Dify e n8n não são realmente concorrentes — eles entregam coisas diferentes. O Dify é uma plataforma para criar a própria aplicação LLM: uma aplicação de chat, um agente, um assistente baseado em RAG. O n8n é uma ferramenta geral de automação de fluxos de trabalho, em que uma chamada de modelo é um nó entre centenas de conectores, agendamentos e webhooks. Se o entregável for o produto de IA, comece com o Dify. Se o entregável for um processo empresarial que ocasionalmente faz uma pergunta a um modelo, comece com o n8n. Invertendo a busca — n8n vs Dify — a resposta é a mesma, porque a escolha depende do que você está criando.
A parte que realmente confunde as pessoas é o dinheiro. O Dify cobra por resposta de IA, o n8n cobra por execução de fluxo de trabalho e seu provedor de modelos cobra por token. Essas três unidades não se convertem entre si, por isso a maioria das tabelas de preços lado a lado para esse par é enganosa antes mesmo da primeira linha.
Primeiro, dois fatos sobre versões, porque muitas publicações indexadas sobre esse par estão desatualizadas. O n8n está na linha 2.x: a versão mais recente é n8n@2.39.9, publicada em 21 de setembro de 2026. O Dify não tem nenhuma linha de versão 2.x — a linha principal atual é 1.x, com a versão mais recente 1.17.1 de 10 de setembro de 2026. Ambos os repositórios estão ativos e não arquivados (Dify e n8n, páginas das versões mais recentes, verificadas novamente em 21 de setembro de 2026; o n8n lança versões com frequência, portanto espere que o número do patch tenha mudado novamente).
Quem deve escolher qual
| Sua situação | Escolha | Por quê |
|---|---|---|
| O que você entrega é uma aplicação de chat, um agente ou um assistente baseado em RAG | Dify | O ambiente de trabalho de prompts, a base de conhecimento e a aplicação publicada são o produto, em vez de algo que você monta a partir de nós |
| A etapa de IA fica dentro de um processo mais longo — CRM, e-mail, planilhas, webhooks, agendamentos | n8n | Os nós de modelo ficam na mesma tela que os conectores, portanto o modelo não é o centro de gravidade |
| Não administradores criam aplicações, mas não devem tocar nas chaves dos provedores | Dify | Somente o proprietário do espaço de trabalho e os administradores podem gerenciar provedores, e qualquer chave adicionada funciona em todo o espaço de trabalho e é cobrada na própria conta do provedor de quem a adicionou |
| Você precisa de ambientes separados e controle de versão com git | n8n, a partir do nível Business | “Ambientes diferentes” e “Controle de versão usando Git” aparecem pela primeira vez na própria lista de recursos do plano Business na página de preços do n8n; Starter e Pro não os listam |
| Você quer executá-lo por conta própria, sem uma conta de fornecedor | Qualquer um dos dois, depois de ler a licença | O Dify Community usa uma Apache 2.0 modificada, com uma cláusula contra multi-tenancy; o n8n Community é fair-code, apenas para uso empresarial interno ou não comercial |
| Você já paga por um deles e quer consolidar no outro | Nenhum dos dois, de forma barata | Nenhum dos projetos documenta um importador para o formato do outro, portanto reserve tempo para uma reconstrução, não uma transferência, e escolha com base na adequação |
Vale declarar explicitamente duas diferenças estruturais por trás dessa tabela. Permissões: a configuração de provedores do Dify é uma ação exclusiva de administradores e válida para todo o espaço de trabalho — os documentos dizem claramente que somente o proprietário e os administradores podem gerenciar provedores e que uma chave adicionada “é cobrada na sua própria conta com esse provedor” — o que pode ser exatamente a governança que você quer ou exatamente o gargalo que não quer. O n8n organiza o compartilhamento em torno de projetos, e sua página de preços os mede por nível: um projeto compartilhado no Starter, três no Pro, seis no Business e ilimitados no Enterprise. Modelo de execução: uma execução do n8n é uma única execução de fluxo de trabalho, independentemente de quantas chamadas de modelo ocorram dentro dela, enquanto uma aplicação Dify cobra uma vez por chamada de modelo; assim, a mesma lógica afeta os dois medidores de maneiras muito diferentes.
