這三個工具常被放在一起比較，因為它們表面上做同一件事：用視覺化介面組出 LLM 應用，不用寫太多程式。
但實際用下去會發現，它們的設計目標差很遠。而選錯的代價通常不會馬上出現——它會在幾個月後，當你想把資料搬走、想改檢索邏輯、或想把功能賣給客戶的時候才浮出來。
30 秒總覽
| Dify | Coze | Flowise | |
|---|---|---|---|
| 定位 | 企業取向的 LLM 應用平台 | 面向一般使用者的 Bot 平台 | 開發者取向的視覺化編排 |
| 誰做的 | 開源專案，可自架 | 位元組跳動，SaaS 為主 | 開源專案，可自架 |
| 資料放哪 | 你自己決定 | 對方伺服器 | 你自己決定 |
| RAG 完整度 | 高，介面上可調 | 中，可調細節少 | 高，但要自己組 |
| 上手難度 | 中 | 低 | 高 |
| 自架難度 | 高（多容器） | 不適用 | 低（單一應用） |
| 適合誰 | 要做企業知識庫的團隊 | 想快速試玩的個人 | 想完整控制的工程師 |
Dify：企業取向的完整平台
核心能力
內建完整的 RAG 知識庫管線——文件上傳、分段策略、向量化、混合檢索、重排序，全部在介面上可調。這是它對非工程師最友善的地方：你不需要知道什麼是 embedding，就能做出一個會讀公司文件的問答機器人。
資料放在哪
可以自架，資料留在你自己的環境。官方也有雲端版，但你有選擇權——這是它跟純 SaaS 的關鍵差別。
優勢與隱憂
優勢是完整度：知識庫、工作流編排、Agent、多模型切換都在同一套裡，不用自己拼。
隱憂是它比較重。多容器架構代表自架門檻高，而且知識庫變大之後檢索品質不會自動變好，需要調校。這部分在知識庫變大之後那篇有完整說明。
Coze：最快上手，代價是控制權
核心能力
從註冊到做出一個能對話的 Bot，可能十幾分鐘就完成。它把複雜的部分都藏起來了，這對只是想試試看的人是優點。
資料放在哪
對方的伺服器。你的知識庫文件、對話紀錄都在上面。
如果你要餵的是產品文件、客戶資料或內部規章，這件事需要先過你們的法遵或主管——而且要在開始做之前問，不是做完才問。
優勢與隱憂
優勢是速度與零維運。隱憂是功能與計價由對方決定，你無法 fork、無法自架、資料搬遷的自由度也有限。
要講公平：對「想快速驗證一個想法」的情境，這些隱憂大多不成立。問題只出在你把它變成正式產品的一部分之後。
Flowise：開發者的積木
核心能力
底層是 LangChain，你可以組出任何檢索策略。彈性最高，天花板也最高。
資料放在哪
可自架，完全由你決定。
優勢與隱憂
優勢是自由度與輕量——單一 Node.js 應用就能跑起來，自架門檻比 Dify 低很多。
隱憂是它不會幫你決定任何事。分段大小要你選、檢索策略要你設計、效果不好要你自己判斷是哪一段出問題。對工程師這是特色，對非工程團隊這是障礙。
三個真正會影響決策的差異
| 差異 | 為什麼重要 |
|---|---|
| 資料落地 | 之後很難改。要餵內部文件的話，這一項先決定了選項範圍 |
| 授權模式 | 開源代表平台方不能單方面改遊戲規則。要把它做進自家產品時特別關鍵 |
| 誰來做決定 | Dify 幫你決定大部分參數，Flowise 全部交給你，Coze 兩者之間 |
情境選型指南
要做企業內部知識庫問答，操作的人不是工程師
Dify。介面上就能調 RAG 參數，不用寫程式也能持續優化。
要把 AI 功能做進自家產品賣給客戶
Dify（自架或託管）。把產品命脈交給一個你無法控制的商業平台是有風險的——不是說對方會做壞事，而是計價與功能的決定權不在你手上。
你是工程師，想完全控制檢索邏輯
Flowise。LangChain 的彈性在這裡是真的用得到。
只是想快速做個機器人試試，不涉及敏感資料
Coze。這種情境下要求資料主權是過度設計。
資料有法遵限制，不能出境
Dify 或 Flowise，自架或使用在地的託管服務。
在 RoamerHost 上使用 Dify
如果你的結論是 Dify，但不想處理那一整組容器：RoamerHost 提供 Dify 全託管，付款後約 60 秒開通，2 vCPU／10 GB 儲存，月費 NT$1,599，含 SSL 與專屬子網域，資料在你的獨立容器內。
要提醒一件常被誤解的事：月費不含語言模型的費用。你要自己準備 API Key，模型呼叫直接付給供應商。詳細在選購前常見問題。
常見問題
Q：三個都免費嗎？
Dify 與 Flowise 是開源的，自架不用付授權費，但你要付伺服器與維運成本。Coze 有免費額度，超過之後依對方的計價。三者都不含語言模型的呼叫費用，那是另外算的。
Q：可以先用 Coze 試，之後再搬到 Dify 嗎？
可以，但要有心理準備：知識庫要重建、流程要重做。兩邊的資料結構不同，沒有現成的匯出匯入。
如果你已經知道最後會走向自架，那用 Coze 驗證想法、用 Dify 做正式版是合理的；但如果是為了省事而先用 Coze，那筆重做的工可能比一開始就用 Dify 還多。
Q：Dify 自架真的很難嗎？
它是多容器架構（API、Worker、前端、PostgreSQL、Redis、向量資料庫），官方建議 2 核 4 GB 起。用 Docker Compose 跑起來不難，難的是之後的升級、備份與監控。完整的成本試算在自架 vs 託管。
Q：RAG 效果不好，是選錯工具嗎？
多數時候不是。檢索品質的瓶頸通常在文件品質與分段策略，不在平台。同一批文件在三個平台上做出來的效果不會差到天差地遠——差的是你有多少參數可以調、以及你知不知道要調什麼。
資料來源與延伸連結
本文提到的功能與定位以各專案官方文件為準，實際功能會隨版本變動，決策前建議直接確認：
- Dify 官方網站與 Dify 官方文件
- Dify 原始碼（GitHub）——授權條款與自架需求以此為準
- Flowise 官方網站與 Flowise 原始碼
- LangChain——Flowise 的底層框架
- Coze 官方網站——計價與功能以官方公告為準
延伸閱讀
- Dify 教學：打造你的第一個 AI 聊天機器人
- Dify 是什麼：No-Code AI 應用開發平台介紹
- Dify 自架 vs 託管：一個月的實際成本拆解
- Dify 知識庫變大之後：檢索品質與資源的取捨
- Dify 託管的資源邊界：什麼情況下 2 vCPU 會不夠
- Dify 加 n8n：AI 負責理解，n8n 負責執行
- RoamerHost Dify 託管方案
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