Dify und n8n sind nicht wirklich Konkurrenten – sie liefern unterschiedliche Dinge. Dify ist eine Plattform zum Erstellen der LLM-Anwendung selbst: einer Chat-App, eines Agenten oder eines RAG-gestützten Assistenten. n8n ist eine allgemeine Workflow-Automatisierung, bei der ein Modellaufruf neben Hunderten von Konnektoren, Zeitplänen und Webhooks ein Knoten ist. Wenn das Ergebnis das KI-Produkt ist, beginnen Sie mit Dify. Wenn das Ergebnis ein Geschäftsprozess ist, der gelegentlich eine Frage an ein Modell stellt, beginnen Sie mit n8n. Umgekehrt gesucht – n8n gegenüber Dify – lautet die Antwort gleich, weil die Wahl davon abhängt, was Sie erstellen.
Der Punkt, über den Menschen tatsächlich stolpern, ist das Geld. Dify rechnet pro KI-Antwort ab, n8n pro Workflow-Ausführung, und Ihr Modellanbieter pro Token. Diese drei Einheiten lassen sich nicht ineinander umrechnen. Deshalb sind die meisten direkten Preistabellen für dieses Paar bereits vor der ersten Zeile irreführend.
Zunächst zwei Versionsfakten, weil viele indexierte Texte über dieses Paar veraltet sind. n8n befindet sich in der 2.x-Linie: Die neueste Version ist n8n@2.39.9, veröffentlicht am 21. September 2026. Dify hat überhaupt keine 2.x-Versionslinie – die aktuelle Hauptlinie ist 1.x, die neueste Version 1.17.1 vom 10. September 2026. Beide Repositories sind aktiv und nicht archiviert (Dify- und n8n-Seiten der neuesten Version, am 21. September 2026 erneut geprüft; n8n veröffentlicht häufig, rechnen Sie daher damit, dass sich die Patch-Nummer erneut geändert hat).
Wer sollte was auswählen
| Deine Situation | Wählen | Warum |
|---|---|---|
| Das, was Sie ausliefern, ist eine Chat-App, ein Agent oder ein RAG-gestützter Assistent | Dify | Die Prompt-Workbench, die Wissensdatenbank und die veröffentlichte App sind das Produkt und nicht etwas, das Sie aus Knoten zusammensetzen |
| Der KI-Schritt steckt in einem längeren Prozess – CRM, E-Mail, Tabellen, Webhooks, Zeitpläne | n8n | Modellknoten befinden sich auf derselben Arbeitsfläche wie die Konnektoren, daher ist das Modell nicht das Zentrum |
| Nicht-Administratoren erstellen Apps, dürfen aber keine Anbieter-Schlüssel bearbeiten | Dify | Nur der Eigentümer des Arbeitsbereichs und Administratoren können Anbieter verwalten, und jeder hinzugefügte Schlüssel funktioniert im gesamten Arbeitsbereich und wird dem eigenen Anbieterkonto des Hinzufügenden berechnet |
| Sie benötigen separate Umgebungen und eine Git-Versionsverwaltung | n8n ab der Business-Stufe | „Different environments“ und „Version control using Git“ erscheinen erstmals in der eigenen Funktionsliste des Business-Tarifs auf der n8n-Preisseite; Starter und Pro führen sie nicht auf |
| Sie möchten es selbst ohne ein Anbieter-Konto betreiben | Beides, aber lesen Sie zuerst die Lizenz | Dify Community ist eine modifizierte Apache 2.0 mit einer Klausel gegen Mehrmandantenbetrieb; n8n Community ist Fair-Code und nur für interne Geschäftszwecke oder nichtkommerzielle Nutzung vorgesehen |
| Sie bezahlen bereits für eines und möchten auf das andere konsolidieren | Keines, günstig | Keines der Projekte dokumentiert einen Importer für das Format des jeweils anderen. Planen Sie daher einen Neuaufbau statt einer Übertragung und wählen Sie nach Eignung. |
Zwei strukturelle Unterschiede hinter dieser Tabelle sollten ausdrücklich genannt werden. Berechtigungen: Die Anbieterkonfiguration von Dify ist eine ausschließlich Administratoren vorbehaltene, für den gesamten Arbeitsbereich geltende Aktion – die Dokumentation sagt ausdrücklich, dass nur der Eigentümer und Administratoren Anbieter verwalten können und dass ein hinzugefügter Schlüssel „bills to your own account with that provider“ – genau die gewünschte Governance oder genau der unerwünschte Engpass sein kann. n8n organisiert die Freigabe stattdessen über Projekte und misst diese laut Preisseite nach Tarif: ein gemeinsames Projekt im Starter-Tarif, drei im Pro-Tarif, sechs im Business-Tarif und unbegrenzt im Enterprise-Tarif. Ausführungsmodell: Ein n8n-Lauf ist unabhängig von der Anzahl der darin erfolgenden Modellaufrufe eine einzige Workflow-Ausführung, während eine Dify-App einmal pro Modellaufruf abrechnet. Daher schlägt sich dieselbe Logik auf den beiden Zählern sehr unterschiedlich nieder.
