Difyの料金プランを徹底比較｜クラウド版・セルフホスト版とClaude Codeの違いまで完全解説【2026年版】

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Difyは、AIアプリケーションやチャットボットを「ノーコード」で構築できるオープンソースプラットフォームです。ChatGPTやClaude・Geminiなどの大規模言語モデルを組み合わせて、カスタムAIツールをブラウザ上で作れます。エンジニアなしでAIを業務に組み込みたい企業に人気で、2024年以降、日本国内でも導入事例が増えています。2026年時点でGitHubのスター数は90,000を超え、世界中の開発者・企業に活用されているプロダクトです。

Difyの最大の特徴は「2つの利用形態」があることです。①Dify社のクラウドサーバーで動かす「クラウド版」と、②自社サーバーにインストールして動かす「セルフホスト版」です。料金体系はこの利用形態によって大きく変わります。どちらを選ぶかは、予算・セキュリティ要件・社内のIT体制によって異なります。クラウド版は手軽に始められる反面、月額費用がかかります。セルフホスト版はソフトウェア無料ですが、技術的な準備が必要です。本記事ではこの両方の料金体系を詳しく解説します。

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比較軸	クラウド版	セルフホスト版
インフラ管理	Dify社が管理（不要）	自社サーバーで管理が必要
導入難易度	ブラウザだけで即日開始	Dockerなどの技術知識が必要
料金モデル	月額定額（クレジット制）	無料OSS + サーバー費用
カスタマイズ性	制限あり	完全に自由に変更可能
データ所在	Difyのクラウドサーバー	自社サーバー内
セキュリティ	Dify社のポリシーに依存	自社でコントロール可能

クラウド版は「Difyの公式サーバーを借りて使う」イメージです。自社でサーバーを用意する必要がなく、ブラウザがあればすぐに使い始められます。一方セルフホスト版は「Difyのソフトウェアを自社のサーバーにインストールして使う」形式です。技術的な初期設定が必要ですが、一度構築すれば機密データを自社環境内だけで扱えます。

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クラウド版Difyには3つの料金プランがあります。無料のSandboxから始めて、使い方に合わせてアップグレードする設計です。

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Difyを試してみたい個人・学生・小規模プロジェクト向けのプランです。200メッセージクレジットが付与され、基本的なAIアプリ構築機能を無料で体験できます。ただし商用利用の制限があり、継続的なビジネス利用には向きません。まず「Difyでどんなことができるか」を把握するための体験版として活用するのが正しい位置づけです。

200メッセージクレジットというのは、AIに対して200回の質問・処理ができる上限です。複雑なAIワークフローを構築して本格的に使いはじめると、数日で消費してしまうことがあります。Sandboxプランはあくまで「お試し」と割り切り、ビジネス用途が見えたらすぐにアップグレードを検討することをお勧めします。

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個人開発者・フリーランス・小規模ビジネスに向けたプランです。毎月5,000メッセージクレジットが付与され、最大3ユーザーまで利用できます。商用利用が可能になり、本格的なAIアプリを顧客向けに提供できます。ログイン機能付きのWebアプリとして公開するコンテンツ制限も緩和されます。

5,000クレジット/月というのは、単純計算で1日あたり約160回のAI処理に相当します。シンプルなQ&Aボットや問い合わせ対応アプリであれば十分ですが、複数のAI処理を組み合わせた複雑なワークフローでは消費が早くなります。また、自社のAPIキー（OpenAI・Anthropicなど）を設定すると、Difyのクレジットを消費せずにAPIキーの従量課金で利用できます。Professionalプランは3名までの制限があるため、複数人でAIアプリを開発・管理する場合は人数を事前に確認してください。

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チームでの利用を想定した上位プランです。毎月10,000メッセージクレジットが付与され、最大50ユーザーまで利用できます。Professionalプランに比べてクレジット上限が2倍になるほか、チーム向けの権限管理（メンバーごとにアクセス範囲を設定）が使えるようになります。複数人がAIアプリを作成・管理する組織的な利用に対応しています。

Teamプランでも50ユーザー上限があります。50名を超える大規模組織での活用や、より高度なセキュリティ要件（SSO・SOC2準拠など）が必要な場合は、後述のEnterpriseプランかセルフホスト版を検討することになります。月額$159というコストに見合った活用ができているかを定期的に評価する運用体制が重要です。

プラン	料金	クレジット	ユーザー数	商用利用
Sandbox	無料	200/月	1名	不可
Professional	$59/月（約¥9,000）	5,000/月	最大3名	可
Team	$159/月（約¥24,000）	10,000/月	最大50名	可

