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DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousMulti-Agent Frameworks
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%
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 research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
短所
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
料金プラン
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
最適な用途
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
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
