I prezzi di Dify hanno due livelli fatturati da due soggetti diversi: il piano della piattaforma e i token del modello. Dify Cloud indica Sandbox a $0, Professional a $59 per workspace al mese ($590 all'anno) e Team a $159 per workspace al mese ($1.590 all'anno); la Community Edition self-hosted è gratuita ed Enterprise richiede un preventivo personalizzato. Nessuna di queste cifre include la spesa per le API del modello una volta esauriti i crediti messaggio del piano: lo dichiarano le stesse schede dei piani di Dify.
Tutte le cifre riportate di seguito sono state lette il 19 settembre 2026 dalle pagine di Dify: dify.ai/pricing/dify-cloud e dify.ai/pricing/dify-enterprise. Una nota di lettura, perché può trarre in inganno i riepiloghi: le schede dei piani mostrano per impostazione predefinita i valori annuali, mentre quelli mensili sono nascosti dietro un toggle. I valori mensili sono presenti nel markup (data-monthly="59" e data-monthly="159") e la tabella di confronto più in basso nella stessa pagina riporta in testo semplice "$59 Per workspace/month" e "$159 Per workspace/month". Considera incompleta qualsiasi pagina di terze parti che citi soltanto i prezzi annuali.
Quanto costa la piattaforma Dify
| Canale | Prezzo pubblicato | Crediti messaggio | Limiti principali indicati sulla scheda |
|---|---|---|---|
| Dify Cloud — Sandbox | Gratuita | 200 (la scheda non mostra il suffisso "/ month") | 1 workspace, 1 membro, 5 app, 50 documenti della knowledge base, 50MB di spazio per la knowledge base, 30 giorni di cronologia dei log |
| Dify Cloud — Professional | $59 / workspace / mese, oppure $590 / anno | 5.000 al mese | 3 membri, 50 app, 500 documenti della knowledge base, 5GB di spazio, 20.000 eventi trigger al mese, cronologia dei log illimitata |
| Dify Cloud — Team | $159 / workspace / mese, oppure $1.590 / anno | 10.000 al mese | 50 membri, 200 app, 1.000 documenti della knowledge base, 20GB di spazio, eventi trigger illimitati |
| Community Edition (con hosting autonomo) | Software gratuito | Nessuno | Workspace singolo; i server, il database vettoriale e tutti i token dei modelli sono a tuo carico |
| Dify Enterprise | Preventivo personalizzato | Nessuno | Chiave di licenza in una distribuzione self-hosted; più workspace, SSO, autorizzazione per licenza commerciale |
| Dify Premium su AWS | Preventivo disponibile solo in AWS Marketplace | Nessuno | Un'AMI che consente il branding personalizzato; la pagina della documentazione non indica alcun prezzo, quindi qui non ne viene riportato nessuno |
Due vincoli che vale la pena conoscere prima di scegliere un livello. Le FAQ di Dify affrontano la questione se un piano Professional che ha raggiunto i propri limiti possa acquistare separatamente altro spazio vettoriale o altri posti per il team, e rispondono che consigliano di aggiornare il piano; inoltre, se il piano Team non è sufficiente, indicano di contattare l'indirizzo del supporto. Il rimedio documentato per un limite è quindi il livello successivo, non un'integrazione. Oggi il pagamento avviene con carta: le stesse FAQ affermano che il pagamento tramite bonifico bancario è in fase di valutazione, non è ancora disponibile e si applicherebbe soltanto agli abbonamenti Team annuali. I prezzi indicati escludono le imposte applicabili.
I crediti messaggio sono un'assegnazione di prova, non un budget
Questa è la parte che la maggior parte dei riepiloghi sui "prezzi di Dify" sbaglia. Il tooltip presente su tutte e tre le schede dei piani Cloud indica che i crediti servono per provare modelli di OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI e Tongyi, che vengono consumati in base al tipo di modello e che, una volta esauriti, è possibile passare alla propria chiave API. Non sono un budget di token: le FAQ di Dify affermano che i crediti vengono consumati per risposta dell'IA, a una tariffa pubblicata per modello.