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セルフホスト版Difyはオープンソース（OSS）として無料公開されています。GitHubからソースコードをダウンロードし、自社のサーバーにインストールすることで利用できます。ただし「ソフトウェアは無料」でも、実際の運用には複数のコストが発生します。

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セルフホスト版の基本形態です。OSSライセンス（Apache 2.0）で提供されており、ソフトウェア自体の費用は0円です。GitHubのリポジトリから最新コードを取得し、自社サーバーにDockerをセットアップしてインストールします。クラウド版のような機能制限はなく、すべての基本機能を無制限に使えます。

「無料だからセルフホスト版にしよう」と考えるケースがありますが、実際のコストはソフトウェア代金だけではありません。サーバーのレンタル費用（AWSやGCP等で月数万円〜）、初期設定にかかるエンジニアの工数（数日〜1週間程度）、継続的なメンテナンスや障害対応のコスト——これらを合算すると、クラウド版よりもトータルコストが高くなるケースも少なくありません。

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セルフホストでの商用利用・ホワイトラベル（ブランド変更）・優先サポートが必要な企業向けの有償ライセンスです。料金は個別見積もりになります。自社プロダクトにDifyを組み込んで顧客向けに販売したい場合や、Difyのロゴを非表示にして自社ブランドとして提供したい場合に必要です。

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クラウド版・セルフホスト版ともにEnterpriseプランが用意されており、大規模組織向けの機能が利用できます。主な機能はSSO（シングルサインオン）・マルチワークスペース・SLAサポート・SOC2コンプライアンス対応などです。料金は個別見積もりで、通常は数百万円/年以上の規模になります。

Enterpriseプランの導入を検討する企業の多くは「既存のID管理基盤（Active Directory等）との連携」「監査ログの保存・エクスポート要件」「SLA（稼働率保証）の必要性」などの要件から、上位プランが必要と判断しています。年次契約・個別SLA・専任サポートが必要な場合は、Dify社への直接問い合わせを推奨します。

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Difyのクラウド版を使う際に知っておきたい、コスト節約のポイントを解説します。

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Difyのメッセージクレジットは「Difyが提供するデフォルトのAIモデル」を使った場合に消費されます。自社でOpenAI・Anthropic・GoogleのAPIキーを取得して設定すると、Difyのクレジットを一切消費せず、APIキーの従量課金のみで利用できます。月に多くのAI処理を行う場合、Difyのクレジット費用よりもAPIキーの従量課金の方がコスト効率が良くなることがあります。

APIキーの費用目安：OpenAI GPT-4oは入力1Mトークンあたり約$2.50・出力$10.00。Anthropic Claude Sonnetは入力$3.00・出力$15.00。実際の使用量から月間コストを試算し、Difyのプラン費用と比較することをお勧めします。月に10,000回の処理が必要な場合、1処理あたり平均500トークン消費すると仮定すれば5Mトークンとなり、Claude Sonnetなら月約$15〜75程度（入出力比率による）の見積もりが可能です。

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Difyのクラウド版は無料のSandboxプランから始められます。実際に作りたいAIアプリのプロトタイプをSandboxで作成し、「このツールが業務で本当に役立つか」を確認してから有料プランへ移行するのが賢明です。200クレジットは少ないですが、基本的なワークフローの動作確認には十分です。月額費用を払い始める前に、ROIを仮試算する習慣をつけましょう。

Sandboxで試す際は「実際に業務で使うシナリオ」を試してください。たとえば「社内規定を読み込んで、規定に基づいて質問に答えるQ&Aボット」を作ってみて、実際の業務で使えるレベルの回答精度が出るかを確認します。試してみて「思ったより使えない」「このくらいの精度で十分」という感覚をSandboxで掴むことが、有料プランへの投資判断に直結します。

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Teamプランでは最大50ユーザーを登録できますが、実際に利用するユーザー数が少ない場合はProfessionalプランの方がコスト効率が良い場合があります。また、月のクレジット消費状況をDashboardで定期確認し、余りが多い場合はプランダウングレード、足りない場合はアップグレードを検討します。Difyは月単位で柔軟にプラン変更できるため、使用量に合わせた最適化が可能です。

