Dify 가격에는 서로 다른 두 당사자가 청구하는 두 계층, 즉 플랫폼 요금제와 모델 토큰이 있습니다. Dify Cloud는 Sandbox $0, Professional은 워크스페이스당 월 $59(연 $590), Team은 워크스페이스당 월 $159(연 $1,590)로 표시합니다. 자체 호스팅 Community Edition은 무료이고 Enterprise는 맞춤 견적입니다. 요금제의 메시지 크레딧이 소진된 후 발생하는 모델 API 사용 비용은 이 수치에 포함되지 않습니다. Dify 자체 요금제 카드에도 그렇게 명시되어 있습니다.
아래의 모든 수치는 2026년 9월 19일 Dify 자체 페이지인 dify.ai/pricing/dify-cloud 및 dify.ai/pricing/dify-enterprise에서 확인했습니다. 요약할 때 혼동하기 쉬운 한 가지 참고 사항이 있습니다. 요금제 카드는 기본적으로 연간 금액을 표시하며 월간 금액은 토글 뒤에 있습니다. 월간 값은 마크업의 (data-monthly="59" 및 data-monthly="159")에 있으며, 같은 페이지 아래의 비교 표에는 "$59 Per workspace/month" 및 "$159 Per workspace/month"가 일반 텍스트로 표시됩니다. 연간 가격만 인용하는 제3자 페이지는 불완전한 것으로 취급하세요.
Dify 플랫폼 비용
| 채널 | 공개 가격 | 메시지 크레딧 | 카드에 표시된 주요 제한 |
|---|---|---|---|
| Dify Cloud — Sandbox | 무료 | 200(카드에는 "/ month" 접미사가 표시되지 않음) | 워크스페이스 1개, 멤버 1명, 앱 5개, 지식 문서 50개, 지식 저장 공간 50MB, 로그 기록 30일 |
| Dify Cloud — Professional | 워크스페이스당 월 $59 또는 연 $590 | 월 5,000개 | 멤버 3명, 앱 50개, 지식 문서 500개, 저장 공간 5GB, 월 트리거 이벤트 20,000개, 로그 기록 무제한 |
| Dify Cloud — Team | 워크스페이스당 월 $159 또는 연 $1,590 | 월 10,000개 | 멤버 50명, 앱 200개, 지식 문서 1,000개, 저장 공간 20GB, 트리거 이벤트 무제한 |
| Community Edition(자체 호스팅) | 무료 소프트웨어 | 없음 | 단일 워크스페이스, 서버·벡터 데이터베이스·모든 모델 토큰은 직접 제공 |
| Dify Enterprise | 맞춤 견적 | 없음 | 자체 호스팅 배포에서의 라이선스 키, 여러 워크스페이스, SSO, 상용 라이선스 승인 |
| AWS에서 제공되는 Dify Premium | AWS Marketplace에서만 견적 제공 | 없음 | 사용자 지정 브랜딩을 허용하는 AMI입니다. 문서 페이지에는 가격이 명시되어 있지 않으므로 여기에도 재현하지 않습니다. |
요금제를 선택하기 전에 알아둘 만한 제약은 두 가지입니다. Dify FAQ에는 한도가 초과된 Professional 요금제가 벡터 공간이나 팀 좌석을 별도로 추가 구매할 수 있는지 묻는 질문에 대해 요금제 업그레이드를 권장한다고 답하며, Team 요금제로 충분하지 않다면 지원 주소로 문의해야 한다고 설명합니다. 따라서 문서에 명시된 한도 해결 방법은 추가 구매가 아니라 다음 요금제로의 업그레이드입니다. 또한 현재 결제는 카드로만 가능합니다. 같은 FAQ에는 은행 송금 결제를 검토 중이지만 아직 제공되지 않으며 연간 Team 구독에만 적용될 예정이라고 나와 있습니다. 표시된 가격에는 해당 세금이 포함되지 않습니다.
메시지 크레딧은 예산이 아니라 시험용 허용량입니다
대부분의 "Dify pricing" 요약이 잘못 설명하는 부분입니다. 세 Cloud 요금제 카드의 툴팁에는 크레딧이 OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI 및 Tongyi의 모델을 시험해 보도록 제공되며, 모델 유형에 따라 차감되고, 모두 사용하면 자체 API 키로 전환할 수 있다고 적혀 있습니다. 이는 토큰 예산이 아닙니다. Dify FAQ에는 크레딧이 게시된 모델별 요율에 따라 AI 응답당 차감된다고 명시되어 있습니다.