Planos e preços publicados
O Dify Cloud tem preço por espaço de trabalho. As strings anuais abaixo são literalmente as renderizadas pela página de preços; a página também apresenta um controle “Bill Annually Save 17%”.
| Plano do Dify | Preço | Créditos de mensagens | Membros / aplicações | Conhecimento |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox | Gratuita | 200 (único, não mensal) | 1 membro, 5 aplicações | 50 documentos, 50 MB, logs de 30 dias |
| Professional | $59 por espaço de trabalho/mês, ou $590 por espaço de trabalho/ano | 5.000 por mês | 3 membros, 50 aplicações | 500 documentos, 5 GB, logs ilimitados |
| Team | $159 por espaço de trabalho/mês, ou $1.590 por espaço de trabalho/ano | 10.000 por mês | 50 membros, 200 aplicações | 1.000 documentos, 20 GB, logs ilimitados |
| Community (auto-hospedado) | Gratuita | Nenhum — você paga sua própria conta do modelo | Espaço de trabalho único | Sua própria infraestrutura |
| Enterprise | Personalizado, entre em contato com vendas | Não publicado | Não publicado | Não publicado |
Consultado em dify.ai/pricing e dify.ai/pricing/dify-cloud em 19 de setembro de 2026. A tabela de comparação também mostra um “5,000 API Rate Limit/month” no Sandbox, contra nenhum limite desse tipo nos níveis pagos. O Dify Premium, a imagem de máquina do AWS Marketplace, é um SKU separado; nenhum preço é informado aqui, porque nenhum valor foi confirmado em uma página oficial do Dify durante esta verificação.
O n8n Cloud tem preço por plano, e a cota é de execuções, não de chamadas de modelo. Observação sobre a moeda: n8n.io/pricing foi renderizado em euros nesta verificação em 19 de setembro de 2026, e não foi verificado se compradores de outros locais veem outra moeda — confirme no checkout.
| plano n8n | Preço, cobrado anualmente | Execuções / mês | Concorrentes | créditos de IA (Gateway) |
|---|---|---|---|---|
| Inicial | €20/mês | 2,500 | 5 | 2.300 por mês |
| Pro | €50/mês | 10,000 | 20 | Até 13.700 por mês |
| Business | €667/mês | 40,000 | Não informado no cartão do plano | Não informado no cartão do plano |
| Enterprise | Personalizado, entre em contato com vendas | Personalizado | 200+ | Não informado no cartão do plano |
| Community (auto-hospedado) | Gratuita | Não vendido como cota — as permissões de execução acima estão vinculadas aos planos Cloud | Seu próprio hardware | Os créditos do Gateway não estão disponíveis na autohospedagem |
Usuários e fluxos de trabalho são ilimitados em todos os níveis pagos listados, e uma opção de autohospedagem aparece a partir do Business. O teste gratuito é anunciado com recursos no nível Pro, 1.000 execuções e 5 execuções simultâneas.
Três coisas diferentes são chamadas de crédito
Esta é a seção que as páginas agregadoras ignoram, e ela decide seu orçamento.
| Unidade | O que é uma unidade | O que ela ignora |
|---|---|---|
| Crédito de mensagem do Dify / crédito de IA | “Uma única chamada de modelo (uma entrada e uma saída), que conta como uma resposta, independentemente de quantos tokens use” | Todo o volume de tokens — uma resposta de 200 tokens e uma de 200.000 tokens são ambas uma resposta, embora modelos maiores custem mais créditos |
| execução do n8n | “Uma única execução de todo o seu fluxo de trabalho. Não importa quantas etapas existam no fluxo de trabalho ou quantos dados ele processe” | Quantidade de nós, volume de dados e quantas chamadas de modelo acontecem durante a execução |
| Token do provedor | Tokens de entrada e saída a uma taxa por milhão | Nada — este é o medidor que realmente acompanha quanto trabalho o modelo realizou |
O Dify usa dois nomes para a mesma unidade: a página de preços diz “message credits” e os documentos atuais dizem “AI credits”. A própria documentação do Dify remete à página de preços para saber quantos créditos cada modelo custa por resposta, e essa tabela por modelo não pôde ser extraída literalmente para esta página — portanto, nenhum valor de crédito por modelo é apresentado aqui.