Veröffentlichte Tarife und Preise
Dify Cloud wird pro Arbeitsbereich bepreist. Die Jahresangaben unten entsprechen wörtlich dem, was die Preisseite darstellt; die Seite enthält außerdem einen Schalter „Bill Annually Save 17%“.
| Dify-Tarif | Preis | Nachrichten-Credits | Mitglieder / Apps | Wissen |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox | Kostenlos | 200 (einmalig, nicht monatlich) | 1 Mitglied, 5 Apps | 50 Dokumente, 50 MB, Protokolle für 30 Tage |
| Professional | 59 $ pro Arbeitsbereich/Monat oder 590 $ pro Arbeitsbereich/Jahr | 5.000 pro Monat | 3 Mitglieder, 50 Apps | 500 Dokumente, 5 GB, unbegrenzte Protokolle |
| Team | 159 $ pro Arbeitsbereich/Monat oder 1.590 $ pro Arbeitsbereich/Jahr | 10.000 pro Monat | 50 Mitglieder, 200 Apps | 1.000 Dokumente, 20 GB, unbegrenzte Protokolle |
| Community (selbst gehostet) | Kostenlos | Keine – Sie bezahlen Ihre eigene Modellrechnung | Einzelner Arbeitsbereich | Ihre eigene Infrastruktur |
| Enterprise | Benutzerdefiniert, Vertrieb kontaktieren | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
Am 19. September 2026 von dify.ai/pricing und dify.ai/pricing/dify-cloud gelesen. Die Vergleichstabelle zeigt außerdem ein „5,000 API Rate Limit/month“ für Sandbox, während für die kostenpflichtigen Tarife kein entsprechendes Limit angegeben ist. Dify Premium, das Maschinen-Image im AWS Marketplace, ist eine separate SKU; hierfür wird kein Preis genannt, da während dieser Prüfung keine Zahl anhand einer offiziellen Dify-Seite bestätigt wurde.
n8n Cloud wird pro Tarif bepreist, und das Kontingent bezieht sich auf Ausführungen statt auf Modellaufrufe. Währungshinweis: n8n.io/pricing wurde bei dieser Prüfung am 19. September 2026 in Euro dargestellt; ob Käufern an anderen Orten eine andere Währung angezeigt wird, wurde nicht verifiziert – bestätigen Sie dies beim Checkout.
| n8n-Tarif | Preis, jährlich abgerechnet | Ausführungen / Monat | Gleichzeitig | AI-(Gateway-)Credits |
|---|---|---|---|---|
| Starter | 20 €/Monat | 2,500 | 5 | 2.300 pro Monat |
| Pro | 50 €/Monat | 10,000 | 20 | Bis zu 13.700 pro Monat |
| Business | 667 €/Monat | 40,000 | Auf der Tarifkarte nicht angegeben | Auf der Tarifkarte nicht angegeben |
| Enterprise | Benutzerdefiniert, Vertrieb kontaktieren | Individuell | 200+ | Auf der Tarifkarte nicht angegeben |
| Community (selbst gehostet) | Kostenlos | Nicht als Kontingent verkauft – die oben genannten Ausführungsfreigaben sind an die Cloud-Tarife gebunden | Ihre eigene Hardware | Gateway-Credits sind bei Self-Hosting nicht verfügbar |
Benutzer und Workflows sind in allen aufgeführten kostenpflichtigen Tarifen unbegrenzt, und ab Business ist eine Self-Hosting-Option verfügbar. Die kostenlose Testversion wird mit Funktionen auf Pro-Niveau, 1.000 Ausführungen und 5 gleichzeitigen Ausführungen beworben.
