Dify e n8n non sono davvero concorrenti: offrono cose diverse. Dify è una piattaforma per creare l'applicazione LLM stessa: un'app di chat, un agente, un assistente basato su RAG. n8n è un sistema generale di automazione dei workflow, in cui una chiamata al modello è un nodo accanto a centinaia di connettori, pianificazioni e webhook. Se il prodotto finale è il prodotto AI, inizia con Dify. Se il prodotto finale è un processo aziendale che occasionalmente pone una domanda a un modello, inizia con n8n. Cercando nell'altra direzione — n8n contro Dify — la risposta è la stessa, perché la scelta dipende da ciò che stai costruendo.
La parte che crea davvero confusione è il denaro. Dify fattura per risposta AI, n8n fattura per esecuzione del workflow e il provider del modello fattura per token. Queste tre unità non si convertono l'una nell'altra, motivo per cui la maggior parte delle tabelle dei prezzi affiancate per questa coppia è fuorviante già prima della prima riga.
Prima due fatti sulle versioni, perché molti contenuti indicizzati su questa coppia non sono aggiornati. n8n è sulla linea 2.x: l'ultima release è n8n@2.39.9, pubblicata il 21 settembre 2026. Dify non ha affatto una linea di release 2.x — la linea major attuale è 1.x, con ultima release 1.17.1 del 10 settembre 2026. Entrambi i repository sono attivi e non archiviati (Dify e n8n nelle pagine delle ultime release, ricontrollate il 21 settembre 2026; n8n pubblica spesso, quindi è prevedibile che il numero di patch sia nuovamente cambiato).
Chi dovrebbe scegliere quale
| La tua situazione | Scegli | Perché |
|---|---|---|
| Il prodotto che distribuisci è un'app di chat, un agente o un assistente basato su RAG | Dify | Il workbench dei prompt, la knowledge base e l'app pubblicata sono il prodotto, anziché qualcosa che assembli a partire dai nodi |
| Il passaggio AI è inserito in un processo più lungo — CRM, email, fogli di calcolo, webhook, pianificazioni | n8n | I nodi del modello risiedono sulla stessa canvas dei connettori, quindi il modello non è il centro di gravità |
| Gli utenti non amministratori creano app, ma non devono toccare le chiavi dei provider | Dify | Solo il proprietario e gli amministratori del workspace possono gestire i provider; qualsiasi chiave aggiunta funziona nell'intero workspace e viene addebitata sull'account del provider del relativo aggiungente |
| Sono necessari ambienti separati e il controllo versione Git | n8n, dal piano Business | “Ambienti diversi” e “Controllo versione tramite Git” compaiono per la prima volta nell'elenco delle funzionalità del piano Business sulla pagina dei prezzi di n8n; Starter e Pro non li elencano |
| Vuoi eseguirlo autonomamente senza un account del fornitore | Entrambi, dopo aver letto la licenza | Dify Community è basato su Apache 2.0 modificata con una clausola contro il multi-tenant; n8n Community è fair-code, utilizzabile solo per uso aziendale interno o non commerciale |
| Paghi già uno dei due e vuoi consolidare tutto sull'altro | Nessuno dei due, spendendo poco | Nessuno dei due progetti documenta un importer per il formato dell'altro, quindi prevedi di ricostruire il sistema anziché trasferirlo e scegli in base all'adeguatezza |
Vale la pena esplicitare due differenze strutturali alla base di quella tabella. Autorizzazioni: la configurazione dei provider di Dify è un'operazione riservata agli amministratori e valida per l'intero workspace — la documentazione afferma chiaramente che solo il proprietario e gli amministratori possono gestire i provider e che una chiave aggiunta “viene addebitata sul proprio account presso quel provider” — il che rappresenta esattamente il modello di governance desiderato oppure esattamente il collo di bottiglia che vuoi evitare. n8n organizza invece la condivisione attorno ai progetti e la sua pagina dei prezzi li limita in base al piano: un progetto condiviso in Starter, tre in Pro, sei in Business, illimitati in Enterprise. Modello di esecuzione: un'esecuzione n8n è una singola esecuzione del workflow, indipendentemente dal numero di chiamate ai modelli effettuate al suo interno, mentre un'app Dify addebita una volta per ogni chiamata al modello; quindi la stessa logica incide in modo molto diverso sui due contatori.
