← Back to AI Agents
DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-Autonomousأطر متعددة الوكلاء
DSPy by Stanford NLP is a framework for programming — rather than prompting — language models. It provides composable modules and automatic optimizers that tune prompts, few-shot examples, and model weights to maximize pipeline quality.
78%
معدل نجاح المهام
15s
متوسط وقت الاستجابة
35,000
Tokens/Task
التقييمات التفصيلية
الاستقلالية
60/100
الموثوقية
78/100
سهولة الاستخدام
58/100
كفاءة التكلفة
80/100
التكاملات
50/100
الدعم
55/100
القدرات
CodeKnowledgeApi
الميزات الرئيسية
الإيجابيات
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
السلبيات
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
خطط التسعير
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
الأفضل لـ
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
محاكي التكلفة
قدر التكلفة الشهرية بناءً على الاستخدام
105001000
الاشتراك الأساسي$0
تكلفة الرموز (100 مهمة)$15.40
الإجمالي الشهري$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
عرض جميع أسعار الوكلاء
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →تاريخ الاختبار2025-05
آخر تحديث2025-06
مستوى الاستقلاليةSemi-Autonomous
