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Dify

Dify es una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM para crear agentes, pipelines de conocimiento RAG y flujos de trabajo visuales, y publicarlos como aplicaciones web, API o herramientas MCP. Usa los planes alojados de Dify Cloud o autoaloja la Community Edition con Docker bajo su licencia Apache 2.0 modificada.

Herramientas de desarrolloAgente de IADesarrollo de IA#Sin código#Automatización de flujo de trabajo#Flujo de trabajo del agente
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Publicado
28 sept 2026
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¿Qué es Dify?

Dify es una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM para crear flujos de trabajo agénticos, agentes, pipelines de conocimiento e integraciones de herramientas en un lienzo visual y publicar el resultado como aplicación web, API o herramienta compatible con MCP. La opera LangGenius, Inc., sociedad de Delaware, y tiene tres ediciones que difieren sobre todo en quién gestiona la infraestructura.

  • Dify Cloud: alojado por Dify, para crear, probar y lanzar aplicaciones de IA sin administrar ningún servidor.
  • Dify Enterprise: autoalojado o ejecutado en la propia VPC del cliente, orientado a organizaciones con requisitos de compras, seguridad y auditoría.
  • Community Edition: el repositorio público de código fuente, desplegado con Docker en tu propio hardware. Según la captura del 28 de septiembre de 2026, la página de inicio citaba más de 157K estrellas en GitHub para esta edición.

La decisión práctica es dónde se ejecuta Dify: los planes Cloud miden créditos, miembros, aplicaciones y almacenamiento por espacio de trabajo, y la edición autoalojada gratuita conlleva condiciones de licencia tratadas en Limitaciones.

Funciones principales

Lienzo visual de flujos de trabajo

Como constructor de flujos de trabajo agénticos, Dify arma los flujos con bloques visuales y prompts de IA que definen cómo una aplicación razona, recupera datos, decide, usa herramientas, pide intervención humana y completa tareas.

  • Nodo de código: ejecuta Python o JavaScript personalizado; ambos corren en sandboxes seguros con acceso a bibliotecas habituales de procesamiento de datos.
  • Nodo de entrada humana: pausa un flujo en puntos clave para enviar un formulario de solicitud personalizable. Si el formulario se envía por correo, cualquiera con el enlace puede responder sin cuenta de Dify.
  • Disparadores: un disparador inicia un flujo automáticamente según una programación o ante eventos de sistemas externos, en lugar de esperar a un usuario o a una llamada a la API. Solo están disponibles para aplicaciones de tipo Workflow.

Agentes

Un agente se crea conversando con el constructor o configurándolo a mano. Ese mismo agente puede luego ejecutarse como aplicación independiente, integrarse en un sitio web o reutilizarse como nodo de agente en un flujo más amplio.

Pipeline de conocimiento para RAG

Los pipelines de conocimiento reciben archivos, sitios web, documentos en línea y unidades de almacenamiento; extraen, limpian, fragmentan e indexan el contenido, y permiten probar la recuperación antes de conectar la base de conocimiento a agentes o flujos de trabajo.

Modelos e integraciones

Dify no está atado a ningún modelo. En Dify Cloud, los créditos de IA incluidos cubren modelos de proveedores como OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI y Tongyi. Una respuesta de IA es una sola llamada al modelo que cuenta una vez, use los tokens que use. Proveedores de modelos, herramientas, fuentes de datos e integraciones MCP se instalan desde el Marketplace o se definen por tu cuenta. Los paquetes también pueden venir de cualquier repositorio público de GitHub por URL y versión, o subirse localmente como .zip para integraciones privadas o internas.

Publicación y monitorización

Al publicar se crean una aplicación web y un endpoint de API a partir de la configuración más reciente. La aplicación web también puede integrarse en otro sitio como widget de chat o marco en línea. Tras el lanzamiento, registros, comentarios de usuarios, anotaciones, latencia y datos de uso muestran cómo se comportó la aplicación.

Guía

Autoalojar la Community Edition con Docker Compose

Para tener Dify autoalojado, el mínimo documentado para desplegar con Docker Compose es una máquina con al menos 2 núcleos de CPU y 4 GiB de RAM. También requiere Docker Compose 2.24.0 o posterior.

  1. Clona el repositorio de Dify en la etiqueta de la última versión y entra en el directorio dify/docker.
  2. Copia .env.example a .env; ahí se personalizan después puertos, almacenamiento, almacenes vectoriales y opciones de funciones.
  3. Inicia la pila con docker compose up -d, ejecuta docker compose ps y comprueba que cada contenedor indica Up o healthy; que la tarea init_permissions aparezca finalizada es lo esperado.
  4. Abre /install en localhost o en la IP de tu servidor para crear la cuenta de administrador y luego inicia sesión en la dirección raíz.