Piani e prezzi pubblicati
Dify Cloud ha un prezzo per workspace. Le stringhe annuali riportate di seguito sono esattamente quelle visualizzate dalla pagina dei prezzi; la pagina presenta anche un'opzione “Bill Annually Save 17%”.
| Piano Dify | Prezzo | Crediti messaggio | Membri / app | Conoscenza |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox | Gratuita | 200 (una tantum, non mensili) | 1 membro, 5 app | 50 documenti, 50 MB, log di 30 giorni |
| Professional | $59 per workspace/mese, oppure $590 per workspace/anno | 5.000 al mese | 3 membri, 50 app | 500 documenti, 5 GB, log illimitati |
| Team | $159 per workspace/mese, oppure $1.590 per workspace/anno | 10.000 al mese | 50 membri, 200 app | 1.000 documenti, 20 GB, log illimitati |
| Community (con hosting autonomo) | Gratuita | Nessuno — paghi la tua fattura del modello | Workspace singolo | La tua infrastruttura |
| Enterprise | Personalizzato, contattare il reparto vendite | Non pubblicato | Non pubblicato | Non pubblicato |
Consultati su dify.ai/pricing e dify.ai/pricing/dify-cloud il 19 settembre 2026. La tabella comparativa mostra inoltre un “5.000 API Rate Limit/month” per Sandbox, mentre non indica alcun limite di questo tipo per i piani a pagamento. Dify Premium, l'immagine macchina di AWS Marketplace, è uno SKU separato; qui non viene indicato alcun prezzo perché durante questa verifica non è stata confermata alcuna cifra su una pagina Dify di prima parte.
n8n Cloud ha un prezzo per piano e la quota riguarda le esecuzioni, non le chiamate ai modelli. Nota sulla valuta: il 19 settembre 2026, per questa verifica, n8n.io/pricing mostrava i prezzi in euro; non è stato verificato se agli acquirenti di altre aree venga mostrata un'altra valuta: confermalo al checkout.
| Piano n8n | Prezzo, con fatturazione annuale | Esecuzioni / mese | Concorrenza | Crediti AI (Gateway) |
|---|---|---|---|---|
| Base | €20/mese | 2.500 | 5 | 2.300 al mese |
| Pro | €50/mese | 10.000 | 20 | Fino a 13.700 al mese |
| Business | €667/mese | 40.000 | Non indicato sulla scheda del piano | Non indicato sulla scheda del piano |
| Enterprise | Personalizzato, contattare il reparto vendite | Personalizzato | 200+ | Non indicato sulla scheda del piano |
| Community (con hosting autonomo) | Gratuita | Non venduto come quota — le autorizzazioni alle esecuzioni sopra indicate sono associate ai piani Cloud | Il tuo hardware | I crediti Gateway non sono disponibili nell'hosting autonomo |
Utenti e workflow sono illimitati in tutti i piani a pagamento elencati e un'opzione self-hosted è disponibile a partire da Business. La prova gratuita pubblicizza funzionalità di livello Pro con 1.000 esecuzioni e 5 esecuzioni simultanee.
Tre cose diverse vengono chiamate credito
Questa è la sezione che le pagine aggregatrici saltano, ma è quella che determina il tuo budget.
| Unità | Che cos'è un'unità | Che cosa ignora |
|---|---|---|
| Credito messaggio / credito AI Dify | “Una singola chiamata al modello (un input e un output), conteggiata come una risposta indipendentemente dal numero di token utilizzati” | Il volume di token nel suo complesso — una risposta di 200 token e una di 200.000 token valgono entrambe una risposta, sebbene i modelli più grandi costino più crediti |
| Esecuzione n8n | “Una singola esecuzione dell'intero workflow. Non importa quanti passaggi contenga il workflow o quanti dati elabori” | Numero di nodi, volume di dati e numero di chiamate ai modelli effettuate durante l'esecuzione |
| Token del provider | Token di input e output a una tariffa per milione | Nulla — questo è il contatore che tiene effettivamente traccia del lavoro svolto dal modello |
Dify usa due nomi per la stessa unità: la pagina dei prezzi parla di “crediti messaggio”, mentre la documentazione attuale parla di “crediti AI”. La documentazione di Dify rimanda alla pagina dei prezzi per il costo in crediti di ciascun modello per risposta e non è stato possibile estrarre alla lettera la tabella per modello per questa pagina — quindi qui non vengono riportate cifre di credito per modello.