Drei verschiedene Dinge werden als Credit bezeichnet
Das ist der Abschnitt, den die Aggregator-Seiten überspringen – und er entscheidet über Ihr Budget.
| Einheit | Was eine Einheit ist | Was dabei unberücksichtigt bleibt |
|---|---|---|
| Dify-Nachrichten-Credit / AI-Credit | „Ein einzelner Modellaufruf (eine Eingabe und eine Ausgabe); er zählt unabhängig von der verwendeten Token-Anzahl als eine Antwort“ | Das Token-Volumen vollständig – eine Antwort mit 200 Tokens und eine mit 200.000 Tokens sind beide eine Antwort, obwohl größere Modelle mehr Credits kosten |
| n8n-Ausführung | „Ein einzelner Durchlauf Ihres gesamten Workflows. Es spielt keine Rolle, wie viele Schritte der Workflow enthält oder wie viele Daten er verarbeitet“ | Anzahl der Nodes, Datenvolumen und Anzahl der Modellaufrufe innerhalb des Durchlaufs |
| Provider-Token | Eingabe- und Ausgabe-Tokens zu einem Preis pro Million | Nichts – dies ist der Zähler, der tatsächlich erfasst, wie viel Arbeit das Modell geleistet hat |
Dify verwendet zwei Bezeichnungen für dieselbe Einheit: Auf der Preisseite steht „Nachrichten-Credits“, und in den aktuellen Dokumenten steht „AI-Credits“. Dify verweist in seiner eigenen Dokumentation für die Anzahl der Credits, die jedes Modell pro Antwort kostet, auf die Preisseite. Diese modellbezogene Tabelle konnte für diese Seite nicht wortgetreu extrahiert werden – daher werden hier keine modellbezogenen Credit-Zahlen angegeben.
Das Kontingent von n8n ist zu Ihren Gunsten enger gefasst, als es aussieht. Die Dokumentation zu Ausführungen besagt, dass „nur Produktionsausführungen auf dieses Kontingent angerechnet werden“, und schließt manuelle Ausführungen aus dem Editor, von Execute Sub-workflow aufgerufene Sub-Workflow-Ausführungen (nur der übergeordnete Workflow zählt), Fehler-Workflow-Ausführungen, Abfragen ohne zurückgegebene Daten sowie fehlerhafte oder abgelehnte Webhook-Anfragen aus. Außerdem gilt die umgekehrte Einschränkung: Ein Schedule Trigger zählt bei jeder Auslösung eine Ausführung, unabhängig vom Ergebnis, und ein Webhook Trigger zählt für jede eingehende Anfrage, die ihn aktiviert – auch bei einem leeren Body.
Ein weiterer Punkt, dem ein ehrlicher Vergleich nicht ausweichen kann: n8n verkauft inzwischen selbst Modellzugriff. Gateway-Credits sind „ab n8n 2.36.0 verfügbar“, auf n8n Cloud Starter und Pro beschränkt, „in n8n Cloud Enterprise oder bei Self-Hosting nicht verfügbar“, werden „pro Anfrage zu den auf der Service-Preisseite aufgeführten Tarifen“ abgerechnet, und Auflade-Credits „verfallen 12 Monate nach dem Kauf“. Das erfüllt dieselbe Aufgabe wie ein Gateway, wird aber innerhalb des Produkts verkauft. Die Dokumentation verweist auf eine Service-Preisseite in der n8n-Cloud-App, die bei einem nicht angemeldeten Abruf am 21. September 2026 keine lesbare Preisliste lieferte. Daher wird hier weder eine Credits-pro-Dollar-Zahl noch ein Kostenvergleich damit veröffentlicht. Überprüfbar ist der Geltungsbereich: Gateway-Credits gelten weder für Self-Hosting noch für Cloud Enterprise. Dieselbe Dokumentation weist außerdem darauf hin, dass Dienste außerhalb des Katalogs „in n8n weiterhin wie gewohnt funktionieren: Erstellen Sie ein Zugangsdatenobjekt mit Ihrem eigenen API-Schlüssel“. Dify bietet ein schwächeres Äquivalent und sagt das selbst – ein Schlüssel und AI-Credits „können nebeneinander bestehen“, wobei ein Schalter für die Nutzungspriorität entscheidet, was zuerst verwendet wird.
Einen von beiden auf Ihren eigenen Modellendpunkt richten
Beide akzeptieren einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt eines Drittanbieters, und beide akzeptieren auch einen Anthropic-kompatiblen Endpunkt. In keinem Fall lautet die entscheidende Frage jedoch „Kann ich eine Base URL festlegen?“ – das Feld befindet sich in den Zugangsdaten- und Plugin-Schemas, die mit dem Quellcode beider Projekte ausgeliefert werden, und keine der Preisseiten weist dafür eine Tarifbeschränkung aus. Entscheidend ist, auf welches Protokoll der Endpunkt antworten soll und welche Fähigkeits-Flags standardmäßig deaktiviert sind.
