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DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousFrameworks Multi-Agente
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%
Tasa de Éxito en Tareas
15s
Tiempo de Respuesta Promedio
35,000
Tokens/Task
Puntuaciones Detalladas
Autonomía
60/100
Fiabilidad
78/100
Facilidad de Uso
58/100
Eficiencia de Costos
80/100
Integraciones
50/100
Soporte
55/100
Capacidades
CodeKnowledgeApi
Características Clave
Ventajas
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
Desventajas
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
Planes de Precios
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
Ideal para
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
Simulador de Costos
Estima tu costo mensual según el uso
105001000
Suscripción Base$0
Costo de Tokens (100 tareas)$15.40
Total Mensual$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
Ver todos los precios de agentes
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →Probado2025-05
Última Actualización2025-06
Nivel de AutonomíaSemi-Autonomous
