Dify

Questa recensione di Dify illustra a cosa serve Dify, le sue caratteristiche principali, i prezzi di Dify sia nella versione cloud che in quella self-hosted, se è pronto per l’uso in produzione, i suoi punti di forza e di debolezza e come si posiziona rispetto ad altri strumenti. Dify è una piattaforma open source low-code sviluppata da LangGenius per creare applicazioni LLM: chatbot, agenti IA, flussi di lavoro degli agenti e pipeline RAG basate sulle proprie basi di conoscenza. È possibile progettare la logica su un'area di lavoro visiva con un'interfaccia drag-and-drop, scegliere tra diversi modelli di IA (OpenAI, Anthropic, Gemini, modelli aperti e altri), collegare basi di conoscenza e strumenti, e pubblicare il risultato come applicazione web, widget di chat integrato o API. L’implementazione è flessibile: è possibile utilizzare Dify Cloud oppure eseguire la piattaforma in modalità self-hosted con Docker sui propri server.

A cosa serve Dify?

Dify viene utilizzato per creare agenti di IA, costruire flussi di lavoro e distribuire applicazioni LLM senza dover scrivere codice per ogni singolo passaggio. I progetti tipici sono chatbot per l’assistenza clienti che rispondono attingendo da una base di conoscenza, assistenti interni che effettuano ricerche nei documenti aziendali, pipeline di generazione di contenuti, estrazione e classificazione di documenti, nonché flussi di lavoro di IA che richiamano API e altri strumenti. I team lo utilizzano per prototipare un'idea in un giorno, testare i prompt su diversi modelli e trasferire lo stesso agente o flusso di lavoro in produzione tramite un'API. Per molti team diventa la piattaforma su cui risiedono tutti gli agenti di IA dell’azienda.

È adatta a due gruppi. Gli utenti non tecnici e i team di prodotto possono creare flussi di lavoro a partire da modelli predefiniti e apprendere i concetti di base in poche ore. I team di sviluppo e quelli tecnici utilizzano Dify come backend per le applicazioni LLM: la piattaforma gestisce i prompt, il recupero dei dati, la gestione dei modelli, i log e l’API, mentre il loro codice si occupa del resto. Secondo VentureBeat, Dify è in esecuzione su oltre 1,4 milioni di macchine, e aziende come Maersk e Novartis si basano sulle sue versioni commerciali.

Caratteristiche principali

• Area di lavoro per flussi di lavoro e chatflow: un editor drag-and-drop in cui è possibile collegare nodi LLM, recupero di conoscenze, condizioni, loop, iterazioni, codice, richieste HTTP e strumenti per creare flussi di lavoro complessi e flussi di lavoro basati su agenti. È possibile richiamare un flusso di lavoro all’interno di un altro.
• Agenti: crea agenti di IA che utilizzano la chiamata agli strumenti e il ragionamento per decidere quali strumenti eseguire, da un singolo agente a sistemi multi-agente e agenti autonomi all’interno di un flusso di lavoro.
• Basi di conoscenza e pipeline RAG: carica documenti o sincronizza fonti di dati come Notion e siti web nelle basi di conoscenza, scegli le impostazioni di chunking e embedding, ed effettua il recupero tramite ricerca vettoriale, full-text o ibrida. Dify funziona con diversi database vettoriali.
• Gestione dei modelli: collega diversi modelli di IA di numerosi fornitori, inclusi modelli self-hosted tramite Ollama o altri endpoint compatibili con OpenAI, e cambia il modello per ogni nodo.
• IDE per i prompt e debug: testare i prompt, confrontare i modelli fianco a fianco e leggere i log di esecuzione passo dopo passo e i messaggi di errore per ogni nodo.
• Plugin e MCP: un marketplace di plugin per modelli, strumenti ed estensioni, oltre al supporto per i server MCP in modo che gli agenti possano utilizzare strumenti esterni.
• Pubblicazione e API: pubblica come app web, incorpora un widget di chat o chiama qualsiasi app tramite un'API REST. Le annotazioni ti consentono di correggere le risposte, mentre i log ti permettono di monitorare l’utilizzo.
• Nodi di codice: aggiungi codice personalizzato in Python o JavaScript quando i nodi integrati non sono sufficienti.

