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この記事で分かること
- Difyでできることと、無料プラン（200クレジット・アプリ5個）の制限
- クラウド版（月59ドル〜）と、自分で動かせる無料版（Community Edition）の違い
- Ollamaにつないでローカルで使う手順と、VPSで動かす選択肢
⏱ 30秒で選ぶなら：まずはクラウドの無料プランで試し、使う量が増えたら自分のPC・VPSで無料版を動かすのが安上がり
🔍 他ツールとの違い：業務用のAIアプリを画面で組み立てるならDify。メールや表計算をつないで決まった作業を回すならn8n（AIエージェントの比較）
Difyとは？料金・無料プラン・使い方【2026年10月】ローカルLLM（Ollama）につなぐ方法
Dify（ディファイ）は、AIを使ったチャットボットや作業の手順（ワークフロー）を、画面上でブロックをつなぐだけで作れるツールです。社内の資料を読ませて答えるAI（RAG）や、「記事の構成を作る→下書きを書く→要約する」のような決まった流れを、プログラムを書かずに組み立てられます。
クラウド版は無料プランから始められ、ソースコードも公開されているので自分のPCやVPSで無料で動かすこともできます。この記事では、料金・無料プランの制限・使い方と、Ollamaにつなぐ方法を整理します。
Difyの基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開発元 | LangGenius（オープンソースとしてGitHubで公開） |
| 公式サイト | dify.ai |
| 料金 | 無料（Sandbox）／Professional 月59ドル／Team 月159ドル |
| 無料枠 | 200メッセージクレジット（1回きり）・アプリ5個 |
| 自分で動かす版 | Community Edition（無料。メモリ4GB以上が目安） |
| 商用利用 | 可（自分で動かす版は一部条件あり） |
| 日本語対応 | 画面・回答とも対応 |
| 情報確認日 | 2026年10月17日 |
Difyとは？できること
- チャットボット：ChatGPTのような対話アプリを、指示文（プロンプト）と使うモデルを選ぶだけで作れる
- ナレッジ（RAG）：PDFやWebページを登録すると、その内容をもとに答えるAIになる。社内FAQやマニュアル案内に向く
- ワークフロー：「入力→AIで要約→条件で分ける→Slackに通知」のような手順をブロックでつなぐ
- エージェント：Web検索などの道具をAIに持たせ、必要に応じて使わせる
- API・公開：作ったアプリはWebページとして公開したり、APIで他のサービスから呼び出したりできる
使うAIモデルは、OpenAI・Anthropic（Claude）・Geminiなどのクラウドのモデルに加えて、Ollamaで動かすローカルLLMも選べます。AIエージェント全体の中での位置づけは AIエージェントとは？おすすめ6選 で比較しています。
Difyの料金プラン
| プラン | 月額 | AIクレジット | アプリ数・人数 | ナレッジ容量 |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox | 無料 | 200（1回きり） | 5個・1人 | 50MB |
| Professional | 59ドル（年払い590ドル） | 毎月5,000 | 50個・3人 | 5GB |
| Team | 159ドル（年払い1,590ドル） | 毎月10,000 | 200個・50人 | 20GB |
| Community Edition | 無料（自分で動かす） | なし（自分のAPIキーやローカルLLMを使う） | 制限なし | サーバー次第 |
年払いにすると約17%安くなります。大企業向けの Enterprise は要問い合わせです。最新の料金は Dify公式の料金ページ で確認してください。
学割（Dify for Education）：学生・教員・学校職員は、学校のメールアドレスで認証すると年払いのProfessionalを1年間無料で使えます（毎年の再認証が必要）。ただしAIクレジットは無料プランと同じ200（1回きり）です。
無料プラン（Sandbox）の制限
