Which Better: n8n vs. Dify: Ein umfassender Vergleich für AI-Automatisierung und Anwendungsentwicklung

In der heutigen digitalen Landschaft stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sowohl komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren als auch intelligente AI-Anwendungen zu entwickeln. n8n und Dify sind zwei leistungsstarke Plattformen, die diese Bedürfnisse ansprechen, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Während n8n als Open-Source-Workflow-Automatisierungstool eine breite Palette von Systemintegrationen ermöglicht, konzentriert sich Dify auf die schnelle Erstellung und Bereitstellung von Large Language Model (LLM)-basierten Anwendungen. Dieser umfassende Vergleich beleuchtet ihre Kernfunktionen, Zielgruppen, Stärken und Schwächen, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche Plattform am besten zu Ihren spezifischen Anforderungen passt.

💡 Wichtigste Erkenntnisse

• n8n ist eine leistungsstarke, quelloffene Plattform für allgemeine Workflow-Automatisierung mit umfassenden Integrationsmöglichkeiten.
• Dify ist eine AI-native Plattform, die speziell für die schnelle Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von LLM-basierten Anwendungen und AI-Agenten konzipiert ist.
• Die Wahl hängt stark davon ab, ob Ihr Hauptaugenmerk auf der Automatisierung von Geschäftsprozessen liegt (n8n) oder auf der Entwicklung intelligenter AI-Anwendungen (Dify).

📊 Expertenbewertung

n8n ⭐️ 9.6
Dify ⭐️ 8.2

Vergleichstabelle

🌍 Marktpräsenz

n8n: Über 230.000 aktive Nutzer, 3.000+ Unternehmenskunden, 100M+ Docker-Pull-Anfragen (IT-Profis, Entwickler, KMU, Freelancer, Solopreneure)

Dify: 0.4% Marktanteil im Bereich AI Software Development (Dez 2025), Rang #822 in Programmier-Software (Nov 2025) (AI-Entwickler, Startup-Teams, Geschäftsbenutzer für AI-Apps)

🗣️ Nutzerstimmung

n8n (⭐️ 9.6)

• 👍:

Leistungsstarke Automatisierungsfähigkeiten und Flexibilität.

Umfangreiche Integrationsmöglichkeiten und Anpassungsfähigkeit.

Open-Source-Modell und Self-Hosting-Optionen für Datenkontrolle.

Aktive Community und viele geteilte Workflow-Vorlagen.

• 👎:

Steile Lernkurve, besonders für fortgeschrittene Workflows und Nicht-Techniker.

Benutzeroberfläche kann als technisch und manchmal unübersichtlich empfunden werden.

Debugging komplexer Workflows kann herausfordernd sein.

Begrenzte native Kundenunterstützung im Vergleich zu kommerziellen SaaS-Plattformen.

Dify (⭐️ 8.2)

• 👍:

Außergewöhnlich einfache Bedienung für die Erstellung von AI-Anwendungen.

Vielseitige AI-Plattform, die die Chatbot-Entwicklung vereinfacht.

Integrierte RAG-Pipelines und Multi-Modell-Unterstützung.

Starke Anpassungsmöglichkeiten und private Bereitstellungsoptionen.

• 👎:

Komplexe Installation und anfänglich überwältigende Benutzeroberfläche für Anfänger.

Kollaborationsfunktionen sind noch in der Entwicklung.

Begrenzte Unterstützung für automatisierte Szenarien wie geplante Aufgaben und Stapelverarbeitung.

Kann für Frontend-Anwendungen im Vergleich zu All-Code-Ansätzen eingeschränkt sein.

📢 Kürzliche Updates

n8n:

• Einführung von Version 2.0 mit Schwerpunkt auf Sicherheit, Leistung und Benutzeroberfläche.
• Implementierung einer automatischen Speicherfunktion, verbesserter Canvas-Darstellung und überarbeiteter Seitenleiste.
• Erweiterte Sicherheitsmaßnahmen wie standardmäßig aktivierte Task Runner und verbesserte OAuth-Rückrufauthentifizierung.
• Einführung von Subworkflows und Ordnern zur besseren Organisation und Modularisierung von Prozessen.
• Verbesserte AI-Evaluierungen zur Nachverfolgung und Verbesserung der AI-Genauigkeit.

Dify:

• Einführung von Version 1.0.0 mit einer neuen Plugin-Architektur, die Modelle und Tools in Plugins umwandelt und den Agenten-Knoten hinzufügt.
• Version 2.0 (Beta) führte die Knowledge Pipeline und die Queue-basierte Graph Engine für verbesserte Wissensverarbeitung und Workflow-Ausführung ein.
• Implementierung von OAuth-Unterstützung und Multi-Credential-Management für Tools.
• Verbesserungen im visuellen Debugging (Beziehungsfeld) und schnelle Such- und Navigationsfunktionen.
• Optimierungsassistent für LLM-Prompts und eine Auto-Fix-Funktion für Code-Knoten.
• Verbesserte Workflow-Ausführungs-Engine für deutlich schnellere Leistung und reduzierte Timeout-Probleme.

