Una Comparativa Exhaustiva de Dify, n8n y Make — La Mejor Elección por Caso de Uso, y por Qué n8n a Menudo Queda Fuera de las Comparaciones

Puntos clave primero

• Posicionamientos distintos: Dify es una plataforma de IA (LLMOps) especializada en desarrollo de apps/agentes generativos. n8n y Make son herramientas generales de automatización de flujos (iPaaS/IPA) donde la IA es “una función más”.
• Rango de precios: Dify ofrece planes cloud de pago (p. ej., Professional mensual) además de OSS/autohospedado. n8n tiene precios cloud por niveles (Starter/Pro, etc.) y autohospedado. Make usa una suscripción mensual basada en créditos (crédito ≒ número de ejecuciones de operaciones).
• Fortalezas: Dify destaca en RAG/agentes/observabilidad/cambio de modelo. n8n sobresale en autohospedado + ramificación/condiciones flexibles, con Sustainable Use License. Make ofrece escenarios visuales no-code, gran catálogo de conectores y control de costes por créditos fácil de entender.
• Por qué “n8n no aparece” en muchas comparativas: (i) La comparación era centrada en IA, así que Dify (nativa de IA) y Make (SaaS-first) tomaron prioridad; (ii) El criterio era “solo SaaS puro,” excluyendo el autohospedado de n8n; (iii) Los equipos evitaron el coste de explicar la Sustainable Use License de n8n y matices de facturación del autohospedado; (iv) En operaciones en Japón, los materiales de capacitación de Make suelen ir primero — todas decisiones de diseño pragmáticas más que inferioridad del producto.

A quién le resultará útil (perfiles concretos)

• Responsables de DX/automatización en empresas: Quieren equilibrar coste operativo y funciones de IA en SaaS existentes como Salesforce/Google Workspace/Slack.
• Equipos de producto de IA: Necesitan RAG/agentes montados con GUI + API, buscando observabilidad, auditoría y cambio de modelo sobre una base LLMOps.
• Departamentos de TI/IS: Tienen requisitos de residencia de datos o on-prem/autohospedado y necesitan una zona de aterrizaje gobernada × automatización.
• Líderes de equipos SMB: Quieren empezar pequeño, estandarizar y luego adoptar, con mínimo coste de aprendizaje de UI y formación.

Este artículo se basa en fuentes primarias (sitios/docs oficiales), excluyendo información incierta. Precios/funciones reflejan octubre de 2025 y pueden cambiar con actualizaciones; revisa siempre las páginas oficiales.

1. “Filosofía” del producto y capacidades núcleo (primero, alinea el marco)

Dify (LangGenius)

• Filosofía: Plataforma de IA que unifica flujos de agentes/RAG/ops de modelo/observabilidad para apps de IA en producción. Soporta OSS y cloud, y múltiples proveedores de modelos.
• Funciones representativas: Agentes, flujos, RAG, evaluación/observabilidad, conmutación de modelo, marketplace. Lanzamientos recientes fortalecen pipelines visuales de conocimiento para preparación de datos enterprise.
• Ideal para: Bots FAQ/búsqueda empresarial, resumen/clasificación de IA y apps de negocio con IA lanzadas rápido.

n8n

• Filosofía: Automatización de flujos autohospedable. Construye ramas/condiciones/bucles con flexibilidad y conecta SaaS/APIs con poco código. Nodos de IA en expansión. Licencia “Sustainable Use License.”
• Funciones representativas: Flujos visuales por nodos, autohospedado, webhooks/disparadores, ramificación/filtros/manejo de errores, nodos de integración de IA.
• Ideal para: “Pegamento” interno de SaaS (CRM ↔ hojas ↔ correo), sincronizaciones programadas, puente on-prem ↔ cloud.

Make (antes Integromat)

• Filosofía: Automatización SaaS no-code mediante “escenarios” visuales. Gran biblioteca de conectores, depuración visual y precio por créditos (operaciones) intuitivo. Integración de IA GUI-first y fácil de adoptar.
• Funciones representativas: Escenarios drag-and-drop, rica ramificación/filtros/iteración, logs detallados, IA/webhooks/HTTP.
• Ideal para: Automatización centrada en SaaS, PoC→producción de abajo arriba, y despliegues que priorizan bajo coste de formación.

2. Precios y planes (¿con cuál es más fácil empezar?)

• Dify: Planes cloud de pago (p. ej., Professional/mes) + OSS/autohospedado. Los costes de inferencia de modelos son separados: piensa en tarifa de plataforma + uso del modelo.
• n8n: Cloud con precios por niveles y por ejecuciones (Starter/Pro, etc.) y autohospedado. Concurrencia/histórico/controles escalan por plan.
• Make: Basado en créditos (≒ cuenta de operaciones de módulos). Tramos Free→pago amplios. Un cambio en noviembre ajusta ciertas condiciones de créditos. La sensación de “pagas lo que ejecutas” facilita pasar PoC→producción.

Los precios varían con FX/campañas/revisiones. Ruta segura: estima → corre un mes → luego contrata.

