Confronto 2026

Dify vs Flowise

Quale scegliere

Confronto pratico su prezzi, facilità d'uso, casi d'uso, privacy e punti di attenzione.

Dify e Flowise sono builder open source per app e agenti AI, ma organizzano il lavoro in modo diverso. Dify offre un ambiente più strutturato per gestire knowledge base, pubblicazione e ciclo di vita dell'app. Flowise privilegia un canvas granulare per comporre modelli, retriever, memoria, strumenti e sistemi multi-agent.

Aggiornato al 2026-07-19

Dify

Gratis + Pro

Flowise

Gratis + Pro

Orientamento rapido

Parti dalle differenze che incidono sul tuo lavoro

Le condizioni riportate derivano dai dati delle schede e dalle differenze documentate tra i due strumenti.

Considera Dify se

Team che vogliono gestire app AI, knowledge base, log e feedback in un unico ambiente
Chatbot, agenti e workflow da pubblicare rapidamente come web app o API
Progetti che richiedono un percorso più strutturato dal prototipo alla produzione
Organizzazioni che preferiscono separare con chiarezza applicazioni, dataset e gestione dei modelli

Puoi provarlo gratis, poi valutare il Pro.

Considera Flowise se

Developer che vogliono comporre visivamente ogni passaggio della logica LLM
Esperimenti RAG con retriever, reranker, memoria e vector database diversi
Sistemi multi-agent con branching, looping e controllo granulare sui nodi
Team JavaScript e TypeScript che lavorano nell'ecosistema LangChain.js

Puoi provarlo gratis, poi valutare il Pro.

Schede complete

Quando vale la pena aprirle

Apri una scheda se vuoi verificare fonti, risorse introduttive, FAQ o moduli collegati prima di provare il tool.

Scheda Dify Scheda Flowise

Use case

Casi d'uso ideali

Tag pratici per capire dove ognuno dei due strumenti dà il meglio.

Casi d'uso: Dify

Costruzione di chatbot e agenti AI aziendaliWorkflow RAG su documenti, knowledge base e fonti esternePrototipazione e deploy di app AI via web app o APIGestione di più modelli e provider in un unico ambienteMonitoraggio di log, feedback e performance delle app AI

Casi d'uso: Flowise

Creare chatbot RAG su documenti e knowledge baseProgettare agenti singoli e sistemi multi-agent su un canvas visualeCollegare modelli, strumenti, memoria e vector database in workflow LLMPubblicare assistenti tramite API, SDK o widget incorporatoValutare e tracciare l'esecuzione di agenti e applicazioni AI

Metodo

Dati raccolti e confrontati con gli stessi criteri

Il confronto riunisce informazioni che i produttori pubblicano in pagine e formati diversi.

QualeAI normalizza piani, funzioni, limiti, casi d'uso e informazioni sulla privacy. Non assegniamo punteggi proprietari e non proviamo direttamente ogni strumento.

Quando non è indicata una prova d'uso, le differenze derivano dalla documentazione ufficiale e dalle date di controllo mostrate nella pagina.

Leggi la metodologia

Fonti consultabili

Dify: sito ufficiale Dify: prezzi ufficiali Flowise: sito ufficiale Flowise: prezzi ufficiali

Tabella

Confronto rapido

Differenze chiave su prezzo, difficoltà e posizionamento.

DifyFlowise

Prezzo

Gratis + Pro

Piano gratuito

Piano Sandbox gratuito su Dify Cloud. La Community Edition è self-hosted dal repository ufficiale; i costi dipendono da infrastruttura, provider AI e servizi collegati. Fonti: https://dify.ai/pricing, https://github.com/langgenius/dify

Piano Flowise Cloud Free a $0/mese con 2 Flows e Assistants, 100 Predictions al mese e 5 MB di storage. Il codice è disponibile con licenza Apache 2.0 per il self-hosting; infrastruttura e servizi collegati restano a carico dell'utente. Fonti: https://flowiseai.com/ e https://github.com/FlowiseAI/Flowise

Piano Pro

Dify Cloud Professional costa $59 per workspace/mese; Team costa $159 per workspace/mese. I costi dei modelli o dei provider esterni possono aggiungersi in base alla configurazione. Fonte: https://dify.ai/pricing

Flowise Cloud Starter costa $35/mese con Flows e Assistants illimitati, 10.000 Predictions al mese e 1 GB di storage. Pro costa $65/mese con 50.000 Predictions, 10 GB, workspace illimitati e 5 utenti inclusi; ogni utente aggiuntivo costa $15/mese. Enterprise è su richiesta. Fonte: https://flowiseai.com/

Facilità d'uso

Per esperti

Ideale per

Team tecnici e AI builder
App AI con RAG e agenti
Prototipi da portare in produzione

Developer e team tecnici che costruiscono applicazioni AI
Chatbot e assistenti collegati a documenti e knowledge base
Prototipi di agenti e workflow LLM da esporre via API

Da valutare

Richiede più competenza tecnica rispetto a un builder no-code semplice
Non sostituisce n8n o Make per automazioni SaaS generaliste con molte app

Per deployment robusti, sicurezza e scaling servono competenze infrastrutturali
Ha meno integrazioni SaaS generaliste di una piattaforma come n8n

Categorie

ProduttivitàCodingDati & Analisi

CodingProduttivitàDati & Analisi

Aggiornato: Dify (2026-06-18) · Flowise (2026-07-19)

Sintesi

Pro e contro

Punti di attenzione principali per ciascun tool.

Dify: pro e contro

+ Combina workflow, agenti, RAG, model management e osservabilità in un unico ambiente

+ Supporta chatbot, text generator, agenti, chatflow e workflow

+ Può pubblicare app come web app o API

+ Ha Community Edition self-hosted e piani Cloud gestiti

− Richiede più competenza tecnica rispetto a un builder no-code semplice

− Non sostituisce n8n o Make per automazioni SaaS generaliste con molte app

− I costi reali includono provider modello, infrastruttura o piano Cloud

− Per produzione seria servono governance, test e controllo dei dati collegati

Flowise: pro e contro

+ Separa i percorsi Assistant, Chatflow e Agentflow in base alla complessità del progetto

+ Supporta modelli open source e proprietari, RAG, memoria, branching e codice personalizzato

+ Espone API, SDK JavaScript e Python, CLI e chatbot incorporabile

+ Può essere usato su Flowise Cloud oppure distribuito sulla propria infrastruttura

− Per deployment robusti, sicurezza e scaling servono competenze infrastrutturali

− Ha meno integrazioni SaaS generaliste di una piattaforma come n8n

− Il costo effettivo può includere provider LLM, database vettoriali e infrastruttura

− Le installazioni self-hosted richiedono aggiornamenti regolari e configurazione attenta degli accessi

Privacy

Privacy e dati

Confronto rapido sulle policy principali che incidono su conformità e controllo.

Metriche privacy

DifyFlowise

Elaborazione dati

🌍 Globale

🇺🇸 Stati Uniti

Conforme GDPR

Sì

Opt-out addestramento

Sì

Esplora

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