아래 요율은 2026년 9월 19일 Dify FAQ에서 확인한 것으로, 전체 목록이 아닌 일부입니다. 각 단계에는 여기에서 인용한 예시보다 더 많은 모델이 포함되며, 게시된 단계에는 이 표에서 제외한 3크레딧 단계도 있습니다. 이 요율은 Dify가 크레딧을 청구하는 기준을 설명하는 것이며 해당 벤더의 자체 카탈로그에 관한 진술이 아닙니다. 응답 수는 게시된 허용량을 산술적으로 계산한 것이며 Dify에서 인용한 수치가 아닙니다.
| AI 응답당 크레딧 | Dify 목록의 예시 | Sandbox 200크레딧 | Professional 월 5,000개 | Team 월 10,000개 |
|---|---|---|---|---|
| 25 | gpt-5.6-sol, gpt-5.5 | 응답 8개 | 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 |
세 가지 사실이 뒤따릅니다. 첫째, 10크레딧 모델을 사용하는 프로덕션 채팅 앱은 500개의 답변으로 Professional의 월간 허용량을 모두 소진하며, 이는 고객 대상 서비스라면 짧은 하루치에 불과합니다. 둘째, 같은 페이지에는 모델 비용 때문에 일부 모델은 크레딧으로 전혀 사용할 수 없고 자체 키가 필요하다는 주석이 있습니다. 따라서 원하는 최신 모델이 허용량에 포함되지 않을 수도 있습니다. 셋째, 임베딩 모델도 해당 크레딧 목록에 포함되어 있으므로 지식 베이스 인덱싱이 채팅과 동일한 풀을 놓고 경쟁합니다. Dify는 배치 임베딩 요청에서 하나의 "응답"으로 계산되는 항목을 정의하지 않으므로, 인덱싱에 대한 크레딧 추정치는 요율이 아니라 상한으로 취급하세요.
이 페이지에서 단정하지 않는 한 가지 사항은 Sandbox의 200크레딧이 충전되는지 여부입니다. Sandbox 카드에는 "/ month" 접미사 없이 "200 message credits"가 표시되는 반면 유료 카드 두 개에는 모두 "/ month"가 표시되며, FAQ에도 충전 정책을 어느 쪽으로든 명시하는 문장이 없습니다.
자체 키 가져오기: Dify가 제한하는 것과 제한하지 않는 것
두 번째 계층의 예산을 책정하는 사람에게 좋은 소식은 자체 프로바이더 키 연결이 유료 기능이 아니라는 점입니다. Dify Cloud 비교 표에서 "Model Vendor Management — Supports adding and configuring API keys from different model providers for the workspace" 행에는 Sandbox, Professional 및 Team 모두에 체크 표시가 있으며, 자체 호스팅 표에서도 Community와 Enterprise 모두에 체크 표시가 있습니다. 따라서 무료 워크스페이스에서도 그 권한에 비용을 지불하지 않고 자체 프로바이더 키를 추가하고 구성할 수 있습니다. 다만 해당 행은 Cloud 워크스페이스가 어떤 엔드포인트 URL을 허용하는지는 말하지 않으며, 이 페이지에서도 이를 테스트하지 않았습니다.
제한되는 것은 여러 키를 하나의 모델 뒤에서 실행하는 기능입니다. "LLM API Load Balancing — Adds multiple API keys to models, effectively bypassing the API rate limits"에는 Sandbox에 대시가, Professional과 Team에 체크 표시가 있습니다. 자체 호스팅 표에서는 Community에 대시가, Enterprise에 체크 표시가 있습니다. 오픈 소스 빌드에서 마지막 셀이 표시되는 것은 의외이며, 이 페이지에서는 Community 바이너리가 실제로 이를 강제하는지 테스트하지 않았습니다. 정확한 표현은 Dify 자체 비교 표가 이를 Enterprise 기능으로 제시한다는 것입니다. 비용을 지불하지 않고 키 수준의 장애 조치를 구현해야 한다면 그 작업은 Dify가 아니라 게이트웨이에 맡겨야 합니다. 또한 "Local Models — Supports integration with locally deployed models"는 자체 호스팅 비교에는 표시되지만 Cloud 비교의 마크업 어디에도 나타나지 않습니다.