Exponer una aplicación como servidor MCP

  1. En la pestaña Punto de acceso (Access Point) de la aplicación, activa la tarjeta MCP Server, desactivada por defecto, que genera una dirección de servidor única al activarse.
  2. Añade esa dirección al cliente: como URL de integración en Claude Desktop, o como entrada bajo mcpServers en el archivo .cursor/mcp.json de un proyecto para Cursor.
  3. Trata la dirección como secreto, porque la URL del servidor MCP contiene credenciales de autenticación; regenerarla desactiva de inmediato la anterior.

Casos de uso y ejemplos

La documentación y las páginas de soluciones de Dify describen estos patrones:

  • Informes programados: un disparador programado puede, por ejemplo, generar cada mañana a las 9 a. m. un informe diario de ventas y enviarlo por correo al equipo.
  • Procesamiento basado en eventos: un disparador de webhook puede procesar pedidos nuevos que una plataforma de comercio electrónico envía como solicitudes HTTP.
  • Flujos de trabajo sectoriales: las páginas de soluciones abarcan evaluación y pruebas, descritas como escalar la generación de ítems con revisión en varias etapas, y servicios profesionales y auditoría, descritos como impulsar la automatización de auditorías con agentes y RPA.
  • Implantaciones empresariales: la página Enterprise indica que A.P. Møller-Maersk redujo el tiempo por aplicación de IA a 2 semanas, frente a 4 meses con desarrollo propio.
  • Configuración más rápida de flujos: la misma página atribuye a Kakaku.com / Tabelog una configuración de flujo de trabajo de 1 día que antes llevaba un mes.

Ambas cifras son resultados de clientes publicados por Dify, no mediciones independientes.

Para quién es

Cada plan de Dify se describe para un tipo de equipo:

  • Desarrolladores individuales y equipos pequeños: Professional se describe como pensado para desarrolladores independientes y equipos pequeños que crean aplicaciones de IA de producción.
  • Equipos que colaboran: Team se dirige a equipos medianos que necesitan colaboración y más rendimiento.
  • Organizaciones reguladas o grandes: Enterprise incluye SSO mediante SAML/OIDC, RBAC granular hasta el nivel de flujo de trabajo, aprovisionamiento SCIM y registros de auditoría que delatan manipulaciones, transmitidos a un SIEM.
  • Autoalojadores y aficionados: la Community Edition se describe como pensada para entusiastas del código abierto, desarrolladores individuales y proyectos no comerciales.

En un espacio de trabajo, Dify separa a quienes construyen de quienes consumen con cuatro roles —propietario (Owner), administrador (Admin), editor (Editor) y normal (Normal)—, y solo el propietario y el administrador pueden gestionar roles, facturación y modelos.

Encaja mal si quieres revender Dify como servicio multiinquilino o distribuir su frontend sin el logotipo de Dify, pues ambas cosas requieren permiso de Dify.

Plataformas

  • Navegador: las aplicaciones web publicadas funcionan en cualquier dispositivo, se adaptan a la pantalla y no necesitan aprobación de una tienda de aplicaciones ni instalación.
  • Tus propios servidores: Dify se ejecuta dondequiera que funcione Docker, incluidos un portátil, un servidor local o una VM en la nube.
  • Imágenes de marketplace: la documentación de autoalojamiento también menciona Dify Premium en AWS y una vía de instalación con BT Panel.
  • Infraestructura empresarial: Dify Enterprise ofrece un chart de Helm para Kubernetes, módulos de Terraform para AWS, GCP y Azure, y despliegue aislado (air-gapped) para cargas de trabajo sensibles.
  • Clientes de IA: las aplicaciones expuestas como servidores MCP se pueden conectar a asistentes de IA como Claude Desktop y a entornos de desarrollo como Cursor.

Precios

Los precios de Dify en la edición Cloud son por espacio de trabajo y sin los impuestos aplicables, que pueden añadirse al pagar. Professional cuesta $59 por espacio de trabajo al mes y Team $159; la facturación anual ahorra $118 y $318 al año, respectivamente. Con facturación anual, Professional cuesta $590 por espacio de trabajo al año, un descuento que la página de precios indica como del 17%. Team cuesta $1590 por espacio de trabajo al año con facturación anual.