3. Qué hace mejor cada uno (visión de practicante)

3-1. Donde brilla Dify (convertir apps de IA en activos “plataformizados”)

• RAG/agentes, cambio de modelo (OpenAI/Anthropic/Vertex, etc.) y observabilidad/evaluación son guiados por GUI — fácil de llevar a producción.
• Autohospedado/OSS ayuda a cumplir retención/residencia de datos.
• Ejemplos: Q&A de políticas internas, búsqueda de conocimiento, resumen/clasificación, procesos automatizados mediados por agentes.

3-2. Donde brilla n8n (pegado “suave y potente”)

• Autohospedado centra el pegado on-prem ↔ cloud con control rico (rama/filtro/reintento).
• La Sustainable Use License es fair-code. Una vez revisada (p. ej., términos de reventa), se vuelve una base de automatización controlable.
• Ejemplos: Jobs de sync DB central ↔ SaaS, vínculos en tiempo real por webhook, automatizaciones auditadas.

3-3. Donde brilla Make (cualquiera puede operarlo, de forma visible)

• Escenarios no-code son fáciles para áreas de negocio. Logs granulares y ramificación/iteración en GUI reducen tiempo de formación. Conectores + créditos simplifican la planificación de costes.
• Ejemplos: Avisos en Slack, agregaciones de hojas, actualizaciones CRM — automaciones lideradas por administración.

4. Seguridad / residencia de datos / gobernanza

• Dify: Autohospedado mantiene RAG/logs de modelo en tu infraestructura. Edición cloud ofrece DPA y docs de gobernanza.
• n8n: Autohospedado habilita diseños acotados por red y encaja en áreas de alto control. Requiere entender la licencia y costes operativos desde el inicio.
• Make: SaaS-first; gestiona residencia/permisos vía diseño de cuentas + mínimo privilegio. Los créditos sirven como guarda-raíl ante cargas desbocadas.

5. Casos comparativos (de pequeño a producción)

1. Bot FAQ interno + búsqueda documental

• Dify: Plantillas RAG → ajustes de modelo → eval/observabilidad todo en GUI. Rápido a producción.
• n8n/Make: Delegan Q&A a LLM/API externa y orquestan pre/post-transform y actualizaciones de SaaS.

2. E-commerce: aviso de pedido → asignación de stock → asiento contable

• Make: Profundidad de conectores SaaS + logs GUI ayudan a operaciones de primera línea.
• n8n: Autohospeda para bidireccional con DB/ERP interno; su libertad de ramificación destaca.
• Dify: Inserta agentes para excepciones con escalado humano — autonomía híbrida.

3. Reporting automatizado (resúmenes/visualizaciones)

• Dify: Empaqueta resumen/explicaciones como app; cambia modelos para afinar coste/calidad.
• Make/n8n: Excelentes en recolección/transform, luego resumen LLM → entrega por Slack/email.

6. Pros y contras de un vistazo

Dify

• Pros: Nativa de IA (RAG/agentes/observabilidad/ops de modelo). OSS/autohospedado permite control de datos.
• Contras: Para automatización SaaS pura, la amplitud de conectores puede quedar por detrás de líderes iPaaS. Es clave diseñar optimización de coste LLM y ops de evaluación.

n8n

• Pros: Autohospedado × gran libertad de flujo. Amigable para devs, fuerte para enlaces on-prem.
• Contras: Requiere comprender la Sustainable Use License. Los límites de cloud (ejecuciones/concurrencia) exigen diseño operativo.

Make

• Pros: Modelo de créditos claro, excelentes logs GUI, gran biblioteca de conectores — rápido al primer valor.
• Contras: Sin autohospedado. Para gobernanza estricta o enlaces directos on-prem, hay que diseñar workarounds.

7. Por qué “n8n falta” en algunas comparativas (contexto común y encuadre correcto)

1. Tema sesgado a “plataforma de IA.”
   Dify es LLMOps (base operativa de apps de IA); Make es automatización SaaS para masas. n8n = flujos generalistas + autohospedado, que se percibe más técnico — por eso se omite en tablas “solo IA” o “solo SaaS”.

2. Regla de selección “solo SaaS.”
   Cuando la revisión de seguridad/velocidad favorece solo SaaS, el n8n autohospedado queda fuera. n8n Cloud existe, pero muchas políticas tratan “self-host = revisión extra,” así que editores lo omiten para reducir coste de explicación.

3. Evitar explicar la licencia (Sustainable Use License).
   Las licencias fair-code requieren explicar en qué difieren de OSS permisivas. En reseñas rápidas, las herramientas con más matices se excluyen — economía del proceso, no demérito de n8n.

4. Parámetros de diseño operativo añaden verbosidad.
   La gestión de ejecuciones/concurrencia/histórico necesita responsable. Para artículos cortos, los créditos de Make o la postura de app de IA de Dify son más fáciles de resumir.

Conclusión: n8n no se omite por ser peor, sino porque ejes, límites de espacio y coste de explicación a veces lo excluyen.