クレジット消費が多い原因として「テスト実行のしすぎ」があります。開発・テスト中に何度も繰り返し実行するとクレジットを消費します。開発時は自前APIキーを設定してDifyクレジットの消費をゼロにし、本番公開後にDifyのデフォルトモデルを使うかどうかを判断するという運用が効率的です。また、ダッシュボードから月のクレジット残高を定期確認し、残量が少なくなる前にAPIキー設定に切り替える準備をしておくと、月末に急にクレジット不足になるリスクを回避できます。

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Difyと並んでAI業務自動化の文脈でよく登場するのが「Claude Code」です。両者はどちらも「AIで業務を効率化するツール」ですが、アプローチがまったく異なります。特にDifyを検討している非エンジニア経営者は、Claude Codeとの違いを理解した上で判断することが重要です。

比較軸	Dify（クラウド版）	Claude Code
操作方法	GUI（ドラッグ&ドロップ）	自然言語による指示（チャット形式）
プログラミング不要度	設定UIがあるが複雑	日本語で指示するだけ
料金	$59〜$159/月＋API費	約¥3,000〜15,000/月（利用量次第）
業務への組み込み	APIエンドポイントを設計	既存ファイル・ツールを直接操作
ローカル処理	クラウドのみ	PC上でローカル実行も可
定期自動実行	設定が複雑	自然言語で「毎朝○時に実行して」
Excel・PDFの処理	コネクター設定が必要	直接ファイルを読み書きできる

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Difyの強みは「チャットボットやQ&Aアプリを視覚的に設計できる」点です。「社内ナレッジベースを検索するチャットボットを自社サービスに組み込みたい」「顧客対応を自動化したWebアプリを作りたい」という場合、Difyのワークフロービルダーが直感的です。特に、RAG（資料を元にAIが回答する仕組み）を使ったアプリ構築はDifyの得意領域です。

また、複数のAIモデルを組み合わせた複雑なパイプライン（「まずClaude で要約→次にGPTで翻訳→最後にGeminiで品質チェック」のようなフロー）を視覚的に設計したい場合もDifyが有利です。設計フローが「目で見てわかる」ため、チームでの共有・レビューがしやすいメリットがあります。

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Claude Codeは「AIと会話しながら、PCの操作・ファイル処理・自動化を直接実行してもらう」ツールです。Difyが「アプリを作る」ツールであるのに対し、Claude Codeは「今すぐ目の前の仕事を片付ける」ツールという違いがあります。「このExcelファイルから必要なデータを抽出してSlackに送って」「このPDFを100件処理して集計表を作って」という指示を自然言語で与えると、Claude Codeが直接実行してくれます。

非エンジニア経営者にとって特に重要なのは「プログラミング知識ゼロで業務自動化できる」という点です。DifyはGUI操作ですが、RAGの設定・APIの接続・変数の設定など、実際には相当な学習コストがかかります。Claude Codeは日本語で「〇〇してください」と入力するだけなので、業務担当者がそのまま使い始められます。

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実際のコストを比較すると、Difyクラウド版のProfessionalプランは月$59（約¥9,000）に加え、APIキー費用が別途発生します。Claude Codeは利用プランによって月¥3,000〜15,000程度の範囲です。単純な料金比較よりも重要なのは「その金額でどれだけの業務価値を生み出せるか」というROIの視点です。

たとえば、月¥9,000のDifyを使って「顧客問い合わせ対応を1日2時間削減」できれば、人件費換算で月¥3〜5万円以上の価値が生まれます。月¥15,000のClaude Codeを使って「毎月の集計作業（8時間）を自動化」できれば、それ以上の価値を創出します。どちらのツールも「コストより価値創出」の観点で評価することが重要です。

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実際に「どちらを選ぶべきか」を判断するための指針を整理します。

両者を組み合わせる企業も増えています。「Claude Codeで社内の繰り返し業務を自動化しつつ、顧客向けのQ&AチャットボットはDifyで構築する」というデュアル活用が、AI先進企業では一般的になりつつあります。

実際、GENAIが支援した企業事例では「Phase 1：Claude Codeで社内の月次集計・レポート業務を自動化（導入1ヶ月で月間20時間削減）→ Phase 2：Difyで顧客向けFAQボットを構築（問い合わせ対応時間を30%削減）」という段階的な成功パターンが多く見られます。いきなり両方を導入しようとすると、学習コストが分散して中途半端になりがちです。まず一方を完全に使いこなしてから、次のステップへ進む計画的な進め方を推奨します。

中小企業がAI活用を始める際によくある失敗は「高機能なツールを導入したが誰も使いこなせない」というパターンです。DifyもClaude Codeも、使い始めるハードルの低さ（DifyはGUI操作、Claude Codeは日本語会話）は相対的に低いですが、実際の業務に組み込んで継続的に使い続けるためには、担当者の習熟と運用体制の整備が必要です。GENAIではツール選定から定着支援まで一貫したサポートを提供しています。