当サイトで公式ページを確認した、無料プランの主な制限は次のとおりです。
- AIクレジットは200で、毎月は増えない：1回の応答ごとに消費し、大きいモデルほど1回あたりの消費が多い
- アプリは5個、メンバーは1人まで
- ナレッジは50文書・50MBまで
- APIの呼び出しは月5,000回、ログの保存は30日
クレジットを使い切っても、自分で契約したOpenAIやAnthropicのAPIキーを登録すれば使い続けられます（その分のAPI料金は各社に払います）。APIキーやローカルLLMを使えば、Dify側のクレジットは減りません。
商用利用はできる？
クラウド版で作ったアプリや生成した文章は、仕事や副業に使えます。自分で動かす無料版（Community Edition）は、Apache 2.0をもとにしたライセンスで商用利用もできますが、次の2点は禁止されています。
- 許可なく、複数の顧客に1つのDifyを貸し出すサービス（マルチテナント）として運用すること
- 画面に表示されるDifyのロゴや著作権表示を消したり変えたりすること
判断に迷う場合は ライセンス原文 を確認してください。
評判・使用感
レビュー記事・note・Qiitaの体験記で多い声をまとめました。
- 良い点：ナレッジの登録が楽で、資料を読ませて答えるAIが短時間で作れる。Notion連携やWebの取り込みにも対応
- 良い点：作ったアプリにAPIが自動で用意され、Google Apps Scriptなど外部から呼び出せる
- 気になる点：ワークフローを組むには「変数」「データの型」の理解が必要で、プログラミング経験がない人には最初の壁になる
- 気になる点：プラットフォームが用意した機能の範囲でしか作れず、細かいデザインや特殊な処理は苦手
- 気になる点：ローカルLLMにつなぐと、モデルによっては答えの精度がいまひとつで、指示文の調整が必要だったという報告も
自分で動かす場合のメモリについては、2026年10月時点の解説記事・利用者の報告で**「実際に使うなら8GB以上、ローカルLLMも同じPCで動かすなら16GB以上」**とする声が多く、Dify用に4〜8GBを割り当てたという体験記もあります。公式の最低条件（4GB）はあくまで動かすための下限と考えたほうが安全です。
副業での活用例
| 副業 | Difyの使い方 |
|---|---|
| チャットボット制作代行 | 店舗・教室のFAQを読ませた案内ボットを作り、Webページに埋め込んで納品 |
| 資料作成・リサーチ | 集めた資料をナレッジに入れ、要点の抽出や比較表の下書きを作る |
| ライティング | 「構成→下書き→見直し」をワークフローにして、毎回同じ品質の下書きを作る |
ツールを使えば作業は速くなりますが、収益は保証されません。案件の探し方は AI副業の始め方、文章の仕上げ方は AIライティング副業 を参考にしてください。
向いている人・向いていない人
向いている人
- 同じ指示を毎回ChatGPTに打ち込んでいて、それを「アプリ」にしたい
- 社内資料やマニュアルを読ませたAIを作りたい
- ローカルLLMを、チャット以外の用途（資料の検索・定型作業）にも使いたい
向いていない人
- 普通にAIと会話できれば十分 → ChatGPT／Claude の無料版で足りる
- PC上のファイル作業やアプリ作りを丸ごと任せたい → Claude Code
始め方① クラウド版（いちばん簡単）
- cloud.dify.ai でアカウントを登録（無料プランで始まる）
- アプリの新規作成で「チャットボット」を選び、アプリ名を付ける
- 使うモデルを選び、指示文を書いて右側のプレビューで試す
- 公開すると、Webページやほかのサービスから使えるようになる
始め方② 自分のPCで動かしてOllamaにつなぐ
Difyの無料版をPCで動かし、Ollama のローカルLLMにつなげば、AIクレジットもAPI料金もかかりません。手順はDify公式のDocker Composeの説明と、公式のOllamaプラグインに基づいています。
1. Difyを動かす
公式の条件は、CPU 2コア・メモリ4GB以上、Docker Desktop（Windows・Mac）またはDocker Compose 2.24.0以上です。GitHubからDifyを取得して、dify/docker フォルダで次を実行します。
cp .env.example .env
