Alternativas a Flowise tras el archivado del repositorio

Las alternativas mantenidas a Flowise son Dify, n8n y Langflow, y el motivo para migrar es que el repositorio de Flowise está archivado y es de solo lectura, no que el software haya dejado de funcionar. Ambas partes de esa frase importan, porque la retirada gradual no lo cerró todo de una vez: el proyecto de código abierto ha terminado, los paquetes publicados todavía se instalan sin advertencia y el Cloud alojado sigue publicando precios sin una fecha de finalización asociada. Cuál de esos tres hechos se aplica a usted determina si se trata de una migración urgente o planificada.

Primero hay que aclarar dos colisiones de nombres. flowise.io es una empresa completamente distinta —una consultora de gestión del trabajo—, así que cualquier precio que encuentre allí describe ese negocio. Y Langflow no es Flowise: nombre casi idéntico, lienzo similar, pero propiedad, licencia y modelo de alojamiento completamente distintos. No transfiera un dato de uno al otro.

Qué se cerró realmente y qué no

El proveedor publicó una tabla de hitos en su página de retirada, y vale la pena citar el motivo en lugar de parafrasearlo: "developers are increasingly relying on new coding agents such as Claude Code/OpenClaw to handle complex tasks. The typical rigid workflow low code approach quickly hits the limit when it comes to complexity." Los hitos son el 29 de julio de 2026 para el anuncio y la congelación del código, el archivado del repositorio en agosto y el 31 de agosto de 2026 para el fin de la presencia oficial del equipo principal.

La fecha de archivado no coincide entre dos fuentes oficiales. La tabla de retirada indica el 10 de agosto de 2026; el hilo de anuncio "The Future of Flowise" y el último push del repositorio tienen ambos fecha de 13 de agosto de 2026. Use el 13 de agosto en sus propios registros y anote que la página del proveedor indica otra fecha.

Una corrección sobre la licencia antes de que alguien cree una bifurcación. El anuncio dice "the Apache 2.0 licensed code is yours to keep building on", pero LICENSE.md excluye todo lo que se encuentra bajo packages/server/src/enterprise y los archivos que contienen un aviso explícito de copyright, sujetos a una licencia comercial que exige una suscripción Enterprise válida para uso en producción y prohíbe la redistribución. Una bifurcación es Apache 2.0 menos ese directorio, procedente de un proveedor que está retirándose. No ha aparecido ningún sucesor con el propio nombre del proyecto: una búsqueda de repositorios de GitHub restringida a repositorios con "flowise" en el nombre y con cambios posteriores al 20 de agosto de 2026 no devuelve nada con más de una estrella. Una bifurcación renombrada con otro nombre no aparecería en esa búsqueda, así que interprételo como "ningún sucesor obvio", no como una prueba de que no existe ninguno.

Qué alternativa encaja con cada flujo de trabajo de Flowise

Elija según la forma de lo que ya ha construido, no según el número de estrellas. Los tres que aparecen a continuación se comprobaron el 19 de septiembre de 2026 y los tres están activos, con cambios realizados el 18 de septiembre.

Langflow incluye su propia advertencia, y es la misma advertencia que Flowise acaba de dar. Fue adquirido por DataStax en abril de 2024, IBM anunció su intención de adquirir DataStax en febrero de 2025 y la oferta alojada ya ha desaparecido: una nota de versión de DataStax con fecha del 9 de abril de 2026 dice "Removed DataStax Langflow from Astra. As an alternative, you can use Langflow OSS." Actualmente Langflow se instala como aplicación de escritorio, imagen de Docker, paquete de Python o desde el código fuente, y la navegación de su sitio no tiene página de precios. Elíjalo por el código con licencia MIT que alojará usted mismo, no para comprar alojamiento a un proveedor.

