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DSPy 由斯坦福 NLP 团队开发，是一个用于编程（而非提示）语言模型的框架。它提供可组合的模块和自动优化器，能够调整提示、少样本示例和模型权重，以最大化管道质量。
78%
任务成功率
15s
平均响应时间
35,000
Tokens/Task
详细评分
自主性
60/100
可靠性
78/100
易用性
58/100
成本效益
80/100
集成能力
50/100
支持
55/100
能力
CodeKnowledgeApi
主要特点
优点
- 斯坦福研究支持
- 独特的优化方法
- 可组合模块
- 学术严谨性
缺点
- 学习曲线陡峭
- 面向研究
- 生产使用有限
- 概念复杂
定价方案
开源
Free
- 完整框架
- MIT许可证
- 研究更新
适用场景
LM优化提示工程研究管道构建
成本模拟器
根据使用量估算您的月度成本
105001000
基础订阅$0
Token费用（100个任务）$15.40
月度总计$15.40
Underlying Models
GPT-4.1$2/$8 per 1M tokens
~35,000 tokens/task avg
查看所有代理定价
→Underlying Models
GPT-4.1
OpenAI · $2/$8 per 1M tokens
Claude 4 Sonnet
Anthropic · $3/$15 per 1M tokens
View Model Pricing →测试日期2025-05
最后更新2025-06
自主级别Semi-Autonomous