La quota di n8n è più limitata di quanto sembri, a tuo vantaggio. La documentazione sulle esecuzioni stabilisce che “solo le esecuzioni di produzione contribuiscono a questa quota” ed esclude le esecuzioni manuali dall'editor, le esecuzioni di sub-workflow chiamate da Execute Sub-workflow (conta solo il genitore), le esecuzioni di workflow di errore, i polling che non restituiscono dati e le richieste webhook malformate o rifiutate. Avverte anche del contrario: un Schedule Trigger conta un'esecuzione ogni volta che si attiva, indipendentemente dall'esito, e un Webhook Trigger ne conta una per ogni richiesta in ingresso che lo attiva, anche con un corpo vuoto.
C'è un altro aspetto che un confronto onesto non può evitare: n8n ora vende direttamente l'accesso ai modelli. I crediti Gateway sono “disponibili da n8n 2.36.0”, limitati a n8n Cloud Starter e Pro, “non disponibili su n8n Cloud Enterprise o n8n self-hosted”, fatturati “per richiesta alle tariffe indicate nella pagina dei prezzi del servizio”, e i crediti aggiuntivi “scadono 12 mesi dopo l'acquisto”. È lo stesso lavoro svolto da un gateway, venduto all'interno del prodotto. La documentazione rimanda a una pagina dei prezzi del servizio dentro l'app n8n Cloud, che il 21 settembre 2026 non ha restituito un listino leggibile a una richiesta senza autenticazione; pertanto qui non vengono pubblicati né un rapporto crediti-per-dollaro né un confronto dei costi. Ciò che è verificabile è l'ambito: i crediti Gateway non si applicano a self-hosted o Cloud Enterprise e la stessa documentazione osserva che i servizi fuori catalogo “continuano a funzionare in n8n nel modo consueto: crea una credenziale con la tua chiave API”. L'equivalente di Dify è più limitato e la piattaforma lo dichiara: una chiave e i crediti AI “possono coesistere”, mentre un'opzione Usage Priority decide quale viene utilizzato per primo.
Indirizzare uno dei due verso il proprio endpoint del modello
Entrambi accettano un endpoint compatibile con OpenAI di terze parti ed entrambi accettano anche uno compatibile con Anthropic; in nessuno dei due casi il confine è “posso impostare un base URL”: il campo risiede negli schemi delle credenziali e dei plugin inclusi nel codice sorgente di ciascun progetto, e nessuna pagina dei prezzi mostra un vincolo di piano al riguardo. Il confine riguarda il protocollo a cui l'endpoint deve rispondere e i flag delle funzionalità inizialmente disattivati.
| Domanda | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Dove inserire l'endpoint | Credentials → OpenAI, un campo Base URL con valore predefinito https://api.openai.com/v1; oppure Credentials → Anthropic, con valore predefinito l'origine https://api.anthropic.com e senza /v1 | Installa il plugin ufficiale compatibile con l'API OpenAI, quindi Model Provider → Add Model, con un campo API Base URL obbligatorio |
| Rilevamento dei modelli | Il menu a discesa chiama GET {base}/models; quando il base URL non è api.openai.com, il filtro che limita agli ID chat viene rimosso, quindi viene offerto qualunque risultato restituito da /models, che sia o meno un modello chat | Nessuno. Il plugin è solo customizable-model, quindi ogni modello viene inserito manualmente, una riga alla volta |
| Protocollo | Un'opzione Use Responses API nel nodo OpenAI Chat Model — consulta il valore predefinito non risolto più avanti | Un'opzione api_type, default: chat_completions, con responses come alternativa |
| Chiamata agli strumenti | Funziona tramite il nodo AI Agent con un modello chat collegato | Disattivato per impostazione predefinita. function_calling_type ha come valore predefinito no_call, quindi un gateway che funziona in modalità chat fallisce silenziosamente in un nodo Agent finché non lo imposti |
| Endpoint che non può essere reindirizzato | La credenziale OpenRouter fissa il proprio URL come type: 'hidden' | Ogni modello personalizzato è associato alla propria chiave: eliminare l'unica chiave elimina il modello |
| Vincolo di piano sul BYOK | Nessuno individuato — il campo Base URL è dichiarato nello schema delle credenziali del codice sorgente di n8n e la pagina dei prezzi non indica alcuna condizione di piano al riguardo | Nessuno individuato per l'aggiunta di un provider; la distribuzione delle richieste su più chiavi tramite Load Balancing è contrassegnata come Professional e Team nella documentazione Cloud |
File sorgente, acquisiti il 19 settembre 2026: OpenAiApi.credentials.ts, AnthropicApi.credentials.ts, OpenRouterApi.credentials.ts e openai_api_compatible.yaml di Dify. È utile sapere che la pagina ufficiale delle credenziali OpenAI di n8n documenta ancora solo la chiave API e l'ID organizzazione e non menziona mai il campo Base URL; inoltre, una pull request della community per aggiungerlo (n8n-docs#5146) è stata chiusa senza merge. Il campo più importante per questo percorso non è documentato, motivo per cui viene citato il file sorgente.