| Frage | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Wo der Endpunkt eingetragen wird | Credentials → OpenAI, ein Feld Base URL, standardmäßig auf https://api.openai.com/v1 gesetzt; oder Credentials → Anthropic, standardmäßig auf den Ursprung https://api.anthropic.com gesetzt, ohne /v1 | Installieren Sie das offizielles OpenAI-API-kompatible Plugin und wählen Sie anschließend Model Provider → Add Model mit einem erforderlichen Feld API Base URL |
| Modellentdeckung | Das Dropdown ruft GET {base}/models auf. Wenn die Base URL nicht api.openai.com lautet, wird der Filter für reine Chat-IDs entfernt. Daher wird alles angeboten, was der /models dieses Endpunkts zurückgibt – unabhängig davon, ob es sich um ein Chat-Modell handelt. | Keine. Das Plugin ist ausschließlich customizable-model, daher wird jedes Modell manuell eingegeben, jeweils eine Zeile |
| Protokoll | Ein Schalter Use Responses API im OpenAI Chat Model Node – siehe den weiter unten beschriebenen ungeklärten Standardwert | Ein Schalter api_type, default: chat_completions, mit responses als Alternative |
| Tool-Aufrufe | Funktioniert über den AI Agent Node mit einem daran angehängten Chat-Modell | Standardmäßig deaktiviert. function_calling_type ist standardmäßig auf no_call gesetzt. Daher schlägt ein Gateway, das im Chat funktioniert, in einem Agent Node stillschweigend fehl, bis Sie es festlegen |
| Endpunkt, der nicht umkonfiguriert werden kann | Die OpenRouter-Zugangsdaten setzen ihre URL fest auf type: 'hidden' | Jedes benutzerdefinierte Modell ist an seinen eigenen Schlüssel gebunden: Wenn Sie den einzigen Schlüssel löschen, wird das Modell gelöscht |
| Tarifbeschränkung für BYOK selbst | Keine gefunden – das Feld Base URL ist im Zugangsdaten-Schema im n8n-Quellcode definiert, und die Preisseite nennt dafür keine Tarifbedingung | Für das Hinzufügen eines Providers wurde keine gefunden; das Verteilen von Anfragen auf mehrere Schlüssel mit Load Balancing ist in den Cloud-Dokumenten als Professional und Team gekennzeichnet |
Quelldateien, abgerufen am 19. September 2026: OpenAiApi.credentials.ts, AnthropicApi.credentials.ts, OpenRouterApi.credentials.ts und Dify's openai_api_compatible.yaml. Wissenswert: Die offizielle OpenAI-Zugangsdokumentation von n8n beschreibt weiterhin nur den API-Schlüssel und die Organisations-ID und erwähnt das Feld Base URL nicht. Ein Community-Pull-Request zu dessen Ergänzung (n8n-docs#5146) wurde ohne Merge geschlossen. Das wichtigste Feld für diese Route ist undokumentiert; deshalb wird stattdessen die Quelldatei zitiert.
Ein Standardwert, der tatsächlich ungeklärt ist
Die beiden offiziellen n8n-Quellen widersprechen sich darin, welchen Endpunkt ein neu hinzugefügter OpenAI Chat Model Node aufruft. Der Node-Quellcode im Master-Branch definiert responsesApiEnabled mit default: true; dies wird ab Node-Version 1.3 angezeigt, und 1.3 ist der neueste Eintrag in der Versionsliste dieses Nodes – was darauf hindeutet, dass die Responses API aktiviert ist. Die Node-Dokumentation sagt das Gegenteil: „Andernfalls verwendet der OpenAI Chat Model Node standardmäßig die Chat Completions API.“ Beide Quellen wurden am 19. September 2026 abgerufen, und beide Aussagen können für einen heute hinzugefügten Node nicht stimmen. Diese Seite entscheidet sich nicht für eine der beiden Aussagen. Öffnen Sie den Node, prüfen Sie den Schalter und beachten Sie, dass die Einstellung entscheidet, ob Anfragen an /responses oder /chat/completions gesendet werden. Bei einem Endpunkt, der nur eine der beiden Varianten bereitstellt, entscheidet dies zwischen funktionierenden Anfragen und einem 404-Fehler bei jedem Aufruf. Kunavo implementiert beide Pfade, daher sind hier beide Einstellungen verwendbar – prüfen Sie sie dennoch, statt etwas anzunehmen.