A cota do n8n é mais restrita do que parece, a seu favor. A documentação de execuções afirma que “somente execuções de produção contam para esta cota” e exclui execuções manuais do editor, execuções de subfluxos chamadas por Execute Sub-workflow (somente a execução principal conta), execuções de fluxos de erro, consultas que não retornam dados e solicitações de webhook malformadas ou rejeitadas. Ela também faz a ressalva oposta: um Schedule Trigger conta uma execução toda vez que é acionado, independentemente do resultado, e um Webhook Trigger conta uma para cada solicitação recebida que o ativa, inclusive com corpo vazio.
Há mais um ponto que uma comparação honesta não pode ignorar: o n8n agora vende acesso a modelos diretamente. Os créditos do Gateway estão “disponíveis a partir do n8n 2.36.0”, limitados ao n8n Cloud Starter e Pro, “indisponíveis no n8n Cloud Enterprise ou no n8n autohospedado”, cobrados “por solicitação às tarifas listadas na página de preços do serviço”, e os créditos adicionais “expiram 12 meses após a compra”. Esse é o mesmo trabalho realizado por um gateway, vendido dentro do produto. O documento aponta para uma página de preços do serviço dentro do aplicativo n8n Cloud, que não apresentou uma tabela de tarifas legível em uma consulta sem autenticação em 21 de setembro de 2026; portanto, nenhum valor de créditos por dólar e nenhuma comparação de custos com ele são publicados aqui. O que é verificável é o escopo: os créditos do Gateway não se aplicam à autohospedagem nem ao Cloud Enterprise, e o mesmo documento observa que os serviços fora do catálogo “ainda funcionam no n8n da maneira usual: crie uma credencial com sua própria chave de API”. O equivalente do Dify é mais limitado, e ele próprio diz isso — uma chave e os créditos de IA “podem coexistir”, com um controle Usage Priority decidindo qual será consumido primeiro.
Apontar qualquer um deles para seu próprio endpoint de modelo
Ambos aceitam um endpoint de terceiros compatível com OpenAI, ambos também aceitam um compatível com Anthropic e, em nenhum dos casos, o limite é “posso definir uma base URL” — o campo existe nos esquemas de credenciais e plugins fornecidos no código-fonte de cada projeto, e nenhuma página de preços mostra uma restrição de plano para isso. O limite é qual protocolo o endpoint deve responder e quais sinalizadores de capacidade começam desativados.
| Pergunta | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Onde o endpoint é colocado | Credentials → OpenAI, um campo Base URL com padrão https://api.openai.com/v1; ou Credentials → Anthropic, com padrão na origem https://api.anthropic.com, sem /v1 | Instale o plugin oficial compatível com a API da OpenAI e, em seguida, Model Provider → Add Model, com um campo API Base URL obrigatório |
| Descoberta de modelos | O menu suspenso chama GET {base}/models; quando a base URL não é api.openai.com, o filtro de IDs somente de chat é removido, portanto o que o /models desse endpoint retornar é oferecido, seja modelo de chat ou não | Nenhum. O plugin é apenas customizable-model, portanto cada modelo é digitado manualmente, uma linha por vez |
| Protocolo | Um controle Use Responses API no nó OpenAI Chat Model — veja o padrão não resolvido abaixo | Um controle api_type, default: chat_completions, com responses como alternativa |
| Chamadas de ferramentas | Funciona por meio do nó AI Agent com um modelo de chat anexado | Desativado por padrão. function_calling_type tem padrão no_call, portanto um gateway que funciona no chat falha silenciosamente em um nó Agent até que você o configure |
| Endpoint que não pode ser redirecionado | A credencial OpenRouter fixa sua URL como type: 'hidden' | Cada modelo personalizado está vinculado à própria chave: excluir a única chave exclui o modelo |
| Restrição de plano para o próprio BYOK | Nenhuma encontrada — o campo Base URL é declarado no esquema de credenciais do código-fonte do n8n, e a página de preços não lista nenhuma condição de nível para ele | Nenhuma encontrada para adicionar um provedor; distribuir solicitações entre várias chaves com Load Balancing é identificado como Professional e Team nos documentos do Cloud |
Arquivos-fonte, obtidos em 19 de setembro de 2026: OpenAiApi.credentials.ts, AnthropicApi.credentials.ts, OpenRouterApi.credentials.ts e openai_api_compatible.yaml do Dify. Vale saber: a página oficial de credenciais OpenAI do n8n ainda documenta apenas a chave de API e o ID da organização, e nunca menciona o campo Base URL; uma solicitação da comunidade para adicioná-lo (n8n-docs#5146) foi encerrada sem merge. O campo mais importante para esse caminho não está documentado, por isso o arquivo-fonte é citado em seu lugar.
