← Back to AI Agents
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%
Уровень успешности задач
15s
Среднее время ответа
35,000
Tokens/Task
Детальные оценки
Автономность
60/100
Надежность
78/100
Простота использования
58/100
Эффективность затрат
80/100
Интеграции
50/100
Поддержка
55/100
Возможности
CodeKnowledgeApi
Ключевые особенности
Плюсы
- Stanford research backing
- Unique optimization approach
- Composable modules
- Academic rigor
Минусы
- Steep learning curve
- Research-oriented
- Limited production use
- Complex concepts
Тарифные планы
Open Source
Free
- Full framework
- MIT license
- Research updates
Лучше всего подходит для
LM OptimizationPrompt EngineeringResearchPipeline Building
Симулятор стоимости
Оцените ежемесячную стоимость на основе использования
105001000
Базовая подписка$0
Стоимость токенов (100 задач)$15.40
Всего в месяц$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
Посмотреть все цены на агентов
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →Протестировано2025-05
Последнее обновление2025-06
Уровень автономностиSemi-Autonomous
