Difyの料金プランを比較 無料の範囲・クラウドとセルフホストの違いと選び方

ノーコードに近い操作で生成AIアプリを組み立てられるDifyは、社内チャットボットや業務ワークフローの構築先として導入が進んでいます。検討の段階で必ず出てくるのが、結局いくらかかるのかという問いです。

Difyの料金は、クラウド版とセルフホスト版という選択に加えて、プラットフォーム利用料とAIモデルのAPI料金という2層構造になっています。この構造を理解しないまま月額だけを見ると、想定と実際の請求が食い違います。本記事では、料金体系の全体像から各プランの内容、費用を抑える方法、選び方までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
Difyの料金体系は？	クラウドとセルフホストの2系統	さらにDifyの利用料とAIモデルのAPI料金という2層で費用が発生する構造です。
無料で使える？	無料枠とセルフホストがある	クラウドのSandboxは無料ですが試用枠が限られ、セルフホストはソフト自体が無料です。
有料プランはいくら？	月59ドルと159ドルの2段階	Professionalが月59ドル、Teamが月159ドル、上位は個別見積もりになります。
セルフホストは本当に無料？	ソフトは無料、費用は別に発生	サーバー代、運用の人件費、AIモデルのAPI料金は自社の負担になります。
どちらを選ぶべき？	人員・機密性・規模で判断	技術者を確保できるか、データを外に出せるか、利用量がどの程度かで分かれます。
費用を抑える方法は？	自前のAPIキー接続が基本	自社で契約したモデルのキーをつなげば、Dify側のクレジットを消費せずに済みます。
導入前に確認すべき点は？	データの扱いと運用体制	どこに情報が保存されるか、誰が保守を担うかを決めてから着手する必要があります。

この記事でわかること

• Difyの料金が2層構造になっている理由と、費用を見積もる考え方
• クラウド版4プランの内容と、無料枠でどこまで試せるか
• セルフホスト版で実際に発生する費用と、ライセンス上の注意点
• クラウドとセルフホストを分ける3つの判断軸
• 自前のAPIキー接続など、費用を抑えるための具体策

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Difyの料金体系｜2つの軸で理解する

料金を調べていて混乱しやすいのは、無料という情報と月額59ドルという情報が同時に出てくるためです。どちらも正しく、前提が違うだけです。まず全体の構造を整理します。

そもそもDifyは、生成AIを使ったアプリを画面上の操作で組み立てられる開発基盤です。文書を読み込ませて回答させる仕組みや、複数の処理をつないだ業務の流れを、コードをほとんど書かずに構築できます。この性質が、料金の考え方にも影響しています。

クラウド版とセルフホスト版

Difyの提供形態は2つに分かれます。運営側が用意した環境をそのまま使うクラウド版と、自社のサーバーに構築して動かすセルフホスト版です。無料と説明されている情報の多くは、後者かクラウドの無料枠を指しています。

クラウド版は環境構築が不要で、登録した当日から使い始められます。セルフホスト版はソフトウェア自体の利用料がかからない代わりに、サーバーの準備と運用を自社で担う形になります。

どちらを選ぶかで費用の構造がまったく変わるため、比較の前にこの分岐を決めておく必要があります。判断の材料は後半で整理します。

検討の順序としては、まず提供形態を決め、次にプランを選び、最後にモデルの費用を見積もるという流れになります。この順に整理していけば、途中で前提が入れ替わることはありません。

プラットフォーム料金とAPI料金の2層構造

見落とされやすいのが、Difyの月額料金だけではAIが動かないという点です。Difyは画面と処理の流れを提供する土台であり、実際に文章を生成するのはOpenAIやAnthropicといった外部のモデルです。

そのため費用は、Difyの利用料と、AIモデルのAPI利用料の2層で発生します。月59ドルを払えば使い放題になるわけではなく、応答を生成するたびにモデル側の課金が積み上がります。予算を組む際は、必ず両方を計算に入れてください。生成AIの基礎は生成AIとは？仕組みと従来AIとの違いを解説で整理しています。

