Dify（ディフィー）とは画面でAIアプリを作れるオープンソースのツール、無料のSandboxと自分のサーバー版がある。料金・始め方・Flowiseとの違い【2026年10月版】

2026年10月8日・日本時間時点の情報です。 Dify（ディフィー）は、プログラムを書かずにチャットボットや社内文書への質問応答などのAIアプリを作れる、LangGenius社のオープンソースのツールです。クラウド版は無料のSandboxプランで始められ、自分のサーバーに入れる版（セルフホスト）は無料で使えます。ただし、どちらの無料にも条件があります。クラウド版は公式ドキュメントによると、AIのクレジット200が一度きりの付与で毎月は補充されません。自分のサーバーに入れる版は、サーバーを自分で用意し、AIモデルの利用料（OpenAIやAnthropicなどへの支払い）は、公式ドキュメントによるとAPIキーを入れた提供元から直接請求されます。筆者は2026年10月8日の午前に、公式サイト・料金ページ・GitHub・ドキュメントを開いて確かめました。

3行まとめ

1. Difyは、ノーコードでAIチャットボット・RAG（自社の文書をAIに読ませて答えさせる仕組み）・エージェント・ワークフローを組める、LangGenius社のオープンソースのツール。GitHubのスターは2026年10月8日の取得で158,030
2. 無料は2通り。クラウド版のSandbox（200 message credits・アプリ5個・メンバー1人・一度きりの付与）と、自分のサーバーに入れるCommunity Edition（Docker Composeで起動・サーバー費とAIモデルの利用料は別）
3. 有料のクラウド版はProfessionalが月払いで59ドル、Teamが159ドル（公式料金ページの初期表示は年払いの590ドルと1,590ドル）。比較先のFlowiseは2026年8月13日にGitHubでアーカイブされた

訂正（2026年10月7日）：無料のSandboxプランのAIのクレジットを「200メッセージ/月」と書いていましたが、公式ドキュメントによると一度きりの付与で、毎月は補充されません。読みも「ディファイ」から、Dify Japanが公式とする「ディフィー」に直しました（内容は末尾の「更新・訂正履歴」）。

Difyとは何か：AIアプリを画面上の部品で組むツール

Dify（ディフィー）は、AIを使ったアプリを作って公開するための道具です。公式のGitHubは、Difyを次のように説明しています。

Dify is an open-source LLM app development platform.

（訳：Difyは、LLM（大規模言語モデル）を使ったアプリを開発する、オープンソースのプラットフォームである。）

読みについては、Difyの日本のXアカウント「Dify Japan」が2025年6月30日に「公式な読み方を「/ˈdiːfiː/（ディフィー）」に統一いたしました」と投稿しています。

公式サイト dify.ai のトップページは、Difyを「The Platform for Production-Ready Agentic Workflows」（本番で使える、エージェント型ワークフローのためのプラットフォーム）と名乗っています。「ノーコード」の語は、本記事が確認した公式の説明文（GitHubのREADME、公式サイトのトップと料金ページの英語版・日本語版、英語のドキュメント）には見当たりませんでした。トップページで見つかった「no-code platform」（日本語版は「ノーコードプラットフォーム」）は、RICOHのロゴが付いた利用企業の推薦文の中の言葉です。一方で、GitHubのリポジトリに付いた分類のタグ（Topics）には「no-code」と「low-code」があります。画面で部品をつなぐ作りなので、コードを書かずに始められる、というのが筆者の理解です。

公式のGitHubのREADMEは、主な機能（Key features）として、Workflow（部品をつないでAIの処理の順番を決める）、RAG Pipeline（文書を読み込み、AIが探して答えに使えるようにする）、Agent、Backend-as-a-Service（作ったアプリを外からAPIで呼べる形にする）など7つを挙げています。中身は後の節で、ドキュメントの言葉に沿って書きます。「ワークフロー」「RAG」「エージェント」の一般的な意味は、AIエージェントとはとRAGとはで別に説明しています。

Difyは無料で使えるか：クラウド版のSandboxと、自分のサーバーに入れる版

Difyの無料には2つの形があります。公式の料金ページ（2026年10月8日取得）の表記で並べます。

Sandboxの「200 message credits」について、公式ドキュメントの「30-Minute Quick Start」は次のように書いています。

New accounts start on the Sandbox plan, which includes 200 AI credits for calling models from providers like OpenAI, Anthropic, and Gemini. The Sandbox AI credits are a one-time allocation and don’t renew monthly.

