Which Better: n8n과 Dify 상세 비교: AI 자동화 및 LLM 애플리케이션 구축을 위한 최적의 플랫폼 선택 가이드

n8n과 Dify는 현대 기업의 AI 기반 자동화 및 애플리케이션 개발 여정에서 핵심적인 역할을 하는 두 가지 강력한 플랫폼입니다. n8n은 광범위한 비즈니스 프로세스 자동화와 시스템 통합을 위한 유연한 로우코드 솔루션을 제공하는 반면, Dify는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축에 특화된 노코드/로우코드 프레임워크를 제공합니다. 이 보고서는 두 플랫폼의 핵심 차이점, 강점, 사용 사례를 심층적으로 비교하여 귀하의 특정 요구사항에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.

💡 핵심 요약

• n8n은 광범위한 시스템 통합 및 데이터 이동 자동화에 최적화된 강력한 워크플로 자동화 플랫폼입니다.
• Dify는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 애플리케이션 및 AI 에이전트 개발에 특화된 AI 네이티브 플랫폼입니다.
• 두 플랫폼 모두 오픈 소스 옵션을 제공하지만, n8n은 기술 사용자에게 더 많은 유연성을, Dify는 비기술 사용자에게 더 쉬운 AI 앱 구축 경험을 제공합니다.

📊 전문가 평점

n8n ⭐️ 8.8
Dify ⭐️ 9.0

비교 표

🌍 시장 입지

n8n: 230,000+ 활성 사용자 (2025년 3월 기준) (개발자, 자동화 엔지니어, IT 팀, 중소기업부터 다국적 기업까지)

Dify: 클라우드 서비스에 130,000개 이상의 AI 앱 생성, 40,000개 이상의 오픈 소스 인스턴스 배포 (초기 6개월) (AI 개발자, 스타트업 팀, 제품 관리자, 비즈니스 사용자)

🗣️ 사용자 의견

n8n (⭐️ 8.5)

• 👍:

광범위한 통합 및 유연성

강력한 워크플로 자동화 기능

오픈 소스 및 자체 호스팅 옵션으로 데이터 제어 가능

• 👎:

복잡한 기능 사용 시 기술 지식 필요

워크플로 실행 기반의 클라우드 요금이 비쌀 수 있음

AI 기능이 핵심이 아니라는 인식

Dify (⭐️ 8.9)

• 👍:

LLM 기반 AI 앱 개발에 특화된 기능

비기술 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 인터페이스

RAG 및 프롬프트 엔지니어링 도구 내장

AI 애플리케이션 개발 간소화 및 협업 증진

• 👎:

일반 워크플로 자동화 기능이 n8n에 비해 제한적

로그 내보내기 기능 제한으로 외부 모니터링 통합 어려움

다중 테넌트 상업적 사용에 대한 라이선스 제한

📢 최근 업데이트

n8n:

• 버전 2.0 출시: 보안, 안정성, 성능 향상에 중점
• 자동 저장(Autosave) 기능 도입 및 개선된 캔버스, 재정비된 사이드바 등 UI 업데이트
• AI 워크플로 빌더의 기능 확장: 글로벌 자격 증명, 새로운 MCP 클라이언트 노드, AI 노드 검색 개선 등
• 워크플로 변경 사항을 프로덕션에 적용하기 위한 '게시/저장(Publish/Save)' 패러다임 도입

Dify:

• 버전 2.0 베타 출시: 지식 파이프라인(Knowledge Pipeline) 및 큐 기반 그래프 엔진 도입
• 도구에 대한 OAuth 지원 및 다중 자격 증명 관리 기능 추가
• 워크플로에 대한 시각적 디버깅, 빠른 검색 및 탐색 기능 개선
• LLM 노드의 파일 변수 지원, 챗봇/에이전트용 문서 처리 기능 추가
• 스마트 프롬프트 및 코드 수정 기능 도입: LLM 프롬프트 최적화 도우미, 코드 노드 자동 수정

장점 및 단점

n8n

✅ 장점:

• ✅ 400개 이상의 광범위한 통합 기능을 통해 다양한 애플리케이션 및 API 연결 지원
• ✅ 유연한 자체 호스팅 옵션으로 높은 데이터 프라이버시 및 제어 제공
• ✅ 복잡한 조건 판단 및 데이터 처리 노드를 갖춘 강력한 워크플로 자동화 기능
• ✅ 기술 사용자에게 심층적인 맞춤 설정 및 코드 삽입을 통한 높은 유연성 제공