Um padrão que está genuinamente sem resolução
As duas fontes oficiais do n8n discordam sobre qual endpoint um nó OpenAI Chat Model recém-adicionado chama. O código-fonte do nó no master declara responsesApiEnabled com default: true, mostrado na versão de nó 1.3 e posteriores, e 1.3 é a entrada mais recente na lista de versões desse nó — o que indica que a Responses API está ativada. A documentação do nó afirma o oposto: “Caso contrário, o nó OpenAI Chat Model usará a Chat Completions API por padrão.” Ambos foram obtidos em 19 de setembro de 2026, e os dois não podem ser verdadeiros para um nó adicionado hoje. Esta página não escolhe um vencedor. Abra o nó, observe o controle e saiba que a configuração decide se as solicitações atingem /responses ou /chat/completions — contra um endpoint que serve apenas uma das duas, essa é a diferença entre funcionar e receber um 404 em cada chamada. A Kunavo implementa os dois caminhos, portanto qualquer posição é suportável aqui, mas verifique em vez de presumir.
Há dois limites que um endpoint personalizado não ultrapassa no n8n. As ferramentas integradas do Responses — Web Search, File Search e Code Interpreter — são recursos hospedados pela OpenAI, e a documentação acrescenta que elas são “compatíveis apenas quando se usa o nó OpenAI Chat Model em combinação com o nó AI Agent”. Além disso, uma base URL definida no nível do nó (em vez de na credencial) é verificada em relação às restrições de domínio da credencial antes de ser usada — o código-fonte do nó chama assertOpenAiCredentialAllowsUrl, que gera um erro quando a URL está fora desses domínios.
No lado do Dify, os padrões contam a história. Além de function_calling_type: no_call, um modelo adicionado manualmente começa com structured_output_support: not_supported e vision_support: no_support, e cada um é um controle manual que você configura para corresponder ao que o endpoint realmente faz. stream_include_usage vem ativado por padrão por um bom motivo: se o endpoint não retornar o uso no bloco final do stream, o Dify recorre a uma estimativa local que conta apenas a primeira mensagem do prompt e subestima prompts com várias mensagens. O mesmo arquivo traz mecanismos explícitos de escape para gateways — uma opção para omitir o campo de nível superior user porque “alguns gateways compatíveis com OpenAI o rejeitam”, um controle token_param_name e um modo de compatibilidade estrito versus estendido — uma boa evidência de que o caminho de gateway é um caso mantido, não um hack.
Para acesso no estilo Anthropic, o plugin oficial da Anthropic do Dify é predefined-model e customizable-model, com um campo anthropic_api_url opcional, portanto você pode apontar a lista Claude integrada para outro endpoint. Atenção aos IDs se fizer isso: a pasta integrada do Dify mistura IDs sem data, como claude-opus-5, claude-sonnet-5, claude-opus-4-8, claude-opus-4-7, claude-opus-4-6 e claude-sonnet-4-6, com IDs datados, como claude-sonnet-4-5-20250929. Os IDs sem data do primeiro grupo são slugs do catálogo da Kunavo; as formas datadas não são, e nem todo ID da pasta do Dify corresponde a algo atualmente à venda. Chame GET /v1/models com sua chave e escolha entre os resultados — essa lista já omite tudo o que não está sendo servido. As base URLs da Kunavo seguem exatamente as duas convenções: https://api.kunavo.com/v1 para o campo no estilo OpenAI e a origem sem caminho https://api.kunavo.com para o estilo Anthropic (consulte a documentação da base URL para saber por que adicionar /v1 ali produz um 404).
