← Back to AI Agents
DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-Autonomous멀티 에이전트 프레임워크
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%
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 research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
단점
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
가격 플랜
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
적합한 대상
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
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
