Dify vs n8n : choisissez selon ce que vous livrez, puis budgétez trois compteurs

Dify et n8n ne sont pas vraiment rivaux — ils fournissent des choses différentes. Dify est une plateforme pour créer l'application LLM elle-même : une application de chat, un agent, un assistant reposant sur le RAG. n8n est une plateforme générale d'automatisation des workflows, où un appel de modèle est un nœud parmi des centaines de connecteurs, des planifications et des webhooks. Si le livrable est le produit d'IA, commencez par Dify. Si le livrable est un processus métier qui pose occasionnellement une question à un modèle, commencez par n8n. Recherchée dans l'autre sens — n8n contre Dify — la réponse est la même, car le choix porte sur ce que vous construisez.

Ce qui pose réellement problème est l'argent. Dify facture par réponse d'IA, n8n par exécution de workflow et votre fournisseur de modèles par jeton. Ces trois unités ne se convertissent pas les unes dans les autres, c'est pourquoi la plupart des tableaux de prix comparatifs de ce duo sont trompeurs dès la première ligne.

Commençons par deux faits de version, car de nombreux contenus indexés sur ce duo sont obsolètes. n8n est sur sa branche 2.x : la dernière version est n8n@2.39.9, publiée le 21 septembre 2026. Dify n'a aucune branche de version 2.x — la branche majeure actuelle est 1.x, la dernière version étant 1.17.1, publiée le 10 septembre 2026. Les deux dépôts sont actifs et non archivés (Dify et n8n, pages des dernières versions revérifiées le 21 septembre 2026 ; n8n publie souvent, le numéro de correctif a donc probablement déjà changé).

Qui devrait choisir lequel

Deux différences structurelles derrière ce tableau méritent d’être énoncées clairement. Autorisations : la configuration des fournisseurs dans Dify est une opération réservée aux administrateurs et étendue à tout l’espace de travail — sa documentation indique clairement que seuls le propriétaire et les administrateurs peuvent gérer les fournisseurs et qu’une clé ajoutée « est facturée sur votre propre compte auprès de ce fournisseur » — ce qui correspond soit exactement à la gouvernance souhaitée, soit exactement au goulot d’étranglement que vous ne voulez pas. n8n organise plutôt le partage autour de projets, et sa page tarifaire les limite selon l’offre : un projet partagé sur Starter, trois sur Pro, six sur Business et un nombre illimité sur Enterprise. Modèle d’exécution : une exécution n8n correspond à une seule exécution de workflow, quel que soit le nombre d’appels de modèle effectués, tandis qu’une application Dify facture chaque appel de modèle ; la même logique est donc comptabilisée très différemment par les deux compteurs.

Forfaits et prix publiés

Dify Cloud est tarifé par espace de travail. Les montants annuels ci-dessous correspondent littéralement à ce qu’affiche la page tarifaire ; celle-ci comporte également un bouton « Facturation annuelle Économisez 17 % ».

Consulté sur dify.ai/pricing et dify.ai/pricing/dify-cloud le 19 septembre 2026. Le tableau comparatif affiche également une « Limite de débit API de 5 000/mois » sur Sandbox, contre aucune limite de ce type sur les offres payantes. Dify Premium, l’image machine d’AWS Marketplace, est une référence distincte ; aucun prix n’est indiqué ici, car aucun montant n’a pu être confirmé sur une page Dify officielle lors de cette vérification.

n8n Cloud est tarifé par offre, et le quota correspond aux exécutions plutôt qu’aux appels de modèle. Précision concernant la devise : n8n.io/pricing s’affichait en euros lors de cette vérification, le 19 septembre 2026, et nous n’avons pas vérifié si une autre devise est affichée ailleurs pour les acheteurs — confirmez-la lors du paiement.

Le nombre d’utilisateurs et de workflows est illimité dans toutes les offres payantes listées, et une option d’auto-hébergement apparaît à partir de Business. L’essai gratuit est présenté comme offrant les fonctionnalités de niveau Pro, avec 1 000 exécutions et 5 exécutions simultanées.

Trois choses différentes sont appelées crédit

C’est la section que les pages agrégatrices omettent, et elle détermine votre budget.

Dify utilise deux noms pour la même unité : la page tarifaire parle de « crédits de message » et la documentation actuelle de « crédits AI ». La documentation de Dify renvoie à la page tarifaire pour connaître le coût en crédits de chaque modèle par réponse, et ce tableau par modèle n’a pas pu être extrait littéralement pour cette page — aucun montant de crédit par modèle n’est donc indiqué ici.

