Dify、n8n、Coze 怎么选：三者根本不是一类东西
数据截至 2026-07，价格与限额以各官网为准。
Dify、n8n、Coze 之所以难选，不是因为它们功能重叠得难分高下，而是因为它们压根不在同一个层级上：n8n 是工作流自动化平台，AI 只是它众多节点里的一种；Dify 是围绕 LLM 构建应用的平台，主场是聊天机器人和 RAG；Coze 专注对话式 AI，最容易上手但能力边界也基本框在对话场景里。先判断”你的流程从哪里开始、AI 在里面排第几步”，选型问题会立刻塌缩成一个很好回答的问题。
最常见的误解是：这三家在互相抢同一批用户，所以一定有一个”综合最优”的答案。实际不是。你会在很多对比文章里看到三个名字并列成一张表格，功能项打勾打叉，看完更纠结——因为表格天然假设它们要做同一件事。一旦你承认它们的产品定位本来就不同，比较的方式就得换：不是比谁勾多，而是比谁的默认路径更接近你要做的事。
需要提前说明的是，这篇里涉及的定价与成本测算，公开渠道上大多来自第三方评测的转述而非各家官方定价页的逐字口径，价格结构调整又比较频繁，所以文中给出的任何金额都只当作量级参考，实际以各官网当前定价页为准。
先回答一个问题：你的流程从哪里开始
这是最有效的一道分流题，比对比功能表快得多。
如果流程是从一个”事件”开始的——有人提交了表单、CRM 里新增了一条线索、数据库某张表被写入、每天早上九点定时触发、收到一封邮件——那么你要的是自动化引擎，n8n 是这条路上的默认选项。它的形态就是可视化节点画布：触发器启动流程，中间的节点处理数据，连接器负责在各个系统之间搬运数据。AI 在这类流程里通常只是中间某一步，比如”把这段客户留言分类成三种意图之一”，前后仍然是查数据库、写表格、发通知这些传统动作。
如果流程是从一段”对话”或”一个问题”开始的——用户提问，系统需要检索资料、组织语言、给出回答——那么你要的是 LLM 应用平台，Dify 是这条路上更顺手的。它的默认路径就是围绕大模型来搭：接模型、配提示词、挂知识库、调检索策略。你不需要自己拼一套 RAG 的骨架，平台已经把这条链路铺好了。
如果你要的就是一个能聊天的机器人，而且希望几乎不写代码就上线——Coze 在这个场景里上手最快，无代码程度最高。代价是它的扩展性基本被限定在对话场景内，一旦需求开始往”对接一堆内部系统""跑复杂的数据加工”这个方向长，就会撞到边界。
这三句话覆盖了大部分真实需求。如果你发现自己三条都沾一点，往下看组合方案那节。
扩展性的真实差距在哪
比”能不能扩展”更有意义的问题是”扩展的方向是什么”。
n8n 自带的集成数量在 400 个以上，Slack、HubSpot、PostgreSQL、Google Sheets、通用 HTTP 请求这类常用系统都是现成节点，还提供原生的 JavaScript 和 Python 代码节点。这意味着当你遇到没有现成节点的系统，写段代码或者直接发 HTTP 请求就能接上，几乎不存在”这个系统 n8n 接不了”的情况。代价是有学习曲线：它的节点和数据结构概念对非开发者不算友好，第一次上手容易在”上一个节点的输出怎么传给下一个”这类问题上卡住。
Dify 的扩展性主要长在 AI 这一侧——模型接入、定制、与大模型相关的集成。它同时照顾了技术和非技术用户，低代码/无代码的形态让产品和运营也能参与调整，但你别指望它去承担”把二十个业务系统串起来”的角色，那不是它的设计目标。
Coze 的定位是三者中最聚焦的：做对话式 AI，做聊天机器人和虚拟助手。它在自己这一亩三分地里体验最好、门槛最低，但扩展性局限在对话场景，这一点在选型时要提前认下来，而不是等做到一半再发现。
自托管这条线，差距比想象中大
这是很多人事后才踩到的一点。
Dify 和 n8n 都是开源的，自托管可以免费使用——但要说清楚，“免费”指的是没有授权费，服务器成本和 LLM API 调用费是另算的，这两项在有一定量的场景下往往才是大头。云版本则都需要付费。
