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Stanford NLP의 DSPy는 언어 모델을 프롬프팅하는 대신 프로그래밍하기 위한 프레임워크입니다. 구성 가능한 모듈과 자동 최적화 도구를 제공하여 프롬프트, 퓨샷 예제 및 모델 가중치를 조정하여 파이프라인 품질을 극대화합니다.
78%
작업 성공률
15s
평균 응답 시간
35,000
Tokens/Task
세부 점수
자율성
60/100
신뢰성
78/100
사용 용이성
58/100
비용 효율성
80/100
통합
50/100
지원
55/100
기능
CodeKnowledgeApi
주요 특징
장점
- Stanford 연구 지원
- 독특한 최적화 접근법
- 구성 가능한 모듈
- 학문적 엄격성
단점
- 가파른 학습 곡선
- 연구 중심
- 제한된 프로덕션 사용
- 복잡한 개념
가격 플랜
오픈 소스
Free
- 전체 프레임워크
- MIT 라이선스
- 연구 업데이트
적합한 대상
LM 최적화프롬프트 엔지니어링연구파이프라인 구축
비용 시뮬레이터
사용량에 따른 월 비용 추정
105001000
기본 구독$0
토큰 비용 (100개 작업)$15.40
월 총액$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
모든 에이전트 가격 보기
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →테스트 날짜2025-05
최종 업데이트2025-06
자율성 수준Semi-Autonomous