Le quota de n8n est plus limité qu’il n’y paraît, à votre avantage. Sa documentation sur les exécutions précise que « seules les exécutions de production sont comptabilisées dans ce quota » et exclut les exécutions manuelles depuis l’éditeur, les exécutions de sous-workflows appelées par Execute Sub-workflow (seul le parent est compté), les exécutions de workflows d’erreur, les interrogations ne renvoyant aucune donnée ainsi que les requêtes webhook mal formées ou rejetées. Elle précise également l’inverse : un Schedule Trigger compte une exécution chaque fois qu’il se déclenche, quel que soit le résultat, et un Webhook Trigger en compte une pour chaque requête entrante qui l’active, y compris lorsque le corps est vide.

Il reste un point qu’une comparaison honnête ne peut pas éluder : n8n vend désormais lui-même l’accès aux modèles. Les crédits Gateway sont « disponibles à partir de n8n 2.36.0 », limités à n8n Cloud Starter et Pro, « indisponibles sur n8n Cloud Enterprise ou n8n auto-hébergé », facturés « par requête aux tarifs indiqués sur la page tarifaire du service », et les crédits supplémentaires « expirent 12 mois après l’achat ». Il s’agit du même rôle qu’une passerelle, vendu au sein du produit. La documentation renvoie vers une page tarifaire du service dans l’application n8n Cloud, qui n’a fourni aucune grille tarifaire lisible lors d’un accès non authentifié le 21 septembre 2026 ; aucun montant de crédits par dollar ni aucune comparaison de coût n’est donc publié ici. Ce qui est vérifiable, c’est la portée : les crédits Gateway ne s’appliquent ni à l’auto-hébergement ni à Cloud Enterprise, et la même documentation indique que les services absents du catalogue « fonctionnent toujours dans n8n de la manière habituelle : créez un identifiant avec votre propre clé API ». L’équivalent Dify est plus limité, et Dify le dit lui-même — une clé et des crédits AI « peuvent coexister », un sélecteur Usage Priority déterminant lequel est utilisé en premier.

Pointer l’un ou l’autre vers votre propre endpoint de modèle

Les deux acceptent un endpoint tiers compatible avec OpenAI et un endpoint compatible avec Anthropic ; dans aucun des deux cas, la question déterminante n’est « puis-je définir une URL de base ? » — ce champ figure dans les schémas d’identifiants et de plugins fournis avec le code source de chaque projet, et aucune des deux pages tarifaires ne le soumet à une restriction d’offre. La véritable limite concerne le protocole auquel l’endpoint doit répondre et les indicateurs de capacité désactivés par défaut.

Fichiers sources récupérés le 19 septembre 2026 : OpenAiApi.credentials.ts, AnthropicApi.credentials.ts, OpenRouterApi.credentials.ts et openai_api_compatible.yaml de Dify. À savoir : la page officielle de n8n consacrée aux identifiants OpenAI documente toujours uniquement la clé API et l’identifiant d’organisation, sans jamais mentionner le champ Base URL, et une demande de modification communautaire visant à l’ajouter (n8n-docs#5146) a été fermée sans fusion. Le champ le plus important de cette approche n’est pas documenté, raison pour laquelle le fichier source est cité à la place.

Une valeur par défaut réellement non résolue

Les deux sources officielles de n8n ne s’accordent pas sur l’endpoint appelé par un nœud OpenAI Chat Model fraîchement ajouté. Le code source du nœud sur master déclare responsesApiEnabled avec default: true, affiché à partir de la version 1.3 du nœud, et 1.3 est la version la plus récente de la liste de ce nœud — ce qui laisse penser que l’API Responses est activée. La documentation du nœud affirme le contraire : « Sinon, le nœud OpenAI Chat Model utilisera par défaut l’API Chat Completions. » Les deux sources ont été récupérées le 19 septembre 2026 et ne peuvent pas être vraies simultanément pour un nœud ajouté aujourd’hui. Cette page ne tranche pas. Ouvrez le nœud, vérifiez le bouton et sachez que ce réglage détermine si les requêtes atteignent /responses ou /chat/completions — face à un endpoint qui n’en fournit qu’une seule, c’est la différence entre un fonctionnement correct et une erreur 404 à chaque appel. Kunavo implémente les deux chemins ; les deux positions sont donc utilisables ici, mais vérifiez au lieu de supposer.