❌ 단점:

• ❌ 복잡한 API 통합 및 JSON 처리 시 기술 지식 요구
• ❌ 클라우드 요금 모델이 워크플로 실행 수에 따라 비용이 빠르게 증가할 수 있음
• ❌ AI 기능은 주로 타사 노드를 통해 구현되며 Dify만큼 AI 중심적이지 않음

Dify

✅ 장점:

• ✅ LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 도구를 기본 지원하는 AI 네이티브 애플리케이션 개발에 특화
• ✅ 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스로 비기술 사용자도 쉽게 AI 앱 구축 가능
• ✅ 벡터 데이터베이스 통합 및 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션 구축 용이
• ✅ 다양한 유형의 AI 워크플로(챗봇, 에이전트 등)를 위한 간소화된 인터페이스 제공

❌ 단점:

• ❌ 워크플로 기능이 n8n에 비해 제한적이며 트리거 옵션이 적음
• ❌ 클라우드 중심 배포로 자체 호스팅 옵션은 존재하나 n8n만큼 유연하지 않을 수 있음
• ❌ 로그 내보내기 기능이 제한적이어서 외부 모니터링 시스템과의 통합이 어려움

💰 가격 요금제

심층 분석

핵심 목적 및 설계 철학

n8n은 기본적으로 범용적인 오픈 소스 워크플로 자동화 도구로 설계되었습니다. CRM, ERP, 데이터베이스 등 다양한 애플리케이션과 서비스를 노드 기반 편집기를 통해 연결하여 IT 및 데이터 자동화를 수행하는 데 중점을 둡니다. 그 목적은 비즈니스 프로세스 자동화 및 광범위한 시스템 통합에 있습니다.

반면 Dify는 AI 네이티브 애플리케이션 개발 플랫폼으로 처음부터 LLM 기반 앱 구축에 특화되어 있습니다. 이는 LLM 기반 애플리케이션을 최소한의 코딩으로 구축, 평가 및 배포하기 위한 전문 도구를 제공하며, 챗봇, AI 에이전트, 질문 답변 시스템과 같은 AI 어시스턴트 개발에 특히 강력합니다.

AI 기능 통합 방식

n8n은 400개 이상의 사전 구축된 통합 기능을 통해 비즈니스 프로세스 자동화를 지배합니다. OpenAI와 같은 타사 노드를 통해 AI 기능을 워크플로에 추가할 수 있지만, AI가 기본 핵심 기능이라기보다는 자동화 흐름의 한 구성 요소로 작동합니다.

Dify는 AI 중심 워크플로를 제공하며, 여러 LLM에 대한 기본 지원, 내장 RAG(검색 증강 생성), 프롬프트 엔지니어링 및 대화형 AI 경험 생성을 위한 평가 도구를 갖추고 있습니다. Dify는 AI 기능을 핵심 개발 환경에 직접 통합하여 AI 기반 애플리케이션 구축을 간소화합니다.

기술적 복잡성 및 대상 사용자

n8n은 로우코드 플랫폼으로 시각적 드래그 앤 드롭 인터페이스와 사용자 정의 코드 삽입을 모두 지원합니다. 그러나 복잡한 API 통합 및 JSON 처리에 기술 지식이 필요한 경우가 많아 자동화 엔지니어 및 개발자에게 가장 적합합니다.

Dify는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 로우코드/노코드 접근 방식을 따릅니다. 코딩 전문 지식이 적은 비즈니스 사용자 및 스타트업 팀이 AI 에이전트 및 워크플로를 쉽게 생성할 수 있도록 단순화합니다. Dify의 인터페이스는 비기술적 사용자에게 더 현대적이고 이해하기 쉽습니다.

배포 및 데이터 제어

n8n은 자체 호스팅 옵션을 포함한 유연한 배포를 제공하여 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다. 이는 엄격한 데이터 제어 및 규정 준수 요구 사항이 있는 조직에 매력적입니다.

Dify는 클라우드 중심이며 일부 자체 호스팅 옵션을 제공합니다. 확장 가능한 AI 애플리케이션 배포 및 관리형 인프라에 최적화되어 있어 빠른 배포와 유지 보수 부담이 적은 팀에 적합합니다.