Prezzi di Dify

Dify Cloud offre un piano gratuito e due piani a pagamento. Le cifre riportate di seguito sono tratte dalla pagina dei prezzi di Dify aggiornata a settembre 2026.

• Piano Sandbox (gratuito): 200 crediti per i messaggi, 1 membro, 5 app, 50 documenti di conoscenza, 50 MB di spazio di archiviazione per la conoscenza e 30 giorni di log.
• Professional: 59 $ al mese o 590 $ all'anno. 5.000 crediti per i messaggi al mese, 3 membri, 50 app, 500 documenti, 5 GB di spazio di archiviazione e log illimitati.
• Team: 159 $ al mese o 1.590 $ all’anno. 10.000 crediti per i messaggi al mese, 50 membri, 200 app, 1.000 documenti e 20 GB di spazio di archiviazione.
• Community self-hosted: gratuita, con tutte le funzionalità principali del repository pubblico in un unico spazio di lavoro.
• Enterprise: prezzi personalizzati per implementazioni self-hosted con più spazi di lavoro, SSO e assistenza dedicata.

La metrica di utilizzo su Dify Cloud è rappresentata dai crediti per i messaggi. Questi coprono le chiamate ai modelli forniti da Dify; è inoltre possibile aggiungere le proprie chiavi API del provider, pagando poi direttamente al fornitore del modello per tali chiamate.

Un aspetto da tenere presente è che l’abbonamento rappresenta solo una parte della fattura. L’utilizzo dei modelli con le proprie chiavi viene fatturato da OpenAI, Anthropic o da un altro fornitore, e le applicazioni RAG più esigenti richiedono anche spazio di archiviazione e capacità di richiesta di conoscenze. Dify in self-hosting è gratuito, ma si pagano i server, gli aggiornamenti e i backup; inoltre, per avere più spazi di lavoro o rimuovere il marchio Dify è necessaria una licenza commerciale.

Dify self-hosted: implementazione e licenza open source

Dify è self-hosted con Docker Compose su Linux, macOS o Windows con WSL 2. I requisiti minimi sono 2 core CPU e 4 GB di RAM; la configurazione prevede un clone git, la copia di un file di ambiente e docker compose up -d (documentazione di Dify). Per un’implementazione in produzione, i team aggiungono un database gestito, un sistema di archiviazione a oggetti e un database vettoriale, pianificando inoltre come aggiornare la piattaforma alle nuove versioni. L’assistenza della comunità avviene tramite issue su GitHub e sul forum.

Il codice è pubblicato sotto una licenza Apache 2.0 modificata. È possibile utilizzarlo a fini commerciali, ma si applicano due condizioni: non è consentito eseguire Dify come servizio multi-tenant (un tenant corrisponde a un'area di lavoro) senza autorizzazione scritta, e non è consentito rimuovere il logo Dify o la nota sul copyright dalla console e dalle app. Ciò lo rende un prodotto con codice sorgente disponibile piuttosto che una licenza open source standard, il che è importante se si desidera rivendere Dify a molti clienti.

Dify è pronto per la produzione di agenti IA e flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale?

Per la maggior parte degli assistenti interni, dei chatbot di supporto e dei flussi di lavoro basati sull’IA, sì. Dify offre app con controllo delle versioni, log, annotazioni, accesso alle API tramite chiavi e opzioni aziendali come l’SSO. Il suo round di finanziamento del marzo 2026 indica Maersk, ETS, Anker Innovations e Novartis come utenti. I limiti si manifestano nei sistemi personalizzati di grandi dimensioni: i nodi di codice vengono eseguiti in una sandbox che blocca alcune librerie, le aree di lavoro molto estese diventano difficili da leggere e il controllo delle versioni è integrato in Dify anziché in Git. Testate il vostro carico di lavoro, compresi i picchi di traffico e il volume dei documenti, prima di impegnarvi.