（訳：新しいアカウントはSandboxプランで始まり、OpenAI・Anthropic・Geminiなどの提供元のモデルを呼ぶための200のAIクレジットが付く。SandboxのAIクレジットは一度きりの付与で、毎月は更新されない。）

有料プランの行は「5,000 message credits / month」のように「/ month」が付いていますが、Sandboxの行には付いていません。この表記の違いは、料金ページを開いて筆者が確かめました。クレジットを使い切ったあとは、料金ページによると、自分のAPIキーに切り替えて使えます。その場合のAIの利用料は、AIモデルの提供元に別に払います。

無料のままどこまで使えるかは、筆者の見立てでは、試して触るだけならSandboxで足ります。数人で使う・社内に出すなら、Sandboxのメンバー1人の枠に収まらないため、有料のProfessional（メンバー3人）かTeam（メンバー50人）、または自分のサーバーに入れる版を検討することになります。

クラウド版と自分のサーバーに入れる版は何が違うか

同じ「Dify」でも、入口も費用も管理者も別になります。

ログインの仕方と、ログインできない時の確認は、Difyのログイン方法に詳しく書いています。

自分のサーバーに入れる手順

公式のGitHubのREADMEは、起動の手順を次のように書いています（Dockerとバージョン2.24.0以上のDocker Composeが入っている前提です）。

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

公式ドキュメント「Deploy Dify with Docker Compose」は、この前に、最新のリリース版を指定した git clone --branch でリポジトリを手元に取得する手順を置いています。起動したあとは、ブラウザで http://localhost/install を開いて管理者のアカウントを作り、そのあと http://localhost からログインします。

ライセンスは「オープンソース」と言い切れるか

公式のGitHubのREADMEとドキュメントは、Difyを「open-source」と書いています。公式サイトのトップページは、自分のサーバーに入れる版（Community Edition）を、メニューでは「Open-source, self-deploy with Docker」と書く一方、紹介の枠では「Source-available」（ソースは公開されている）と書き、ライセンスを「Apache-2.0-derivative license」（Apache 2.0から派生したライセンス）としています。リポジトリの LICENSE ファイルは見出しが「Open Source License」で、本文の冒頭は次のとおりです。

Dify is licensed under a modified version of the Apache License 2.0, with the following additional conditions:

（訳：Difyは、次の追加条件つきの、Apache License 2.0の修正版でライセンスされている。）

追加条件の1つ目は、Difyを商用に使うこと自体は認めたうえで、特定の場合には商用ライセンスが必要になる、というものです。LICENSEには、たとえば「Multi-tenant service」（複数の利用者を分けて運営するサービス）として運営する場合や、画面のロゴ・著作権表示を消したり変えたりする場合が挙がっています。GitHubのAPIは、このライセンスを既知の型に当てはまらない「Other」に分類しています。料金ページは、無料のCommunityを「For open-source enthusiasts, individual developers, and non-commercial projects.」（オープンソースの愛好者、個人の開発者、商用でないプロジェクト向け）と説明しています。個人や社内で試す分には問題になりにくいと筆者は読みますが、自社サービスの土台に使う場合は、LICENSEの全文を確かめてください。

有料のクラウド版はいくらか

公式の料金ページ（2026年10月8日取得）の表示は次のとおりです。ページの初期表示は「Annually」（年払い）で、「Monthly」（月払い）に切り替えると月額が出ます。切り替えた画面の値は、Professionalが59、Teamが159でした。

料金ページは「Bill Annually Save 17%」（年払いで17%安くなる）と表示します。税別の表示で、「Prices exclude applicable taxes, which may be added at checkout.」（表示は税抜きで、支払い時に税が加わる場合がある）と書いています。日本円の料金は、筆者が開いたページには出ませんでした（日本語版の料金ページ dify.ai/ja/pricing もドル表示）。

学生や教職員向けには、公式ドキュメント「Billing」によると、学校のメールアドレスで認証すると、Professionalの年払いを無料で使えます。ただし、AIクレジットはSandboxと同じ「200 one-time credits」（一度きりの200）のままです。

Difyで何ができるか：公式の機能紹介から

公式サイトのトップページが並べる機能は、Workflow・Agent・Knowledge Pipeline・Plugins・Publish & Monitor の5つです。

