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DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousMulti-Agent Frameworks
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%
Aufgabenerfolgsrate
15s
Durchschnittliche Antwortzeit
35,000
Tokens/Task
Detaillierte Bewertungen
Autonomie
60/100
Zuverlässigkeit
78/100
Benutzerfreundlichkeit
58/100
Kosteneffizienz
80/100
Integrationen
50/100
Support
55/100
Fähigkeiten
CodeKnowledgeApi
Hauptmerkmale
Vorteile
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
Nachteile
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
Preispläne
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
Am besten geeignet für
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
Kostensimulator
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105001000
Basis-Abonnement$0
Token-Kosten (100 Aufgaben)$15.40
Monatlich gesamt$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
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→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
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Zuletzt aktualisiert2025-06
AutonomiestufeSemi-Autonomous