Dify 的自托管社区版是完全免费的，因为它接的是你自己的模型 API key，成本纯按你实际的模型调用量走。它的云版按 message credits、应用数量、存储这些维度分档限制，第三方评测里提到过云版有免费档、付费从每月几十美元的量级起步，这个数字属于第三方口径，具体档位和额度以官网当前定价页为准。
n8n 的自托管没有授权费；另外还有一个面向企业的授权自托管版本，把 SSO、版本控制、高级权限这些企业功能包了进去。它的云版在低档位上执行次数上限比较紧，高频自动化跑起来会明显变贵——有第三方测算称在每月十万次以上操作的量级下，自托管相比云版一年能省下数千美元，这个测算同样是第三方口径，量级参考即可，别拿去当预算依据。
Coze 这边要单独提醒：Coze Studio / Loop 的自托管比 n8n 和 Dify 复杂得多，后两者被普遍评价为非常适合自托管，而 Coze 不在这个行列。如果你的需求里”必须私有化部署”是硬约束，这一条基本就能把选型范围缩到两个。
成本结构的三种形态
把成本拆开看，会发现三者的钱花在不同地方，这直接影响你该怎么估预算。
- 自托管的 Dify / n8n：钱主要花在服务器和模型调用上，平台本身不收费。适合有运维能力、调用量大、或者对数据落地位置有要求的团队。
- 云版：省掉运维，但要接受平台方的计量方式——Dify 云版按消息额度和应用数这类维度算，n8n 云版按执行次数算。执行次数这个口径要特别留意，一个流程跑一次可能触发多个节点，量大时增长速度容易被低估。
- Coze：上手成本最低，几乎不需要技术投入，但扩展和迁移的代价要提前考虑——当业务从”一个聊天机器人”长成”一套系统”，换平台的成本就来了。
生产环境更常见的答案：两个一起用
真正跑在生产上的方案里，n8n 加 Dify 的组合出现频率很高，思路也很清楚：n8n 负责集成与路由，Dify 负责 AI 推理。
具体形态大致是这样：n8n 作为流程的骨架，接住来自表单、数据库、定时器、Webhook 的触发，把数据清洗整理好；需要模型判断或生成的那一步，通过 HTTP 请求调用 Dify 暴露出来的应用接口；Dify 那边专心管好提示词、知识库检索和模型选型；结果返回给 n8n 之后，继续走后面的写库、通知、归档动作。
这么拆的好处是职责边界清楚：改提示词、换模型、调检索策略在 Dify 里做，不动流程；加一个新的数据源或者新的通知渠道在 n8n 里做，不动 AI 逻辑。两边各自迭代，互不牵扯。坏处也很实在——你要同时运维两套系统，出问题时排查链路变长，团队得同时具备两边的知识。所以团队规模小、需求还没定型的时候，先用一个跑起来通常更合适，等确实撞到单一平台的边界再拆。
诚实说几个局限
- 这不是一次性决策，但也不是零成本决策。三者的流程编排、变量传递、知识库组织方式各不相同，做到一定复杂度之后迁移基本等于重做，所以前期那道”流程从哪里开始”的判断值得多花点时间。
- 不存在”谁更强”的答案。定位不同，拿 n8n 的集成数量去说 Coze 不行，或者拿 Coze 的上手速度去说 n8n 难用，都是在比不该比的东西。
- 本文的价格信息可信度有限。公开对比里的金额多来自第三方评测转述，各家又都在持续调整套餐结构，任何具体数字都请以官网当前定价页为准，别拿本文的数字直接做采购决策。
- 自己跑一遍比看十篇对比更有用。三家都能在半天内搭出一个能跑的最小 demo，用你自己真实的那个场景各试一次，答案通常比读完所有横评都清楚。
小结
n8n 是自动化平台，AI 是流程里的一个节点；Dify 是 LLM 应用平台，主场是聊天机器人和 RAG；Coze 专做对话式 AI，最好上手也最受限。选型的第一道题不是比功能表，而是判断你的流程从事件开始还是从对话开始。如果私有化是硬约束，Dify 和 n8n 都非常适合自托管，而 Coze 的自托管复杂度要高得多。规模上去之后，n8n 管集成与路由、Dify 管 AI 推理的组合是生产环境里的常见解，但要接受同时运维两套系统的代价。所有价格信息以各家官网当前定价页为准，本文只提供量级参考。