Dify에 OpenAI 호환 엔드포인트 연결하기
Dify 공식 OpenAI-API-compatible 플러그인은 버전 0.0.66이며 langgenius가 작성했습니다. 두 정보 모두 플러그인 자체 매니페스트에서 확인했습니다. 선언된 구성은 "Dify에서 내 게이트웨이가 작동하지 않는다"는 보고의 대부분을 설명하며, 아래의 모든 항목은 2026년 9월 19일 해당 스키마, 매니페스트 및 함께 제공되는 공식 프로바이더 파일에서 확인했습니다.
| 스키마의 필드 | 선언된 기본값 | 비용 또는 동작에 중요한 이유 |
|---|---|---|
endpoint_url(API Base URL) | 필수; 자리표시자는 /v1 기본 URL입니다 | 전체 chat-completions 경로가 아니라 기본 URL입니다. Kunavo의 기본 URL은 https://api.kunavo.com/v1입니다. |
api_key | 선택 사항(required: false) | 키가 없는 로컬 엔드포인트도 유효하므로 동일한 플러그인이 LM Studio와 llama.cpp를 제공합니다 |
context_size(모델 컨텍스트 크기) | 필수, 기본값은 4096 | 직접 입력합니다. RAG 앱에서 4096으로 둔 채 사용하면 모델이 검색된 청크를 확인하기도 전에 해당 청크가 잘립니다. |
function_calling_type | no_call | 설정하기 전에는 도구 호출이 꺼져 있습니다. 정상적으로 작동하는 모델에서도 Agent 및 도구 노드가 실패합니다. |
vision_support, structured_output_support | no_support / not_supported | 각 기능은 별도의 스위치이며 기본적으로 모두 꺼져 있습니다 |
api_type | chat_completions, 대안은 responses입니다 | 모델별로 /chat/completions 또는 /responses을 선택합니다 |
| 가격 필드 | 없음 | 737줄에 pricing 항목이 0개이므로 Dify에는 토큰 수에 곱할 요율이 없습니다 |
계획할 때 고려할 구조적 제한은 두 가지입니다. 플러그인은 configurate_methods: customizable-model만 선언합니다. 즉 사전 정의된 모델 목록과 모델 자동 검색이 없으므로 모델 10개라면 양식도 10개입니다. 또한 정확히 다섯 가지 모델 유형만 선언합니다: llm, rerank, text-embedding, speech2text 및 tts. 이미지 생성은 그중 하나가 아니므로 게이트웨이 뒤의 이미지 모델은 이 플러그인을 통해 Dify의 "모델"로 전혀 접근할 수 없습니다.
알아둘 만한 다른 경로도 두 가지 있습니다. 공식 openai 프로바이더는 사용자 지정 openai_api_base을 허용하지만 api_protocol 필드의 기본값은 responses입니다. 따라서 /v1/responses를 구현하지 않는 게이트웨이는 이를 Chat Completions로 전환할 때까지 작동하지 않습니다. anthropic 프로바이더는 필수 키와 함께 선택적 anthropic_api_url을 허용하며 사전 정의 모델과 사용자 지정 모델을 모두 지원합니다. 이는 Claude 모델의 기본 제공 매개변수 집합을 유지하는 경로입니다. Kunavo는 OpenAI 형태와 Anthropic 형태의 표면을 모두 제공하므로 세 경로 모두 구성할 수 있습니다. 다만 우연히 선택하지 말고 의도적으로 선택하세요. 또한 이 중 어느 것도 라이브 Dify 워크스페이스에서 Kunavo가 런타임 테스트한 것은 아닙니다. 이는 플러그인에 문서화된 설정이지 호환성 인증서가 아닙니다.
