версии) меняются. Сверяйтесь с документацией Вайбкода.
Оставьте заявку - мы свяжемся с вами и проконсультируем.
Эксперт АС Проект свяжется в течение 60 минут.