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DSPy
#66Framework zur Programmierung und Optimierung von LM-Pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousMulti-Agent Frameworks
DSPy by Stanford NLP ist ein Framework zur Programmierung — statt Prompting — von Sprachmodellen. Es bietet kombinierbare Module und automatische Optimierer, die Prompts, Few-Shot-Beispiele und Modellgewichte anpassen, um die Pipeline-Qualität zu maximieren.
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
- Unterstützung durch Stanford-Forschung
- Einzigartiger Optimierungsansatz
- Kombinierbare Module
- Akademische Strenge
Nachteile
- Steile Lernkurve
- Forschungsorientiert
- Begrenzter Produktionseinsatz
- Komplexe Konzepte
Preispläne
Open Source
Free
- Vollständiges Framework
- MIT-Lizenz
- Forschungsupdates
Am besten geeignet für
LM-OptimierungPrompt-EngineeringForschungPipeline-Erstellung
Kostensimulator
Schätze deine monatlichen Kosten basierend auf der Nutzung
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
Alle Agent-Preise anzeigen
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →Getestet2025-05
Zuletzt aktualisiert2025-06
AutonomiestufeSemi-Autonomous
