Dify 围绕模型、Prompt、RAG、Agent 和 AI 应用发布设计。n8n 连接外部系统、触发事件、处理数据并执行流程，AI Agent 只是其中一个节点。
要发布面向用户的 RAG/对话/API 应用，Dify 更贴近目标；要连接 CRM、邮件、Webhook 和数据库跑确定性流程，n8n 的工作流底座更合适。
| 对比项 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 价格模式 | 开源 | 可免费试用 |
| 价格说明 | 开源版可自托管，按模型用量计费；Dify Cloud 订阅按月计费，按席位和应用额度阶梯定价，具体价格以 dify.ai 定价页为准。 | 官网同时提供云端和自托管路径，执行量、协作、企业权限和云端额度以当前官方方案及许可证说明为准。 |
| 中文界面 | 支持中文 | 以英文为主 |
| 适用平台 | Web、API | Web、API、Linux |
| 最近核验 | 2026-08-12 | 2026-08-14 |
怎么选
| 对比项 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 产品中心 | LLM 应用、Agent、知识库和 RAG 是主线。 | 跨应用工作流、事件触发、数据转换和自动化是主线。 |
| 部署与许可 | Community Edition 可自托管；Dify Open Source License 基于 Apache 2.0，但对多租户服务和前端标识另有条件。 | 可用 Cloud 或自托管；Sustainable Use License 限定许可用途，托管客户工作区或嵌入产品前应核对商业授权。 |
| 失败处理 | 重点在模型输出、检索和人工输入节点。 | 重点在执行记录、重试、凭证、触发器和外部系统失败。 |
| 计费方式 | 按 Cloud 方案/额度和模型调用核算。 | Cloud 以 workflow executions 计费，模型与自托管基础设施另计。 |
两边迁移的不是一个画布文件，而是凭证、数据映射、模型配置、错误处理和版本策略。迁移前把一条完整流程拆成输入、模型、外部写入和人工审批四段，分别验收再重建。
大家会问
在围绕模型的应用里有重叠，但两者的重点不同。Dify 更适合 AI 应用本身，n8n 更适合把外部系统串起来。复杂业务经常需要两者或其它系统配合。
没有 SaaS 订阅不等于没有成本。服务器、备份、升级、监控、凭证安全和模型 API 都要算进去。
要看具体流程是否配置。一篇 2026 年 arXiv 预印本分析了 6,000 多条公开 n8n 工作流，发现 fallback、失败告警和人工审批在样本里并不常见；研究没有比较 Dify，也不能说明平台缺少这些功能。上线前要自己补齐并测试。
开源 LLM 应用开发与 Workflow 编排平台
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，把"搭一个 AI 应用"做到类似"搭一个表单"的体验。它提供可视化工作流、应用模板、知识库接入、监控和发布能力，开发者可以一行代码不用就做出可在线使用的 AI 助手，并通过 API 集成到现有系统。对中文用户，Dify 的中文文档和社区很强，本地部署（企业版）+SaaS 都能用，迁移成本低。
支持可视化编排、自定义代码和自托管的工作流自动化平台。
n8n 面向技术团队提供可视化工作流编排，同时允许在节点中加入 JavaScript、Python 和自定义逻辑。它可以连接 API、数据库、消息、文件和 AI 服务，适合把数据同步、内容处理、通知、审批和 Agent 流程串起来。相比只提供固定连接器的自动化工具，n8n 更强调可自托管、可扩展和让工程师介入关键步骤。
