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DSPy
#66Framework pour programmer et optimiser les pipelines LM
3.9FreeSemi-AutonomousCadres multi-agents
DSPy par Stanford NLP est un framework pour programmer — plutôt que solliciter — les modèles de langage. Il propose des modules composables et des optimiseurs automatiques qui ajustent les prompts, les exemples few-shot et les poids du modèle pour maximiser la qualité du pipeline.
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
- Soutien de la recherche Stanford
- Approche d'optimisation unique
- Modules composables
- Rigueur académique
Inconvénients
- Courbe d'apprentissage abrupte
- Orienté recherche
- Utilisation en production limitée
- Concepts complexes
Plans tarifaires
Open Source
Free
- Framework complet
- Licence MIT
- Mises à jour de recherche
Idéal pour
Optimisation LMIngénierie de promptsRechercheConstruction de pipelines
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