Un valore predefinito realmente irrisolto
Le due fonti ufficiali di n8n non concordano sull'endpoint chiamato da un nodo OpenAI Chat Model appena aggiunto. Il codice sorgente del nodo su master dichiara responsesApiEnabled con default: true, mostrato alla versione del nodo 1.3 e successive, e 1.3 è la voce più recente nell'elenco delle versioni del nodo — il che fa pensare che Responses API sia attiva. La documentazione del nodo afferma il contrario: “Altrimenti, il nodo OpenAI Chat Model utilizzerà per impostazione predefinita Chat Completions API”. Entrambe sono state acquisite il 19 settembre 2026 e non possono essere entrambe vere per un nodo aggiunto oggi. Questa pagina non sceglie quale sia corretta. Apri il nodo, controlla l'opzione e considera che l'impostazione determina se le richieste raggiungono /responses o /chat/completions — con un endpoint che espone solo uno dei due, è la differenza tra il funzionamento e un 404 a ogni chiamata. Kunavo implementa entrambi i percorsi, quindi qui entrambe le posizioni sono utilizzabili, ma verifica invece di dare per scontato il valore.
Due confini che un endpoint personalizzato non supera in n8n. Gli strumenti Responses integrati — Web Search, File Search e Code Interpreter — sono funzionalità ospitate da OpenAI e la documentazione aggiunge che sono “supportati solo quando si usa il nodo OpenAI Chat Model in combinazione con il nodo AI Agent”. Inoltre, un base URL impostato a livello di nodo (anziché sulla credenziale) viene verificato rispetto alle restrizioni di dominio della credenziale prima di essere utilizzato: il codice sorgente del nodo chiama assertOpenAiCredentialAllowsUrl, che genera un errore quando l'URL non rientra in tali domini.
Sul lato Dify, la storia è nei valori predefiniti. Oltre a function_calling_type: no_call, un modello aggiunto manualmente inizia con structured_output_support: not_supported e vision_support: no_support, e ciascuna è un'opzione manuale da impostare in base al comportamento effettivo dell'endpoint. stream_include_usage è abilitato per impostazione predefinita per una buona ragione: se l'endpoint non restituisce l'utilizzo nell'ultimo frammento dello stream, Dify ricorre a una stima locale che conta solo il primo messaggio del prompt e sottostima i prompt con più messaggi. Lo stesso file contiene espliciti meccanismi di compatibilità per i gateway — un'opzione per omettere il campo di primo livello user perché “alcuni gateway compatibili con OpenAI lo rifiutano”, un'opzione token_param_name e una modalità di compatibilità strict-versus-extended — una prova ragionevole che il percorso gateway è un caso supportato e mantenuto, non un hack.
Per l'accesso in stile Anthropic, il plugin Anthropic ufficiale di Dify è predefined-model e customizable-model, con un campo anthropic_api_url opzionale, quindi puoi indirizzare l'elenco Claude incluso verso un altro endpoint. Presta attenzione agli ID se lo fai: la cartella inclusa di Dify mescola ID senza data come claude-opus-5, claude-sonnet-5, claude-opus-4-8, claude-opus-4-7, claude-opus-4-6 e claude-sonnet-4-6 con ID datati come claude-sonnet-4-5-20250929. Quelli senza data del primo gruppo sono slug del catalogo Kunavo; le forme datate non lo sono e non tutti gli ID nella cartella Dify corrispondono a qualcosa attualmente in vendita. Chiama GET /v1/models con la tua chiave e scegli tra i risultati — l'elenco esclude già tutto ciò che non è disponibile. I base URL di Kunavo seguono esattamente le due convenzioni: https://api.kunavo.com/v1 per il campo in stile OpenAI e l'origine nuda https://api.kunavo.com per quello in stile Anthropic (consulta la documentazione del base URL per capire perché aggiungere /v1 lì produce un 404).