ワークフロー：部品をつないで処理を組む

ドキュメントの部品（ノード）の一覧には、LLM、Knowledge Retrieval（ナレッジの検索）、Agent、If-Else（条件分岐）、Iteration、Loop（繰り返し）、Code（PythonかJavaScriptを実行）、HTTP Request（外部のAPIを呼ぶ）、Human Input（人の入力を待つ）などが載っています。Schedule Trigger（時刻で起動）やWebhook Trigger（外部からの呼び出しで起動）もあります。

たとえば「質問を受ける→ナレッジを探す→回答を作る」という流れを、画面で線でつなげます。公式の「30-Minute Quick Start」は、文章や文書を渡すとSNS向けの投稿を作るワークフローを例に、「Studio」から「Create from Blank」→「Workflow」で作り始める手順を案内しています。

ナレッジ：自社の文書をAIに読ませる

ナレッジは、RAGを組むための機能です。公式ドキュメントによると、文書を区切る単位（チャンク）は区切り文字と最大の長さ（文字数）で決め、前後のチャンクの重なり（overlap）も設定できます。検索の方式は、High-Quality（高品質）の索引では「Vector Search, Full-Text Search, and Hybrid Search」の3つから選べ、ワークフローのKnowledge Retrievalノードでは、結果を並べ替えるRerank（リランク）の設定もあります。

チャンクの長さの「おすすめの数字」は、筆者が読んだドキュメントのチャンク設定のページには見つかりませんでした。

エージェントとMCP

公式のREADMEは、Agentを「Autonomous agents with a sandbox of their own: they run commands, install software, and handle files」（自分専用のサンドボックスを持ち、コマンドを実行し、ソフトを入れ、ファイルを扱う自律的なエージェント）と説明しています。

MCP（Model Context Protocol、AIと外部の道具をつなぐ共通の決まり）については、ドキュメントの「MCP Server」のページが、Difyで作ったアプリをMCPサーバーとして公開し、Claude DesktopやCursorなどから使えると書いています。逆向き（DifyのワークフローやエージェントがMCPの道具を使う側）は、ドキュメントの「Tools」のMCPの節に案内があります。

使えるAIモデル

公式の料金ページは、クレジットで試せるモデルの提供元として「OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI, Tongyi」を挙げています。「30-Minute Quick Start」の例は、OpenAIのモデル提供元を「Integrations」→「Model Provider」でインストールし、gpt-5.2を使っています。使えるモデルは頻繁に入れ替わるため、具体的なモデル名の一覧は、画面の「Model Provider」で見るのが確実です。

Difyを始める手順：クラウド版でチャットボットまで

ログインしない・アカウントを作らない方針のため、筆者はここから先の画面を開いていません。以下は、公式ドキュメントの「30-Minute Quick Start」の記述に沿った手順です。

1. cloud.dify.ai を開いて、無料で登録する（公式の文言は「Go to cloud.dify.ai and sign up for free.」）
2. 新しいアカウントはSandboxプランで始まり、200のAIクレジットが付く
3. 「Integrations」→「Model Provider」で、使うモデルの提供元（例：OpenAI）をインストールする。クレジットの対象のモデルは、APIキーなしで使える。自分のAPIキーを設定して使うこともできる
4. 「Studio」から「Create from Blank」を選び、アプリの種類（チュートリアルはWorkflow）を選んで名前を付け、「Create」を押す
5. 開いた画面（キャンバス）で、ノードをつないで処理を組む
6. 動作を確かめ、アプリを公開する。公開の形は、公式サイトによると、Webアプリ・APIの入口・埋め込み・MCP対応の道具です

つまずきやすいのは、Sandboxのクレジット（200は一度きり）とアプリの数（5個まで）の上限に当たった時です。どちらも前の節の表のとおりです。画面の言語は、筆者のブラウザでは料金ページと公式サイトのトップが英語で出ました。右上の言語の欄から日本語に切り替えられ、日本語版のトップは dify.ai/ja にあります。ログイン画面と管理画面の言語は、ログイン記事で確かめた範囲を見てください。

ほかのツールと何が違うか：FlowiseとLangflowの現在地

Difyと同じように、画面でAIの処理をつなぐツールとして、FlowiseとLangflowがよく挙がります。筆者は2026年10月8日に、それぞれの公式のGitHubを開いて確かめました。

