Stanford Nlp · seit Erste Version als "DSP" im Dezember 2022 veröffentlicht; Umbenennung/Neugestaltung zu DSPy ab August/Oktober 2023. · 9× · zuletzt 29. Juni 2026
DSPy ist ein von der Stanford NLP Group entwickeltes Open-Source-Framework, das Prompts nicht als starre Strings, sondern als parametrisierte, kompilierbare Python-Module behandelt ("Programmieren statt Prompten"). Über deklarative Signaturen, Module (z.B. Predict, ChainOfThought, ReAct) und Optimizer (z.B. MIPROv2, GEPA, BootstrapFewShot) werden Prompts und teils Modellgewichte automatisch gegen eine messbare Metrik optimiert. Das Projekt ist modell-/provider-agnostisch (über LiteLLM) und wird aktiv weiterentwickelt (aktuell Version 3.x-Reihe), u.a. mit Produktionsnutzung bei Firmen wie Shopify, Dropbox, AWS und JetBlue.
Features
| Lizenz | MIT-Lizenz |
| Plattform | Python-Bibliothek, Python ≥ 3.10, installierbar via pip |
| Preis | Kostenlos, Open Source (keine Lizenzgebühren) |
| Protokoll-Kompatibilität | OpenAI-kompatible Chat-Completions- und Responses-API via LiteLLM; native Tool-/Function-Calling |
| Release-Datum | Erste Version (DSP) Dezember 2022; DSPy-Ankündigung August/Oktober 2023 |
| Unterstützte Modelle/Provider | Alle LiteLLM-Provider (OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock, HuggingFace, Ollama, lokale Modelle u.v.m.) |