見積もりの手順としては、まず月あたりの想定リクエスト数を出し、1回あたりの入出力の分量を掛けてトークン量を算出します。そこにモデルの単価を当てれば、API側の月額が見えてきます。この計算を先に済ませておくと、プラン選びの判断が一気に楽になります。

メッセージクレジットの仕組み

クラウド版には、メッセージクレジットという利用量の単位があります。Difyが用意した組み込みのモデルを呼び出すと、この枠が消費される仕組みです。

重要なのは、自分で契約したAPIキーを接続した場合、このクレジットは消費されないという点です。クレジットはあくまで、Difyが提供するモデルを使うときの枠と理解しておけば、プランの選び方も見通しが立ちます。

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クラウド版のプランと料金

クラウド版には4つの段階が用意されています。価格はワークスペース単位で、米ドル建てです。

プランの内容は改定が入りやすい領域です。ここで挙げる数値は2026年時点で公開されているものであり、契約の前にはDify公式の料金ページで最新の条件を確認してください。

Sandbox｜無料で試せる範囲

無料で使えるプランです。Difyの中核となる機能はひととおり試せるため、まず動きを確かめる段階には十分な内容になっています。

制限としては、メッセージクレジットが200回分の試用枠として付与される形で、月ごとに補充されるわけではない点が挙げられます。利用できるメンバーは1名、作成できるアプリは5個まで、ナレッジとして取り込める文書は50件までといった上限も設けられています。

本格的な検証に入ると、クレジットの上限に早い段階で到達します。自前のAPIキーを接続すればクレジットを消費せずに済むため、開発者であればSandboxのままかなりの範囲を試せます。

無料の範囲で判断すべきなのは、機能が足りるかどうかです。使用量の上限は有料にすれば解消しますが、そもそも作りたいものが実現できるかは別の問題です。実際に使う予定のシナリオで一度組み立ててみてください。

Professional｜月59ドル

個人や小規模なチームでの本格利用を想定したプランで、ワークスペースあたり月額59ドルです。メッセージクレジットは月5,000回分に増え、毎月リセットされます。

利用できるメンバーは3名まで、アプリは50個まで、ナレッジの文書は500件まで、保存容量は5GBといった内容になっています。ログの履歴も期間の制限なく保持されるため、運用しながら改善する使い方に対応できます。

無料トライアルの期間が設定されている場合もあります。契約前に試せる条件があるかは、申し込みの画面で確認しておくと判断の材料が増えます。

Team｜月159ドル

チームでの運用を前提としたプランで、ワークスペースあたり月額159ドルです。メッセージクレジットは月10,000回分となり、参加できるメンバーの数やアプリの上限も大きく広がります。

判断の目安は人数です。3名を超える体制で開発と運用を回すなら、Professionalでは席が足りません。逆に3名以内で収まるなら、クレジットが不足しない限りProfessionalで運用できます。

教育機関に所属する学生や教員に向けた無料の利用プログラムも用意されています。対象に該当する場合は、公式の料金ページから申し込む形になります。

Enterprise｜個別見積もり

大規模な組織向けのプランで、価格は公開されておらず個別の相談になります。シングルサインオンによる認証、専任のサポート、サービス水準の保証といった要件に対応する位置づけです。

統制やセキュリティの要件が明確にある企業では、この選択肢か、後述するセルフホストでの構築が現実的な候補になります。要件を整理したうえで問い合わせる形になります。

セルフホスト版で実際にかかる費用

無料という言葉が独り歩きしやすい領域です。ソフトウェアの利用料がかからないことと、費用がゼロであることは別だと押さえておきます。

費用の内訳を先に把握しておくと、社内の説明もしやすくなります。ソフトが無料であることだけを伝えると、後から発生する費用が想定外の追加として受け取られてしまいます。