Deux limites qu’un endpoint personnalisé ne franchit pas dans n8n. Les outils Responses intégrés — Web Search, File Search et Code Interpreter — sont des fonctionnalités hébergées par OpenAI, et la documentation précise qu’ils sont « pris en charge uniquement lorsque le nœud OpenAI Chat Model est utilisé avec le nœud AI Agent ». Par ailleurs, une URL de base définie au niveau du nœud plutôt que dans l’identifiant est comparée aux restrictions de domaine de l’identifiant avant utilisation — le code source du nœud appelle assertOpenAiCredentialAllowsUrl, ce qui déclenche une erreur lorsque l’URL se trouve en dehors de ces domaines.

Du côté de Dify, ce sont les valeurs par défaut qui racontent l’histoire. Au-delà de function_calling_type: no_call, un modèle ajouté manuellement commence avec structured_output_support: not_supported et vision_support: no_support, et chacun est un bouton manuel que vous réglez selon le comportement réel de l’endpoint. stream_include_usage est activé par défaut pour une bonne raison : si l’endpoint ne renvoie pas l’utilisation dans le dernier fragment du flux, Dify utilise une estimation locale qui ne compte que le premier message de l’invite et sous-estime les invites comportant plusieurs messages. Le même fichier prévoit explicitement des solutions de contournement pour les passerelles — une option permettant d’omettre le champ de niveau supérieur user parce que « certaines passerelles compatibles avec OpenAI le rejettent », un bouton token_param_name et un mode de compatibilité strict ou étendu — ce qui montre raisonnablement que l’intégration des passerelles est un cas maintenu plutôt qu’un bricolage.

Pour un accès de type Anthropic, le plugin Anthropic officiel de Dify est predefined-model et customizable-model, avec un champ anthropic_api_url facultatif, ce qui permet de diriger sa liste Claude intégrée vers un autre endpoint. Faites attention aux identifiants si vous le faites : le dossier intégré de Dify mélange des identifiants sans date tels que claude-opus-5, claude-sonnet-5, claude-opus-4-8, claude-opus-4-7, claude-opus-4-6 et claude-sonnet-4-6 avec des identifiants datés tels que claude-sonnet-4-5-20250929. Les identifiants sans date du premier groupe sont des slugs du catalogue Kunavo ; les formes datées ne le sont pas, et tous les identifiants du dossier Dify ne correspondent pas à un modèle actuellement vendu. Appelez GET /v1/models avec votre clé et choisissez parmi les résultats — cette liste exclut déjà tout ce qui n’est pas servi. Les URL de base de Kunavo suivent exactement les deux conventions : https://api.kunavo.com/v1 pour le champ de style OpenAI et l’origine nue https://api.kunavo.com pour celui de style Anthropic (consultez la documentation sur l’URL de base pour comprendre pourquoi l’ajout de /v1 à cet endroit produit une erreur 404).

Un détail propre à l’identifiant Anthropic de n8n, établi en lisant le code des deux projets plutôt qu’au moyen d’un test : cet identifiant s’authentifie avec x-api-key et se teste avec GET {base}/v1/models, et le /v1/models de Kunavo accepte la clé dans cet en-tête, tout comme /v1/messages ; le test de l’identifiant et la liste déroulante des modèles devraient donc tous deux fonctionner. La liste déroulante nomme chaque modèle avec son display_name et utilise l’identifiant comme solution de repli ; la liste Kunavo ne contient aucun display_name, elle affiche donc les identifiants — et tous les modèles du catalogue, pas uniquement les identifiants claude- servis par l’endpoint Messages ; choisissez donc l’un de ceux-ci. Rien de tout cela n’a été testé en conditions réelles pour cette page. L’approche simple compatible avec OpenAI est celle documentée par le guide de démarrage rapide.

Ce qu’une clé de passerelle ne peut pas couvrir dans Dify

L’espace de travail Dify comporte cinq emplacements de modèles par défaut — sa documentation sur les fournisseurs de modèles les liste — et ils constituent le véritable test de portée pour tout fournisseur de modèles. Une clé Kunavo remplit l’un des cinq emplacements ; les quatre autres ne correspondent à aucun service exécuté par Kunavo.

Dites-le clairement avant de planifier une migration : une base de connaissances Dify ou un pipeline RAG a toujours besoin d’un modèle d’embeddings et, généralement, d’un modèle de reranking provenant d’une autre source. Une clé de passerelle couvre l’emplacement de raisonnement, pas l’ensemble de l’espace de travail. Le guide d’implémentation RAG explique comment cette séparation est généralement organisée.