Qué migra, qué no y cómo dar marcha atrás

El código fuente del exportador de Flowise define exactamente quince tipos de registros: flujos de agentes (ambas generaciones), cuatro tipos de asistentes, flujos de chat, mensajes de chat, comentarios sobre mensajes, plantillas personalizadas, almacenes de documentos, fragmentos de archivos de almacenes de documentos, ejecuciones, herramientas y variables. Las rutas exponen export, import y chatflow-messages como endpoints POST protegidos por permisos, por lo que se puede crear un volcado de todo el espacio de trabajo mediante un script en lugar de hacerlo con clics.

Tres límites determinan cuánto tardará esto.

• Las credenciales no se trasladan. La guía oficial de migración a la nube lo dice directamente: "Credentials are not exported. You will have to create new credentials and use those in the flows and assistants"; el exportador lo confirma: la palabra credential aparece cero veces en ese archivo. Cada clave, contraseña de base de datos y token de OAuth debe volver a introducirse manualmente.
• Los identificadores sobreviven; las URL cambian. La misma guía señala que los identificadores exportados permanecen iguales, por lo que una aplicación que llama a un flujo por su identificador solo necesita actualizar su URL base. Eso es lo único que abarata una migración de Flowise a Flowise, y no le sirve de nada al pasar a otro producto.
• Nada en esos tres repositorios lee el formato. Una búsqueda de código de GitHub en langgenius/dify, n8n-io/n8n y langflow-ai/langflow devuelve cero coincidencias de "flowise" en cualquiera de ellos, por lo que ninguno de los tres incluye un importador o convertidor. Esa búsqueda cubre la rama predeterminada indexada, no los complementos de terceros. Utilice la exportación como una especificación escrita y reconstruya cada flujo.

Antes de todo eso, capture el estado. En una instalación autoalojada predeterminada, la base de datos es SQLite en ~/.flowise y el almacenamiento de blobs está en ~/.flowise/storage, según la referencia de variables de entorno; pero la clave de cifrado de credenciales vive fuera de la base de datos, y sin ella esas credenciales se pierden para siempre.

# Default self-hosted layout: the SQLite database and the blob storage
# folder both live under one directory. Snapshot it before you touch anything.
cp -a ~/.flowise ~/flowise-backup-$(date +%F)

# The encryption key is NOT inside that database. If it does not travel with
# the data, every stored credential is unrecoverable.
#   SECRETKEY_STORAGE_TYPE  local | aws
#   SECRETKEY_PATH          default: Flowise/packages/server
#   FLOWISE_SECRETKEY_OVERWRITE  replaces the file-based key entirely

# Pin the final release rather than tracking a floating tag, so a future
# registry change cannot move the image under you.
docker pull flowiseai/flowise:3.1.4

Después, la reversión es sencilla, que es precisamente el motivo para hacerlo primero: mantenga la pila antigua detenida, en lugar de eliminarla, hasta que el reemplazo haya procesado su tráfico real durante un ciclo de facturación completo, y rote las claves que guardaba la pila antigua solo después de retirarla.

Cuánto cuestan los reemplazos y adónde va realmente el dinero

Dos salvedades sobre esta tabla. Dify y n8n muestran en el servidor únicamente sus cifras de facturación anual; sus conmutadores mensuales son del lado del cliente y esas cifras no se capturaron, así que no derive un precio mensual a partir de ellas. Y la fila de Flowise Cloud aparece para describir el mercado, no como recomendación de compra: es un nivel con precio en un sitio cuyo propio banner anuncia una retirada.

Cada uno de esos precios compra el . Los tokens del modelo se facturan por separado en el endpoint al que lo dirijas y, con un volumen real, dominan el coste. Tomemos como referencia la cuota publicada del nivel Starter: 10,000 respuestas al mes, suponiendo que cada una envía 8,000 tokens de entrada de prompt más el contexto recuperado y devuelve 600 tokens de salida. Esas suposiciones son ilustrativas, no medidas; las tarifas son precios actuales del catálogo de Kunavo por millón de tokens.