Un dettaglio specifico della credenziale Anthropic di n8n, ricavato dalla lettura del codice di entrambi i progetti e non da un test: la credenziale esegue l'autenticazione con x-api-key e verifica sé stessa con GET {base}/v1/models, mentre /v1/models di Kunavo accetta la chiave in quell'header, proprio come /v1/messages; quindi dovrebbero rispondere sia il test della credenziale sia il menu dei modelli. Il menu mostra ogni modello con il relativo display_name e, in mancanza di questo, usa l'ID; l'elenco di Kunavo non contiene alcun display_name, quindi mostra gli ID — e tutti i modelli del catalogo, non solo gli ID claude- esposti dall'endpoint Messages: scegline uno di quelli. Nulla di tutto questo è stato testato a runtime per questa pagina. Il percorso semplice compatibile con OpenAI è quello documentato dal quickstart.
Cosa non può coprire una chiave gateway in Dify
Il workspace Dify dispone di cinque slot modello predefiniti — la documentazione sui model provider li elenca — e sono il vero test dell'ambito di qualsiasi provider di modelli. Una chiave Kunavo riempie uno dei cinque; gli altri quattro non puntano a nulla gestito da Kunavo.
| Slot modello predefinito Dify | Cosa fa | Kunavo oggi |
|---|---|---|
| Modello di ragionamento del sistema | Il valore predefinito per le attività LLM generali | Coperto — è questo lo scopo del catalogo chat |
| Modello di embedding | Indicizza e recupera i contenuti della knowledge base | Non disponibile. Nel catalogo non è presente alcun modello di embedding, quindi questo passaggio viene eseguito localmente o tramite un provider esterno |
| Modello di reranking | Riordina i risultati del recupero in base alla rilevanza | Non disponibile. Il tipo di reranking di Dify invia richieste a {base}/rerank e Kunavo non dispone di tale percorso |
| Modello speech-to-text | Trasforma l'audio in testo | Non disponibile. Nel catalogo non è elencato alcun modello speech-to-text |
| Modello text-to-speech | Trasforma il testo in audio | Non disponibile. Oggi nel catalogo non è abilitato alcun modello text-to-speech, quindi anche questo slot punta altrove |
Dillo esplicitamente prima di pianificare una migrazione: una knowledge base o una pipeline RAG di Dify ha comunque bisogno di un modello di embedding e, di norma, di un modello di reranking, reperiti altrove. Una chiave gateway copre lo slot di ragionamento, non l'intero workspace. La guida all'implementazione RAG spiega come viene generalmente organizzata questa suddivisione.
Una stima dei costi con dati concreti
Questa è un'aritmetica illustrativa dei token, non un costo misurato dell'attività e non un limite massimo della fattura. Supponi un workflow di triage eseguito 2.000 volte al mese in produzione, in cui ogni esecuzione effettua due chiamate al modello — una per classificare e una per redigere — inviando ciascuna 4.000 token di input e restituendo 400 token di output. Si tratta di 4.000 chiamate al modello, 16 milioni di token di input e 1,6 milioni di token di output. Le tariffe sono i prezzi attuali del catalogo Kunavo per milione di token.
| Modello | Input / output per 1M | Costo stimato dei token per il mese |
|---|---|---|
| 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 |
Ora affianca i contatori delle piattaforme. Lo stesso carico di lavoro equivale a 2.000 esecuzioni di produzione su n8n — entro le 2.500 di Starter — perché le due chiamate al modello avvengono all'interno di un'unica esecuzione. Su Dify equivale a 4.000 risposte AI, perché Dify conta ogni chiamata al modello; supererebbe quindi immediatamente i 200 crediti una tantum di Sandbox e rientrerebbe nei 5.000 crediti mensili di Professional. La sola scelta del modello sposta il costo dei token da $16,80 a $84,00 per le stesse 4.000 chiamate, un fattore che di solito incide più del livello del piano. La tariffa più bassa elencata e il costo più basso per completare il lavoro restano domande diverse: un modello più economico che richiede un nuovo tentativo può costare più di uno più caro che non lo richiede.
