n8n vs Dify：怎么选

n8n 和 Dify 的横向对比：系统集成、LLM 编排、知识库、自托管成本，附选型结论。

一句话结论：要把 AI 接进已有业务系统、做定时与 webhook 联动，选 n8n；要做以 LLM 为核心的问答/知识库应用，选 Dify。

横向对比

维度	n8n	Dify
产品定位	开源工作流自动化工具，节点式连接各类 SaaS 与 API	开源 LLM 应用开发平台，可自部署、可接自有模型
站内分类	开发者工具与 API	AI 智能体
价格模式	开源免费 + 云版付费	开源免费 + 云版付费
国内直连	开源自部署，云版需海外网络	开源自部署，云版需海外网络
最擅长	集成节点多、自托管、定时与触发器	LLM 编排、知识库、Prompt 管理
相对短板	LLM 能力要自己拼，缺现成的对话应用层	对外部系统的连接器不如 n8n 丰富

数据说明：「站内分类」「站内评分」取本站收录快照的真实字段；「产品定位」「价格模式」「国内直连」「最擅长」「相对短板」为编辑整理，不是实测结论。具体价格与额度以各工具官网为准。

你的痛点不在「模型不够聪明」，而在「系统之间不通」：表单来了要写库、写库后要发通知、每天要跑一次同步。这类活 n8n 是主场。

你要做的是「一个能回答问题的应用」：上传资料、切分入库、检索、生成答案、带引用。Dify 把这条链做成了可视化配置。

能用 n8n 直接搭 RAG 吗？

能，但要自己串：文档解析、切分、向量库写入、检索、拼提示词。可行且灵活，缺点是配置量比 Dify 大，调试也更费时间。

自托管的机器要什么配置？

两个都能在入门级云主机上跑，真正吃资源的是模型：本地推理需要 GPU，接外部 API 则几乎不吃算力。先想清楚模型放哪，再谈服务器配置。

它们和扣子是一类吗？

不完全：扣子是托管式 Bot 平台，上手最快但最受平台约束；n8n 偏系统集成，Dify 偏 LLM 应用。实际项目里常见组合是「n8n 管流程、Dify 管问答」。