Le tariffe riportate di seguito sono state lette nelle FAQ di Dify il 19 settembre 2026 e costituiscono una selezione dell'elenco, non l'elenco completo: ogni livello comprende più modelli rispetto agli esempi citati qui e la scala pubblicata include anche un livello da 3 crediti che questa tabella omette. Descrivono ciò per cui Dify addebita crediti, non un'affermazione sui cataloghi propri di quei vendor. Il numero di risposte è un calcolo aritmetico sulle assegnazioni pubblicate, non un preventivo di Dify.
| Crediti per risposta dell'IA | Esempi dall'elenco di Dify | Sandbox 200 crediti | Professional 5.000 / mese | Team 10.000 / mese |
|---|---|---|---|---|
| 25 | gpt-5.6-sol, gpt-5.5 | 8 risposte | 200 | 400 |
| 20 | Claude Opus 4.7 / 4.6 / 4.5, grok-4.5, grok-4.6 | 10 | 250 | 500 |
| 15 | gpt-5.6-terra, gpt-5.4 | 13 | 333 | 666 |
| 10 | Claude Sonnet 4.6 / 4.5, Gemini 3.5 Flash, qwen3-max | 20 | 500 | 1.000 |
| 5 | Claude Haiku 4.5, gpt-5.6-luna, gemini-3.7-flash | 40 | 1.000 | 2.000 |
| 1 | gpt-5-mini, Gemini 2.5 Flash, qwen-turbo | 200 | 5.000 | 10.000 |
Ne conseguono tre aspetti. Primo, un'app di chat in produzione basata su un modello da 10 crediti esaurisce l'assegnazione mensile di Professional in 500 risposte, una quantità ridotta per qualsiasi applicazione rivolta ai clienti. Secondo, la stessa pagina contiene una nota secondo cui, a causa dei costi dei modelli, alcuni modelli non possono essere utilizzati con i crediti e richiedono una propria chiave; quindi il modello più recente che desideri potrebbe non essere mai rientrato nell'assegnazione. Terzo, nell'elenco dei crediti compaiono anche modelli di embedding, il che significa che l'indicizzazione di una knowledge base compete con la chat per lo stesso bacino; Dify non definisce cosa conti come una singola "risposta" per una richiesta di embedding batch, quindi considera qualsiasi stima dei crediti per l'indicizzazione un limite superiore, non una tariffa.
Un punto che questa pagina non affermerà: se i 200 crediti di Sandbox si ricarichino. La scheda Sandbox mostra "200 message credits" senza il suffisso "/ month", mentre entrambe le schede a pagamento riportano "/ month"; inoltre nessuna frase delle FAQ stabilisce una politica di ricarica in un senso o nell'altro.
Usare la propria chiave: cosa limita Dify e cosa non limita
La buona notizia per chi sta definendo il budget del secondo livello è che collegare la propria chiave del provider non è una funzione a pagamento. Nella tabella di confronto Cloud di Dify, la riga "Model Vendor Management — Supports adding and configuring API keys from different model providers for the workspace" presenta un segno di spunta per Sandbox, Professional e Team; nella tabella self-hosted lo presenta sia per Community sia per Enterprise. Un workspace gratuito può quindi aggiungere e configurare le proprie chiavi provider senza pagare per questo privilegio. Ciò che quella riga non specifica è quali URL endpoint un workspace Cloud accetterà, e questa pagina non lo ha testato.
Ciò che è limitato è l'esecuzione di più chiavi dietro un solo modello. "LLM API Load Balancing — Adds multiple API keys to models, effectively bypassing the API rate limits" mostra un trattino su Sandbox e segni di spunta su Professional e Team; nella tabella self-hosted mostra un trattino per Community e un segno di spunta per Enterprise. Quest'ultima cella è sorprendente per una build open source e questa pagina non ha verificato se il binario Community la faccia effettivamente rispettare; l'affermazione corretta è che il confronto ufficiale di Dify la presenta come una funzione Enterprise. Se ti serve il failover a livello di chiave senza pagare, questa attività spetta a un gateway e non a Dify. Nota anche che "Local Models — Supports integration with locally deployed models" compare nel confronto self-hosted e non appare in alcun punto del markup del confronto Cloud.