L'importo del catalogo Kunavo è un minimo di fatturazione, non un tetto massimo: quando il servizio upstream comunica il proprio addebito, la fattura è il maggiore tra il costo del catalogo e il costo upstream moltiplicato per il markup applicabile. Gli addebiti per la cache e gli strumenti esterni sono esclusi da questo esempio. Il top-up minimo è un credito prepagato di $10 — un minimo di finanziamento, non una tariffa per attività né un abbonamento. Consulta i dettagli di fatturazione e l'ottimizzazione dei costi AI per misurare il tuo carico di lavoro invece di affidarti a una stima come questa.
Eseguire entrambi e quanto costa cambiare idea
La risposta reale più comune alla domanda “Dify o n8n” è: entrambi, su livelli diversi. Dify crea e ospita l'app AI, mentre n8n la attiva e collega il risultato al resto dell'azienda. Nessuno dei due prodotti lo impedisce e ciascuno rimane impegnato nel compito per cui è progettato. Il costo consiste in due contatori e due set di credenziali, quindi controllali entrambi prima di considerarla l'opzione economica.
Ciò che non è, invece, è un percorso di migrazione. Nessuno dei due progetti documenta un importer per il formato dell'altro, quindi prevedi di ricostruire la logica anziché trasferirla. Questo è il motivo più forte per scegliere in base all'adeguatezza e non al prezzo: il costo del piano è reversibile il mese prossimo, la ricostruzione no. Se stai scegliendo un percorso per il modello anziché una piattaforma, la guida all'API compatibile con OpenAI descrive l'endpoint atteso da entrambi gli strumenti e la guida ai gateway LLM spiega che cosa un gateway offre e che cosa non offre.
Nessuno dei due client è stato testato a runtime con Kunavo. Tutto quanto sopra deriva dal codice sorgente attuale e dalla documentazione ufficiale attuale, e Kunavo non pubblica alcuna guida alla configurazione per nessuno dei due strumenti: la configurazione è quella standard compatibile con OpenAI. Mantieni disponibile un percorso funzionante mentre provi, esegui un'attività delimitata e poi leggi l'addebito effettivamente registrato dal tuo account. Crea un account Kunavo quando sei pronto a finanziare una chiave oppure consulta l'indice delle integrazioni per i client che dispongono di una configurazione documentata.
Domande frequenti
Dify è migliore di n8n?
Nessuno dei due è generalmente migliore, perché offrono cose diverse. Dify è una piattaforma per applicazioni LLM: il suo repository la descrive come un luogo per creare workflow agentici e pipeline RAG con supporto a modelli e strumenti in un unico workspace collaborativo, e il prodotto finale è l'app AI. n8n è un sistema generale di automazione dei workflow in cui una chiamata al modello è un tipo di nodo accanto a connettori, webhook, pianificazioni e database, e il prodotto finale è un processo. Scegli Dify quando il prodotto AI è il punto centrale. Scegli n8n quando il passaggio AI è inserito in un processo aziendale più lungo. Invertendo la domanda, n8n contro Dify, la risposta è identica — la scelta dipende da ciò che stai distribuendo, non da quale strumento sia più potente.
Dify e n8n possono funzionare insieme?
Sì, ed è una configurazione comune, non un workaround. Dify documenta che ogni app pubblicata funge anche da API REST che puoi chiamare dal tuo backend con una chiave API, mentre n8n dispone di un nodo HTTP Request; quindi un'app Dify può essere il passaggio di ragionamento all'interno di un workflow n8n, mentre n8n gestisce trigger, connettori e nuovi tentativi. Se lo fai, considera entrambi i contatori: Dify conteggia una risposta AI per ogni chiamata al modello effettuata dalla sua app, mentre n8n conteggia un'esecuzione di produzione per l'intera esecuzione del workflow che l'ha chiamata. Nessuno dei due progetti documenta un importer per il formato dell'altro, quindi un'app Dify e un workflow n8n rimangono due artefatti distinti, anziché uno migrato tra gli strumenti.
