Quick-Vergleich: n8n vs Dify
| Kriterium | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Ansatz | Workflow-Automation mit KI | KI-native LLMOps-Plattform |
| Hosting | Self-Hosted oder Cloud | Self-Hosted oder Cloud |
| Integrationen | 400+ SaaS-Tools | 100+ LLM-Provider & Tools |
| Code-Zugriff | JavaScript, Python | Python, API |
| KI-Fokus | KI als Erweiterung | KI als Kernfunktion |
| Preis (Einstieg) | Kostenlos (Self-Hosted) | Kostenlos (Self-Hosted) |
| Abrechnungsmodell | Pro Workflow-Ausführung | Pro Workspace/Features |
| Zielgruppe | DevOps, Automation-Teams | KI-Entwickler, LLM-Teams |
n8n auf einen Blick
Dify auf einen Blick
Bewertung im Überblick
Gesamtbewertung
n8n gewinnt bei Integrationen und allgemeiner Flexibilität. Dify ist überlegen bei nativen KI-Features wie RAG und Prompt-Management. Für Workflow-Automation mit KI-Erweiterung → n8n. Für KI-native Anwendungen → Dify.
Für wen ist welches Tool geeignet?
Zielgruppen-Matching
n8n
Dify
Kriterien im Detail
Flexibilität & Anpassbarkeit
n8n
Volle Kontrolle über Workflows mit JavaScript und Python. Direkter API-Zugriff für alle Integrationen, keine Einschränkungen bei Custom-Logik. Self-Hosting ermöglicht vollständige Datenhoheit. 400+ native Nodes für SaaS-Tools, CRMs, Datenbanken und mehr. Custom Nodes können selbst entwickelt werden.
Dify
Flexibilität fokussiert auf LLM-Anwendungen. Python-Code für Custom-Logik, API für externe Integrationen. Weniger generelle Automation-Flexibilität, dafür tiefere KI-spezifische Anpassungsmöglichkeiten. Plugin-System für Erweiterungen verfügbar.
KI-Integration
n8n
Native LangChain-Integration für AI-Agents und RAG-Systeme. Direkte Anbindung an OpenAI, Anthropic, Ollama und weitere LLMs. Vector-Store-Integration mit Pinecone, Qdrant und ChromaDB. KI ist eine leistungsstarke Erweiterung, aber nicht der Kernfokus des Tools.
Dify
Von Grund auf für LLM-Anwendungen gebaut. Native RAG-Pipeline mit Document-Ingestion (PDF, PPT, etc.). Unterstützung für 100+ LLM-Provider (GPT, Mistral, Llama3, Claude). 50+ eingebaute Agent-Tools. Prompt-Orchestration, Annotations für Modell-Verbesserung und LLM-Observability. Dify ist KI bis ins Fundament.
Integrationen
n8n
Über 400 native Integrationen für Business-Tools: Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Salesforce, HubSpot, Notion, Airtable und mehr. Jede REST-API kann direkt angesprochen werden. Die Integrationstiefe ermöglicht komplexe End-to-End-Workflows über verschiedene SaaS-Plattformen hinweg.
Dify
Fokus auf LLM-Provider und KI-Tools statt auf allgemeine SaaS-Integrationen. 100+ LLM-Provider und -Modelle. 50+ Agent-Tools (Google Search, DALL-E, WolframAlpha). Für SaaS-Integrationen muss auf API-Aufrufe oder die Kombination mit anderen Tools wie n8n zurückgegriffen werden.
Benutzerfreundlichkeit
n8n
Intuitive node-basierte Oberfläche für Entwickler. Steile Lernkurve für Nicht-Techniker. Erfordert Verständnis von APIs, JSON und Datenstrukturen. Gute Dokumentation und wachsende Template-Bibliothek. Community mit 170K+ GitHub-Stars bietet viel Support-Material.