Vor- und Nachteile

n8n

✅ Vorteile:

• ✅ Leistungsstarke und flexible Workflow-Automatisierung mit über 400 Integrationen.
• ✅ Open-Source und Self-Hosting-Optionen für vollständige Datenkontrolle und -privatsphäre.
• ✅ Kosteneffektiv für hohe Volumen bei selbst gehosteten Installationen.
• ✅ Starke und aktive Community mit vielen geteilten Vorlagen und Support.

❌ Nachteile:

• ❌ Steile Lernkurve, besonders für fortgeschrittene Workflows und Nicht-Techniker.
• ❌ Benutzeroberfläche kann technisch wirken und erfordert für komplexe Szenarien JSON- und API-Kenntnisse.
• ❌ AI-Funktionen sind eher als Integrationskomponenten denn als Kernfeature konzipiert.

Dify

✅ Vorteile:

• ✅ AI-native Plattform, speziell für LLM-Anwendungen und AI-Agenten konzipiert.
• ✅ Visuelle Orchestrierung, integriertes RAG und Unterstützung für mehrere LLM-Modelle.
• ✅ Schnelle Entwicklung und Bereitstellung von AI-Anwendungen (Chatbots, Q&A-Systeme) durch No-Code/Low-Code-Ansatz.
• ✅ Integrierte Tools für Prompt Engineering, Beobachtbarkeit und Evaluierung.

❌ Nachteile:

• ❌ Begrenzte allgemeine Workflow-Automatisierungsfunktionen im Vergleich zu n8n.
• ❌ Workflow-Features, wie Trigger-Optionen, können eingeschränkter sein.
• ❌ Kollaborationsfunktionen sind noch in der Entwicklung.
• ❌ Debugging komplexer Workflows kann manuelle Schritte erfordern.

💰 Preismodelle

Detaillierte Analyse

Kernphilosophie und Designfokus

n8n wurde als universelles, quelloffenes Tool für Workflow-Automatisierung entwickelt und nutzt einen knotenbasierten Editor, um über 400 Anwendungen, APIs und Dienste für IT- und Datenautomatisierung zu verbinden. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Orchestrierung von Geschäftsprozessen und Systemintegrationen, wobei AI-Funktionen typischerweise über Drittanbieter-Knoten (z.B. OpenAI) als Teil eines größeren Workflows implementiert werden.

Dify hingegen ist eine AI-native Anwendungsentwicklungsplattform. Sie bietet spezialisierte Tools zum Erstellen, Evaluieren und Bereitstellen von LLM-gestützten Anwendungen mit minimalem Coding-Aufwand. Die Plattform ist von Grund auf für die Entwicklung von AI-Agenten, RAG-Pipelines und konversationellen AI-Erlebnissen konzipiert.

Integration und Erweiterbarkeit

n8n verfügt über ein umfangreiches Ökosystem mit nativer Unterstützung für über 400 Anwendungen, darunter CRM, ERP und Datenbanken. Es ermöglicht die Verbindung zu nahezu jedem Tool mit einer API, was es zu einer überlegenen Wahl für die Integration umfangreicher Geschäftsanwendungen macht. Die Plattform ist hochgradig erweiterbar durch benutzerdefinierten Code (JavaScript/Python) und Community-Knoten.

Dify bietet mehr AI-fokussierte Integrationen, mit starken Funktionen für die Verbindung zu Wissensdatenbanken und Modell-APIs, anstatt allgemeiner Geschäftsanwendungen. Während es die Integration verschiedener LLMs und Vektordatenbanken nativ unterstützt, sind seine allgemeinen Automatisierungs- und Systemintegrationsfunktionen im Vergleich zu n8n weniger umfangreich.

Technische Komplexität und Zielgruppe

n8n ist eine Low-Code-Plattform, die sowohl eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche als auch die Möglichkeit bietet, benutzerdefinierten Code einzubetten. Sie erfordert jedoch oft technisches Wissen für komplexe API-Integrationen, JSON-Handhabung und die Nutzung fortgeschrittener Funktionen, wodurch sie am besten für Automatisierungsingenieure, Entwickler und IT-Teams geeignet ist.

Dify verfolgt einen Low-Code/No-Code-Ansatz mit intuitiven Drag-and-Drop-Oberflächen. Es vereinfacht die Erstellung von AI-Agenten und Workflows für Geschäftsbenutzer und Startup-Teams mit weniger Programmierkenntnissen, die schnell AI-Anwendungen aufbauen möchten. Die Benutzeroberfläche ist moderner und leichter verständlich für ein nicht-technisches Publikum.

Bereitstellungsoptionen und Datenkontrolle

n8n bietet flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich Self-Hosted-Optionen für On-Premises- oder private Cloud-Umgebungen. Dies ist attraktiv für Organisationen mit strengen Datenkontroll- und Compliance-Anforderungen. Neben der Self-Hosted-Version gibt es auch eine vollständig gemanagte Cloud-SaaS-Option.