Qual è più economico, Dify o n8n?
Non puoi rispondere in base ai prezzi dei piani, perché i due piani conteggiano elementi diversi e nessuno dei due conteggia ciò che solitamente costa di più. Dify Cloud ha un prezzo per workspace e conteggia i crediti dei messaggi, dove una risposta AI equivale a una chiamata al modello indipendentemente dal numero di token utilizzati. n8n Cloud ha un prezzo per piano e conteggia le esecuzioni di produzione, dove un'esecuzione equivale a un intero workflow indipendentemente dal numero di passaggi o chiamate al modello al suo interno. I token del modello costituiscono una terza fattura oltre a entrambe, a meno che tu non rimanga nei crediti inclusi. L'hosting autonomo di uno dei due elimina l'abbonamento e lascia i costi dell'infrastruttura e del modello, soggetti ai limiti della licenza di ciascun progetto.
Dify o n8n è migliore per RAG?
Dify, per sua progettazione. Offre una knowledge base come oggetto di primo livello con limiti per piano su documenti e storage, e il suo workspace dispone di slot dedicati per i modelli predefiniti di embedding e rerank oltre al modello di ragionamento. n8n può creare una pipeline di retrieval utilizzando nodi per vector store ed embedding, ma sei tu ad assemblarla e mantenerla. Nota la conseguenza sul lato dei modelli in entrambi i casi: il retrieval richiede un modello di embedding e solitamente un modello di rerank, e Kunavo oggi non offre nessuno dei due; pertanto, questa parte di uno stack RAG Dify o n8n viene eseguita localmente o tramite un provider esterno, indipendentemente dalla piattaforma scelta.
Posso usare la mia chiave API in Dify e n8n?
Entrambi espongono il campo e nessuna delle due pagine dei prezzi mostra un limite del piano al riguardo. In n8n, la credenziale OpenAI ha un Base URL modificabile che per impostazione predefinita è https://api.openai.com/v1, mentre la credenziale Anthropic ne ha uno che per impostazione predefinita punta all'origine https://api.anthropic.com senza /v1; la credenziale OpenRouter fissa il proprio URL come campo nascosto e non può essere reindirizzata. In Dify installi il plugin ufficiale compatibile con l'API OpenAI e aggiungi manualmente ogni modello, oppure indirizzi il plugin ufficiale Anthropic verso un URL API personalizzato. Dify consente anche la coesistenza di una chiave e dei propri crediti AI, con un interruttore Usage Priority sulla scheda del provider che decide quale utilizzare per primo.
Dify è open source? E n8n è open source?
Entrambe le risposte richiedono una precisazione e l'API del repository GitHub riporta NOASSERTION per entrambe le licenze. Citando i due file LICENSE su github.com/langgenius/dify e github.com/n8n-io/n8n: Dify usa una Apache License 2.0 modificata: l'uso commerciale è consentito, ma gestire un ambiente multi-tenant dal sorgente richiede un'autorizzazione scritta, dove un tenant equivale a un workspace, e non è consentito rimuovere o modificare il logo e le informazioni sul copyright nel frontend. n8n è fair-code, non open source nel senso OSI: la Sustainable Use License v1.0 consente l'uso o la modifica solo per finalità aziendali interne proprie o per uso non commerciale o personale, i file con .ee. nel nome o .ee nella directory richiedono una n8n Enterprise License a pagamento e i branch diversi da master non sono esplicitamente concessi in licenza.
Verificato il 19 settembre e nuovamente il 21 settembre 2026: entrambi i repository GitHub e le relative release più recenti tramite l'API GitHub; entrambi i file di licenza; dify.ai/pricing, dify.ai/pricing/dify-cloud e n8n.io/pricing; la documentazione Dify sui provider di modelli; la documentazione n8n sulle esecuzioni, sui crediti Gateway e su OpenAI Chat Model; il codice sorgente grezzo delle credenziali OpenAI e Anthropic di n8n, del relativo nodo OpenAI Chat Model e dei manifest dei plugin OpenAI-compatible e Anthropic di Dify. Nessuno dei due prodotti è stato installato e nessuno è stato collegato a Kunavo, quindi nulla di quanto riportato qui è il risultato di un test. Le tariffe dei token Kunavo provengono dal catalogo attuale e ogni cifra in dollari è un calcolo illustrativo.