n8n vs Dify (2026): qual usar para construir agentes de IA?
- Dify nasceu para apps de LLM (RAG, agentes, prompt); n8n é automação geral com IA acoplada.
- n8n cobra por execução (1 run = 1 execução, não importa o nº de nós); Dify tem cloud por créditos de mensagem.
- Self-host: n8n roda em um contêiner (~2 GB RAM); Dify pede docker-compose com ~8 serviços e 4 GB+.
- Ambos são gratuitos para auto-hospedar — você paga só a sua infra.
- O setup mais forte em produção costuma juntar os dois: n8n para integração e roteamento, Dify para o raciocínio de IA.
O que é cada um (e por que a comparação engana)
Chamar isso de "n8n vs Dify" já embute uma armadilha: os dois não jogam exatamente o mesmo jogo. O n8n é uma plataforma de automação de fluxos — você conecta serviços, dispara por evento ou agenda, e a inteligência artificial entra como mais um nó no meio do caminho. O Dify vai na direção oposta: é um construtor de aplicações de IA, com um canvas visual pensado desde o primeiro dia para orquestrar modelos de linguagem.
O Dify é open-source, tocado pela comunidade LangGenius, e virou um dos projetos de IA mais populares do GitHub — passou de 138 mil estrelas em abril de 2026. Ele reúne cinco coisas numa tela só: orquestração de workflow, pipeline de RAG, framework de agentes, gestão de modelos e observabilidade de LLMOps. O n8n, mais velho e mais generalista, ganhou músculo de IA com os nós de LangChain e conexões com bancos vetoriais como Pinecone, Weaviate, Supabase e Zilliz.
Tabela: n8n vs Dify lado a lado
Um resumo direto dos pontos que mais pesam na decisão. Preços de planos cloud conforme divulgado pelos fornecedores em 2026 — confirme antes de fechar, porque tabela de SaaS muda rápido.
| Critério | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Foco principal | Automação de propósito geral | Aplicações de IA (LLM-first) |
| RAG nativo | Via nós + banco vetorial externo | Nativo, com base de conhecimento própria |
| Versionamento de prompt | Não nativo | Nativo |
| Modelo de cobrança (cloud) | Por execução de workflow | Por créditos de mensagem |
| Preço cloud de entrada (pago) | US$ 24/mês (2.500 execuções) | US$ 59/mês (Professional) |
| Tier grátis na nuvem | Trial | Sandbox (200 créditos/mês) |
| Self-host | 1 contêiner (~2 GB RAM) | docker-compose, ~8 serviços (4 GB+) |
| Melhor para | Ops com IA como um passo | Chatbot, agente e RAG |
RAG e capacidades de IA: onde o Dify abre vantagem
Aqui a diferença de origem aparece na prática. O Dify foi desenhado inteiro em volta de LLMs — tem suporte nativo a versionamento de prompt, comparação de modelos, gestão de janela de contexto, respostas em streaming e RAG. Você sobe seus documentos, ele cuida do embedding e da recuperação, e você constrói o chat por cima disso sem sair da plataforma.
O n8n faz RAG também, mas por composição: você pluga um nó de vector store, conecta a um Pinecone ou Weaviate, monta o embedding em outra etapa. Funciona bem quando a busca semântica é uma peça de um fluxo maior — só não é a mesma experiência de "tudo pronto" que o Dify entrega para quem quer um app de conhecimento. Se o seu produto final é o chat, o Dify economiza dezenas de nós.
Preço: dois modelos de cobrança que confundem
O n8n cobra por execução. Um detalhe que muita gente entende errado: uma execução é uma rodada inteira do workflow, não importa se ele tem 2 ou 50 nós. Um fluxo de duas etapas e um de cinquenta gastam exatamente uma execução por rodada. O plano Starter na nuvem sai por US$ 24/mês com 2.500 execuções e workflows ilimitados; o Pro sobe para US$ 60/mês e 10.000 execuções.
O Dify cobra por créditos de mensagem na nuvem. Tem um tier Sandbox gratuito com 200 créditos de mensagem por mês, e os planos pagos começam no Professional, por volta de US$ 59/mês, subindo para o Team (na casa dos US$ 159/mês). A conversão para reais depende da cotação do dia — não trate esses valores como preço fechado em BRL. E vale o lembrete que serve para os dois: as chamadas de API dos modelos (OpenAI, Claude, Gemini) são cobradas à parte, direto no provedor.
Self-host: um contêiner contra uma orquestra
Se você quer rodar na sua própria VPS, os dois são gratuitos — a diferença está no trabalho de subir e manter. O n8n é leve: um único contêiner Docker em cerca de 2 GB de RAM já roda, com no máximo um segundo contêiner se quiser externalizar o banco em PostgreSQL (por padrão ele usa SQLite).
O Dify é uma plataforma multi-serviço. O docker-compose sobe algo em torno de oito contêineres: servidor de API, worker Celery para embeddings e tarefas assíncronas, o front-end web, Postgres, Redis, um banco vetorial (Weaviate por padrão), um sandbox para rodar código com segurança e um ssrf_proxy para requisições externas. Pede pelo menos 4 GB de RAM para rodar com folga. Não é difícil, mas é mais superfície para configurar, atualizar e vigiar. Se infra enxuta é prioridade, o n8n ganha esse round.
Então, qual escolher?
A regra prática que funciona na maioria dos casos: escolha o n8n quando a sua automação começa com um evento e a IA é um passo dentro de um fluxo maior — receber um lead, enriquecer, classificar com um modelo, jogar no CRM, notificar no WhatsApp. Escolha o Dify quando o produto é a IA em si: um chatbot, um agente, um sistema de RAG que responde perguntas em cima da sua base de documentos.
E existe uma terceira resposta, que costuma ser a mais honesta em produção: use os dois. Os setups mais robustos deixam o n8n cuidando das integrações e do roteamento, enquanto o Dify faz o raciocínio de IA e o RAG. Um chama o outro por webhook ou API, e cada ferramenta faz o que faz de melhor. Não é indecisão — é arquitetura.
Perguntas frequentes
Dify substitui o n8n?
Dá para usar n8n e Dify juntos?
Qual é mais fácil para iniciante?
Os dois são gratuitos?
- Dify vs n8n Review (2026) – Which Platform Wins? — HostAdvice
- Dify vs n8n (2026): Which AI Automation Tool Should You Use? — Dify Hosting
- n8n vs Dify for AI — Cyprien Guillemot
- n8n Pricing 2026: Cloud vs Self-Hosting Costs — No Code MBA
- Análise do Dify 2026: A Plataforma Open-Source para Construir Aplicações de IA — SimilarLabs
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