Caliper
Herramienta de prueba de fiabilidad de código abierto para habilidades de agentes de IA, que calcula puntuaciones pass@k en backends de Claude Code, Codex y Pi.
Caliper
Qué es Caliper?
Caliper vs Herramientas Similares
| Modelo de Precios | Gratis | Gratis | Gratis | Gratis |
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Cómo usar Caliper?
- 1Instala mediante pipx: pipx install caliper-eval
- 2Escribe un archivo .eval.yaml con tareas, indicaciones y resultados esperados
- 3Ejecuta la evaluación: caliper run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline
- 4O usa las habilidades de agente: /evaluate-skill run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline
Caliper Funciones principales
- Puntuación de fiabilidad pass@k con k configurable
- Comparación de línea base sin la habilidad para demostrar el delta
- Juez LLM (expect:) y aserciones Python deterministas (assert:)
- Soporte para múltiples backends: Claude Code, Codex, Pi, Claude API, OpenAI API
- Ejecución paralela de tareas con trabajadores configurables
- Habilidades de agente (evaluate-skill, grill-skill) para uso en flujo de trabajo
- Resultados guardados como JSON para seguimiento histórico
- Generación interactiva de especificaciones con grill-skill
Caliper Casos de uso
- Validar que una habilidad realmente mejora el rendimiento del agente sobre la línea base
- Rastrear la fiabilidad a través de actualizaciones de modelo y cambios de indicaciones
- Comparar qué backend de agente ejecuta una habilidad de manera más fiable
- Iterar sobre indicaciones de habilidad con mejora medible
Caliper Precios y créditos gratis
Caliper funciona con un modelo Gratis.
Esta herramienta es completamente gratuita
Caliper Ventajas y desventajas
Ventajas
- Puntuaciones de fiabilidad repetibles y cuantitativas
- Funciona con múltiples backends de agente listos para usar
- Separa la contribución de la habilidad del agente base mediante línea base
- Soporta tanto juicio basado en LLM como determinista
- Las habilidades de agente permiten ejecutar evaluaciones dentro de Claude Code/Codex
Desventajas
- Requiere configuración de CLI y dependencias específicas del agente
- El juez LLM puede ser inconsistente para tareas subjetivas
- No tiene un conjunto de pruebas integrado para flujos de trabajo que no sean de agente
- Documentación limitada para ayudantes de aserción personalizados
¿Para qué es mejor Caliper?
- Desarrolladores que crean y mantienen habilidades de agente
- Equipos que necesitan medir la fiabilidad de las habilidades del agente en todas las ejecuciones
Preguntas frecuentes sobre Caliper
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