Um detalhe específico da credencial Anthropic do n8n, obtido pela leitura do código de ambos os projetos, não por um teste: essa credencial autentica com x-api-key e faz o próprio teste com GET {base}/v1/models, e o /v1/models da Kunavo aceita a chave nesse cabeçalho, assim como /v1/messages; portanto, o teste da credencial e o menu suspenso de modelos devem responder. O menu suspenso rotula cada modelo com seu display_name e usa o ID como alternativa; a lista da Kunavo não tem display_name, portanto mostra os IDs — e todos os modelos do catálogo, não apenas os IDs claude- que o endpoint Messages disponibiliza, então escolha um deles. Nada disso foi testado em tempo de execução para esta página. O caminho simples compatível com OpenAI é o que o guia de início rápido documenta.
O que uma chave de gateway não pode abranger no Dify
O workspace do Dify tem cinco slots de modelo padrão — o documento de provedores de modelos os lista — e eles são o verdadeiro teste de escopo para qualquer provedor de modelos. Uma chave Kunavo preenche um dos cinco; os outros quatro não apontam para nada executado pela Kunavo.
| Slot padrão do Dify | O que ela faz | Kunavo atualmente |
|---|---|---|
| Modelo de raciocínio do sistema | O padrão para tarefas gerais de LLM | Abrangido — é para isso que serve o catálogo de chat |
| Modelo de embeddings | Indexa e recupera conteúdo da base de conhecimento | Não oferecido. Não há um modelo de embeddings no catálogo, então esta etapa é executada localmente ou em um provedor externo |
| Modelo de reranking | Reordena os resultados da recuperação por relevância | Não oferecido. O tipo de reranking do Dify envia requisições para {base}/rerank e a Kunavo não tem essa rota |
| Modelo de conversão de fala em texto | Converte áudio em texto | Não oferecido. Nenhum modelo de conversão de fala em texto está listado no catálogo |
| Modelo de conversão de texto em fala | Converte texto em áudio | Não oferecido. Nenhum modelo de conversão de texto em fala está habilitado no catálogo atualmente, então este slot também aponta para outro lugar |
Diga isso em voz alta antes de planejar uma migração: uma base de conhecimento ou pipeline de RAG do Dify ainda precisa de um modelo de embeddings e, geralmente, de um modelo de reranking, fornecidos por outro lugar. Uma chave de gateway cobre o slot de raciocínio, não o workspace inteiro. O guia de implementação de RAG explica como essa divisão costuma ser organizada.
Uma estimativa de custo detalhada
Esta é uma aritmética ilustrativa de tokens, não um custo de tarefa medido nem um teto de cobrança. Suponha um fluxo de triagem executado 2.000 vezes por mês em produção, e que cada execução faça duas chamadas de modelo — uma para classificar e outra para redigir — cada uma enviando 4.000 tokens de entrada e retornando 400 tokens de saída. Isso corresponde a 4.000 chamadas de modelo, 16 milhões de tokens de entrada e 1,6 milhão de tokens de saída. As tarifas são os preços atuais do catálogo da Kunavo por milhão de tokens.
| Modelo | Entrada / saída por 1M | Custo estimado de tokens para o mês |
|---|---|---|
| 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 |
Agora compare os medidores das plataformas. Essa mesma carga de trabalho corresponde a 2.000 execuções de produção no n8n — dentro das 2.500 do Starter — porque as duas chamadas de modelo estão dentro de uma execução. No Dify, são 4.000 respostas de IA, porque o Dify conta cada chamada de modelo; portanto, isso excederia imediatamente os 200 créditos avulsos do Sandbox e ficaria dentro dos 5.000 créditos mensais do Professional. Apenas a escolha do modelo desloca a linha de tokens de $16.80 para $84.00 nas mesmas 4.000 chamadas, o que geralmente é uma alavanca maior do que o nível do plano. A menor tarifa listada e o menor custo para concluir o trabalho continuam sendo questões diferentes: um modelo mais barato que precise de uma nova tentativa pode custar mais do que um modelo mais caro que não precise.