ソフトウェア自体は無料

Difyはオープンソースとして公開されており、コミュニティ版を自社の環境に構築して使う分にはライセンス費用が発生しません。Dockerを使った構築手順が公開されており、技術者がいれば導入自体は難しくありません。

動作させるには一定のスペックが必要で、最低限として2コアのCPUと4GBのメモリが目安とされています。検証用であれば小さな構成で足りますが、本番で使うなら余裕を持った構成にしておくべきです。

自社のサーバーに置く形になるため、扱うデータが外部の環境に出ません。機密性の高い情報を扱う企業や、業界の規制で外部保存に制約がある組織では、この点が選択の決め手になります。

実際に発生する3つの費用

一つ目がサーバーの費用です。クラウド上に立てる場合は月数千円から、規模が大きくなれば数万円が継続的に発生します。二つ目がAIモデルのAPI料金で、これはクラウド版を使う場合と同じく別建てです。

三つ目が運用の人件費です。バージョンアップへの追随、バックアップ、障害時の対応、セキュリティの更新をすべて自社で担うことになります。この工数を無視すると、無料のはずが最も高くつく結果になりかねません。

検証の段階では小さな構成で始め、本番で使うと決まってから増強する進め方が無駄を生みません。最初から余裕を持たせた構成にすると、使われないまま費用だけが発生する状態になりがちです。

ライセンス上の注意点

公開されているライセンスは一般的なオープンソースの条件に近いものですが、追加の制限が付されています。このソフトウェアを使って複数の顧客に向けたサービスを提供する形態や、管理画面の表示を変更する行為には条件が設けられています。

自社の業務で使う分には問題になりにくい内容ですが、これを土台に外部向けのサービスを展開する構想がある場合は、事前に条件を確認しておく必要があります。

クラウドとセルフホスト、どちらを選ぶか

判断の軸は3つです。この3点を先に整理しておけば、比較表を眺めるより早く結論が出ます。

料金だけで決めると、たいていうまくいきません。安いほうを選んだ結果、運用が回らずに放置されるという事態が最も損失の大きい失敗にあたります。総額には人の時間も含めて考えてください。

判断を分ける3つの軸

一つ目は、社内に技術者を確保できるかどうかです。構築と運用を担える人がいなければ、セルフホストは選択肢に入りません。二つ目は、扱うデータを社外の環境に置けるかどうかという点です。

三つ目が利用の規模です。少人数で限られた用途に使うのか、全社的に展開するのかで、費用の逆転点は変わります。この3つのうち一つでも制約が強ければ、そちらが選択を決めます。

3つの軸のうち、優先すべきはデータの制約です。技術者の確保や規模は後から変えられますが、機密情報を外部に置けないという制約は交渉の余地がありません。ここを最初に確認してください。

クラウド版が向くケース

検証段階、少人数での利用、技術者のリソースが限られている場合はクラウド版が適しています。環境の準備が不要で、着手から動くものができるまでの時間が短く済みます。

扱う情報が社内の一般的な文書にとどまるのであれば、クラウドでも支障は出にくくなります。まずクラウドで有効性を確かめ、必要になった段階でセルフホストへ移す進め方も可能です。

社外の担当者と一緒に開発を進める場合も、クラウド版のほうが進めやすくなります。環境を共有するだけで作業に入れるため、初動の準備にかかる時間を短縮できます。

セルフホスト版が向くケース

顧客情報や機密性の高い文書を扱う場合、データを自社の管理下に置けるセルフホストが前提になります。統制の要件が厳しい業界では、この点だけで選択が決まることも珍しくありません。

利用量が多い場合も候補になります。クレジットの上限を気にせず使えるため、大量の処理を回す用途では費用が逆転します。社内向けAIの構築についてはAIチャットボット導入の進め方と社内活用のポイントもあわせてご覧ください。

規模については、少人数で限られた用途に使うならクラウドの月額のほうが安く済みます。全社に展開して大量の処理を回す段階になると、サーバー費を払ってでもセルフホストにしたほうが総額は下がります。逆転する地点は利用量次第です。