Flowiseは、公式のGitHubのREADMEの冒頭が「Flowise has been archived.」（Flowiseはアーカイブされた）と書き、リポジトリのページには「This repository was archived by the owner on Aug 13, 2026. It is now read-only.」（2026年8月13日に持ち主がアーカイブした。いまは読み取り専用）と出ます。GitHubのAPIでも archived が true でした。終了を告げたのは、メンテナーのHenryHengZJが2026年8月13日にGitHubのDiscussionsへ投稿した告知「The Future of Flowise」で、「we've decided to wind down our operations for Flowise」（Flowiseの運営を終えることにした）と書き、日程を次のように示しています。

July 29, 2026 — Announcement & Code Freeze August 13, 2026 — Repository Archival August 31, 2026 — End of Life (EOL)

（訳：2026年7月29日・告知とコードの凍結／8月13日・リポジトリのアーカイブ／8月31日・提供の終了。8月31日の影響は「Official core team presence in Discord and GitHub will conclude.」、つまり公式のコアチームがDiscordとGitHubで対応するのを終える、と書いています。）

告知は、コードは公開のまま残り、Apache 2.0のコードは自分でフォークして使い続けられる、とも書いています。したがって、これから新しく選ぶなら、Flowiseは候補から外すのが筆者の見立てです。

DifyとLangflowの違いについて、READMEから言えるのは次の範囲です。Langflowは「Source code access lets you customize any component using Python」（ソースコードに触れ、どの部品もPythonで変えられる）と書き、開発者向けの色が強い説明です。UIの使いやすさのような感覚の比較は、筆者は両方を実際に触っていないため、この記事では書きません。

選ぶ目安は、筆者の提案です。

• 手軽に画面で試したい、チームで共有したい：Difyのクラウド版のSandboxから
• Pythonで部品を自分で書き換えたい：Langflowを検討
• データを自分の管理下に置きたい：Difyを自分のサーバーに入れる。ただしLICENSEの追加条件を先に読む
• 同じように選びたいほかのノーコードのツール：n8nやZapierは、仕事の自動化に近い道具です

dify.ai・料金ページ・GitHubを開いた2026年10月8日の画面

2026年10月8日の午前4時台に、ログインせず、アカウントも作らずに、次を開きました。ブラウザは画面を出さない設定で動かし、パソコン（1280×800）とスマホ（390×844）の大きさで撮影しています。

• dify.ai のトップ：日本語・中国語・韓国語・英語の4言語の切り替えがあり、筆者のブラウザでは英語で表示された。上部には「Log in」と「Get Started」のボタンがあった
• dify.ai/pricing：初期表示は年払い（Annually）で、Professionalは「$590 per workspace / year」と出た。「Monthly」を押すと59と159に切り替わった。Sandboxは「Free」「200 message credits」「5 Apps」「1 Team Member」
• GitHub の langgenius/dify：スターは158k（API値は158,030）。右側の欄のライセンスは名前が出ず「License」とだけ表示され（APIの分類は「Other」）、分類のタグには「no-code」「low-code」が並んでいた。最新のリリースは1.17.1（2026年9月10日公開）

撮影した画像とページの原文は、取得時刻つきで手元に保存しています。

この記事が確かめていないこと

• ログイン後の画面（Studio、Model Provider、ナレッジ、アプリの作成画面）は、筆者は開いていません。手順は公式ドキュメントの記述の紹介です
• Dockerでの起動は、筆者の手元では動かしていません
• 日本語のドキュメントや日本語の管理画面で、用語がどう訳されているかは確かめていません。公式ドキュメントは日本語版（docs.dify.ai の日本語の索引）もあります
• Enterpriseの料金・上限は、公式の料金ページに数が載っていません
• Sandboxのクレジットが「1回の対話でどれだけ減るか」は、公式ドキュメントのモデル別の消費量を、この記事では確かめていません（料金ページは「Credits are consumed based on the model type」と書くだけです）

この記事が読んだ公式ページ

• Dify公式サイト・料金ページ（dify.ai、dify.ai/pricing）：2026年10月8日取得
• Dify公式ドキュメント「30-Minute Quick Start」「Deploy Dify with Docker Compose」「Billing」「MCP Server」ほか（docs.dify.ai）：2026年10月8日取得
• GitHub langgenius/dify（README・LICENSE・API）、FlowiseAI/Flowise（README・Discussion #6727）、langflow-ai/langflow（README・API）：2026年10月8日取得
• Dify Japan（@DifyJapan）のX投稿：読みの表記（2025年6月30日）