Caliper
Strumento di test di affidabilità open-source per competenze di agenti AI, calcolando punteggi pass@k su backend Claude Code, Codex e Pi.
Caliper
Cos’è Caliper?
Caliper vs Strumenti Simili
| Modello di Prezzo | Gratis | Gratis | Prezzi personalizzati | Gratis, A pagamento |
| Crediti Gratuiti | ||||
| Funzioni principali |
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| Pro |
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| Ideale per |
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Come usare Caliper?
- 1Installa tramite pipx: pipx install caliper-eval
- 2Scrivi una specifica .eval.yaml con attività, prompt e risultati attesi
- 3Esegui la valutazione: caliper run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline
- 4Oppure usa le competenze agente: /evaluate-skill run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline
Caliper Funzioni principali
- Punteggio di affidabilità pass@k con k configurabile
- Confronto con baseline senza la competenza per dimostrare il delta
- Giudice LLM (expect:) e asserzioni Python deterministiche (assert:)
- Supporto per più backend: Claude Code, Codex, Pi, API Claude, API OpenAI
- Esecuzione parallela delle attività con worker configurabili
- Competenze agente (evaluate-skill, grill-skill) per l'uso nel flusso di lavoro
- Risultati salvati come JSON per monitoraggio storico
- Generazione interattiva di specifiche con grill-skill
Caliper Casi d’uso
- Validare che una competenza migliori effettivamente le prestazioni dell'agente rispetto alla baseline
- Tracciare l'affidabilità attraverso aggiornamenti del modello e modifiche ai prompt
- Confrontare quale backend agente esegue una competenza in modo più affidabile
- Iterare sui prompt delle competenze con miglioramenti misurabili
Caliper Prezzi e crediti gratuiti
Caliper usa un modello Gratis.
Caliper Pro e contro
Pro
- Punteggi di affidabilità quantitativi e ripetibili
- Funziona subito con più backend agente
- Separa il contributo della competenza dall'agente base tramite baseline
- Supporta giudizio sia basato su LLM che deterministico
- Le competenze agente permettono di eseguire valutazioni all'interno di Claude Code/Codex
Contro
- Richiede configurazione CLI e dipendenze specifiche dell'agente
- Il giudice LLM può essere incoerente per attività soggettive
- Nessuna suite di test incorporata per flussi di lavoro non basati su agenti
- Documentazione limitata per asserzioni personalizzate
Per cosa è più adatto Caliper?
- Sviluppatori che creano e mantengono competenze per agenti
- Team che necessitano di misurare l'affidabilità delle competenze degli agenti tra diverse esecuzioni
Domande frequenti su Caliper
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