O valor do catálogo da Kunavo é um piso de cobrança, não um limite: quando o upstream informa sua cobrança, a fatura corresponde ao maior valor entre o custo do catálogo e o custo do upstream multiplicado pelo markup aplicável. As cobranças de cache e as ferramentas externas ficam fora deste exemplo. O recarregamento mínimo é $10 em crédito pré-pago — um mínimo de financiamento, não uma taxa por tarefa nem uma assinatura. Consulte os detalhes de cobrança e otimização de custos de IA para medir sua própria carga de trabalho, em vez de confiar em uma estimativa como esta.
Executar ambos e quanto custa mudar de ideia
A resposta real mais comum para "Dify ou n8n" é usar ambos, em camadas diferentes: o Dify cria e hospeda o aplicativo de IA, enquanto o n8n o aciona e conecta o resultado ao restante da empresa. Nada em nenhum dos dois produtos impede isso, e cada ferramenta permanece responsável pelo trabalho para o qual foi projetada. O custo são dois medidores e dois conjuntos de credenciais, portanto verifique ambos antes de considerar essa a opção barata.
O que isso não é é um caminho de migração. Nenhum dos dois projetos documenta um importador para o formato do outro, então planeje reconstruir a lógica em vez de movê-la. Esse é o motivo mais forte para escolher com base na adequação, não no preço: o valor do plano pode ser revertido no mês seguinte, mas a reconstrução não. Se você está escolhendo uma rota de modelo, e não uma plataforma, o guia da API compatível com OpenAI explica o endpoint esperado por essas duas ferramentas, e o guia de gateway de LLM explica o que um gateway oferece e o que ele não oferece.
Nenhum dos dois clientes foi testado em tempo de execução com a Kunavo. Tudo acima foi obtido do código-fonte atual e da documentação oficial atual, e a Kunavo não publica um guia de configuração para nenhuma das duas ferramentas — a configuração é a padrão compatível com OpenAI. Mantenha uma rota funcional disponível enquanto experimenta, execute uma tarefa limitada e depois leia a cobrança que sua conta realmente registrou. Crie uma conta Kunavo quando estiver pronto para financiar uma chave ou consulte o índice de integrações para encontrar os clientes que têm uma configuração documentada.
Perguntas frequentes
O Dify é melhor que o n8n?
Nenhum é melhor em geral, porque eles entregam coisas diferentes. O Dify é uma plataforma de aplicações LLM: seu repositório o descreve como um lugar para criar fluxos de trabalho agênticos e pipelines de RAG com suporte a modelos e ferramentas em um único espaço de trabalho colaborativo, e o entregável é a aplicação de IA. O n8n é uma ferramenta geral de automação de fluxos de trabalho, em que uma chamada de modelo é um tipo de nó entre conectores, webhooks, agendamentos e bancos de dados, e o entregável é um processo. Escolha o Dify quando o produto de IA for o objetivo. Escolha o n8n quando a etapa de IA estiver dentro de um processo empresarial mais longo. Invertendo a pergunta, n8n versus Dify, a resposta é idêntica — a escolha depende do que você está entregando, não de qual ferramenta é mais forte.
Dify e n8n podem trabalhar juntos?
Sim, e essa é uma configuração comum, não uma solução alternativa. O Dify documenta que cada aplicação publicada também funciona como uma API REST chamada pelo seu próprio backend com uma chave de API, e o n8n tem um nó HTTP Request, portanto uma aplicação Dify pode ser a etapa de raciocínio dentro de um fluxo de trabalho do n8n, enquanto o n8n cuida dos gatilhos, conectores e novas tentativas. Considere os dois medidores se fizer isso: o Dify contabiliza uma resposta de IA para cada chamada de modelo feita pela aplicação, e o n8n contabiliza uma execução de produção para toda a execução do fluxo de trabalho que a chamou. Nenhum dos projetos documenta um importador para o formato do outro, portanto uma aplicação Dify e um fluxo de trabalho n8n continuam sendo dois artefatos, em vez de um ser migrado entre as ferramentas.
Qual é mais barato, Dify ou n8n?