지식 베이스: RAG 비용이 실제로 발생하는 곳
Dify의 인덱싱 방법 문서에는 비용 구조가 매우 다른 두 가지 옵션이 있습니다. High Quality는 "임베딩 모델을 사용해 콘텐츠 청크를 벡터 표현으로 변환"하며 벡터, 전체 텍스트 또는 하이브리드 검색을 지원합니다. Economical은 청크당 키워드 10개를 사용하고 검색 정확도가 낮아지는 대신 토큰을 소비하지 않는다고 명시하며, TopK 설정이 있는 역색인만 제공합니다. 같은 페이지에서는 지식 베이스를 High Quality로 생성한 후에는 Economical로 전환할 수 없다고 경고하므로, 이는 신중하게 결정해야 하는 일방향 선택입니다.
임베딩 단계를 누가 처리하는지 명확히 하세요. 그 작업은 저희가 처리하지 않습니다. Kunavo는 임베딩을 제공하지 않으며 리랭킹도 제공하지 않습니다. High Quality 인덱싱을 선택하면 해당 단계는 Dify에서 자체 프로바이더 항목으로 구성한 외부 프로바이더 또는 로컬 배포 모델을 호출합니다. 또한 /rerank 엔드포인트 또는 명시적인 Rerank Endpoint URL을 요구하는 Dify의 리랭크 슬롯 역시 저희가 제공하는 것이 아닙니다. 여기서 게이트웨이가 담당할 수 있는 것은 llm 유형, 즉 워크플로의 생성 노드입니다. 두 비용을 별도로 책정하세요. RAG 구현에서 검색 측면을 더 자세히 다룹니다.
자체 호스팅 배포에서 한 가지 순서 관련 세부 사항이 더 있습니다. Docker Compose 스택은 ssrf_proxy를 실행하므로 엔드포인트는 노트북의 브라우저에서 접근할 수 있을 뿐 아니라 컨테이너 네트워크 내부에서도 접근 가능해야 합니다.
모델 계층의 계산 예시
이는 측정된 워크플로 비용도 청구 상한도 아닌 예시적 토큰 산술입니다. 하나의 RAG 답변이 입력 토큰 12,000개(시스템 프롬프트, 검색된 청크 및 짧은 기록, 모두 캐시되지 않음)를 전송하고 출력 토큰 600개를 반환하며, 워크플로가 답변당 LLM 호출 1회를 실행한다고 가정합니다. 요율은 백만 토큰당 실시간 Kunavo 카탈로그 가격입니다.
| 모델 | 1M당 입력 / 출력 | 답변당 추정치 | 1,000개 답변당 추정치 |
|---|---|---|---|
| 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 |
위의 크레딧 표와 함께 보면 두 계층이 명확해집니다. Dify가 10크레딧으로 책정한 모델에서 한 달에 1,000개의 답변을 생성하려면 10,000크레딧이 필요합니다. 이는 $159 요금제인 Team의 전체 허용량입니다. 반면 동일한 토큰 트래픽의 카탈로그 추정 비용은 Claude Sonnet 4.6에서 $31.50, Claude Haiku 4.5에서 $10.50입니다. 청구서에서 어느 계층이 지배적인지는 각 노드가 어떤 모델을 실행하는지에 전적으로 달려 있으며, 이 표의 차이는 대략 5배입니다.
두 가지 중요한 주의 사항이 있습니다. RAG 요청에서는 입력 토큰이 대부분을 차지하므로 청구서를 가장 크게 움직이는 수치는 출력 길이가 아니라 검색하는 청크의 수와 길이입니다. 또한 Kunavo의 카탈로그 금액은 상한이 아니라 청구 하한입니다. 업스트림에서 비용을 보고하면 청구액은 카탈로그 비용과 해당 마크업을 적용한 업스트림 비용 중 더 큰 금액입니다. 캐시 동작과 외부 도구 호출은 이 예시에 포함되지 않습니다. 최소 충전 금액은 선불 크레딧 $10이며, 이는 작업 요금이나 구독료가 아니라 자금 충전 최소 금액입니다. 결제 세부 정보를 참조하세요.
