Dify

Was es ist

Dify ist eine Plattform zum Bauen von LLM-Anwendungen: Chatbots, Retrieval-Assistenten (RAG) über Ihre eigenen Dokumente, mehrstufige KI-Workflows und seit Juli 2026 autonome Agents. Sie bauen auf einem visuellen Canvas, binden jeden beliebigen Modellanbieter an (OpenAI, Anthropic, Gemini, Open-Weight-Modelle über Ollama oder vLLM) und veröffentlichen das Ergebnis als Web-App, als einbettbares Chat-Widget, als REST-API oder als MCP-Server. Wissensdatenbanken, Prompt-Versionen, Ausführungslogs und annotationsbasierte Antwortkorrektur liegen alle im selben Workspace.

Entwickelt wird es von LangGenius, gegründet 2023, mit Hauptsitz in Menlo Park. Am 9. März 2026 gab das Unternehmen eine Series Pre-A über $30M unter Führung von HSG bei einer Bewertung von $180M bekannt und erklärte, dass mehr als 280 Unternehmen seine kommerziellen Editionen betreiben, darunter Maersk und Novartis. Das GitHub-Repository hat mehr als 158.000 Sterne. Releases erscheinen etwa alle zwei bis vier Wochen. Die aktuelle Version 1.17.1 erschien am 10. September 2026, nachdem 1.16 die neue Agent App mit integrierter Sandbox und einem Skill-System in die offene Beta gebracht hatte.

Die Lizenz ist „Open Source“ mit zwei Bedingungen zusätzlich zu Apache 2.0. Sie dürfen den Code ohne schriftliche Genehmigung nicht als mandantenfähigen Dienst betreiben (ein Mandant ist ein Workspace), und Sie dürfen das Dify-Logo und den Copyright-Hinweis nicht aus der Konsole oder den Web-Apps entfernen. Interne Nutzung, auch als Backend für Ihr eigenes Produkt, ist erlaubt.

Warum es in Ops-Stacks auftaucht

• RAG ist der Kern, kein Zusatz. Sie laden Verträge, Richtlinien, Playbooks oder Bibliotheken von Stellenbeschreibungen hoch, wählen eine Chunking-Strategie und ein Embedding-Modell und erhalten eine Wissensdatenbank, die jede App und jeder Workflow-Node abfragen kann, mit Hit Testing, um zu sehen, welche Chunks zurückkamen. Für ein Legal-Ops-Team, das einen Q&A-Bot zu Richtlinien baut, oder ein RevOps-Team, das einen Deal-Desk-Assistenten auf Preisregeln stützt, ist das der Großteil der Arbeit.
• MCP in beide Richtungen. Jede Dify-App lässt sich über ihren Tab „Access Point“ als MCP-Server veröffentlichen, sodass Claude Desktop oder Cursor sie als Tool aufrufen können. Dify kann außerdem externe MCP-Server über HTTP-Transport nutzen und deren Tools an Agents und Workflow-Nodes weitergeben. Version 1.16 brachte Unterstützung für die MCP-Spezifikation 2025-06-18.
• Modellwahl pro Node. Ein Workflow kann die Klassifizierung an ein günstiges Modell und das Entwerfen an ein Frontier-Modell leiten, was zählt, wenn pro Token abgerechnet wird.

Preisrealität

Laut dify.ai/pricing, geprüft am 2026-10-11. Cloud-Pläne werden pro Workspace abgerechnet, nicht pro Nutzer.

• Sandbox — kostenlos. 200 Message Credits insgesamt (nicht pro Monat), 1 Mitglied, 5 Apps, 50 Wissensdokumente, 30 Tage Logs.
• Professional — $59/Monat oder $590/Jahr (etwa $49/Monat). 5.000 Message Credits pro Monat, 3 Mitglieder, 50 Apps, 500 Dokumente, 5GB Wissensspeicher.
• Team — $159/Monat oder $1.590/Jahr. 10.000 Credits pro Monat, 50 Mitglieder, 200 Apps, 1.000 Dokumente, 20GB.
• Community Edition — kostenlos, selbst gehostet. Alle Kernfunktionen, ein Workspace. Das dokumentierte Minimum sind 2 CPU-Kerne und 4 GiB RAM.
• Enterprise — individuell. Mehrere Workspaces, SSO, eine kommerzielle Lizenz und Support. Es gibt keinen öffentlichen Preis, und wir haben keine verlässlichen Preisdaten von Dritten gefunden, behandeln Sie es also als Vertriebsgespräch.

Message Credits bezahlen nur Modelle, die Dify hostet, und sie sind bei Frontier-Modellen schnell aufgebraucht: Die Preisseite nennt 20 Credits pro Antwort bei Claude Opus 4.7 und 5 bei GPT-5, gegenüber 1 bei Gemini 2.5 Flash. Damit entsprechen die 5.000 Credits von Professional etwa 250 Opus-Antworten. Zusätzliche Credits können Sie nicht kaufen. Sind sie aufgebraucht, wechseln Sie zu Ihrem eigenen API-Key und zahlen direkt beim Anbieter. In der Praxis landet jedes ernsthafte Deployment bei $590–1.590 pro Jahr an Plattformgebühren plus einer separaten Modellrechnung. Der Team-Plan ist die realistische Obergrenze für eine Abteilung: 50 Mitglieder für $1.590 pro Jahr sind weit günstiger als jede Agent-Plattform mit Abrechnung pro Nutzer.