Dify
Einfacherer Einstieg für KI-fokussierte Anwendungen. Drag-and-Drop-Interface für Workflow-Erstellung. Vereinfachte Oberflächen für grundlegende Use Cases. Ideal für schnelles Prototyping. Weniger technisches Vorwissen nötig als bei n8n, solange der Fokus auf KI liegt.
Enterprise-Readiness
n8n
SSO, RBAC und Audit-Logs in der Enterprise-Version. Self-Hosting für volle Compliance-Kontrolle. €55M Series B von Highland Europe (2025), $180M Series C bei $2.5B Bewertung. 100+ Millionen Docker-Pulls. Enterprise-Support verfügbar. Fair-Code-Lizenz ermöglicht Source-Code-Zugang.
Dify
SOC 2 Type I und II zertifiziert. GDPR-Datenschutzvereinbarung verfügbar. Enterprise-Version mit Multi-Tenancy, SSO (SAML, OIDC, OAuth2) und MFA. Kubernetes-native Deployment mit Helm Charts. Private Cloud und On-Premise-Optionen. $3.1M Revenue in 2025.
DSGVO & Datenschutz
n8n
Der entscheidende Vorteil: n8n kann vollständig selbst gehostet werden – auf eigenen Servern oder bei einem EU-Cloud-Anbieter wie Hetzner oder IONOS. Damit bleiben alle Workflow-Daten unter deiner Kontrolle. Für die n8n Cloud werden Daten in der EU (AWS Frankfurt) verarbeitet. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist verfügbar. Der Source-Code ist einsehbar und kann auf Datenschutz-Compliance auditiert werden.
Dify
Dify ist Open Source und kann selbst gehostet werden – ein klarer Vorteil für DSGVO-Compliance. Die Dify Cloud verarbeitet Daten jedoch primär in den USA. Ein GDPR-DPA ist für Enterprise-Kunden verfügbar. SOC 2 Type I und II zertifiziert. Für volle Datenhoheit ist Self-Hosting der empfohlene Weg.
Wo stehen Flowise und LangFlow im Vergleich?
Neben n8n und Dify gibt es mit Flowise und LangFlow zwei weitere Open-Source-Plattformen für KI-Workflows. Flowise ist ein visueller LangChain-Builder, der ähnlich wie Dify auf RAG und Chatbots spezialisiert ist, aber weniger Produktionsreife bietet. LangFlow fokussiert auf experimentelle LLM-Pipelines. Im Vergleich bietet Dify die ausgereifteste KI-Plattform, während n8n die flexibelste Kombination aus Workflow-Automation und KI-Integration liefert.
Beispiel-Use-Case im Vergleich
KI-Chatbot mit Wissensdatenbank
Ein Chatbot, der auf Unternehmensdokumenten trainiert wird und Kundenfragen beantwortet.
| Schritt | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 1. Dokumente hochladen | Manuell + Vector Store Node | Drag & Drop im Dashboard |
| 2. Embedding erstellen | OpenAI Embeddings Node | Automatisch integriert |
| 3. RAG-Pipeline bauen | Mehrere Nodes verketten | One-Click RAG Setup |
| 4. Chat-Interface | Externe UI nötig | Eingebaut |
| 5. Prompt optimieren | Code Node anpassen | Visual Prompt Editor |
| Komplexität | ⭐⭐⭐ Hoch | ⭐ Niedrig |
| Zeitaufwand Setup | 2-4 Stunden | 30 Minuten |
n8n
- Volle Kontrolle über jeden Schritt der RAG-Pipeline
- Kann mit beliebigen Backend-Prozessen kombiniert werden
- Erfordert eigene Chat-UI-Entwicklung
- Ideal wenn der Chatbot Teil eines größeren Automation-Workflows ist
Dify
- Out-of-the-box RAG mit Document-Ingestion
- Integrierte Chat-UI sofort nutzbar
- Prompt-Management und A/B-Testing eingebaut
