**最終更新日：**2026年1月22日

DX推進や生成AI導入の現場で、有力な選択肢として挙がる「Dify」。非常に高機能である一方、導入担当者にとっては「最終的にいくら予算を確保すればよいのか」が見えにくいツールでもあります。

Difyのコスト構造は、大きく分けて「プラットフォーム利用料（固定費）」と「AIモデル利用料（変動費）」の2段階になっています。また、メーカーが提供するクラウド版を利用するか、自社サーバー（オンプレミス）で構築するかによっても、予算の考え方が根本から異なります。

この記事では、Dify導入を検討中のプロジェクトオーナーや担当者様に向けて、プランごとの違い、オンプレミス運用の現実的なコスト、そして実務で発生するAPI利用料のシミュレーションを整理して解説します。

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1.Dify導入における2つの利用形態とコスト構造

まずは、利用形態の選択です。これによって、発生する費用の種類が変わります。

利用形態	Dify Cloud（クラウド版）	Community Edition（オンプレミス版）
提供形態	SaaS（ブラウザですぐ利用可能）	オープンソース（自社サーバーへ構築）
初期費用	なし	サーバー構築の人件費・外注費
月額固定費	プラン料金（$0〜$159）	サーバー・DBなどのインフラ費用
運用保守	不要（ベンダー側で実施）	自社で対応（アップデート・監視など）
AI利用料	一定枠まで込み（超過分は自己負担）	全額自己負担（APIキー連携）

どちらを選ぶべきか？

• **クラウド版：**スモールスタートしたい場合や、サーバー管理の工数をかけたくない場合におすすめです。

• **オンプレミス版：**社内規定でデータを外部SaaSに出せない場合や、大規模利用でインフラを自社向けに最適化したい場合に適しています。

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2.Dify Cloud（クラウド版）の料金プラン詳細

多くの企業にとって、まずは検証から始めやすいクラウド版の料金を解説します。

（※価格は2026年1月時点のもので、日本円換算は1ドル＝150円を想定しています）

プラン名	料金（月額/年払い時）	メンバー数	アプリ数	想定フェーズ
Sandbox	無料	1名	10個	個人の機能検証
Professional	$59(約9,000円)	3名	50個	チーム単位でのPoC（概念実証・お試し）導入
Team	$159(約24,000円)	無制限	無制限	全社的な本格運用

※プランの内容は変更される可能性があります。最新情報はDify公式サイト（料金ページ）にてご確認ください。

注意点：プラン料金に含まれる「クレジット」の仕組み

クラウド版には、OpenAIなどのモデル利用権（クレジット）が含まれていますが、これには上限があります。

例えばProfessionalプランの場合、一定のメッセージ数やクレジットを超過すると利用が停止するわけではありません。自社のAPIキー（OpenAIやAnthropicのキー）を設定して、従量課金で支払う形式に自動的に切り替わります。

そのため、本格的に業務利用する場合は、基本的に「プラン料金 ＋ API従量課金」がセットになると想定して予算を組むのが安全です。

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3.オンプレミス（セルフホスト）にかかるコスト

「オープンソース版なら、ライセンス料が無料なので安く済む」と考えられがちですが、企業ユースで安定稼働させるには、以下のコストを考慮する必要があります。

①インフラ費用（サーバー代）

Difyを快適に動作させるためには、アプリケーション本体に加え、データを保存するデータベース（PostgreSQL）や一時保存用のキャッシュ（Redis）、さらにベクトル検索用のミドルウェアが必要です。

※ベクトル検索とは、AIが言葉の意味（文脈）を理解してデータを検索するための仕組みです。

• 構成例：AWSやGCPで、推奨スペック（vCPU 2以上、メモリ4GB以上）のコンテナ環境とデータベースを用意する場合

インフラ費用は、利用規模やセキュリティ要件によって変動します。また、選択する環境（クラウドサービスか物理サーバーか）によっても大きく異なります。安定稼働のためには、技術的な知見に基づく設計・構築作業が必要となるため、具体的な費用については個別にご相談ください。

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②運用・保守の人件費

見落としがちなのが運用の工数です。

• **アップデート対応：**Difyは機能追加の頻度が高く、定期的なバージョンアップが必要です。

• **障害対応：**サーバーダウンやレスポンス遅延時の調査・復旧が必要です。

• **セキュリティ：**OSやミドルウェアのパッチ適用が必要です。

これらを外部委託する場合や、社員の工数（人件費）を換算すると、SaaS版の月額料金を上回る可能性があります。コストメリットよりも「データ統制」の観点で選ぶのが適切です。

【現場のCheck Point】ストレージコストの増加

ログ保存やRAG用のナレッジデータが増えると、データベースの容量も増加します。また、万が一に備えたバックアップ運用（スナップショットなど）の費用も加算されるため、インフラ費用は余裕を持って見積もることをおすすめします。

③【重要】データガバナンスとセキュリティ要件

オープンソース版の最大の選択理由となり得るのが「データガバナンス（データの管理・運用方針）」です。コストメリット以上に、企業が持つ機密データの安全性を優先する場合、以下の観点からオンプレミス（セルフホスト）が必須となります。