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よくある質問

Q. DifyのSandboxプランは本当に無料ですか？

A. はい、クレジットカード登録不要で使えます。ただし200メッセージクレジットの上限があり、商用利用は制限されています。ビジネス目的での試用には使えますが、本番運用にはProfessionalプラン以上への移行が必要です。

Q. Difyのセルフホスト版は本当に無料ですか？

A. ソフトウェア自体は無料（Apache 2.0ライセンス）ですが、実際の運用にはサーバー費用（月数万円〜）とエンジニアの技術工数が必要です。初期設定・継続メンテナンス・障害対応のコストを含めると、トータルでクラウド版と大差ない場合もあります。

Q. 自前のAPIキーを設定すればDifyのクレジットは消費しませんか？

A. はい、OpenAI・Anthropic・Google等の自前APIキーを設定すると、Difyのメッセージクレジットは消費されません。ただし、APIキー側の従量課金が別途発生します。月の使用量を事前試算し、どちらのコスト体系が有利かを確認することをお勧めします。

Q. DifyとClaude Codeは両方使う必要がありますか？

A. どちらかだけでも十分な業務効率化は可能です。「まず社内業務の自動化をしたい」ならClaude Code、「顧客向けAIアプリを構築したい」ならDifyから始めてください。両方必要と感じるのは、ある程度AI活用が進んだ段階です。

Q. Difyのプランはいつでも変更できますか？

A. クラウド版はいつでもプランの変更が可能です（月単位）。年間契約の場合は中途解約の規定を確認してください。セルフホスト版のプランは、利用形態（OSSか商用ライセンスか）によって異なるため、Dify社に直接問い合わせることをお勧めします。

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DifyはAIアプリを視覚的に構築できる優れたプラットフォームですが、「どのプランを選ぶか」「クラウド版かセルフホスト版か」は用途と組織体制によって大きく異なります。まずSandboxで動作を確認し、商用利用が必要ならProfessional、チームで使うならTeamプランを検討してください。セルフホスト版は「ソフトウェア無料」でも実際の運用コストを正確に試算することが重要です。料金だけでなく、導入後の学習コスト・運用体制・ROI計測まで含めた総合的な評価が、AI活用を成功させる第一歩です。

一方、Claude Codeは「今日から日本語だけで業務を自動化できる」という点でDifyとは一線を画します。エンジニアがいない中小企業で「まずAIを使ってみたい」という場合、Claude Codeから始める方が学習コストを最小化できます。DifyとClaude Codeはどちらが上ではなく、用途別に使い分ける「AIツールの戦略的選択」が現代ビジネスに求められています。

GENAIでは、Claude Code導入の無料相談を受け付けています。「Difyを検討しているがClaude Codeの方が合っているかもしれない」という状況も含め、業務ヒアリングから最適なAI活用方針を一緒に設計します。まずは導入相談からお気軽にどうぞ。

AIツール導入で最も重要なのは「ツール選定」ではなく「業務への定着」です。月額費用を払い続けながら活用度が低いまま放置されるケースが多いのが現状です。Difyを導入するなら「何のアプリを作るか・誰が管理するか・効果をどう測るか」を事前に決めること。Claude Codeを導入するなら「どの業務を自動化するか・誰が日々使うか・習熟支援をどうするか」を計画することが成功の鍵です。GENAIはツール提供だけでなく、導入後の定着・成果創出まで伴走します。

最終的な判断基準は「自社のチームがどちらのインターフェースで操作できるか」です。GUIで視覚的に設定したい・AIアプリを外部公開したい場合はDify、日本語会話で即座に業務を処理させたい・IT担当者なしで始めたい場合はClaude Code——この原則に立ち返ることで、迷いなく選択できるはずです。どちらの選択であれ、「まず小さく試して効果を確認する」アプローチが長期的なAI活用の成功に繋がります。

DifyとClaude Code、どちらを選んでも「試してみなければわからない」というのが正直なところです。Difyは無料のSandboxから、Claude Codeは試用期間から始められます。重要なのは「どちらが優れているか」ではなく「自分たちの業務課題に対してどちらが解決策として適しているか」という視点です。AI活用の目的を明確にした上で、小さな試みから始めて、成功体験を積みながら拡大していく——これがGENAIが推奨するAI導入の王道です。

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