- Perfekt für schnelle KI-Prototypen und Chatbot-Deployment
Detaillierter Feature-Vergleich
Feature-Übersicht
| Feature | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Grundfunktionen | ||
| Visueller Workflow-Editor | ||
| Bedingte Logik | ||
| Schleifen & Iterationen | ||
| Fehlerbehandlung | ||
| Webhook-Trigger | ||
| Hosting & Deployment | ||
| Self-Hosting | ||
| Cloud-Version | ||
| Docker-Support | ||
| Kubernetes-Ready | ||
| Entwickler-Features | ||
| JavaScript-Zugriff | ||
| Python-Zugriff | ||
| API-Direktzugriff | ||
| Git-Integration | ||
| Custom Extensions | ||
| KI-Integration | ||
| OpenAI-Anbindung | ||
| LangChain-Support | ||
| Custom AI Agents | ||
| RAG-Workflows | ||
| Prompt-Management | ||
| LLM-Observability | ||
| Multi-Model-Support | ||
| Document Ingestion | ||
| Enterprise | ||
| SSO/SAML | ||
| Audit-Logs | ||
| RBAC | ||
| SLA | ||
Kosten-Vergleich
| Plan | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Self-Hosted | Kostenlos | Kostenlos |
| Cloud Starter | 20€/Monat | Sandbox (Free, limitiert) |
| Cloud Pro | 50€/Monat | Professional ($59/Monat) |
| Enterprise | Auf Anfrage | Enterprise (auf Anfrage) |
| Abrechnungsbasis | Pro Execution | Pro Workspace/Features |
Kostenbeispiel: KI-Projekt mit RAG-Chatbot
Szenario: 5 Teammitglieder, 1 RAG-Chatbot, 10.000 LLM-Calls/Monat
| Variante | n8n | Dify |
|---|---|---|
| Abrechnung | Pro Workflow-Ausführung | Pro Workspace/Features |
| Self-Hosted | ~30€/Monat (Server) | ~30€/Monat (Server) |
| Cloud (Basis) | 50€/Monat (Pro) | Sandbox (Free, limitiert) |
| Cloud (Team) | 50€/Monat | Professional ($59/Monat) |
| + LLM-Kosten | OpenAI-Kosten separat | OpenAI-Kosten separat |
| Gesamtkosten | 30-80€/Monat + LLM | 30-90€/Monat + LLM |
| Kostenvorteil | Self-Hosting spart Cloud-Kosten | Self-Hosting spart Cloud-Kosten |
Hinweis: Bei beiden Tools kommen LLM-API-Kosten (OpenAI, Anthropic etc.) separat hinzu. Diese hängen vom Nutzungsvolumen ab.
n8n Automation lernen
Im n8n Kurs lernst du, wie du Workflow-Automation für dein Business einsetzt.
Vor- und Nachteile
n8n
Vorteile
- 400+ native SaaS-Integrationen
- Voller JavaScript/Python-Zugriff
- Kostenloses Self-Hosting (Fair-Code)
- 170K+ GitHub Stars, aktive Community
- LangChain für AI-Workflows integriert
- Ideal für End-to-End-Automation
Nachteile
- Steilere Lernkurve für KI-Projekte
- RAG-Setup erfordert mehr Konfiguration
- Keine eingebaute Chat-UI
- Prompt-Management weniger ausgereift
Dify
Vorteile
- Native RAG mit One-Click-Setup
- 100+ LLM-Provider unterstützt
- Eingebaute Chat-UI und Knowledge Base
- Prompt-Orchestration und A/B-Testing
- LLM-Observability für Produktion
- Schnelles KI-Prototyping
Nachteile
- Weniger SaaS-Integrationen
- Fokus auf KI, weniger allgemeine Automation
- Jüngeres Projekt (2023)
- Community kleiner als n8n
Häufige Fragen (FAQ)
Dify ist für KI-Chatbots besser geeignet. Es bietet Out-of-the-box RAG-Pipeline, integrierte Chat-UI und Prompt-Management. n8n kann ebenfalls Chatbots bauen, erfordert aber mehr manuelles Setup und eine externe Chat-Oberfläche.