1. データの保管場所

比較観点	Dify Cloud（クラウド版）	Community Edition（オンプレミス版）
データ保管場所	Difyベンダーが管理するクラウドサーバー上	自社が管理するサーバー上（AWS/GCPなど）
コンプライアンス	ベンダー側のセキュリティ基準に依存	自社の監査基準に完全に準拠できる
情報漏洩リスク	外部SaaS利用に伴う、社内規定上の制限を受ける	自社環境内に閉じるため、外部SaaS連携リスクがない

機密性の高い文書（RAGデータ）を外部に持ち出せない規定がある企業、金融機関や官公庁系のクライアントを持つ企業は、データガバナンスを理由にオンプレミスを選択する必要があります。

2. 必須となるセキュリティ対策（SSL/HTTPS化）

技術的にはIPアドレスでのアクセスも可能ですが、企業導入では通信の暗号化が実質的に必須となります。

• SSL/HTTPS化の義務： Dify上で機密性の高いデータを扱ったり、マイク入力などのWeb標準機能を利用したりする場合、通信が盗聴・改ざんされないようSSL証明書による暗号化（HTTPS化）が強く推奨されます。

• 利便性の担保： 社員・所属メンバーに数字の羅列となるIPアドレスで共有するのは不便です。独自ドメインを設定することで、運用面・利便性において企業・組織利用に耐えうる環境が整います。

オンプレミスを選択する場合、このSSL証明書の取得と独自ドメインの設定・運用もすべて自社または外部委託で対応する必要があるため、工数と費用を予算に含めておくことをおすすめします。なお、GMO即レスAIを提供するGMOペパボには、こうしたインフラ整備に不可欠なドメイン取得サービスやSSL証明書サービスについても知見があります。

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4. API利用料の試算（RAG利用時の変動費）

クラウド・オンプレミス共通で発生し、かつ総額を大きく左右するのが「LLMへのAPI利用料」です。 特にDifyの強みであるRAG（社内データ検索）を利用する場合、通常のチャットよりもトークン（文字数）消費量が増加します。

具体的な試算シミュレーション

【前提条件】

• 利用メンバー数：50名

• 利用頻度：1人1日5回検索（月間合計 5,000回）

• 使用モデル：GPT-4o (OpenAI)

• 処理内容：ユーザーの質問に対し、社内ドキュメントを参照して回答を作成する（RAG）

【コストの内訳】

1.入力（Prompt）のコスト

• ユーザーの質問文に加え、参照する社内ドキュメントのテキストがAIに送信されます（ここがコスト増の要因です）。

• 1回あたり約2,000トークンと仮定。

• 計算：$2.50 / 1M tokens × 2,000 × 5,000回 = $25 (約3,750円)

2.出力（Completion）のコスト

• AIからの回答文です。

• 1回あたり約500トークンと仮定。

• 計算：$10 / 1M tokens × 500 × 5,000回 = $25 (約3,750円)

【月額合計目安】 $50（約7,500円） / 月

※この試算はあくまで「1回の往復」で完結した場合です。 Difyのワークフロー機能を使って「分類」→「検索」→「要約」と複数のステップを踏む場合、ステップごとにAPIコールが発生するため、コストは上記より増加します。また、プロンプトキャッシュ機能（Cached Input）が適用される場合は、入力コストがさらに安くなる可能性があります。（$1.25 / 1M tokens）

最新の価格はOpenAI Platform 価格ページにてご確認ください。

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5.コストを最適化するための運用ポイント

Difyは非常に柔軟なツールであるため、設計次第でコストパフォーマンスを大きく改善できます。

モデルの使い分け（Routing）

すべての処理に高価な「GPT-4o」や「Claude 3.5 Sonnet」を使う必要はありません。Difyの設定で、以下のようにモデルを自動で振り分けることが可能です。弊社が導入支援で注力する点でもあります。

• **単純な分類・要約・翻訳：**軽量モデル（GPT-4o-mini, Claude 3 Haikuなど）

• **複雑な推論・文章生成：**高性能モデル（GPT-4oなど）

特に軽量モデルは、高性能モデルに比べて価格が数十分の一になることもあり、これらを適切に組み合わせることで、品質を落とさずにランニングコストを大幅に圧縮できます。

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まとめ

Difyの導入コストを見積もる際は、以下の3要素を積み上げて計算することをおすすめします。

1. **基盤コスト：**クラウド版の月額料金 または オンプレミス版のインフラ費・保守人件費

2. **APIコスト：**想定利用回数 × トークン単価（RAG利用時は多めに見積もる）

3. **体制コスト：**プロンプト調整やワークフロー改善を行う担当者の工数

まずは小さく検証したい場合は、Dify CloudのProfessionalプラン＋API従量課金でのスモールスタートが最もリスクの少ない選択肢となるでしょう。

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おわりに

GMO即レスAIでは、業務要件に合わせた「コストシミュレーション」や、コスト対効果を最大化するための「モデル選定・ワークフロー設計」のご支援を行っております。

導入にあたっての概算見積もりや、構成についてのご相談など、お気軽にお問い合わせください。

▶︎GMO即レスAIのDify導入に関するお問い合わせはこちら

最後までお読みいただきありがとうございました