Esto es aritmética de tokens, no el coste medido de una tarea ni un límite máximo de facturación. Lo importante es lo siguiente: con estas suposiciones, la partida del modelo va aproximadamente de $77 a $231 al mes, frente a una suscripción de plataforma de 35 $, por lo que «qué constructor es más barato» rara vez es la primera pregunta que hay que responder. La elección del modelo y el tamaño del prompt modifican la factura más que la plataforma. Hay otra partida que debes presupuestar por separado: una aplicación de recuperación también genera embeddings de documentos al ingerirlos y al consultarlos, y Kunavo no ofrece un modelo de embeddings: ese paso se ejecuta localmente o mediante un proveedor externo y se factura allí, no aquí.

El importe del catálogo de Kunavo es un mínimo de facturación, no un límite máximo: cuando el upstream comunica su cargo, la factura es el mayor entre el coste del catálogo y el coste del upstream multiplicado por el margen aplicable. La recarga mínima es de $10 en crédito prepago, lo que constituye un mínimo de financiación, no una tarifa por tarea ni una suscripción; consulta los detalles de facturación. Una vez elegido el constructor, crea una cuenta de Kunavo y consulta la referencia de chat-completions para conocer la URL base y el formato de la clave. Para el patrón general que usan los tres constructores, consulta API compatible con OpenAI; para la parte de recuperación, implementación de RAG.

Si por ahora vas a seguir usando Flowise, corrige primero la lista de modelos

La ruta compatible con OpenAI de Flowise sigue presente en la versión final y, en el código fuente, no incluye ninguna comprobación de licencia ni de plan: el nodo ChatOpenAI se incluye en el árbol Apache 2.0 packages/components, fuera de la excepción de packages/server/src/enterprise. En el nodo ChatOpenAI, abre Additional Parameters y establece Base Path (nombre del campo basepath, descrito como una sobrescritura de la URL base predeterminada) y, opcionalmente, Base Options, un objeto JSON de encabezados predeterminados. En el código fuente del nodo, estos valores se asignan directamente al cliente como baseURL y defaultHeaders. La clave de API es una credencial normal de ChatOpenAI.

La trampa es el nombre del modelo. En el nodo ChatOpenAI normal, es un campo de opciones asíncrono cargado mediante un método listModels que lee un archivo models.json, nunca el GET /v1/models de tu propio endpoint. La fuente predeterminada es un archivo sin procesar de la rama main del repositorio archivado, por lo que ese menú desplegable está congelado permanentemente: al leerlo el 19 de septiembre de 2026, llegaba hasta claude-opus-4-7 para Anthropic y gpt-5.5 para OpenAI, y nunca incorporará un nombre más reciente. Establecer solo Base Path te deja eligiendo de una lista que dejó de actualizarse en agosto.

Hay dos formas documentadas de salir de esta situación. Usa el nodo independiente ChatOpenAI Custom, cuyo Model Name es un campo de texto libre y que incluye los mismos Base Path y Base Options; o establece MODEL_LIST_CONFIG_JSON en tu propio archivo o URL, lo que sustituye globalmente la fuente del menú desplegable.

{
  "chat": [
    {
      "name": "chatOpenAI",
      "models": [
        {
          "label": "claude-sonnet-4-6",
          "name": "claude-sonnet-4-6",
          "input_cost": 0.0000021000,
          "output_cost": 0.0000105000
        },
        {
          "label": "claude-haiku-4-5",
          "name": "claude-haiku-4-5",
          "input_cost": 0.0000007000,
          "output_cost": 0.0000035000
        }
      ]
    }
  ]
}