PlanCréditos de mensajesMiembrosAplicacionesDocumentos de conocimientoAlmacenamiento de conocimiento
Sandbox (gratis)200155050MB
Professional5.000 al mes3505005GB
Team10.000 al mes502001.00020GB

Los 200 créditos de Sandbox son una asignación total, sin renovación mensual.

Enterprise se cotiza individualmente con el equipo de ventas y es el único plan con autorización de licencia comercial, varios espacios de trabajo y SSO. La Community Edition autoalojada es gratuita.

Reglas de facturación que cambian el coste real:

  • Cambios de plan: una mejora de plan rige de inmediato tras pagar la diferencia, una reducción se aplica desde el siguiente ciclo de facturación, y un espacio de trabajo cancelado conserva su plan hasta el fin del periodo pagado antes de volver a Sandbox.
  • Reembolsos: salvo lo que los Términos establezcan expresamente o exija la ley, todas las tarifas no son reembolsables y las obligaciones de pago no se pueden cancelar.
  • Asignaciones no usadas: los créditos, cuotas y capacidad incluidos no tienen valor monetario y, salvo que un plan o pedido indique otra cosa, no se trasladan más allá del periodo de facturación.
  • Cobertura de modelos: por el coste de los modelos, algunos no pueden usarse con créditos de mensajes y requieren tu propia clave de API.
  • Coste en créditos por respuesta: las tarifas van de 1 crédito para modelos más pequeños como gpt-5-mini a 20 créditos para Claude Opus 4.7 y 25 créditos para gpt-5.5.

Alternativas a Dify

Una discusión de la comunidad sobre constructores de aplicaciones LLM gratuitos y de código abierto mencionó a Dify junto a Flowise, Langflow, n8n y Make, y señaló que n8n y Make son más generales y los demás están adaptados a los LLM.

  • Flowise: ofrece bloques modulares para sistemas agénticos, desde flujos de trabajo compositivos sencillos hasta agentes autónomos. Su página de inicio abre actualmente con el aviso «Estamos retirando Flowise».
  • Langflow: se presenta como herramienta para crear y desplegar agentes de IA y servidores MCP, compatible con los principales LLM, bases de datos vectoriales y una biblioteca de herramientas de IA.
  • n8n: una herramienta de automatización más general que permite escribir JavaScript o Python en cualquier punto de un flujo. Se despliega con Docker, su código fuente está en GitHub y también hay una versión alojada.

Frente a ellas, Dify destaca por su pipeline de conocimiento integrado, los créditos de modelos incluidos en los planes alojados y sus condiciones de licencia.

Limitaciones

Condiciones de licencia para el autoalojamiento

Dify se distribuye bajo una versión modificada de la Apache License 2.0 con condiciones adicionales:

  • Uso multiinquilino: salvo autorización expresa y por escrito de Dify, el código fuente no puede usarse para operar un entorno multiinquilino, donde un inquilino equivale a un espacio de trabajo.
  • Marca: al usar el frontend de Dify, no se pueden eliminar ni modificar el LOGO ni la información de copyright en la consola o las aplicaciones; la restricción no aplica a usos que no implican el frontend.
  • Colaboradores: los colaboradores aceptan que el productor pueda hacer la licencia más estricta o más flexible y que el código aportado pueda usarse comercialmente, incluso en su negocio en la nube.
  • Uso comercial: fuera de esas condiciones, Dify puede usarse comercialmente, incluso como servicio backend de otras aplicaciones o como plataforma de desarrollo de aplicaciones para empresas.

Las propias páginas de Dify describen la Community Edition en términos distintos; aquí se recogen tal como se publicaron, sin conciliarlos. La tarjeta de la página de inicio la llama «de código fuente disponible» bajo una «licencia derivada de Apache-2.0». La navegación del sitio etiqueta la misma edición como «Código abierto, autodespliegue con Docker». El índice de la documentación llama a Dify «una plataforma de código abierto para crear aplicaciones de IA». En precios, el plan Community se plantea para proyectos no comerciales y la autorización de licencia comercial figura como exclusiva de Enterprise, mientras que las FAQ de precios de Enterprise dicen que la Community Edition puede autoalojarse gratis, «sin necesidad de licencia».

