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DSPy
#66Framework for programming and optimizing LM pipelines
3.9FreeSemi-AutonomousEstruturas Multiagente
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%
Taxa de Sucesso de Tarefas
15s
Tempo Médio de Resposta
35,000
Tokens/Task
Pontuações Detalhadas
Autonomia
60/100
Confiabilidade
78/100
Facilidade de Uso
58/100
Eficiência de Custo
80/100
Integrações
50/100
Suporte
55/100
Capacidades
CodeKnowledgeApi
Principais Recursos
Prós
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
Contras
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
Planos de Preços
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
Melhor para
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
Simulador de Custos
Estime seu custo mensal com base no uso
105001000
Assinatura Base$0
Custo de Tokens (100 tarefas)$15.40
Total Mensal$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
Ver Todos os Preços dos Agentes
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →Testado em2025-05
Última Atualização2025-06
Nível de AutonomiaSemi-Autonomous