Zwei Grenzen, die ein benutzerdefinierter Endpunkt in n8n nicht überschreitet. Die integrierten Responses-Tools — Web Search, File Search und Code Interpreter — sind von OpenAI gehostete Funktionen, und die Dokumentation ergänzt, dass sie „nur unterstützt werden, wenn der Knoten OpenAI Chat Model in Kombination mit dem Knoten AI Agent verwendet wird“. Außerdem wird eine Basis-URL, die auf Knotenebene (statt in den Zugangsdaten) festgelegt wurde, vor ihrer Verwendung anhand der Domainbeschränkungen der Zugangsdaten geprüft — der Quellcode des Knotens ruft dafür assertOpenAiCredentialAllowsUrl auf, wodurch ein Fehler ausgelöst wird, wenn die URL außerhalb dieser Domains liegt.
Auf der Dify-Seite erzählen die Standardwerte die eigentliche Geschichte. Neben function_calling_type: no_call startet ein manuell hinzugefügtes Modell mit structured_output_support: not_supported und vision_support: no_support; beide sind manuelle Schalter, die Sie passend zum tatsächlichen Verhalten des Endpunkts setzen. stream_include_usage ist standardmäßig aktiviert, und zwar aus gutem Grund: Wenn der Endpunkt die Nutzung im letzten Stream-Chunk nicht zurückgibt, greift Dify auf eine lokale Schätzung zurück, die nur die erste Prompt-Nachricht zählt und Prompts mit mehreren Nachrichten unterschätzt. Dieselbe Datei enthält ausdrückliche Ausweichmöglichkeiten für Gateways – eine Option zum Weglassen des Felds user auf oberster Ebene, weil „einige OpenAI-kompatible Gateways es ablehnen“, einen Schalter token_param_name und einen Kompatibilitätsmodus zwischen strikt und erweitert. Das ist ein gutes Indiz dafür, dass die Gateway-Route ein gepflegter Anwendungsfall und kein Hack ist.
Für den Zugriff im Anthropic-Stil ist Dify's offizielles Anthropic-Plugin predefined-model und customizable-model, mit einem optionalen Feld anthropic_api_url. Damit können Sie die enthaltene Claude-Liste auf einen anderen Endpunkt richten. Achten Sie dabei auf die IDs: Dify's enthaltenes Verzeichnis mischt undatierte IDs wie claude-opus-5, claude-sonnet-5, claude-opus-4-8, claude-opus-4-7, claude-opus-4-6 und claude-sonnet-4-6 mit datierten IDs wie claude-sonnet-4-5-20250929. Die undatierten IDs aus der ersten Gruppe sind Kunavo-Katalog-Slugs; die datierten Formen sind es nicht, und nicht jede ID in Dify's Verzeichnis entspricht etwas, das aktuell verkauft wird. Rufen Sie mit Ihrem Schlüssel GET /v1/models auf und wählen Sie aus den zurückgegebenen Einträgen – diese Liste lässt bereits alles weg, was nicht angeboten wird. Kunavo's Base URLs folgen exakt den beiden Konventionen: https://api.kunavo.com/v1 für das OpenAI-artige Feld und der reine Ursprung https://api.kunavo.com für das Anthropic-artige Feld (siehe die Dokumentation zur Base URL, um zu erfahren, warum das Hinzufügen von /v1 dort einen 404-Fehler erzeugt).
Ein Detail speziell zu n8n's Anthropic-Zugangsdaten, ermittelt durch das Lesen des Quellcodes beider Projekte und nicht durch einen Test: Diese Zugangsdaten authentifizieren sich mit x-api-key und testen sich mit GET {base}/v1/models. Kunavo's /v1/models akzeptiert den Schlüssel in diesem Header genauso wie /v1/messages, daher sollten sowohl der Zugangsdaten-Test als auch das Modell-Dropdown funktionieren. Das Dropdown beschriftet jedes Modell mit seinem display_name und verwendet ersatzweise die ID. Kunavo's Liste enthält kein display_name, daher werden IDs angezeigt – und zwar jedes Modell im Katalog, nicht nur die claude--IDs, die der Messages-Endpunkt bereitstellt. Wählen Sie daher eine dieser IDs. Nichts davon wurde für diese Seite zur Laufzeit getestet. Die einfache OpenAI-kompatible Route wird im Quickstart dokumentiert.