docker compose up -d
起動したらブラウザで http://localhost/install を開き、管理者アカウントを作ります。
2. Ollamaでモデルを用意する
Ollamaをインストールし、使いたいモデルをダウンロードしておきます（手順は Ollamaの使い方・インストール手順）。自分のPCで動くモデルの大きさは VRAM計算ツール で確認できます。
3. DifyにOllamaを登録する
- Difyの設定から「モデルプロバイダー」を開き、Ollama のプラグインをインストール
- 「モデルを追加」で、Ollamaで使うモデル名を入力
- Base URL に
http://host.docker.internal:11434を入力（Linuxの場合はPCのLANのIPアドレス） - コンテキスト長・最大トークン数はモデルの仕様に合わせ、画像入力や関数呼び出しは対応モデルのときだけオンにする
DifyはDockerの中で動くため、localhost:11434 と書くとつながりません。この点でつまずく人が多いので注意してください。
うまくつながらないとき
Ollamaが起動しているか、モデル名が ollama list の表示と一致しているかを確認します。OLLAMA_HOST を 0.0.0.0 にして接続先を広げる方法もありますが、同じネットワークの他の機器からも操作できる状態になるため、家のネットワークの外には公開しないでください。ローカルLLM全体の始め方は ローカルLLMの始め方（Ollama／LM Studio） にまとめています。
始め方③ VPSで動かす
PCを付けっぱなしにせず外出先からも使いたいなら、VPS（レンタルサーバーの一種）で動かす方法があります。
- XServer VPS：Difyのアプリイメージがあり、申し込み時に選ぶだけでDifyが入った状態で始められます（メモリ4GB以上のプラン。4GBは36か月契約で月2,035円、1か月契約で月2,640円）
- ConoHa VPS：Dify専用のテンプレートはありませんが、Dockerを使って上の手順②と同じ方法で動かせます。料金はキャンペーンで変わるため公式で確認してください
VPSでローカルLLMを快適に動かすのは難しいため、VPSのDifyにはOpenAIやClaudeのAPIキーをつなぐのが中心です。クラウド版との違いは、使う量が増えても月額がVPS代で決まることと、データが自分のサーバーに残ること。アップデートやバックアップは自分で行います。
更新履歴
- 2026-10-17：初版公開
よくある質問
Q. Difyの読み方は？ A. 日本では「ディファイ」と読まれるのが一般的です。
Q. Difyは無料でずっと使えますか？ A. クラウド版の無料プランは期限なく使えますが、AIクレジットは200で、毎月は増えません。使い切ったら自分のAPIキーを登録するか、自分のPC・VPSで無料版を動かします。
Q. 自分のPCで動かす場合の料金は？ A. Difyそのものは無料です。Ollamaのローカルモデルを使えばAPI料金もかかりません。かかるのは電気代と、VPSで動かす場合のサーバー代です。
Q. Difyとn8nの違いは？ A. DifyはAIアプリ（チャットボット・資料検索）を作るのが得意、n8nは多くのWebサービスをつないで決まった作業を自動で回すのが得意です。詳しくは AIエージェントの比較 をご覧ください。n8nの料金・使い方はn8nとは？にまとめています。
まとめ
- Difyは、AIのチャットボットやワークフローを画面上で組み立てられるツール
- クラウド版は無料で試せるが、AIクレジットは200で1回きり。本格的に使うならProfessional（月59ドル）
- 自分のPC・VPSで動かす無料版なら、Ollamaにつないでクレジットなしで使える（Base URLは
host.docker.internal:11434）
→ 他のAIツールとの料金比較は AIツール料金早見表（毎月更新）へ。
情報確認日：2026年10月17日／料金・制限は変更される場合があります。最新情報は Dify公式の料金ページ と 公式ドキュメント をご確認ください。 参考：Dify ライセンス（GitHub）、Ollama プラグイン（Dify Marketplace）、XServer VPS アプリイメージ一覧