Dify ist Cloud-fokussiert mit einigen Self-Hosted-Optionen. Es ist für die skalierbare Bereitstellung von AI-Anwendungen und verwalteter Infrastruktur optimiert. Die Stärke liegt in der schnellen Bereitstellung von AI-Apps, während die Self-Hosted-Optionen möglicherweise weniger aufwendig zu warten sind als bei n8n.

Kaufberatung

Schnellentscheidungshilfe

• AI-Anwendungsentwickler / AI-Produktmanager 🤖: Dify。Dify ist von Grund auf für die schnelle Erstellung, Evaluierung und Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen und AI-Agenten konzipiert, ideal für Prototyping und skalierbare AI-Lösungen.
• Automatisierungsingenieur / IT-Team ⚙️: n8n。n8n bietet über 400 Integrationen, tiefe Anpassungsmöglichkeiten durch Code und flexible Bereitstellungsoptionen, perfekt für komplexe Systemintegrationen und Geschäftsprozessautomatisierung.
• Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen 🔒: n8n。n8n ermöglicht Self-Hosting auf eigenen Servern oder in der privaten Cloud, was vollständige Kontrolle über Daten und Compliance gewährleistet.
• Analyst / Marketing-Team für AI-Content 📊: Dify。Dify vereinfacht die Erstellung von Inhaltsgeneratoren, Q&A-Systemen und konversationellen AI-Workflows, auch ohne tiefgehende technische Kenntnisse.

🔄 Alternativen

• Make (ehemals Integromat): Eine weitere beliebte No-Code-Automatisierungsplattform mit visuellen Workflows und vielen Integrationen.
• Zapier: Ein führendes Tool für Workflow-Automatisierung mit einer riesigen Bibliothek an vorgefertigten Integrationen, oft teurer bei hohem Volumen.
• Flowise: Eine Low-Code-Plattform zur visuellen Erstellung von LLM-Anwendungen und Chatbots.
• Activepieces: Eine quelloffene Alternative zu n8n für Workflow-Automatisierung, die sich als leichtere Option positioniert.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Hauptunterschied zwischen n8n und Dify?

Der Hauptunterschied liegt im Fokus: n8n ist ein allgemeines Workflow-Automatisierungstool für die Integration verschiedenster Systeme, während Dify eine AI-native Plattform zur Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und AI-Agenten ist.

Kann n8n AI-Funktionen nutzen?

Ja, n8n kann AI-Funktionen über die Integration von Drittanbieter-LLM-Knoten (wie OpenAI) nutzen, aber AI ist eher eine Komponente im Workflow als der Kern der Plattform.

Ist Dify für die Automatisierung von Geschäftsprozessen geeignet?

Dify bietet Workflow-Funktionen, die jedoch im Vergleich zu n8n in ihrer Breite und den Trigger-Optionen für allgemeine Geschäftsprozessautomatisierung begrenzter sind. Es ist stärker auf AI-zentrierte Workflows ausgerichtet.

Welches Tool ist besser für Anfänger geeignet?

Dify ist aufgrund seines intuitiven No-Code/Low-Code-Ansatzes und der spezialisierten Benutzeroberflächen für AI-Anwendungen oft einfacher für Anfänger, insbesondere Nicht-Techniker, zu starten. n8n hat eine steilere Lernkurve für komplexe Anwendungsfälle.

Fazit

Die Wahl zwischen n8n und Dify hängt maßgeblich von Ihren Kernbedürfnissen ab. Wenn Ihr Ziel die tiefgreifende Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Systemintegration mit höchster Flexibilität und Datenkontrolle ist, dann ist n8n der klare Sieger. Seine Open-Source-Natur, die riesige Anzahl an Integrationen und die Möglichkeit zum Self-Hosting machen es zu einer unschlagbaren Wahl für technische Teams. Wenn Sie jedoch vorrangig AI-Anwendungen entwickeln, AI-Agenten erstellen und LLM-basierte Lösungen schnell bereitstellen möchten, dann ist Dify die überlegene Plattform. Ihr AI-zentrischer Ansatz, die eingebauten RAG-Fähigkeiten und die intuitive Benutzeroberfläche sind ideal für AI-Entwickler und Produktmanager. Für komplexe Szenarien, die sowohl fortschrittliche Automatisierung als auch spezialisierte AI-Anwendungen erfordern, kann die Kombination beider Tools über APIs die optimale Lösung sein.

🔗 Offizielle Links

• n8n Offizielle Seite
• Dify Offizielle Seite

Verfasst von: WhichBetter Editorial Team

📚 Quellen

Die Daten in diesem Artikel basieren auf folgenden autoritativen Quellen:

• vocus.cc
• www.voai.ai
• www.cyprien.io
• www.gptbots.ai
• medium.com