Dify vs n8n (2026)
Comparar Dify y n8n es como comparar un cuchillo de chef con una navaja suiza. Están diseñados para trabajos diferentes — pero usados juntos, son aún más poderosos.
Veredicto Rápido
Elige Dify si...
- Estás construyendo chatbots o asistentes de IA
- Necesitas una base de conocimiento RAG
- Quieres una interfaz de chat lista para usar
- Los usuarios no técnicos necesitan usarlo
Elige n8n si...
- Necesitas automatizar flujos de trabajo de negocio
- Integras 400+ aplicaciones diferentes
- Quieres automatización impulsada por eventos
- RAM baja / recursos mínimos
Lo mejor de ambos mundos: Muchos equipos usan n8n para la automatización de negocios y Dify para la capa de IA. n8n puede llamar a la API de Dify para activar flujos de trabajo LLM cuando se necesita procesamiento de IA.
Comparación Lado a Lado
| Característica | Dify | n8n |
|---|---|---|
| Uso Principal | Constructor de apps LLM, pipelines RAG | Automatización de flujos, integraciones |
| Estrellas en GitHub | 134k+ | 48k+ |
| Licencia | Apache 2.0 (con funciones EE) | Licencia de Uso Sostenible |
| Autoalojamiento | Docker Compose (complejo) | Contenedor Docker único (simple) |
| RAM Mínima | 4 GB | 2 GB |
| Nivel Gratuito | Sí (5.000 créditos) | Sí (edición comunitaria) |
| Precio Cloud | $59/mes (Pro) | $20/mes (Starter) |
| Enfoque IA / LLM | Nativo (característica principal) | Vía HTTP / nodos IA |
| Soporte RAG | Base de conocimiento integrada | Solo vía herramientas externas |
| Interfaz Chatbot | Integrada, embebible | No incluida |
| Editor Visual | Editor de flujos + prompts | Canvas de flujos basado en nodos |
| Integraciones | 20+ proveedores de LLM | 400+ apps y servicios |
Desglose de Casos de Uso
Cuándo usar Dify
Cuándo usar n8n
Comparación de Autoalojamiento
Autoalojamiento de Dify
- 8 contenedores Docker vía Compose
- Mín. 4 GB RAM (8 GB recomendados)
- ~15 min para empezar
- 50+ GB disco para almacenamiento/BD
- Actualizaciones vía
docker compose pull
Autoalojamiento de n8n
- Contenedor Docker único
- Mín. 2 GB RAM
- ~5 min para empezar
- 10+ GB disco
- Actualizaciones vía
docker pull
Usando n8n y Dify Juntos
Un patrón poderoso: usa n8n como columna vertebral de automatización y llama a la API de Dify cuando se necesita procesamiento de IA.
# Ejemplo: nodo HTTP de n8n llamando a la API de Dify
POST https://tu-dify.com/v1/chat-messages
Headers:
Authorization: Bearer TU_CLAVE_API_APP_DIFY
Content-Type: application/json
Body:
{
"inputs": {},
"query": "{{ $json.customer_message }}",
"response_mode": "blocking",
"conversation_id": "",
"user": "{{ $json.user_id }}"
}Esto te permite activar respuestas de IA de Dify desde cualquier trigger de n8n — nuevo ticket de Zendesk, correo electrónico entrante, mensaje de Slack, webhook o trabajo programado.
Preguntas Frecuentes
¿Pueden usarse Dify y n8n juntos?
Sí — se complementan bien. Usa n8n para la automatización impulsada por eventos e integraciones, luego activa los flujos de trabajo de Dify a través de la API REST de Dify cuando se necesita procesamiento LLM.
¿Cuál es más fácil de autoalojar?
n8n es considerablemente más simple: un único contenedor Docker con 2 GB de RAM es todo lo que necesitas. Dify requiere docker-compose con 8 servicios y al menos 4 GB de RAM para funcionar de forma fiable.
¿Admite n8n LLMs e IA?
n8n tiene nodos HTTP y nodos básicos de agente de IA para llamar a APIs de LLM, pero carece del pipeline RAG de Dify, la gestión de bases de conocimiento, el historial de conversaciones y la interfaz de chat embebible.
¿Cómo se comparan los precios cloud?
n8n Starter es $20/mes (2.500 ejecuciones de flujo de trabajo). Dify Professional es $59/mes (1M créditos de mensajes). Para automatización general de flujos de trabajo n8n es más barato; para apps de IA dedicadas Dify proporciona más valor especializado.