Cuotas de Cloud que detienen el trabajo

  • Almacenamiento de conocimiento: el uso depende de los vectores que genera un documento, no del tamaño del archivo, así que un documento indexado puede ocupar varias veces su propio tamaño.
  • Almacenamiento lleno: al alcanzar su límite, un espacio de trabajo ya no puede añadir contenido de conocimiento, y subidas, ediciones de fragmentos y reindexación quedan bloqueadas incluso en bases de conocimiento en modo Económico (Economical).
  • Frecuencia de solicitudes de conocimiento: Sandbox permite 10 solicitudes de conocimiento por minuto, Professional 100 y Team 1.000; si se supera, las acciones restringidas quedan bloqueadas el minuto siguiente.
  • Automatización en Sandbox: el plan gratuito permite 2 disparadores por flujo de trabajo, conserva 30 días de historial de registros y tiene un límite de frecuencia de la API de 5.000 al mes. Los planes de pago indican historial de registros ilimitado y ningún límite de frecuencia para la API de Dify.
  • Capacidad adicional: para espacios de trabajo Professional que alcanzan sus límites de recursos, las FAQ de precios recomiendan mejorar el plan en lugar de ofrecer compras por separado de espacio vectorial o de puestos.

Divulgaciones de seguridad

Un informe independiente de noticias de seguridad fechado el 22 de junio de 2026 describió cuatro vulnerabilidades, llamadas en conjunto DifyTap: dos calificadas como críticas y tres con impacto entre inquilinos en el servicio en la nube multiinquilino de Dify. Según ese informe, todas salvo CVE-2026-41948 se corrigieron en la versión 1.14.2, y se esperaba una corrección para la falla restante en la próxima versión de Dify.

Fiabilidad de los resultados y uso aceptable

Los Términos del servicio piden no confiar en afirmaciones fácticas de los resultados sin verificación independiente de los hechos, ni en diseños, flujos de trabajo o código sin revisarlos. También prohíben usar Dify sin la supervisión humana adecuada para decisiones automatizadas que puedan perjudicar derechos individuales.

Privacidad y uso de datos

  • Entrenamiento de modelos: LangGenius afirma que no entrena modelos de IA por sí misma y que no usará tus datos de interacción con la IA para entrenar modelos, y los proveedores de modelos que gestiona tienen prohibido contractualmente hacerlo.
  • Tus propias claves: con tu propia clave de proveedor, los datos de interacción con la IA van directamente a ese proveedor, y que se usen o no para entrenamiento depende de tu acuerdo con él.
  • Lugares de tratamiento: la información personal puede almacenarse y tratarse en cualquier lugar donde LangGenius o sus proveedores tengan instalaciones, incluidos Estados Unidos, Australia, Canadá, China, el Espacio Económico Europeo y el Reino Unido.
  • Estadísticas agregadas: Dify puede elaborar Estadísticas Agregadas anonimizadas a partir de los Datos del Cliente introducidos en el servicio, y conserva todos los derechos sobre esas estadísticas.

Preguntas frecuentes

Q1. ¿Puedo usar mi propia clave de API de modelo en Dify Cloud?

Sí. Tu propia clave y los créditos de IA incluidos pueden coexistir; un ajuste de prioridad de uso (Usage Priority) en la tarjeta de cada proveedor decide cuál usa Dify primero antes de recurrir al otro. Una clave añadida por el propietario o un administrador sirve en todo el espacio de trabajo y se factura a tu propia cuenta con ese proveedor.

Q2. ¿Dify es gratis para estudiantes y docentes?

Estudiantes, docentes y personal educativo en activo pueden verificar su afiliación para usar gratis el plan Professional anual, con nueva verificación obligatoria cada año. Los solicitantes deben tener al menos 18 años y registrarse con un correo emitido por su centro. Los espacios de trabajo educativos mantienen las funciones y cuotas de Professional, pero los créditos de IA se quedan en 200 créditos únicos, sin recarga mensual.

Q3. ¿Puede una empresa pagar Dify Cloud mediante factura?

Todavía no. El pago mediante factura (Pay by Invoice) por transferencia bancaria se está estudiando, pero no está disponible; según el esquema propuesto, solo se aplicaría a suscripciones anuales de Team.

Q4. ¿Qué pasa con las bases de conocimiento tras una reducción de plan?

No se elimina nada. Si una reducción de plan o una suscripción vencida deja tus datos por encima del límite del nuevo plan, las aplicaciones siguen pudiendo recuperar información de esas bases de conocimiento, pero añadir contenido sigue bloqueado hasta que el uso quepa en el límite o vuelvas a mejorar el plan.

Q5. ¿Dónde se almacenan los datos de Dify Cloud?

Dify Cloud se describe como funcionando sobre una infraestructura reforzada, con cifrado en tránsito y en reposo, y con los datos almacenados en la región de nube gestionada por Dify; la página de precios no indica la región concreta.

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