Am besten geeignet für

• Am besten geeignet für: einen Ops-Engineer oder technischen Analysten in einem Unternehmen mit 50 bis 1.000 Personen, der zwei oder drei interne KI-Apps ausliefern muss, etwa einen Q&A-Bot zu Richtlinien, einen Extraktor für Vertragsklauseln oder einen Assistenten für das Kandidaten-Screening, gestützt auf die eigenen Dokumente des Teams und im Besitz des Teams statt der IT.
• Legal-Ops- und Recruiting-Teams, die Dokumente auf ihrer eigenen Infrastruktur halten müssen: Die Community Edition läuft auf einer einzigen kleinen VM.
• Nicht geeignet für Teams, deren eigentliche Aufgabe darin besteht, Datensätze nach Zeitplan zwischen SaaS-Apps zu verschieben. Dify hat Trigger und HTTP-Nodes, aber sein Connector-Katalog ist dünn im Vergleich zu einer dedizierten Automatisierungs-Engine.

Im Vergleich zu den Alternativen

• n8n: der Marktanteilsführer für technische Automatisierung, mit mehr als 1.000 Integrationen und Abrechnung pro Ausführung ab €20/Monat. Wählen Sie n8n, wenn die Arbeit aus Verkabelung von CRM über Enrichment bis Slack mit einem KI-Schritt in der Mitte besteht. Wählen Sie Dify, wenn die Arbeit die KI-App selbst ist: Retrieval-Qualität, Prompt-Iteration und ein Chat-Frontend. Viele Teams betreiben beides, wobei n8n die API von Dify aufruft.
• Microsoft Copilot Studio: der andere Marktanteilsführer, $200 pro Monat je Paket mit 25.000 Credits. Wählen Sie es, wenn das Unternehmen auf Microsoft 365 läuft und die IT Agents innerhalb der Governance dieses Tenants will.
• Gumloop: der am schnellsten wachsende KI-native Builder, Pro für $37/Monat mit unbegrenzten Nutzern. Wählen Sie es, wenn niemand im Team eine Einstellung beim Modellanbieter anfassen wird. Wählen Sie Dify, wenn Sie Self-Hosting oder Kontrolle über Chunking und Retrieval brauchen.
• Sim: der jüngere Open-Source-Konkurrent, Pro für $25 pro Nutzer und Monat. Wählen Sie es, wenn Sie einen vollständig offenen, Agent-zentrierten Canvas bevorzugen und mit einem kleineren Ökosystem leben können.
• Relevance AI: Wählen Sie es, wenn das Ziel ein Team von Sales-Agents ist, die innerhalb Ihrer GTM-Tools arbeiten, nicht eine maßgeschneiderte App.
• Dust oder Langdock: Wählen Sie diese, wenn Sie einen unternehmensweiten Chat-Zugang mit Agents wollen statt Apps, die ein Builder für andere veröffentlicht.
• Flowise (inzwischen im Besitz von Workday) und Langflow (inzwischen IBM, über DataStax) sind die anderen Open-Source-Canvases. Beide gehören jetzt zu größeren Anbietern, was Sie berücksichtigen sollten, wenn Unabhängigkeit wichtig ist.

Worauf Sie achten sollten

• Die Lizenz ist kein reines Apache 2.0. Dify als mandantenfähigen Dienst zu betreiben oder das Frontend als White Label anzubieten, erfordert eine kommerzielle Lizenz. Absicherung: Wenn Sie jedem Kunden einen eigenen Workspace geben oder Dify-Oberflächen unter Ihrer Marke ausliefern wollen, lassen Sie sich die Konditionen von LangGenius schriftlich geben, bevor Sie bauen. Wenn Sie nur die API hinter Ihrer eigenen Oberfläche brauchen, greift die Frontend-Klausel nicht.
• Credits sind bei Frontier-Modellen schnell aufgebraucht. Bei 20 Credits pro Opus-Antwort kann ein vielgenutzter interner Bot Professional in wenigen Tagen ausschöpfen. Absicherung: Hinterlegen Sie vom ersten Tag an Ihre eigenen Anbieter-Keys und setzen Sie sie in der Usage Priority jedes Anbieters an die erste Stelle, sodass Credits nur ein Fallback sind und die Modellkosten auf einer Rechnung erscheinen, die Sie kontrollieren.
• Upgrades beschädigen selbst gehostete Installationen. Die Release Notes zu 1.17.1 verlangen ein gestuftes Upgrade für den mitgelieferten Weaviate-Store, und 1.16.1 führte eine neue Pflicht-Umgebungsvariable ein. Absicherung: Pinnen Sie eine Version, lesen Sie vor jedem Upgrade die Release Notes und testen Sie auf einer Staging-Kopie Ihrer Daten-Volumes, bevor Sie die Produktion anfassen.
• Die Agent App ist noch in der Beta. Absicherung: Belassen Sie produktive Anwendungsfälle auf Workflow- und Chatflow-Apps, den ausgereiften App-Typen, bis Agent die Beta verlässt.