Was ein Gateway-Schlüssel in Dify nicht abdecken kann
Der Dify-Arbeitsbereich verfügt über fünf Standard-Modellplätze – die Dokumentation zu den Modell-Providern führt sie auf –, und sie sind der eigentliche Geltungsbereichstest für jeden Modell-Provider. Ein Kunavo-Schlüssel füllt einen der fünf Plätze; die anderen vier verweisen auf nichts, was Kunavo ausführt.
| Dify-Standardplatz | Was es tut | Kunavo heute |
|---|---|---|
| System-Reasoning-Modell | Der Standard für allgemeine LLM-Aufgaben | Abgedeckt – dafür ist der Chat-Katalog vorgesehen |
| Embedding-Modell | Indiziert Inhalte der Wissensdatenbank und ruft sie ab | Nicht bereitgestellt. Im Katalog gibt es kein Embedding-Modell, daher läuft dieser Schritt lokal oder über einen externen Provider |
| Rerank-Modell | Ordnet Abrufresultate nach Relevanz neu | Nicht bereitgestellt. Dify's Rerank-Typ sendet Anfragen an {base}/rerank, und Kunavo verfügt über keine solche Route |
| Speech-to-Text-Modell | Wandelt Audio in Text um | Nicht bereitgestellt. Im Katalog ist kein Speech-to-Text-Modell aufgeführt |
| Text-to-Speech-Modell | Wandelt Text in Audio um | Nicht bereitgestellt. Heute ist im Katalog kein Text-to-Speech-Modell aktiviert, daher verweist auch dieser Platz an eine andere Stelle |
Sagen Sie sich das laut vor, bevor Sie eine Migration planen: Eine Dify-Wissensdatenbank oder RAG-Pipeline benötigt weiterhin ein Embedding-Modell und normalerweise auch ein Rerank-Modell von anderer Stelle. Ein Gateway-Schlüssel deckt den Reasoning-Platz ab, nicht den gesamten Arbeitsbereich. Der Leitfaden zur RAG-Implementierung beschreibt, wie diese Aufteilung üblicherweise erfolgt.
Eine beispielhafte Kostenschätzung
Dies ist eine beispielhafte Token-Berechnung, keine gemessenen Aufgabenkosten und keine Abrechnungsobergrenze. Nehmen wir einen Triage-Workflow an, der 2.000-mal pro Monat in der Produktion ausgeführt wird, wobei jeder Durchlauf zwei Modellaufrufe ausführt – einen zum Klassifizieren und einen zum Erstellen eines Entwurfs –, die jeweils 4.000 Eingabe-Tokens senden und 400 Ausgabe-Tokens zurückgeben. Das ergibt 4.000 Modellaufrufe, 16 Millionen Eingabe-Tokens und 1,6 Millionen Ausgabe-Tokens. Die Tarife sind aktuelle Preise des Kunavo-Katalogs pro Million Tokens.
| Modell | Eingabe / Ausgabe pro 1 Mio. | Geschätzte Token-Kosten für den Monat |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $16.80 |
| GPT-5.6 Terra | $0.70 / $4.20 | $17.92 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | $50.40 |
| Claude Opus 5 | $3.50 / $17.50 | $84.00 |
Stellen Sie nun die Plattformzähler daneben. Dieselbe Arbeitslast entspricht 2.000 Produktionsausführungen in n8n – innerhalb der 2.500 des Starter-Tarifs –, weil die beiden Modellaufrufe in einem Durchlauf enthalten sind. In Dify sind es 4.000 AI-Antworten, weil Dify jeden Modellaufruf zählt. Damit würde das Limit von 200 einmalig nutzbaren Credits im Sandbox-Tarif sofort überschritten, während die Arbeitslast innerhalb der 5.000 monatlichen Credits des Professional-Tarifs läge. Allein die Modellauswahl verschiebt die Token-Kosten für dieselben 4.000 Aufrufe von $16.80 auf $84.00, was in der Regel ein größerer Hebel ist als die Tarifstufe. Der günstigste aufgeführte Tarif und die niedrigsten Kosten für die Erledigung der Aufgabe sind weiterhin zwei verschiedene Fragen: Ein günstigeres Modell, das einen erneuten Versuch benötigt, kann mehr kosten als ein teureres Modell, bei dem dies nicht nötig ist.
Der Katalogbetrag von Kunavo ist eine Abrechnungsuntergrenze und keine Obergrenze: Wenn der Upstream seine Kosten meldet, entspricht die Rechnung dem höheren Wert aus den Katalogkosten und den Upstream-Kosten multipliziert mit dem anwendbaren Aufschlag. Cache-Gebühren und externe Tools sind in diesem Beispiel nicht enthalten. Die minimale Aufladung beträgt $10 als Prepaid-Guthaben – eine Mindestfinanzierung, keine Aufgaben- oder Abonnementgebühr. Siehe Abrechnungsdetails und AI-Kostenoptimierung, um Ihre eigene Arbeitslast zu messen, statt einer Schätzung wie dieser zu vertrauen.