Hay tres límites en esa ruta, todos comprobados en el código fuente el 19 de septiembre de 2026. El nodo Custom realiza una comprobación contra una lista de denegación respecto a la ruta base, y la lista de denegación predeterminada bloquea, entre otros, localhost, 127.0.0.0/8, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 192.168.0.0/16, 169.254.0.0/16, ::1 y fc00::/7 con «Access to this host is denied by policy»; un endpoint HTTPS público no se ve afectado, pero un proxy en localhost o en una dirección LAN sí, y HTTP_SECURITY_CHECK y HTTP_DENY_LIST controlan este comportamiento. El nodo ChatOpenAI normal no realiza esa comprobación. Además, el protocolo Anthropic-Messages no tiene un campo de URL base en el nodo que lo implementa: el directorio de nodos de modelos de chat contiene un nodo Anthropic-Messages, ChatAnthropic, y su código fuente no declara ninguna entrada de URL base, ruta base ni URL de API. Por tanto, a través de ese nodo no se puede direccionar un endpoint Anthropic-Messages, que debe consumirse mediante la ruta compatible con OpenAI; consulta la documentación de la URL base de Anthropic para saber dónde está disponible ese protocolo. Hay una peculiaridad documental mientras lo lees: la página oficial titulada «ChatOpenAI» se sirve desde un slug de URL que contiene «azure», y es la referencia canónica de Base Path para el nodo normal, no documentación de Azure.

Una salvedad sobre todo lo anterior, expresada del mismo modo que la guía de directorio de API para agentes de IA: Kunavo no ha probado Flowise, Dify, n8n ni Langflow en tiempo de ejecución contra su endpoint. Todas las afirmaciones de configuración aquí se han transcrito de la documentación del proveedor y del código fuente del repositorio, no se han medido de extremo a extremo. Mantén disponible una ruta funcional, ejecuta una tarea acotada y consulta el cargo que registró tu propia cuenta.

Una migración gradual que puedes revertir

1. Haz una copia del directorio de datos y de la clave de cifrado, como se indicó arriba, y fija la imagen en 3.1.4.
2. Exporta ahora todos los espacios de trabajo, mientras la instancia esté activa. Si tu implementación es Cloud, hazlo primero: no se ha publicado ningún plazo de exportación, lo que no equivale a que no exista ninguno.
3. Anota cada credencial y para qué sirve antes de rotar nada. Ninguna de ellas se transfiere.
4. Reconstruye manualmente un flujo representativo en el destino, y solo uno. Ahí descubrirás qué no puede expresar el destino.
5. Ejecuta ambas pilas con las mismas entradas y compara las diferencias entre sus salidas durante el periodo que elijas de antemano.
6. Cambia el tráfico al nuevo sistema. Mantén la pila antigua inactiva, no eliminada, durante un ciclo completo de facturación.
7. Retira la pila antigua y, después, rota las claves que conservaba.

Si la conclusión del paso 4 es que no necesitas ningún constructor visual, que fue precisamente el motivo que dio el propio proveedor para cerrarlo, entonces la comparación que merece la pena leer es puerta de enlace de IA y optimización de costes de IA, en lugar de otro lienzo.

Preguntas frecuentes

Para esta página, se consultaron directamente el 19 de septiembre de 2026: el README de Flowise, models.json, LICENSE.md, los códigos fuente de los nodos ChatOpenAI, ChatOpenAI Custom y ChatAnthropic, el código fuente del servicio de exportación e importación, el documento del registro npm, el documento del repositorio de Docker Hub, flowiseai.com y flowiseai.com/sunset. Se volvieron a comprobar el 21 de septiembre de 2026: la marca de archivado y la fecha del último push, el hilo del anuncio, el estado de los repositorios de Dify, n8n y Langflow, sus versiones y licencias, las páginas de precios de Dify y n8n, la nota de lanzamiento de DataStax Astra, las condiciones de servicio de Flowise y las definiciones de credenciales o componentes de Anthropic en n8n, Dify y Langflow. Los recuentos de estrellas se consultaron el 19 de septiembre y cambian a diario. Las tarifas de tokens de Kunavo se leen del catálogo activo, y todas las cifras en dólares del ejemplo desarrollado son aritmética ilustrativa de tokens.