Não é possível responder a partir dos preços dos planos, porque os dois planos medem coisas diferentes e nenhum mede aquilo que normalmente custa mais. O Dify Cloud tem preço por espaço de trabalho e contabiliza créditos de mensagens, sendo que uma resposta de IA corresponde a uma chamada de modelo, independentemente de quantos tokens ela use. O n8n Cloud tem preço por plano e contabiliza execuções de produção, sendo que uma execução corresponde a uma execução completa do fluxo de trabalho, independentemente de quantas etapas ou chamadas de modelo existam nela. Os tokens do modelo são uma terceira cobrança além das duas, a menos que você permaneça dentro dos créditos incluídos. A autohospedagem de qualquer um elimina a assinatura e deixa os custos de infraestrutura e do modelo, sujeitos aos limites de licença de cada projeto.
O Dify ou o n8n é melhor para RAG?
O Dify, por definição. Ele oferece uma base de conhecimento como objeto de primeira classe, com limites de documentos e armazenamento por plano, e seu espaço de trabalho tem campos dedicados de modelo padrão para incorporação e reranking, além do modelo de raciocínio. O n8n pode criar um pipeline de recuperação com nós de armazenamento vetorial e incorporação, mas você precisa montá-lo e mantê-lo. Observe a consequência no lado do modelo em qualquer caso: a recuperação precisa de um modelo de incorporação e, normalmente, de um modelo de reranking, e a Kunavo não oferece nenhum dos dois atualmente; portanto, essa parte de uma pilha RAG do Dify ou do n8n é executada localmente ou em um provedor externo, independentemente da plataforma escolhida.
Posso usar minha própria chave de API no Dify e no n8n?
Ambos expõem o campo, e nenhuma das páginas de preços mostra uma restrição de plano para isso. No n8n, a credencial OpenAI tem uma Base URL editável que, por padrão, é https://api.openai.com/v1, e a credencial Anthropic tem uma que, por padrão, aponta para a origem https://api.anthropic.com, sem /v1; a credencial OpenRouter fixa sua URL como um campo oculto e não pode ser redirecionada. No Dify, você instala o plugin oficial OpenAI-API-compatible e adiciona cada modelo manualmente, ou aponta o plugin oficial da Anthropic para uma URL de API personalizada. O Dify também permite que uma chave e seus próprios créditos de IA coexistam, com um controle Usage Priority no cartão do provedor decidindo qual será consumido primeiro.
O Dify é de código aberto? O n8n é de código aberto?
As duas respostas precisam de uma ressalva, e a API do repositório do GitHub informa NOASSERTION para ambas as licenças. Citando os dois arquivos LICENSE em github.com/langgenius/dify e github.com/n8n-io/n8n: o Dify usa uma Apache License 2.0 modificada: o uso comercial é permitido, mas operar um ambiente multi-tenant a partir do código-fonte exige autorização por escrito, sendo que um tenant significa um espaço de trabalho, e você não pode remover ou modificar o logotipo e as informações de direitos autorais no frontend. O n8n é fair-code, não open source no sentido da OSI: a Sustainable Use License v1.0 permite uso ou modificação apenas para seus próprios fins empresariais internos ou para uso não comercial ou pessoal, arquivos com .ee. no nome ou .ee no diretório exigem uma licença n8n Enterprise paga, e branches diferentes de master não são licenciados explicitamente.
Verificado em 19 de setembro e reverificado em 21 de setembro de 2026: os dois repositórios do GitHub e seus lançamentos mais recentes pela API do GitHub; os dois arquivos de licença; dify.ai/pricing, dify.ai/pricing/dify-cloud e n8n.io/pricing; o documento de provedores de modelos do Dify; os documentos de execuções, créditos do Gateway e OpenAI Chat Model do n8n; e o código-fonte bruto das credenciais OpenAI e Anthropic do n8n, de seu nó OpenAI Chat Model e dos manifestos de plugins compatíveis com OpenAI e Anthropic do Dify. Nenhum produto foi instalado e nenhum foi apontado para a Kunavo, portanto nada aqui é resultado de um teste. As tarifas de tokens da Kunavo vêm do catálogo atual, e todos os valores em dólares são aritmética ilustrativa.