Collegare un endpoint compatibile con OpenAI a Dify
Il plugin ufficiale compatibile con OpenAI-API di Dify è alla versione 0.0.66 ed è stato creato da langgenius: entrambi i dati sono ricavati dal manifest del plugin stesso. La configurazione dichiarata spiega la maggior parte delle segnalazioni "il mio gateway non funziona in Dify" e ogni elemento riportato di seguito è ricavato da quello schema, dal manifest e dai file dei provider ufficiali correlati il 19 settembre 2026.
| Campo nello schema | Valore predefinito dichiarato | Perché è importante per i costi o il comportamento |
|---|---|---|
endpoint_url (API Base URL) | Obbligatorio; il segnaposto è una base /v1 | È la base, non il percorso completo delle chat completions. La base di Kunavo è https://api.kunavo.com/v1. |
api_key | Facoltativo (required: false) | È valido un endpoint locale senza chiave, motivo per cui lo stesso plugin supporta LM Studio e llama.cpp |
context_size (Dimensione del contesto del modello) | Obbligatorio, il valore predefinito è 4096 | Lo inserisci tu. Lascialo a 4096 in un'app RAG e i blocchi recuperati vengono troncati prima ancora che il modello li veda. |
function_calling_type | no_call | La chiamata agli strumenti è disattivata finché non la abiliti. I nodi Agent e quelli che usano strumenti falliscono anche su un modello altrimenti funzionante. |
vision_support, structured_output_support | no_support / not_supported | Ogni capacità è uno switch separato, tutti disattivati per impostazione predefinita |
api_type | chat_completions, con responses come alternativa | Sceglie /chat/completions oppure /responses per modello |
| Campi dei prezzi | Non ne esistono | Zero voci pricing in 737 righe, quindi Dify non dispone di una tariffa da moltiplicare per il conteggio dei token |
Vale la pena pianificare tenendo conto di due limiti strutturali. Il plugin dichiara soltanto configurate_methods: customizable-model: non esiste un elenco di modelli predefinito né il rilevamento automatico dei modelli, quindi dieci modelli significano dieci moduli. Inoltre dichiara esattamente cinque tipi di modello: llm, rerank, text-embedding, speech2text e tts. La generazione di immagini non è tra questi, quindi un modello di immagini dietro un gateway non è raggiungibile affatto come "modello" Dify tramite questo plugin.
Vale la pena conoscere altre due route. Il provider ufficiale openai accetta un openai_api_base personalizzato, ma il suo campo api_protocol ha come valore predefinito responses; pertanto un gateway che non implementa /v1/responses fallisce finché non lo imposti su Chat Completions. Il provider anthropic accetta un anthropic_api_url facoltativo insieme alla chiave obbligatoria e supporta modelli sia predefiniti sia personalizzabili; è la route che mantiene i set di parametri integrati dei modelli Claude. Kunavo fornisce sia una superficie con struttura OpenAI sia una con struttura Anthropic, quindi tutte e tre le route sono configurabili; scegli però deliberatamente invece di farlo per errore e nota che Kunavo non ha testato nulla di tutto questo a runtime all'interno di un workspace Dify attivo. Queste sono le impostazioni documentate del plugin, non un certificato di compatibilità.
Knowledge base: dove emerge realmente la spesa RAG
La documentazione di Dify sui metodi di indicizzazione offre due opzioni con profili di costo molto diversi. High Quality "usa un modello di embedding per convertire i blocchi di contenuto in rappresentazioni vettoriali" e supporta il recupero vettoriale, full-text o ibrido. Economical usa 10 parole chiave per blocco, afferma che non vengono consumati token a fronte di una riduzione dell'accuratezza del recupero e offre soltanto l'indice invertito con un'impostazione TopK. La stessa pagina avverte che, una volta creata una knowledge base in High Quality, non è possibile passare successivamente a Economical; è quindi una scelta irreversibile da compiere intenzionalmente.
Chiarisci chi gestisce il passaggio di embedding, perché non siamo noi: Kunavo non fornisce embedding né reranking. Se scegli l'indicizzazione High Quality, quel passaggio chiama un provider esterno o un modello distribuito localmente, configurato come voce provider separata in Dify; allo stesso modo, lo slot di reranking di Dify, che si aspetta un endpoint /rerank o un URL Rerank Endpoint esplicito, non è qualcosa che forniamo. Ciò che un gateway può coprire qui è il tipo llm: i nodi di generazione del tuo flusso di lavoro. Definisci separatamente il budget per i due aspetti. Implementazione RAG tratta più approfonditamente il lato del recupero.
Un ulteriore dettaglio sull'ordine per le distribuzioni self-hosted: lo stack Docker Compose esegue un ssrf_proxy, quindi un endpoint deve essere raggiungibile dall'interno della rete dei container, non soltanto dal browser del tuo laptop.