Dify vs Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio è la piattaforma per agenti low-code più spesso paragonata a Dify. Entrambe consentono di creare agenti di intelligenza artificiale su un’area di lavoro, basarli su basi di conoscenza e pubblicarli sui canali di chat. Copilot Studio è adatto ai team che utilizzano già Microsoft 365: si collega in modo nativo a SharePoint, Dataverse, Teams e Power Automate, e funziona esclusivamente nel cloud di Microsoft. Dify è la piattaforma di IA più aperta: puoi scegliere qualsiasi modello, puoi ospitarlo autonomamente e ogni agente o flusso di lavoro è anche un’API per le tue app. Scegli Copilot Studio quando i dati e gli utenti risiedono in Microsoft Office; scegli Dify quando desideri libertà nella scelta dei modelli, codice personalizzato o una distribuzione autonoma.

I punti di forza e le carenze di Dify

Punti di forza:

• Un'area di lavoro visiva con modifica tramite trascinamento per agenti IA, flussi di lavoro RAG e LLM in un unico spazio di lavoro.
• Funziona con quasi tutti i fornitori di modelli, compresi quelli ospitati autonomamente.
• Codice open source che puoi ospitare autonomamente, con un’edizione Community gratuita.
• Un'API integrata, che consente agli sviluppatori di utilizzare Dify come backend della propria app.

Punti a sfavore:

• Una curva di apprendimento più ripida per gli utenti non tecnici man mano che i flussi di lavoro si espandono.
• La licenza limita l’uso multi-tenant e white-label.
• I nodi di codice in ambiente sandbox limitano il codice personalizzato, mentre le aree di lavoro di grandi dimensioni rendono difficili da seguire i flussi di lavoro complessi.
• I costi dei modelli si aggiungono all’abbonamento.

Confronto con Dify

• n8n: automazione dei flussi di lavoro con nodi AI, più efficace nel collegare le app aziendali; Dify è più efficace per RAG e app per agenti.
• Voiceflow: agenti conversazionali e progettazione di chat e voce per i team di assistenza clienti.
• Make e Zapier: automazione no-code su migliaia di app, con passaggi basati sull’IA anziché un generatore completo di app LLM.
• AI Builder: funzionalità di IA di Microsoft per Power Platform. Per i team che utilizzano Microsoft 365, Copilot Studio è il generatore di agenti di Microsoft e la soluzione più simile; Dify vince in termini di scelta dei modelli e self-hosting, mentre Copilot Studio è più indicato per i dati di Microsoft Office e SharePoint.
• Landbot, Chatfuel e ChatBot: strumenti per la creazione di chatbot per siti web e canali di messaggistica, più semplici di Dify ma meno flessibili.

Vale la pena usare Dify?

Dify è utile per i team che desiderano creare rapidamente agenti IA, chatbot RAG e app LLM, testare modelli diversi e mantenere comunque la possibilità di l’hosting autonomo. Il piano Sandbox gratuito e l’edizione Community gratuita lo rendono economico da provare. Come piattaforma di IA per lo sviluppo di agenti e flussi di lavoro, è una delle opzioni open source più complete. È meno adatta se avete bisogno di integrazioni profonde con molte app aziendali (n8n o Make sono più semplici), se state pianificando un SaaS multi-tenant basato su Dify, o se il vostro team preferisce scrivere l’intero stack in codice. Se avete bisogno di aiuto per creare agenti IA o flussi di lavoro su Dify, oppure per gestirlo in modalità self-hosted in produzione, le agenzie e gli sviluppatori low-code presenti su LowCodeDevs possono occuparsene.

Fonti

• Prezzi di Dify: piani, crediti per i messaggi e limiti.
• Documentazione di Dify: distribuzione con Docker Compose: requisiti di sistema e configurazione.
• Licenza di Dify: i termini modificati della licenza Apache 2.0.
• Dify raccoglie 30 milioni di dollari, VentureBeat: dati sull’adozione e clienti citati.
• Recensione di Dify 2026, DEV Community: una recensione degli utenti dopo sei mesi di utilizzo (i "5.000 flussi di lavoro eseguiti" e i 10 GB per il piano Professional differiscono dalla pagina dei prezzi, che indica 5.000 crediti per i messaggi e 5 GB).
• Le 7 migliori alternative a Dify, recensione di Gumloop e Dify AI, GPTBots: confronti (scritti dai concorrenti).