Dify에 가장 적합하고 저렴한 API: 계층별로 선택하기
| 경로 | 유리한 경우 | 포기해야 하는 것 |
|---|---|---|
| Dify 메시지 크레딧 | 첫 주에 설정할 것 없이 5개 공급업체의 모델을 평가 | 한도에 도달하면 소진되고, 일부 모델은 해당 한도에서 완전히 제외되며, 한도에 도달한 요금제에 대해 Dify FAQ가 권장하는 해결책은 다음 상위 요금제로 전환하는 것입니다 |
| 공급자 직접 API | 모든 노드를 하나의 공급업체로 처리하면서 해당 공급업체의 캐싱 및 배치 할인을 이용하려는 경우 | 두 번째 공급업체를 사용하면 두 번째 계정, 두 번째 키 교체 절차, 두 번째 지출 대시보드가 필요합니다 |
| OpenAI 호환 게이트웨이 | 노드가 모델을 전환하지만, 그 뒤에 키 하나와 선불 잔액 하나만 두려는 경우 | 호환 플러그인에는 모델 카탈로그가 없으므로 모든 모델을 직접 입력해야 하며, 기능 전환 옵션은 기본적으로 꺼져 있습니다 |
| Anthropic 호환 엔드포인트 | Claude 모델을 표준으로 사용하며 기본 제공 매개변수 세트를 원하는 경우 | OpenAI 호환 항목과는 별도의 공급업체 항목이며, 자체적으로 구성하고 키를 설정해야 합니다 |
| 로컬 모델 | 비공개 또는 가치가 낮은 노드, 요청별 요금 없음 | 하드웨어 및 운영 비용입니다. Dify는 셀프 호스팅 비교표에는 Local Models를 나열하지만 Cloud 비교표에는 나열하지 않습니다 |
“가장 저렴한 것”에 관해서는 두 가지 질문을 분리해야 합니다. 목록에 표시된 최저 요금은 가격표의 속성입니다. 워크플로를 완료하는 가장 저렴한 방법은 그래프의 속성입니다. 그래프의 각 LLM 노드는 자체 비용이 청구되는 별도의 모델 호출이므로, 재시도나 두 번째 추출 단계 또는 더 긴 답변을 유발하는 성능이 낮은 모델은 한 번에 정확히 처리하는 더 비싼 모델보다 결국 비용이 더 커질 수 있습니다. 실무적으로는 실제 요청 형태에 따라 가격을 계산하고(추측하지 말고 검색된 청크 수를 세십시오), 동일한 워크플로를 두 번 실행한 뒤 각 공급업체 계정에 실제로 기록된 내용을 비교해야 합니다. AI 비용 최적화에서 이 방법을 다루며, LLM 게이트웨이와 OpenRouter 대안에서는 게이트웨이 옵션 자체를 비교합니다.
Dify는 여전히 표준화에 적합한 플랫폼인가요?
확인 가능한 근거에 따르면 그렇습니다. langgenius/dify 저장소는 보관 처리되지 않았고 2026년 9월 18일에 마지막으로 푸시되었으며 별 156,347개를 받았습니다. 최신 릴리스는 2026년 9월 10일에 게시된 1.17.1이고, 1.17.0은 8월 25일, 1.16.1은 7월 28일에 게시되었습니다(GitHub API, 2026년 9월 19일). 태그에는 v 접두사가 없다는 점에 유의하세요. 따라서 /releases/tag/v1.17.1로 만든 URL은 404를 반환합니다. 이를 운영하는 회사는 LangGenius, Inc.이며, 사이트 푸터와 Dify 자체 결제 FAQ에 이 이름이 표시됩니다.
상업적 배포 전에 라이선스를 읽어 보는 것이 좋습니다. Dify의 LICENSE는 프로젝트가 추가 조건이 포함된 수정된 Apache 2.0 버전으로 라이선스된다고 명시하며 시작합니다. 서면 승인 없이 소스를 사용해 멀티 테넌트 환경을 운영할 수 없고(여기서 한 테넌트는 하나의 워크스페이스로 정의됨), Dify 콘솔 프런트엔드의 로고 또는 저작권 정보를 제거하거나 수정할 수 없습니다. Dify 브랜딩 제거가 중요하다면 문서에 명시된 방법은 Enterprise 계약 또는 Dify Premium AMI이며, 해당 문서 페이지에는 “사용자 지정 브랜딩을 허용”한다고 적혀 있고 가격은 AWS Marketplace를 확인하도록 안내합니다.