Una stima esemplificativa per il livello del modello
Si tratta di un calcolo illustrativo dei token, non del costo misurato di un flusso di lavoro né di un tetto di fatturazione. Supponi che una risposta RAG invii 12.000 token di input (prompt di sistema, blocchi recuperati e cronologia breve, tutto non memorizzato nella cache) e restituisca 600 token di output, e che il flusso di lavoro effettui una chiamata LLM per risposta. Le tariffe sono i prezzi attuali del catalogo Kunavo per milione di token.
| Modello | Input / output per 1M | Stima per risposta | Stima per 1.000 risposte |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0,70 / $3,50 | $0,01050 | $10,50 |
| GPT-5.6 Terra | $0,70 / $4,20 | $0,01092 | $10,92 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2,10 / $10,50 | $0,03150 | $31,50 |
| Claude Opus 5 | $3,50 / $17,50 | $0,05250 | $52,50 |
Confrontalo con la tabella dei crediti sopra e i due livelli diventano chiari. Un mese di 1.000 risposte su un modello valutato da Dify a 10 crediti richiede 10.000 crediti, ovvero l'intera assegnazione Team, con un piano da $159; mentre lo stesso volume di traffico token ha una stima di catalogo pari a $31,50 su Claude Sonnet 4.6 oppure $10,50 su Claude Haiku 4.5. Quale livello domina la tua fattura dipende interamente dal modello eseguito da ciascun nodo e la differenza all'interno di questa tabella è di circa 5×.
Due precisazioni importanti. I token di input dominano una richiesta RAG, quindi il fattore che incide maggiormente sulla spesa è il numero di chunk recuperati e la loro lunghezza, non la lunghezza dell’output. Inoltre, l’importo del catalogo Kunavo è una soglia minima di fatturazione, non un limite massimo: quando il servizio upstream comunica il proprio costo, l’addebito è il maggiore tra il costo da catalogo e il costo upstream moltiplicato per il markup applicabile. Il comportamento della cache e le chiamate a strumenti esterni non rientrano in questo esempio. La ricarica minima è $10 di credito prepagato: una soglia minima di finanziamento, non un costo per attività né un abbonamento. Consulta i dettagli sulla fatturazione.
La migliore API al prezzo più basso per Dify: scegli per livello
| Percorso | Vantaggioso quando | A cosa rinunci |
|---|---|---|
| Crediti messaggio di Dify | Valutare i modelli nella prima settimana, tra cinque fornitori, senza configurare nulla | Si esauriscono, alcuni modelli ne sono completamente esclusi e il rimedio che le FAQ di Dify consigliano per un piano che ha raggiunto i propri limiti è il livello successivo |
| API diretta del fornitore | Un solo fornitore copre ogni nodo e vuoi usufruire della cache e degli sconti sui batch propri di quel fornitore | Un secondo fornitore significa un secondo account, una seconda rotazione delle chiavi e una seconda dashboard della spesa |
| gateway compatibile con OpenAI | I nodi cambiano modello e vuoi una sola chiave e un solo saldo prepagato alle loro spalle | Il plugin compatibile non dispone di un catalogo dei modelli, quindi ogni modello è un modulo compilato manualmente con interruttori delle capacità disattivati per impostazione predefinita |
| Endpoint compatibile con Anthropic | Hai standardizzato l’uso dei modelli Claude e vuoi i relativi set di parametri integrati | È una voce del fornitore distinta da quella compatibile con OpenAI, configurata e autenticata separatamente |
| Modello locale | Nodi privati o di basso valore, senza costi per richiesta | Hardware e operazioni; Dify elenca Local Models nel confronto self-hosted, ma non in quello Cloud |
Su “più economico”, mantieni separate due domande. La tariffa più bassa elencata è una proprietà di un listino prezzi. Il modo più economico per completare un workflow è una proprietà del tuo grafo: ogni nodo LLM al suo interno è una chiamata separata a un modello, con il proprio addebito, quindi un modello debole che impone un nuovo tentativo, un secondo passaggio di estrazione o una risposta più lunga può risultare più costoso di un modello più caro che risolve il problema al primo tentativo. Il metodo pratico consiste nel calcolare il prezzo della forma reale della richiesta — conta i chunk recuperati, non fare una stima — quindi eseguire due volte lo stesso workflow e confrontare ciò che ciascun account del fornitore ha effettivamente registrato. L’ottimizzazione dei costi dell’AI descrive questo metodo; il gateway LLM e le alternative a OpenRouter confrontano direttamente le opzioni gateway.