Ja, beide Tools ergänzen sich gut. Du kannst Dify für die KI-Anwendung (Chatbot, RAG) nutzen und n8n für die Backend-Automation (Daten-ETL, Trigger, SaaS-Integrationen). Beide Tools bieten APIs für die Kommunikation untereinander.
Beide Tools sind bei Self-Hosting kostenlos. Bei Cloud-Nutzung hat n8n transparentere Preise (ab 20€/Monat). Dify Professional kostet $59/Monat. Für reine KI-Projekte kann Difys Sandbox-Free-Tier zum Testen ausreichen.
Dify hat tiefere, nativere KI-Features: integrierte RAG-Pipeline, Prompt-Management, LLM-Observability und Multi-Model-Support. n8n bietet solide KI-Integration über LangChain, ist aber primär ein Automation-Tool mit KI-Erweiterung.
Für n8n sind IT-Grundkenntnisse hilfreich, für komplexe Workflows JavaScript-Basics vorteilhaft. Dify ist für KI-fokussierte Tasks etwas zugänglicher, setzt aber Verständnis von LLM-Konzepten (Prompts, RAG) voraus. Beide Tools erfordern technisches Grundverständnis.
Beide bieten Enterprise-Features (SSO, RBAC, Audit-Logs). n8n hat mehr Erfahrung im Enterprise-Markt und größere Funding-Runden ($55M). Dify hat SOC 2-Zertifizierung und Multi-Tenancy. Die Wahl hängt davon ab, ob der Fokus auf allgemeiner Automation (n8n) oder KI-Anwendungen (Dify) liegt.
Dify ist Open Source und kann selbst gehostet werden – das ist der sicherste Weg für DSGVO-Compliance. Die Dify Cloud verarbeitet Daten primär in den USA, was für europäische Unternehmen problematisch sein kann. Ein GDPR-DPA ist für Enterprise-Kunden verfügbar. n8n bietet mit Self-Hosting und EU-Cloud (Frankfurt) die ausgereiftere DSGVO-Lösung.
Der Kernunterschied liegt im Fokus: n8n ist eine universelle Workflow-Automatisierungsplattform mit KI-Erweiterung, Dify ist eine spezialisierte LLMOps-Plattform für KI-Anwendungen. n8n verbindet 400+ Apps und automatisiert Geschäftsprozesse, Dify baut KI-Chatbots und RAG-Systeme.
Ja, n8n GmbH ist ein deutsches Unternehmen mit Sitz in Berlin, gegründet 2019 von Jan Oberhauser. Mit einer Bewertung von 2,5 Milliarden Dollar und über 170.000 GitHub-Stars ist n8n eines der erfolgreichsten Open-Source-Projekte aus Deutschland.
Ja, Dify ist Open Source und kann unbegrenzt selbst gehostet werden. Die Dify Cloud bietet einen kostenlosen Sandbox-Plan mit eingeschränkten Features zum Testen. Für produktive Nutzung in der Cloud startet der Professional-Plan bei $59/Monat.
Fazit & Empfehlung
n8n und Dify sind keine direkten Konkurrenten – sie lösen unterschiedliche Probleme:
Wähle n8n, wenn:
- Du allgemeine Workflow-Automation brauchst
- Viele SaaS-Tool-Integrationen wichtig sind
- KI ein Teil größerer Backend-Prozesse ist
- Du End-to-End-Automation über verschiedene Systeme baust
Wähle Dify, wenn:
- Du KI-Chatbots oder AI Agents bauen willst
- RAG-Systeme mit Wissensdatenbanken dein Ziel sind
- Prompt-Engineering und LLM-Ops dein Fokus sind
- Du schnell produktionsreife KI-Anwendungen brauchst
Kombination als Power-Move: Nutze n8n für die Backend-Automation (Daten sammeln, Trigger, SaaS-Integrationen) und Dify für die KI-Schicht (Chatbot, RAG, Prompt-Orchestration). Beide Tools ergänzen sich ideal für komplexe AI-Automation-Stacks.