AI 工作流平台选型：从你的触发点开始判断
数据截至 2026-07，价格与限额以各官网为准。
选 AI 工作流平台之所以纠结，多半是因为你从功能表的第一行开始看起。换个起点会快很多：先问”这条流程是被什么东西触发的”。触发点是一个系统事件（新订单、新邮件、表单提交），主力应该是自动化工具；触发点是一个人开口说话，主力应该是 LLM 应用平台；这一个问题定下来，后面的自托管、成本、扩展性才有讨论的意义。
一个常见的误解要先拆掉：很多人把 Dify、n8n、Coze 当成”同一类工具的三个品牌”，于是打开三个官网做功能对照表，结果发现每家都能画流程图、每家都能连大模型、每家都说自己低代码，越比越像，最后靠感觉拍板。但它们的产品出发点其实不一样——n8n 的原点是工作流自动化，AI 是它众多节点里的一种；Dify 的原点是围绕大模型构建应用，主场景是聊天机器人和 RAG；Coze 的原点是对话式 AI，做聊天机器人和虚拟助手。原点不同，功能重叠只是表象。用功能表比不同原点的产品，本来就比不出结论。
第一步：把触发点说成一句人话
不要先想技术，先把你要做的事写成一句”当……的时候，系统应该……”。写不出来，说明需求本身还没想清楚，选平台是白选。
写出来之后，看主语部分属于哪一类：
- 系统事件触发：当收到一封新邮件、当 CRM 里新增一条线索、当数据库某行状态变成”已付款”、当每天早上九点到了。这类触发点的共同特征是——没有人在等着看屏幕，流程在后台自己跑，AI 只是中间某一步（比如”让模型把这封邮件总结成三句话”）。
- 对话触发：当用户在网页/企微/小程序里问了一句话。这类流程的起点就是一次人机对话，AI 不是中间一步，AI 就是整条流程本身，其他环节（查知识库、调工具、写日志）都是为了把这句话答好。
- 人工点一下的构建型：没有稳定的外部触发，是你或同事需要的时候手动跑一次，比如批量处理一批文档。这类介于两者之间，判断依据看第二步。
事件触发选 n8n，对话触发选 Dify 或 Coze——这是几篇第三方对比评测比较一致的结论，也和三者的产品原点对得上。判断到这里，绝大多数人的选择范围已经从三个收窄到一个或两个。
第二步：数一数 AI 在流程里占第几步
触发点分完类，还有一个更细的问题：把 AI 那一步整个拿掉，这条流程还剩多少？
如果拿掉之后还剩七八步——拉数据、清洗、判断条件、写回数据库、发通知——那么这条流程本质是一条集成管道，AI 只是管道里的一个加工环节。它的难点在于连接的系统够不够多、字段映射对不对、失败了能不能重试，而不在于模型答得好不好。这种情况下 n8n 的优势是实打实的：它自带 400+ 集成，Slack、HubSpot、PostgreSQL、Google Sheets、HTTP 请求这些都是现成节点，还有原生的 JavaScript / Python 代码节点兜底，遇到没有现成集成的系统可以自己写一段接上。扩展性是三者里最强的。
反过来，如果拿掉 AI 之后流程基本就空了，剩下的只有”接收提问”和”返回答案”，那你要解决的问题是模型接入、提示词管理、知识库切分与召回质量——这是 Dify 的主场，它围绕 LLM 构建，接模型和定制模型都比较方便，chatbot 和 RAG 是它的典型场景。
代价也要说清楚：n8n 有学习曲线，非开发者上手比较吃力，节点画布、数据结构、表达式这些概念得花时间理解；Coze 在另一头，几乎不写代码就能建出聊天机器人，是三者里最容易上手的，但它的扩展性局限在对话场景里，想让它去当一条跨十个系统的集成管道，是在拿它不擅长的方向用它。
第三步：先定要不要自托管，再谈成本
很多人把成本问题问成”哪个便宜”，这个问法得不到答案，因为价格结构不同。先回答一个更前置的问题：数据能不能出你们自己的服务器？
如果答案是不能（合规要求、行业限制、客户合同约束），那讨论到此为止——Dify 和 n8n 都是开源的，自托管可以免费使用，Coze 的自托管则被普遍评价为比这两者复杂得多，Coze Studio / Loop 的自部署门槛明显更高。这一条基本上就把选择定死了。
如果答案是可以，那就要拆开算三笔账，别把”开源免费”当成”零成本”：
- 软件授权：Dify 社区版自托管完全免费，n8n 自托管也没有授权费（另有面向企业的授权自托管版，带 SSO、版本控制、高级权限这类能力）。
- 服务器与运维：这部分不在软件价格里，是你自己的机器、备份、升级、值班。规模小的时候，这笔钱和这份精力常常比省下来的订阅费更贵。