Dify è ancora la piattaforma giusta su cui standardizzare?
Sì, in base alle evidenze disponibili. Il repository langgenius/dify non è archiviato, l’ultimo push risale al 18 settembre 2026 e conta 156.347 stelle; l’ultima release è 1.17.1, pubblicata il 10 settembre 2026, con la 1.17.0 il 25 agosto e la 1.16.1 il 28 luglio (API GitHub, 19 settembre 2026). Nota che i tag non includono il prefisso v: un URL costruito come /releases/tag/v1.17.1 restituisce 404. L’azienda che lo sviluppa è LangGenius, Inc., il nome riportato nel piè di pagina del sito e nelle FAQ sui pagamenti di Dify.
La licenza merita di essere letta prima di una distribuzione commerciale. La LICENSE di Dify si apre dichiarando che il progetto è concesso in licenza secondo una versione modificata di Apache 2.0 con condizioni aggiuntive: non puoi usare il codice sorgente per gestire un ambiente multi-tenant senza autorizzazione scritta — dove un tenant è definito come un workspace — e non puoi rimuovere o modificare il logo o le informazioni sul copyright nel frontend della console Dify. Se rimuovere il branding Dify è importante, le strade documentate sono un accordo Enterprise o la Dify Premium AMI, la cui pagina della documentazione afferma che “consente il branding personalizzato” e rimanda ad AWS Marketplace per il prezzo.
E se il piano è l’hosting autonomo, dimensiona la macchina in modo realistico. La guida Docker Compose elenca come prerequisiti CPU >= 2 Core e RAM >= 4 GiB, poi avvia 7 servizi principali e 8 componenti dipendenti; la relativa riga per macOS richiede almeno 2 CPU virtuali e 8 GiB di memoria nella VM Docker. Software gratuito, infrastruttura a pagamento.
Configuralo, poi controlla il primo addebito
Se instradi i nodi LLM di Dify tramite Kunavo, considera la configurazione precedente come punto di partenza e non come un’integrazione verificata: Kunavo non ha ancora pubblicato una pagina di configurazione specifica per Dify e nessun workspace Dify è stato testato a runtime sull’endpoint qui indicato. Aggiungi un modello tramite il plugin compatibile con l’API OpenAI, imposta innanzitutto la dimensione del contesto e il Function Call Type, esegui un workflow con limiti definiti e leggi l’addebito registrato dal tuo account, perché Dify non mostra una cifra in dollari per un modello collegato tramite gateway. La guida all’API compatibile con OpenAI descrive la struttura dell’endpoint e l’indice delle integrazioni elenca i client che dispongono di pagine di configurazione pubblicate. Crea un account Kunavo quando sei pronto a finanziare una chiave; il minimo è $10 di credito prepagato.
Domande frequenti
Quanto costa Dify?
Dify Cloud offre tre livelli self-service, ricavati da dify.ai/pricing/dify-cloud il 19 settembre 2026: Sandbox a $0, Professional a $59 per workspace al mese o $590 all'anno, e Team a $159 per workspace al mese o $1.590 all'anno. I prezzi indicati escludono le imposte. La Community Edition self-hosted è software gratuito, mentre Dify Enterprise richiede un preventivo personalizzato attivato da una chiave di licenza. Nessuna di queste cifre include la spesa per le API dei modelli oltre ai crediti messaggio associati ai piani Cloud.
I crediti messaggio di Dify coprono l'utilizzo del mio modello?
Solo come prova. Le schede dei piani di Dify descrivono i crediti messaggio come un modo per provare modelli di OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI e Tongyi, e affermano che, una volta esauriti, si passa alla propria chiave API. I crediti vengono consumati per risposta dell'IA a una tariffa specifica per modello, non per token: le FAQ di Dify indicano tariffe da 1 a 25 crediti. I 5.000 crediti mensili di Professional consentono quindi 500 risposte su un modello valutato 10 crediti, e una nota nella stessa pagina afferma che alcuni modelli non possono essere utilizzati con i crediti. Verificato il 19 settembre 2026.
Qual è la migliore API per Dify?