Beide betreiben – und was es kostet, seine Meinung zu ändern
Die häufigste echte Antwort auf „Dify oder n8n“ lautet: beide, auf unterschiedlichen Ebenen. Dify erstellt und hostet die AI-Anwendung, n8n löst sie aus und integriert das Ergebnis in den Rest des Unternehmens. Nichts an einem der beiden Produkte verhindert diese Kombination, und jedes Tool übernimmt die Aufgabe, für die es entwickelt wurde. Der Preis dafür sind zwei Zähler und zwei Sätze von Zugangsdaten. Prüfen Sie daher beide, bevor Sie dies als günstige Option betrachten.
Was es nicht ist, ist ein Migrationspfad. Keines der beiden Projekte dokumentiert einen Importer für das Format des jeweils anderen. Planen Sie daher, die Logik neu aufzubauen, statt sie zu übertragen. Das ist der stärkste Grund, nach Eignung und nicht nach Preis zu entscheiden: Die Tarifrechnung ist nächsten Monat reversibel, der Neuaufbau nicht. Wenn Sie eine Modellroute statt einer Plattform auswählen, beschreibt der Leitfaden zur OpenAI-kompatiblen API den von beiden Tools erwarteten Endpunkt, und der Leitfaden zu LLM-Gateways erklärt, was ein Gateway leistet und was nicht.
Keiner der beiden Clients wurde zur Laufzeit gegen Kunavo getestet. Alle obigen Angaben stammen aus dem aktuellen Quellcode und der aktuellen offiziellen Dokumentation, und Kunavo veröffentlicht für keines der beiden Tools eine Einrichtungsanleitung – die Konfiguration ist die standardmäßige OpenAI-kompatible Konfiguration. Halten Sie während des Tests eine funktionierende Route bereit, führen Sie eine begrenzte Aufgabe aus und lesen Sie anschließend die Kosten, die Ihr Konto tatsächlich aufgezeichnet hat. Erstellen Sie ein Kunavo-Konto, sobald Sie bereit sind, einen Schlüssel zu finanzieren, oder durchsuchen Sie den Integrationsindex nach Clients mit dokumentierter Einrichtung.
Häufig gestellte Fragen
Ist Dify besser als n8n?
Keines ist allgemein besser, weil sie unterschiedliche Dinge liefern. Dify ist eine Plattform für LLM-Anwendungen: Das Repository beschreibt sie als Ort zum Erstellen agentischer Workflows und RAG-Pipelines mit Modell- und Tool-Unterstützung in einem gemeinsamen Arbeitsbereich; das Ergebnis ist die KI-Anwendung. n8n ist eine allgemeine Workflow-Automatisierung, bei der ein Modellaufruf neben Konnektoren, Webhooks, Zeitplänen und Datenbanken ein Knotentyp ist; das Ergebnis ist ein Prozess. Wählen Sie Dify, wenn das KI-Produkt im Mittelpunkt steht. Wählen Sie n8n, wenn der KI-Schritt in einem längeren Geschäftsprozess steckt. Umgekehrt gefragt, n8n oder Dify, lautet die Antwort identisch – die Wahl hängt davon ab, was Sie ausliefern, nicht davon, welches Tool stärker ist.
Können Dify und n8n zusammenarbeiten?
Ja, und das ist eine übliche Konstellation, kein Workaround. Dify dokumentiert, dass jede veröffentlichte App zugleich als REST-API dient, die Sie von Ihrem eigenen Backend mit einem API-Schlüssel aufrufen; n8n verfügt über einen HTTP-Request-Knoten. Somit kann eine Dify-App der Schlussfolgerungsschritt in einem n8n-Workflow sein, während n8n Trigger, Konnektoren und Wiederholungen übernimmt. Berücksichtigen Sie bei diesem Aufbau beide Zähler: Dify zählt für jeden Modellaufruf seiner App eine KI-Antwort, und n8n zählt für den gesamten Workflow-Lauf, der sie aufgerufen hat, eine Produktionsausführung. Keines der Projekte dokumentiert einen Importer für das Format des jeweils anderen. Daher bleiben eine Dify-App und ein n8n-Workflow zwei Artefakte und werden nicht zwischen den Tools zu einem einzigen migriert.
Was ist günstiger, Dify oder n8n?
Das lässt sich nicht anhand der Tarifpreise beantworten, weil die beiden Tarife unterschiedliche Dinge messen und keines das misst, was normalerweise am meisten kostet. Dify Cloud wird pro Arbeitsbereich bepreist und zählt Nachrichtenguthaben; eine KI-Antwort entspricht einem Modellaufruf, unabhängig davon, wie viele Token er verwendet. n8n Cloud wird pro Tarif bepreist und zählt Produktionsausführungen; eine Ausführung entspricht einem vollständigen Workflow-Lauf, unabhängig davon, wie viele Schritte oder Modellaufrufe darin enthalten sind. Die Modelltoken bilden eine dritte Rechnung zusätzlich zu beiden, sofern Sie nicht innerhalb der enthaltenen Guthaben bleiben. Das Self-Hosting eines der beiden entfernt das Abonnement und lässt Infrastruktur- sowie Modellkosten übrig, vorbehaltlich der Lizenzgrenzen des jeweiligen Projekts.