- 模型 API 调用费：自托管接的是你自己的模型 key，成本纯按用量走，跑得越多花得越多，跟平台选谁没关系。
云版的价格口径需要小心引用。有第三方评测提到 Dify 云版据称从 $59 起并有免费档，SaaS 按 message credits、应用数、存储分档限制；n8n 云版低档的执行次数上限比较紧，高频自动化容易变贵，也有第三方测算称在 10 万次以上操作/月的量级下自托管每年可省 $3,000–5,000。这些都是第三方评测口径，不是官方定价，套餐档位名称和精确额度我这里也不复述——真要拿来做预算，请以各家官网当前定价页为准，价格页改起来比文章更新快得多。
关于自托管这笔账怎么落到具体数字上，站内有两篇写得更细：Dify 自托管到底省不省钱 把服务器、向量库、模型 API、运维人力四笔摊开算过；Coze 自托管为什么比 Dify 和 n8n 难 讲的是难在哪、有哪几条现实路线。
第四步：认真考虑”两个一起用”
选型讨论最容易漏掉的一个选项，是不选单一平台。第三方评测里反复出现的一句话是：生产环境最强的组合往往是两者并用——n8n 负责集成与路由，Dify 负责 AI 推理。
这个分工在实际系统里长这样：n8n 接住触发器（webhook、定时器、数据库变更），把数据从各个系统里捞出来、清洗好、判断该走哪条分支，需要模型能力的时候用一个 HTTP 节点调 Dify 里已经调好的应用，拿到结果继续往下走，写回 CRM 或者发消息通知人。Dify 那边则专心维护提示词、知识库和模型配置，不用操心怎么连 HubSpot。
好处是各自做各自擅长的事，坏处也要认：你要维护两套系统、两处账号、两个升级节奏，出问题时的排查链路更长。所以这个组合适合流程确实复杂、且已经跑过一段时间的团队，不适合第一版就上。第一版建议单平台跑通，等真的撞上”这个平台在另一半工作上很吃力”的墙，再拆成两套也不迟。
第五步：上线前做一次小规模验证
平台选型没法纯靠读文章定下来，最后一步得动手。给一个成本比较低的验证方式：
- 挑一条最典型、但不最重要的流程做试点。别拿核心业务练手，也别挑一个特别简单的——太简单的流程哪个平台都能跑通，验证不出差别。
- 验证的重点放在”卡住的地方”，不是”跑通的地方”。跑通是必然的，值得记录的是：你在哪一步查了文档？哪个系统没有现成集成、要自己写代码接？错误处理和重试怎么配？这些卡点才是长期维护成本的真实来源。
- 让实际要维护它的人来做试点，不要技术负责人自己搭完扔给运营。上手难度这件事因人而异，运维/RevOps 背景的人适应 n8n 通常比较快，纯业务背景的人可能在节点画布上就卡住了。
- 给试点定一个时间盒，比如两三天。到点还没跑通，本身就是一个结论。
诚实说说这套判断的局限
第一，触发点这条线索能解决大部分选型纠结，但不是全部。如果你的需求同时包含大量系统集成和高质量的对话体验，单一维度判断不出来，那就是上面第四步说的组合场景，需要接受更高的维护成本。
第二，本文引用的价格与额度都来自第三方评测汇总，不是从官方定价页逐条核对来的。定价、套餐、限额这类信息变动频繁，做预算之前请自己开一次官网核对当前页面。
第三，三者的产品都在快速迭代，“谁能做什么”的边界一直在移动。今天写的定位差异，半年后可能有出入。定位判断（原点是自动化还是 LLM 应用还是对话）比功能清单稳定得多，所以我建议你记的是判断方法，不是某一条具体能力的有无。
第四，这里不存在”谁更强”。三者定位不同，把它们排名次这件事本身就没有意义，看到哪篇文章给三者打总分排序，可以直接跳过。
想再看一遍三者的定位差异，可以读 Dify、n8n、Coze 怎么选：三者根本不是一类东西；想先动手感受一下，n8n 中文入门 和 用 Dify 搭建企业 AI 应用入门 都是从零开始的。
小结
选型先问触发点：系统事件触发走 n8n，对话触发走 Dify 或 Coze，这一步就能收窄大半。第二问是把 AI 拿掉后流程还剩多少——剩得多说明本质是集成管道，剩得少说明本质是 LLM 应用。第三问数据能不能出自己的服务器，不能的话 Dify 和 n8n 的自托管路径明显更顺，Coze 的自部署被评价为复杂得多。所有价格和额度都以各家官网当前定价页为准，别拿第三方评测里的数字直接做预算。最后，别急着追求一步到位的完美选型，挑一条不重要但典型的流程试点几天，卡点会告诉你答案。