구매 가이드

빠른 결정 가이드

• AI 애플리케이션 개발자 및 제품 관리자 🤖: Dify。LLM 기반 챗봇, AI 에이전트, 지식 기반 Q&A 시스템 등 AI 네이티브 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포해야 하는 경우 Dify가 최적입니다. 내장된 RAG, 프롬프트 엔지니어링, LLM 지원 기능이 핵심 요구 사항에 부합합니다.
• IT, 운영(Ops) 팀 및 자동화 엔지니어 ⚙️: n8n。CRM, ERP, 데이터베이스 등 다양한 시스템 간의 데이터 동기화, 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화, API 오케스트레이션이 주요 목표라면 n8n의 광범위한 통합 및 유연한 워크플로 제어 기능이 더 적합합니다.
• 강력한 데이터 제어 및 자체 호스팅 요구 사항이 있는 기업 🔒: n8n。데이터 주권, 엄격한 규정 준수 및 내부 인프라에 대한 완전한 제어를 중요하게 생각한다면, n8n의 강력한 자체 호스팅 옵션이 더 유리합니다.
• 비기술적 사용자 또는 빠른 프로토타이핑을 원하는 팀 🤝: Dify。코딩 경험이 적은 팀원도 AI 애플리케이션을 쉽고 빠르게 구축하고 싶다면, Dify의 직관적인 노코드/로우코드 인터페이스와 AI 중심 설계가 생산성을 높여줄 것입니다.

🔄 대안 추천

• Flowise: LangChain 기반으로 AI 에이전트 워크플로를 시각적으로 구축할 수 있는 오픈 소스 로우코드 플랫폼입니다.
• Make (구 Integromat): 광범위한 앱 통합과 복잡한 데이터 처리 기능을 제공하는 강력한 시각적 자동화 플랫폼입니다.
• Activepieces: 확장 가능하도록 설계된 오픈 소스 올인원 자동화 도구로, AI 에이전트 및 자동화에 중점을 둡니다.
• Zapier: 7,000개 이상의 앱 통합을 지원하는 인기 있는 노코드 자동화 도구로, AI 워크플로 오케스트레이션 기능을 제공합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

n8n과 Dify는 어떤 주요 차이점이 있나요?

n8n은 범용적인 워크플로 자동화 및 시스템 통합에 중점을 두는 반면, Dify는 LLM 기반 AI 애플리케이션 및 AI 에이전트 개발에 특화되어 있습니다.

두 플랫폼 모두 오픈 소스인가요?

네, n8n과 Dify 모두 오픈 소스이지만, 라이선스 조건(n8n: Sustainable Use License, Dify: Apache 2.0 수정 라이선스) 및 상업적 사용 조건에 차이가 있습니다.

n8n과 Dify를 함께 사용할 수 있나요?

네, 두 플랫폼은 상호 보완적으로 사용될 수 있습니다. n8n이 백엔드 자동화 및 데이터 연동을 처리하고, Dify가 AI 기반 상호 작용 및 LLM 워크플로를 담당하도록 통합할 수 있습니다.

AI 앱 개발에 코딩 지식이 필요 없는 플랫폼은 무엇인가요?

Dify는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 노코드/로우코드 접근 방식을 제공하여, 코딩 지식이 없는 사용자도 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.

결론

n8n과 Dify는 각자의 강점과 목적을 가진 탁월한 도구입니다. AI 기반 애플리케이션 개발, 특히 LLM에 중점을 둔다면 Dify의 AI 네이티브 기능과 사용자 친화적인 인터페이스가 더 효율적인 선택입니다. 반면, 다양한 시스템과의 통합을 포함하는 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화와 데이터 흐름 제어가 핵심이라면 n8n의 광범위한 연결성과 유연성이 더욱 강력한 솔루션을 제공합니다. 궁극적인 선택은 프로젝트의 핵심 목표, 팀의 기술 역량, 그리고 데이터 제어 및 배포 환경에 대한 특정 요구사항에 따라 달라질 것입니다.

🔗 공식 링크

• n8n 공식 사이트
• Dify 공식 사이트

작성자: WhichBetter Editorial Team

📚 참고 문헌

이 기사의 데이터는 다음 권위 있는 출처에서 정리되었습니다:

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