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併用という選択肢

どちらか一方に決める必要もありません。検証や社内の非機密な用途はクラウド、機密情報を扱う本番の仕組みはセルフホストという使い分けも成り立ちます。

同じツールを使う以上、作り方の勘所は共通です。クラウドで身につけた設計の経験は、そのままセルフホストでも活きます。まずクラウドで手を動かし、必要になった段階で移す進め方が、遠回りに見えて確実です。

費用を抑えるためのポイント

同じ使い方でも、設定と運用の工夫で総額は変わります。効果の大きい3点を挙げます。

抑えるべき対象は、Difyの月額とモデルのAPI料金の2つです。前者はプランの選び方と契約の見直しで、後者は使うモデルと処理の設計で下げられます。どちらに無駄があるかを分けて確認してください。

自前のAPIキーを接続する

最も効果が大きいのがこの方法です。自社で契約したモデルのAPIキーをDifyに登録すれば、Dify側のメッセージクレジットを消費せずに動かせます。

モデル側の課金は発生しますが、使うモデルを自分で選べるため、用途に応じて単価の低いモデルに寄せることも可能になります。クレジットの上限に縛られずに済む点も、運用の自由度という面で大きな利点です。

接続の設定自体は難しくありません。各サービスで発行したキーをDifyの管理画面に登録するだけで、以降はそのモデルを選んで使えるようになります。キーの管理ルールだけは、社内で先に決めておいてください。

年払いと契約の見直し

年払いを選ぶと、月払いに比べて負担が軽くなる設定になっています。継続して使うことが決まっているなら、年単位での契約を検討する価値があります。

とはいえ、使い続けるかの判断がついていない段階での年契約は避けたほうが無難です。数か月運用してから切り替える順序であれば、無駄な支出を防げます。

使っていないワークスペースやアプリを整理することも効果があります。試作したまま放置されたアプリが上限を圧迫し、必要なものが作れないという状態は珍しくありません。定期的な棚卸しを運用に組み込んでおきます。

モデルと処理の使い分け

すべての処理に高性能なモデルを使う必要はありません。分類や定型的な抽出であれば軽量なモデルで足り、単価は数分の一に下がります。

処理の流れの中で、工程ごとにモデルを切り替える設計にすると効果が出ます。判断が難しい部分だけ上位モデルに任せ、それ以外は軽いモデルで処理する構成が、品質と費用の両立につながります。

導入前に確認しておくこと

料金の見通しが立ったあとに確認すべき点があります。ここを飛ばすと、動くものができても業務に載せられません。

確認すべき点は、データの扱い、運用の体制、将来の移行のしやすさの3つです。いずれも契約後に変えるのが難しい項目のため、着手の前に整理しておく価値があります。

データの取り扱い

ナレッジとして取り込む文書がどこに保存され、誰がアクセスできるのかを確認します。クラウド版であれば運営側の環境に、セルフホストであれば自社のサーバーに置かれます。

あわせて、接続するAIモデル側の条件も確認が必要です。法人向けの契約では入力内容が学習に使われない設定を選べる場合が多く、Difyの選択とモデル契約の条件は別々に確認する必要があります。

権限の設計も確認します。誰がアプリを作れて、誰が公開でき、誰が設定を変更できるのかを整理しておかないと、意図しない内容が社内に配布される事態が起こります。

運用を担う体制

作ったアプリは、業務の変化に応じて手を入れ続けることになります。参照する文書の更新、回答の精度の確認、不具合への対応を誰が担うのかを決めておきます。

担当者を明確にせずに始めると、作った人が異動した時点で止まります。導入の検討段階で、開発と運用の担当を分けて指名しておく形が現実的です。

更新の頻度が高い製品である点も踏まえておきます。機能が追加される一方で、仕様が変わることもあります。セルフホストでは更新の適用を自社で判断する必要があり、この作業自体が継続的な工数になります。