Une estimation de coût détaillée

Il s’agit d’un calcul illustratif de tokens, pas d’un coût de tâche mesuré ni d’un plafond de facturation. Supposons un workflow de triage exécuté 2 000 fois par mois en production, chaque exécution effectuant deux appels de modèle — un pour classer, un pour rédiger — chacun envoyant 4 000 tokens d’entrée et renvoyant 400 tokens de sortie. Cela représente 4 000 appels de modèle, 16 millions de tokens d’entrée et 1,6 million de tokens de sortie. Les tarifs correspondent aux prix actuels du catalogue Kunavo par million de tokens.

Plaçons maintenant les compteurs des plateformes à côté. Cette même charge correspond à 2 000 exécutions de production sur n8n — dans la limite de 2 500 de Starter — car les deux appels de modèle sont contenus dans une seule exécution. Sur Dify, elle représente 4 000 réponses d’IA, car Dify compte chaque appel de modèle ; elle dépasserait donc immédiatement les 200 crédits ponctuels de Sandbox et resterait dans les 5 000 crédits mensuels de Professional. Le choix du modèle fait à lui seul passer le coût des tokens de $16.80 à $84.00 pour les mêmes 4 000 appels, ce qui constitue généralement un levier plus important que le niveau de l’offre. Le tarif affiché le plus bas et le coût minimal pour terminer la tâche restent deux questions différentes : un modèle moins cher qui nécessite une nouvelle tentative peut coûter plus cher qu’un modèle plus onéreux qui n’en a pas besoin.

Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu’un plafond : lorsque le fournisseur amont indique son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût amont multiplié par la majoration applicable. Les frais de cache et les outils externes ne sont pas inclus dans cet exemple. Le rechargement minimum est de $10 de crédit prépayé — un minimum de financement, pas des frais de tâche ni un abonnement. Consultez les détails de facturation et l’optimisation des coûts AI pour mesurer votre propre charge au lieu de vous fier à une estimation comme celle-ci.

Exécuter les deux, et le coût d’un changement d’avis

La réponse concrète la plus fréquente à « Dify ou n8n » est : les deux, à des niveaux différents. Dify construit et héberge l’application AI ; n8n la déclenche et relie son résultat au reste de l’activité. Rien dans l’un ou l’autre produit ne l’interdit, et chacun reste affecté à la tâche pour laquelle il est conçu. Le coût correspond à deux compteurs et deux ensembles d’identifiants ; vérifiez donc les deux avant de considérer cette option comme la moins chère.

Ce que ce n’est pas, c’est une voie de migration. Aucun des deux projets ne documente d’importateur pour le format de l’autre ; prévoyez donc de reconstruire la logique plutôt que de la déplacer. C’est la raison la plus forte de choisir selon l’adéquation plutôt que selon le prix : la facture de l’offre est réversible le mois prochain, la reconstruction ne l’est pas. Si vous choisissez une approche de modèle plutôt qu’une plateforme, le guide de l’API compatible avec OpenAI couvre l’endpoint attendu par ces deux outils, et le guide des passerelles LLM explique ce qu’une passerelle vous apporte ou non.

Aucun des deux clients n’a été testé en conditions réelles avec Kunavo. Tout ce qui précède provient du code source actuel et de la documentation officielle actuelle, et Kunavo ne publie aucun guide de configuration pour l’un ou l’autre outil — la configuration est celle, standard, compatible avec OpenAI. Conservez une voie fonctionnelle pendant vos essais, exécutez une tâche limitée, puis consultez le montant effectivement enregistré par votre compte. Créez un compte Kunavo lorsque vous serez prêt à approvisionner une clé, ou parcourez l’index des intégrations pour trouver les clients dont la configuration est documentée.

Questions fréquentes

Vérifié le 19 septembre et revérifié le 21 septembre 2026 : les deux dépôts GitHub et leurs dernières versions via l’API GitHub ; les deux fichiers de licence ; dify.ai/pricing, dify.ai/pricing/dify-cloud et n8n.io/pricing ; la documentation Dify sur les fournisseurs de modèles ; les documentations n8n sur les exécutions, les crédits Gateway et OpenAI Chat Model ; ainsi que le code source brut des identifiants OpenAI et Anthropic de n8n, de son nœud OpenAI Chat Model et des manifestes de plugins OpenAI-compatible et Anthropic de Dify. Aucun des deux produits n’a été installé et aucun n’a été connecté à Kunavo ; aucun comportement décrit ici ne constitue donc un résultat de test. Les tarifs des tokens Kunavo proviennent du catalogue actuel et chaque montant en dollars correspond à un calcul illustratif.