Ist Dify oder n8n besser für RAG geeignet?
Dify, von seiner Konzeption her. Es bietet eine Wissensdatenbank als erstklassiges Objekt mit Dokument- und Speichergrenzen je Tarif, und sein Arbeitsbereich verfügt neben dem Schlussfolgerungsmodell über eigene Standardmodell-Felder für Embedding und Reranking. n8n kann eine Abrufpipeline aus Vektorspeicher- und Embedding-Knoten erstellen, die Sie jedoch selbst zusammenstellen und warten. Beachten Sie in beiden Fällen die Konsequenz auf Modellebene: Abruf benötigt ein Embedding-Modell und normalerweise ein Reranking-Modell, und Kunavo bietet heute keines von beiden an. Dieser Teil eines Dify- oder n8n-RAG-Stacks läuft daher lokal oder bei einem externen Anbieter, unabhängig von der gewählten Plattform.
Kann ich meinen eigenen API-Schlüssel in Dify und n8n verwenden?
Beide stellen das Feld bereit, und auf keiner der beiden Preisseiten ist dafür eine Tarifbeschränkung angegeben. In n8n verfügen die OpenAI-Anmeldedaten über eine bearbeitbare Basis-URL, die standardmäßig auf https://api.openai.com/v1 gesetzt ist; die Anthropic-Anmeldedaten verfügen ebenfalls über eine bearbeitbare Basis-URL, die standardmäßig auf den Ursprung https://api.anthropic.com ohne /v1 gesetzt ist. Die OpenRouter-Anmeldedaten legen ihre URL als ausgeblendetes Feld fest und können nicht auf einen anderen Endpunkt ausgerichtet werden. In Dify installieren Sie das offizielle OpenAI-API-kompatible Plugin und fügen jedes Modell manuell hinzu oder richten das offizielle Anthropic-Plugin auf eine benutzerdefinierte API-URL. Dify erlaubt außerdem, dass ein Schlüssel und das eigene KI-Guthaben nebeneinander bestehen; ein Schalter „Usage Priority“ auf der Anbieterkarte bestimmt, welche Quelle zuerst genutzt wird.
Ist Dify Open Source? Ist n8n Open Source?
Beide Antworten benötigen eine Einschränkung, und die Repository-API von GitHub meldet für beide Lizenzen NOASSERTION. Nach den beiden LICENSE-Dateien auf github.com/langgenius/dify und github.com/n8n-io/n8n gilt: Dify verwendet eine modifizierte Apache License 2.0. Die kommerzielle Nutzung ist erlaubt, aber der Betrieb einer mandantenfähigen Umgebung aus dem Quellcode erfordert eine schriftliche Genehmigung; dabei entspricht ein Mandant einem Arbeitsbereich. Außerdem dürfen Logo und Copyright-Informationen im Frontend nicht entfernt oder verändert werden. n8n ist Fair-Code und im Sinne der OSI keine Open-Source-Software: Die Sustainable Use License v1.0 erlaubt Nutzung oder Änderung nur für eigene interne Geschäftszwecke oder für nichtkommerzielle bzw. persönliche Nutzung. Dateien mit .ee. im Dateinamen oder .ee im Verzeichnisnamen erfordern eine kostenpflichtige n8n Enterprise License, und andere Branches als master sind ausdrücklich nicht lizenziert.
Geprüft am 19. September und erneut geprüft am 21. September 2026: beide GitHub-Repositories und ihre neuesten Releases über die GitHub-API, beide Lizenzdateien, dify.ai/pricing, dify.ai/pricing/dify-cloud und n8n.io/pricing, die Dify-Dokumentation zu Modell-Providern, die n8n-Dokumentation zu Ausführungen, Gateway-Credits und OpenAI Chat Model sowie der Rohquellcode von n8n's OpenAI- und Anthropic-Zugangsdaten, seines OpenAI Chat Model Nodes und der OpenAI-kompatiblen und Anthropic-Plugin-Manifeste von Dify. Keines der Produkte wurde installiert und keines wurde auf Kunavo gerichtet, daher ist keine Aussage hier ein Testergebnis. Die Token-Tarife von Kunavo stammen aus dem aktuellen Katalog, und jede Dollarangabe ist eine beispielhafte Berechnung.