移行のしやすさ

将来的に構成を変える可能性も見込んでおきます。Difyではアプリの設定を書き出して別の環境に取り込めるため、クラウドからセルフホストへの移行は比較的行いやすい構造です。

とはいえ、ナレッジのデータや利用履歴まで自動で移るわけではありません。移行の手順と、その際に失われるものを事前に把握しておくと、判断の自由度が保てます。

使う側の理解も必要になります。ノーコードに近いとはいえ、処理の流れを設計する作業には一定の考え方が求められます。担当者が独学で詰まる時間を減らすには、学ぶ機会をあわせて用意しておくほうが結果的に早く進みます。研修の組み立て方は生成AI研修で何を学ぶ？企業向けプログラムの選び方で解説しています。

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投資に見合うかの判断

月額の数万円が高いか安いかは、単体では判断できません。比較の対象を置いて考えます。

月額59ドルは、日本円でおおむね9,000円前後にあたります。この金額を高いと感じるかどうかは、削減できる作業時間との比較で決まります。時給換算で数時間分と考えれば、判断の基準は具体的になります。

Difyで作れるものを整理する

代表的な用途は、社内文書を参照して回答する問い合わせ対応、定型的な文書の生成、複数の処理をつなげた業務フローの自動化です。プログラムを書かずに組み立てられる点が最大の利点にあたります。

逆に、既存システムとの複雑な連携や、独自のモデルを扱う要件では限界も出てきます。扱える範囲を把握したうえで対象業務を選ぶことが、投資の判断では前提になります。

最初のテーマは、効果の大きさより確実さで選びます。小さくても成功体験ができれば、二つ目以降の協力は得やすくなります。逆に最初から全社的な課題に挑むと、関係者の調整だけで推進力が失われます。

内製と外注を比べる

同じ仕組みを開発会社に依頼した場合、要件定義から実装まで数十万円から数百万円の規模になります。この金額と、Difyの月額に社内の工数を加えた額を並べると、判断の基準が見えてきます。

内製の利点は、作ったあとの改善を自社で回せることです。一方で、担当者の学習に時間がかかる点は費用として計上しておくべきです。外注する場合の相場はAI受託開発とは？依頼できること・費用相場・開発会社の選び方にまとめています。

作ったものを社内に広げる段階では、使い方を説明できる人が必要になります。開発した本人だけが理解している状態では、利用は広がりません。仕様と使い方を残す作業まで含めて計画に入れておきます。

効果の測り方を決めておく

導入前に、何をもって成果とするかを数値で定めます。対象業務の所要時間、問い合わせの対応件数、外注していた作業の費用といった指標が使いやすい候補です。

総務省の令和7年版 情報通信白書でも、生成AI導入時の懸念として効果的な活用方法が分からないという回答が最も多く挙がっています。ツールを選ぶ前に、どの業務をどう変えたいのかを言語化しておくことが定着の前提になります。社内の育成設計はAI人材の育成方法と社内研修の設計手順で解説しています。

まとめ

Difyの料金は、クラウド版とセルフホスト版という提供形態の選択と、プラットフォーム利用料とAIモデルのAPI料金という2層構造の掛け合わせで決まります。月額だけを見て予算を組むと、モデル側の課金で見込みが狂います。

クラウド版は、無料のSandbox、月59ドルのProfessional、月159ドルのTeam、個別見積もりのEnterpriseという構成です。Sandboxのクレジットは試用枠のため補充されませんが、自前のAPIキーを接続すれば消費せずに検証を進められます。セルフホスト版はソフトが無料な一方、サーバー費、API料金、運用の人件費が発生します。

選択の軸は、技術者を確保できるか、データを社外に置けるか、利用の規模はどの程度かの3点です。そして最も重要なのは、どの業務をどう変えたいのかを先に決めることです。ツールの比較から入ると、契約したものの使われないという結果になりがちです。

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