GPT-6 Luna en gemiddelde afhandeltijd. Gemiddelde afhandeltijd is het aantal minuten dat een medewerker aan één ticket besteedt, van begin tot verzenden. Bij concept-en-nakijken staat er een ai-concept in het antwoordveld, met het juiste antwoord al opgehaald, zodat de medewerker bewerkt in plaats van helemaal zelf te schrijven. Dit is de kijk van een supportlead op de prijswijziging, niet de kijk van een engineer op het model.
Op 22 september 2026 introduceerde OpenAI goedkopere GPT-6-tiers, sol en Luna, volgens letsdatascience. Dat is een secundair bericht, dus controleer de details opnieuw op OpenAI's eigen prijspagina voordat je ertegen begroot. De richting is het punt: de prijzen van de middenklasse blijven dalen.
Om te zien hoe ver ze zijn gedaald, kijk je naar de topklasse die Luna onderbiedt. GPT-6 astra kwam uit op 3 september 2026 met een context van ongeveer 1m tokens, volgens vorplabs. Luna's uitvoerprijs is een klein deel van die van astra. Dezelfde leverancier, drie weken uit elkaar.
#Waarom verandert een goedkoper model wat je achter een ticket draait?
Hoe verlaagt AI de gemiddelde afhandeltijd in klantenservice?
AI verlaagt de gemiddelde afhandeltijd door het antwoord op te stellen voordat de medewerker het ticket opent, met het relevante antwoord uit de kennisbank al opgehaald en ingevoegd. De medewerker leest, bewerkt en verstuurt in plaats van vanuit een leeg veld te schrijven. Dat snijdt in de schrijfminuten, het grootste verschuifbare deel van de afhandeltijd bij de meeste teams.
Tot nu toe bewaarden de meeste teams ai-concepten voor de moeilijke 20% van de tickets. Een ingewikkelde terugbetaling, een escalatie, een draad met tien berichten. De simpele kregen een standaardmacro, omdat een vers concept voor elk ticket meer kostte dan het opleverde.
Dat kostenbezwaar neemt Luna weg. Een supportconcept met ophaalcontext beslaat een paar duizend invoertokens en een paar honderd uitvoertokens. Tegen Luna's tarieven is dat een minuscuul deel van een cent voor elk ticket, dus een concept achter elk ticket in een queue met hoog volume kost bijna niets. Tegen astra's tarieven liep hetzelfde volume op tot een echte kostenpost.
#Wat doet concept-en-nakijken eigenlijk met de gemiddelde afhandeltijd?
Splits één ticket op in delen. De medewerker leest het, zoekt het antwoord, schrijft de reactie en verstuurt. Het schrijven is meestal het grootste stuk. Als een ticket van zes minuten er drie aan schrijven kwijt is, brengt een goed concept dat terug naar ongeveer één minuut. Het ticket is dan in zo'n vier minuten gesloten. Dat is een besparing van 33%, en tickets per medewerker per dienst schuiven mee.
De medewerker blijft de baas. Er wordt niets vanzelf verstuurd. Wat achter elk ticket zit, is klein en zichtbaar:
- Het ophalen trekt het passende kennisbankartikel en beleid de context in
- Het model schrijft een antwoord in jouw toon en noemt de bron die het gebruikte
- De medewerker bewerkt het concept en drukt op verzenden, of schrijft het opnieuw als het fout is
- De correctie stroomt terug, zodat het volgende concept over dat onderwerp beter is
Dit is dezelfde soort werk als een uitgewerkt voorbeeld van retrieval aan de agentkant voor een supportteam, een illustratieve opzet met aangenomen cijfers, geen klantresultaat. Het idee daar was niet een slimmer model. Het was het antwoord in de handen van de agent leggen voordat die ernaar gaat zoeken. Met Luna's prijs kun je dat doen voor de hele queue in plaats van een deel ervan. We ontwerpen zulke uitrol binnen onze ai-consultancy-praktijk en bouwen de ophaallaag via ai-implementatie.
We are
Stennir zet een concept in het antwoordveld van je medewerker, zodat een mens sneller bewerkt en verstuurt.
We aren't
Stennir is geen klantgerichte deflectiebot die je gebruikers antwoordt in plaats van je team.
#Moet je nu AI achter elk ticket zetten?
Meestal ja, met twee controles. Ten eerste: controleer Luna's prijs opnieuw op OpenAI's prijspagina, want de prijzen die we noemen zijn secundaire berichtgeving van september. Ten tweede: stuur op kwaliteit, niet op kosten. Een goedkoop concept dat de helft van de tijd fout is, verhoogt de afhandeltijd, omdat de agent het herschrijft. Meet het bewerkingspercentage voor en na. Houd de moeilijke tickets op een sterkere tier als de concepten daar dat nodig hebben.
De oude vraag was welke tickets we ons kunnen veroorloven te laten opstellen. Luna maakt er van: welke tickets moet een mens nog met de hand schrijven. Dat is een veel kortere lijst.
Leid je een supportteam en volg je afhandeltijd en tickets per medewerker per dienst, dan is de zet dit kwartaal om een pilot met concept-en-nakijken door te rekenen op je echte volume en bewerkpercentage, niet op de demo van een leverancier. We zijn nieuw, en de voorwaarden die we noemen zijn de voorwaarden waarnaar we bouwen. plan een kennismakingsgesprek van 30 minuten en we berekenen het op jouw eigen cijfers voordat je je ergens aan verbindt.
