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DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousCadres multi-agents
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%
Taux de réussite des tâches
15s
Temps de réponse moyen
35,000
Tokens/Task
Scores détaillés
Autonomie
60/100
Fiabilité
78/100
Facilité d'utilisation
58/100
Efficacité des coûts
80/100
Intégrations
50/100
Support
55/100
Capacités
CodeKnowledgeApi
Fonctionnalités clés
Avantages
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
Inconvénients
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
Plans tarifaires
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
Idéal pour
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
Simulateur de coûts
Estimez votre coût mensuel en fonction de l'utilisation
105001000
Abonnement de base$0
Coût des tokens (100 tâches)$15.40
Total mensuel$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
Voir tous les tarifs des agents
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →Testé le2025-05
Dernière mise à jour2025-06
Niveau d'autonomieSemi-Autonomous