Dipende dal livello che stai ottimizzando. L'API diretta di un vendor è la scelta migliore quando i modelli di un singolo vendor coprono tutto ciò che costruisci e vuoi utilizzare la sua cache e i suoi sconti batch. Un gateway compatibile con OpenAI è preferibile quando i tuoi flussi di lavoro cambiano modello per nodo e vuoi una sola chiave e un solo saldo dietro di essi; il costo è che il plugin compatibile di Dify non include un catalogo dei modelli, quindi ogni modello va inserito manualmente in un modulo. I crediti messaggio di Dify sono vantaggiosi solo per la valutazione, perché si esauriscono. Un modello distribuito localmente è preferibile per passaggi privati o di basso valore, anche se Dify elenca i modelli locali nel confronto self-hosted e non in quello Cloud.
Qual è l'API più economica per Dify?
La tariffa indicata più bassa e il modo più economico per completare un flusso di lavoro sono questioni diverse. Ogni nodo LLM in un flusso di lavoro Dify è una chiamata al modello distinta, fatturata separatamente; quindi un modello economico che richiede un nodo di nuovo tentativo o un secondo passaggio di estrazione può costare più di una singola chiamata accurata a un modello più costoso. Inizia definendo il prezzo in base alla forma effettiva della richiesta: in un'app RAG, i blocchi recuperati dominano i token di input; poi misura lo stesso flusso di lavoro su due modelli prima di decidere. Nessun provider può garantirti il prezzo assoluto più basso, perché il totale minimo dipende dal numero di chiamate effettuate dal tuo grafo.
Qual è il modello migliore per Dify?
Scegli per nodo, non per app, perché Dify consente a ogni nodo di avere il proprio modello. I nodi di classificazione, instradamento ed estrazione breve funzionano adeguatamente con un modello piccolo e veloce e sono quelli che ricevono la maggior parte delle chiamate. Il nodo di scrittura finale è quello in cui la qualità è visibile all'utente e merita un modello più potente. Una cautela specifica di Dify: un modello aggiunto tramite il plugin compatibile con OpenAI-API ha Function Call Type impostato predefinitamente su no_call e Vision e Structured Output impostati predefinitamente su off; pertanto un nodo Agent o che utilizza strumenti non funzionerà finché questi switch non vengono configurati, indipendentemente dalla capacità del modello stesso.
Dify mostra quanto costano le chiamate al mio modello?
Non per un modello aggiunto tramite il plugin compatibile con OpenAI-API. I file dei modelli predefiniti di prima parte di Dify contengono un blocco dei prezzi; per esempio, i file Anthropic Claude terminano con le tariffe di input e output e un'unità per token, mentre lo schema del provider del plugin compatibile, composto da 737 righe, non contiene alcun campo relativo ai prezzi, come verificato il 19 settembre 2026. Dify non dispone quindi di una tariffa per token da moltiplicare per il conteggio dei token di un modello collegato a un gateway. Leggi l'importo dal dashboard del provider stesso.
Il self-hosting di Dify è davvero gratuito?
Il software sì, l'infrastruttura no. La Community Edition di Dify è gratuita e la sua pagina dei prezzi la indica come gratuita con un singolo workspace. La distribuzione Docker Compose avvia 7 servizi principali e 8 componenti dipendenti, e i prerequisiti dichiarati nella pagina di avvio rapido sono CPU >= 2 Core e RAM >= 4 GiB, mentre la riga dedicata a macOS richiede almeno 2 CPU virtuali e 8 GiB nella VM Docker. Paghi inoltre il database vettoriale e ogni token del modello. Nota anche che la licenza è una Apache 2.0 modificata: vieta di gestire un ambiente multi-tenant senza autorizzazione scritta e vieta di rimuovere il logo o le informazioni sul copyright dalla console.
I prezzi dei piani Dify, i contrassegni delle tabelle comparative, le tariffe dei crediti, gli schemi dei plugin, la documentazione sull’indicizzazione e sull’hosting autonomo, nonché lo stato della licenza e del repository, sono stati tutti rilevati dalle pagine e dai repository ufficiali di Dify il 19 settembre 2026; i contrassegni delle funzionalità sono stati determinati dal markup delle pagine dei prezzi, non da uno screenshot renderizzato. Le tariffe dei token Kunavo provengono dal catalogo in tempo reale. Ogni esempio in dollari riportato qui è un calcolo illustrativo dei token, non il costo misurato di un workflow, e non è stato eseguito alcun test a runtime di Dify con Kunavo.