셀프 호스팅이 계획이라면 필요한 리소스를 현실적으로 산정하세요. Docker Compose 가이드에는 CPU >= 2 Core 및 RAM >= 4 GiB라는 사전 요구 사항이 나와 있으며, 이후 핵심 서비스 7개와 종속 구성 요소 8개를 시작합니다. 가이드의 macOS 항목에서는 Docker VM에 최소 2개의 가상 CPU와 8 GiB 메모리를 요구합니다. 소프트웨어는 무료지만 인프라는 유료입니다.
설정한 다음 첫 번째 청구 금액을 확인하세요
Dify의 LLM 노드를 Kunavo를 통해 라우팅하는 경우, 위 구성은 검증된 통합이 아니라 시작점으로 간주하세요. Kunavo는 아직 Dify 전용 설정 페이지를 게시하지 않았고, 이 문서의 엔드포인트에 대해 런타임 테스트를 거친 Dify 워크스페이스도 없습니다. OpenAI-API-compatible 플러그인을 통해 모델 하나를 추가하고, 무엇보다 먼저 컨텍스트 크기와 Function Call Type을 설정한 다음, 제한된 워크플로 하나를 실행하고 계정에 기록된 요금을 확인하세요. Dify는 게이트웨이에 연결된 모델의 달러 금액을 표시하지 않기 때문입니다. OpenAI 호환 API 가이드에서는 엔드포인트 형식을 설명하고, 통합 색인에는 설정 페이지가 게시된 클라이언트가 나열되어 있습니다. 키에 자금을 충전할 준비가 되면 Kunavo 계정 생성을 진행하세요. 선불 크레딧 최소 금액은 $10입니다.
자주 묻는 질문
Dify의 비용은 얼마인가요?
Dify Cloud에는 2026년 9월 19일 dify.ai/pricing/dify-cloud에서 확인한 세 가지 셀프 서비스 요금제가 있습니다. Sandbox는 $0, Professional은 워크스페이스당 월 $59 또는 연 $590, Team은 워크스페이스당 월 $159 또는 연 $1,590입니다. 표시된 가격에는 세금이 포함되지 않습니다. 자체 호스팅 Community Edition은 무료 소프트웨어이며, Dify Enterprise는 라이선스 키로 활성화되는 맞춤 견적 요금제입니다. 이 수치에는 Cloud 요금제에 포함된 메시지 크레딧을 초과하는 모델 API 사용 비용이 포함되지 않습니다.
Dify의 메시지 크레딧으로 모델 사용량을 충당할 수 있나요?
시험 용도로만 가능합니다. Dify의 자체 요금제 카드에는 메시지 크레딧이 OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI 및 Tongyi의 모델을 시험해 보기 위한 수단이라고 설명되어 있으며, 크레딧을 모두 사용하면 자체 API 키로 전환한다고 명시되어 있습니다. 크레딧은 토큰 단위가 아니라 모델별 요율에 따른 AI 응답 단위로 차감됩니다. Dify FAQ에는 1크레딧부터 25크레딧까지의 요율이 나와 있습니다. 따라서 Professional의 월 5,000크레딧으로 10크레딧 모델에서 500개의 응답을 생성할 수 있으며, 같은 페이지의 주석에는 일부 모델은 크레딧으로 전혀 사용할 수 없다고 적혀 있습니다. 2026년 9월 19일 확인.
Dify에 가장 적합한 API는 무엇인가요?
어느 계층을 최적화하는지에 따라 다릅니다. 구축하는 모든 기능을 한 프로바이더의 모델로 처리할 수 있고 해당 프로바이더의 자체 캐싱 및 배치 할인을 원한다면 직접 프로바이더 API가 유리합니다. 워크플로의 노드별로 모델을 전환하고 하나의 키와 잔액으로 관리하려면 OpenAI 호환 게이트웨이가 유리합니다. 다만 Dify의 호환 플러그인에는 모델 카탈로그가 없으므로 각 모델을 직접 입력해야 합니다. Dify의 메시지 크레딧은 결국 소진되므로 평가 단계에서만 유리합니다. 비공개 또는 중요도가 낮은 단계에는 로컬 배포 모델이 유리하지만, Dify는 자체 호스팅 비교에는 Local Models를 나열하고 Cloud 비교에는 나열하지 않습니다.
Dify에 가장 저렴한 API는 무엇인가요?