8. Cómo elegir si no estás seguro — selecciones por escenario

• Quieres poner apps de IA en producción (con eval/observabilidad/ajuste RAG).
  → Dify. Plataformiza modelos/observabilidad/RAG, asegurando cambios futuros de modelo.

• Quieres low-code para “pegar” SaaS y tienes on-prem en la mezcla.
  → n8n. El autohospedado facilita operación en perímetro propio; ramificación/condiciones flexibles rinden. Revisa la licencia temprano.

• Quieres que equipos de negocio creen flujos funcionales en días.
  → Make. GUI no-code, logs detallados, créditos facilitan formación y estimación.

9. Mirando a 2026

• Dify: Más sofisticación de agentes/flows y preparación de conocimiento (p. ej., pipelines visuales), apuntando a un “SO para apps de IA.” Multi-modelo y observabilidad seguirán creciendo.
• n8n: Más nodos de IA, refinamiento de ops cloud y funciones enterprise. Historias de financiación/crecimiento sugieren buena velocidad de producto.
• Make: Anuncios continuos sobre conectividad de IA (flexibilidad de proveedor) y optimización de créditos; afilando el núcleo de automatización masiva. Mejoras de UI/logs y contenidos de formación son clave.

Tendencia lateral: El giro “de RAG puro a patrones agentic” sigue definiendo el diseño de apps de IA. Bases orientadas a agentes/flows como Dify encajan bien.

10. Hoja de ruta de adopción a 90 días (plantilla)

• Día 1–14: Requisitos

  • Ubicación de datos (entrada/salida), necesidades transfronterizas, nivel de auditoría, objetivos de IA (resumen/clasificación/RAG/agentes).
  • Decide solo SaaS vs. incluir autohospedado (aquí se fija el papel de n8n).

• Día 15–30: PoC

  • Dify: prototipa FAQ/RAG. Make: 2–3 flujos de primera línea. n8n: un puente on-prem ↔ SaaS.
  • Puntúa por coste (modelo + plataforma) y MTTR.

• Día 31–60: Estandariza

  • Codifica roles (app de IA = Dify / automatización SaaS = Make / puente de perímetro = n8n).
  • Define retención de logs, permisos, auditoría, política de reintentos, versionado.

• Día 61–90: Producción

  • Reevaluar SLA y costes de ops, confirmar trazabilidad, impartir formación (Make para negocio, n8n para IS, Dify para producto de IA).

11. FAQ

P. ¿Tenemos que elegir solo uno?
R. No. Usa división de roles — apps de IA = Dify, automatización GUI para negocio = Make, pegado de perímetro/gobernanza = n8n. Hay solapes, pero las fortalezas son distintas.

P. Me preocupa la licencia de n8n.
R. La Sustainable Use License es fair-code. Pide a Legal revisar términos comerciales/reventa. Si necesitas autohospedado gobernado, n8n sigue siendo fuerte.

P. ¿Cómo empezar poco a poco?
R. Make (niveles free/bajos) para victorias rápidas visibles → Dify (free/OSS) para prototipos de apps de IA → n8n para validar necesidades de perímetro/on-prem — un práctico enfoque de tres puntos.

12. Conclusión — Trata bien el tema de “n8n ausente” y apunta a un encaje de tres vías

• Dify es la base operativa para apps de IA. Fuerte en RAG/agentes/observabilidad para diseño de producción.
• n8n es el puente flexible autohospedado. Capaz en IA, pero fundamentalmente automatización generalista. Si no aparece en un cuadro, verifica si la comparación era solo IA o solo SaaS.
• Make entrega “primeras ejecuciones” rápido con UI no-code/logs/créditos.

Idea clave: En vez de forzar un ganador, hazlos coexistir por rol: apps de IA = Dify, velocidad para negocio = Make, perímetro/gobernanza = n8n. Si ves “n8n no listado,” verifica los supuestos de la comparación. Cambia el marco, y cambia la respuesta. La ruta más fluida es empezar pequeño → definir roles → estandarizar para una automatización sin fricciones.

Referencias (verificadas: 2025-10-29)

• Dify

  • Sitio oficial (funciones/lanzamientos recientes): menciona Agentic Workflow / RAG / ops de modelo / observabilidad.
  • Página de precios (planes cloud de pago).
  • GitHub (postura OSS/autohospedado).
  • Blog oficial (novedades verano 2025: pipeline de conocimiento, etc.).

• n8n

  • Página de precios (planes cloud, ejecuciones, concurrencia).
  • Documentos de licencia (anuncios/términos de Sustainable Use License).
  • Cobertura de financiación (tendencia de crecimiento).

• Make

  • Página de precios (modelo de créditos / avisos de cambios).
  • Resúmenes de onboarding (niveles / primeros pasos).
  • Reseñas recientes que resumen fortalezas (ramificación, logs, eficiencia de coste, amplitud de conectores).

• Suplemento

  • Discusión del cambio de RAG a arquitecturas orientadas a agentes y sus implicaciones en el diseño de apps de IA.