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DSPy
#66LMパイプラインのプログラミングと最適化のためのフレームワーク
3.9FreeSemi-AutonomousMulti-Agent Frameworks
Stanford NLPによるDSPyは、言語モデルをプロンプトするのではなく、プログラミングするためのフレームワークです。構成可能なモジュールと自動オプティマイザーを提供し、プロンプト、少数ショット例、モデル重みを調整してパイプラインの品質を最大化します。
78%
タスク成功率
15s
平均応答時間
35,000
Tokens/Task
詳細スコア
自律性
60/100
信頼性
78/100
使いやすさ
58/100
コスト効率
80/100
統合
50/100
サポート
55/100
機能
CodeKnowledgeApi
主な特徴
長所
- Stanford研究の裏付け
- 独自の最適化アプローチ
- 構成可能なモジュール
- 学術的な厳密さ
短所
- 急な学習曲線
- 研究志向
- 限定的なプロダクション利用
- 複雑な概念
料金プラン
オープンソース
Free
- フルフレームワーク
- MITライセンス
- 研究アップデート
最適な用途
LM最適化プロンプトエンジニアリング研究パイプライン構築
コストシミュレーター
使用量に基づいて月額コストを見積もる
105001000
基本サブスクリプション$0
トークンコスト（100タスク）$15.40
月額合計$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
すべてのエージェント価格を見る
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →テスト日2025-05
最終更新2025-06
自律レベルSemi-Autonomous