표시된 요율이 가장 저렴한 것과 워크플로를 완료하는 비용이 가장 저렴한 것은 서로 다른 문제입니다. Dify 워크플로의 모든 LLM 노드는 각각 별도의 모델 호출이며 개별적으로 청구됩니다. 따라서 재시도 노드나 두 번째 추출 단계가 필요한 저렴한 모델이 더 비싼 모델을 사용한 정확한 호출 한 번보다 비용이 많이 들 수 있습니다. 먼저 실제 요청 형태의 비용을 산정하세요. RAG 앱에서는 검색된 청크가 입력 토큰의 대부분을 차지합니다. 그런 다음 결정하기 전에 동일한 워크플로를 두 모델에서 측정하세요. 절대적으로 가장 낮은 가격을 보장할 수 있는 프로바이더는 없습니다. 가장 저렴한 총비용은 그래프가 실행하는 호출 수에 따라 달라집니다.
Dify에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?
앱 전체가 아니라 노드별로 선택하세요. Dify에서는 각 노드가 자체 모델을 사용할 수 있기 때문입니다. 분류, 라우팅 및 짧은 추출 노드는 작고 빠른 모델로도 충분히 실행되며 호출량의 대부분을 차지하는 부분입니다. 최종 작성 노드는 사용자에게 품질이 드러나는 곳이므로 더 강력한 모델을 사용할 가치가 있습니다. Dify에 특화된 한 가지 주의점은 OpenAI-API-compatible 플러그인을 통해 추가한 모델의 Function Call Type 기본값이 no_call이고 Vision 및 Structured Output 기본값이 off라는 것입니다. 따라서 모델 자체가 아무리 뛰어나더라도 이러한 스위치를 설정하기 전에는 Agent 또는 도구 사용 노드에서 작동하지 않습니다.
Dify에서 모델 호출 비용을 확인할 수 있나요?
OpenAI-API-compatible 플러그인을 통해 추가한 모델에서는 확인할 수 없습니다. Dify의 공식 사전 정의 모델 파일에는 가격 블록이 포함되어 있습니다. 예를 들어 Anthropic Claude 파일은 입력 및 출력 요율과 토큰당 단위로 끝납니다. 반면 호환 플러그인의 737줄 프로바이더 스키마에는 2026년 9월 19일 확인 기준 가격 필드가 전혀 없습니다. 따라서 Dify에는 게이트웨이에 연결된 모델의 토큰 수에 곱할 토큰당 요율이 없습니다. 비용은 해당 프로바이더의 자체 대시보드에서 확인하세요.
Dify 자체 호스팅은 정말 무료인가요?
소프트웨어는 무료지만 인프라는 무료가 아닙니다. Dify의 Community Edition은 무료이며 자체 가격 페이지에도 단일 워크스페이스와 함께 무료로 표시됩니다. Docker Compose 배포는 7개의 핵심 서비스와 8개의 종속 구성 요소를 시작합니다. 빠른 시작 페이지에 명시된 사전 요구 사항은 CPU >= 2 Core 및 RAM >= 4 GiB이며, 자체 macOS 행에는 Docker VM에 최소 2개의 가상 CPU와 8 GiB를 요구합니다. 또한 벡터 데이터베이스와 모든 모델 토큰에 대한 비용을 지불해야 합니다. 라이선스가 수정된 Apache 2.0이라는 점에도 유의하세요. 서면 승인 없이 멀티테넌트 환경을 운영하는 것을 금지하며 콘솔의 로고 또는 저작권 정보를 제거하는 것도 금지합니다.
Dify 요금제 가격, 비교표 표시, 크레딧 요금, 플러그인 스키마, 인덱싱 및 셀프 호스팅 문서, 라이선스와 저장소 상태는 모두 2026년 9월 19일 Dify 자체 페이지와 저장소에서 가져왔습니다. 기능 표시는 렌더링된 스크린샷이 아니라 가격 페이지 자체의 마크업을 기준으로 확인했습니다. Kunavo 토큰 요금은 실시간 카탈로그에서 가져왔습니다. 여기의 모든 달러 예시는 측정된 워크플로 비용이 아니라 토큰 산술을 설명하기 위한 것이며, Dify와 Kunavo의 연동에 대한 런타임 테스트는 수행되지 않았습니다.