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Soluciones · Plataforma de aplicaciones LLM

Un VPS para Dify

Dify es la plataforma de código abierto para crear aplicaciones LLM: asistentes de chat, agentes, flujos de trabajo y RAG sobre sus documentos, con el proveedor de modelos que elija detrás de una clave de API. Su documentación pide 2 núcleos de CPU y 4 GiB de RAM, y el archivo oficial de Docker Compose inicia dieciséis contenedores, así que tome ese mínimo como lo que es: un mínimo. BD-8 a $12.90 al mes es la máquina más económica con espacio de verdad; C2-4-80 a $37.90 es la más económica que cumple exactamente el mínimo oficial, en decenas de ciudades.

Lo que necesita

Software según la documentación, tamaños etiquetados por fuente

El software y la configuración de seguridad provienen de la documentación oficial del proyecto. Cuando el proyecto no publica requisitos de hardware, los tamaños indican de quién son.

Del README de Dify y docs.dify.ai

  • “CPU >= 2 Core, RAM >= 4 GiB.” Docker Engine 19.03 o posterior con Docker Compose 2.24.0 o posterior, en Linux.
  • Instalación: clone la última versión y luego ejecute cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d. El archivo compose inicia siete servicios de Dify más Postgres, Redis, Weaviate, nginx, dos sandboxes y dos proxies de salida.
  • El nginx del stack publica los puertos 80 y 443. La cuenta de administrador se crea una sola vez en http://your-ip/install; después inicia sesión en la dirección sin ruta.
  • Los modelos provienen de un proveedor que usted configura en Ajustes: una clave de API para un modelo alojado, o un endpoint autoalojado compatible con OpenAI, como Ollama. Dify no ejecuta ningún modelo, así que no necesita GPU.

Tamaños (el mínimo de Dify y luego los nuestros según lo que inicia el archivo compose)

Dimensionamiento por carga de trabajo
Carga de trabajovCPURAM
Solo Dify (mínimo oficial)Aquí hay dieciséis contenedores en reposo. Indexar un conjunto de documentos o compilar en la misma máquina la llevará al swap.24 GB
Dify + algunas aplicaciones y una pequeña base de conocimientoNuestro. Postgres, Redis, Weaviate y los workers ocupan cada uno su propia memoria; aquí deja de ir justo.48 GB
Grandes bases de conocimiento, muchos usuarios, flujos de trabajo todo el díaNuestro. Weaviate crece con los vectores; la generación de embeddings y la indexación se ejecutan en la CPU del worker.824 GB

Los planes adecuados

5 máquinas, con precio en tiempo real

Primero la máquina adecuada más barata. Precios de hoy, por mes, tomados del catálogo.

  • BD-8$12.90/mes

    4 vCPU · 8 GB · 100 GB de disco · 32 TB

    El más económico con espacio para todo el stack. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB y 32 TB de transferencia, por menos que las máquinas de 4 GB en otros lugares. El doble del mínimo oficial en ambos aspectos.

  • BD-12$17.90/mes

    6 vCPU · 12 GB · 200 GB de disco · 32 TB

    6 vCPU / 12 GB / 200 GB para una biblioteca de documentos real. Disco para archivos subidos y vectores, memoria para que Weaviate crezca.

  • BD-24$31.90/mes

    8 vCPU · 24 GB · 300 GB de disco · 32 TB

    8 vCPU / 24 GB para las aplicaciones de un equipo. Varias aplicaciones, grandes bases de conocimiento, agentes y flujos de trabajo ejecutándose a la vez.

  • C2-4-80$37.90/mes

    2 vCPU · 4 GB · 80 GB de disco · 3 TB

    Exactamente el mínimo oficial, en decenas de ciudades. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Ejecuta el stack; no compile ni indexe también en él. Elíjalo por la ciudad, no por el tamaño.

  • C4-8-160$75.90/mes

    4 vCPU · 8 GB · 160 GB de disco · 3 TB

    4 vCPU / 8 GB / 160 GB, en decenas de ciudades. El tamaño holgado si las seis ciudades de la fila más económica no le sirven.

Todavía no hay una configuración predefinida para Dify: la instalación son los cuatro pasos siguientes, que usted escribe. Son los comandos de la propia documentación de Dify, sin añadidos.

La instalación

Cuatro pasos, según la documentación de Dify

Docker, el stack de compose, la página de administración y luego un modelo. Haga el paso 3 en cuanto el stack esté activo: el primer visitante de /install crea el administrador.

  1. Docker. curl -fsSL https://get.docker.com | sh Dify requiere Compose 2.24 o posterior; docker compose version muestra la versión que tiene.
  2. Clone la última versión e iníciela. git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d Se inician dieciséis contenedores; docker compose ps debería mostrar todos como Up o healthy, con init_permissions en Exited.
  3. Cree ahora el administrador. Abra http://your-ip/install, configure la cuenta de administrador y luego inicie sesión en http://your-ip. Hasta que tenga HTTPS, mantenga el 80 tras el firewall y acceda por SSH: ssh -N -L 8080:127.0.0.1:80 root@your-server y después http://127.0.0.1:8080/install.
  4. Añada un proveedor de modelos y luego un dominio. Settings, Model Provider: pegue la clave API de un proveedor alojado o apunte un proveedor compatible con OpenAI a su propio Ollama. Para HTTPS, apunte un registro A al servidor, copie docker/envs/infrastructure/certbot.env.example sin el sufijo .example, ponga en él CERTBOT_DOMAIN y CERTBOT_EMAIL y luego inicie el perfil certbot del stack: docker compose --profile certbot up -d.

Con franqueza

Lo que realmente compraríamos

El mínimo es de 2 núcleos y 4 GiB para dieciséis contenedores. Compre la máquina de 8 GB que cuesta menos que las del tamaño mínimo.

Para Dify y algunas aplicaciones

BD-8 · $12.90/mes

4 vCPU, 8 GB y 100 GB a $12.90: todo el stack oficial con memoria de sobra para que Postgres, Redis y Weaviate crezcan, disco para archivos subidos y CPU para indexar sin que las aplicaciones se bloqueen. Los modelos están en otro lugar, detrás de una clave de API, así que esta máquina nunca necesita GPU. Si necesita una ciudad que la fila más económica no tiene, C4-8-160 a $75.90 es la misma configuración en decenas de ciudades.

Preguntas

Lo que se pregunta antes de contratar uno.

¿Cuáles son los requisitos de sistema de Dify?
Tanto su README como su guía de Docker Compose indican al menos 2 núcleos de CPU y 4 GiB de RAM, con Docker Engine 19.03+ y Docker Compose 2.24.0+. Ese mínimo es solo para la plataforma: el archivo compose inicia la API de Dify, un servicio websocket, dos workers, la aplicación web, el daemon de plugins y el backend de agentes, además de Postgres, Redis, Weaviate, nginx, dos sandboxes y dos proxies. Las instrucciones para macOS asignan a la VM de Docker Desktop 2 CPU y 8 GiB, lo que da una buena pista de cómo es un tamaño holgado. Con una máquina de 8 GB deja de ir justo.
¿Dify necesita una GPU?
No. Dify es la capa de aplicación: llama al proveedor de modelos que usted configure, mediante una clave de API o un endpoint compatible con OpenAI. Su documentación enumera decenas de proveedores alojados y opciones autoalojadas. Si además quiere alojar el modelo usted mismo, eso es otra máquina y otra cuestión: la página de Ollama dimensiona la inferencia en CPU según el modelo, y la línea GPU es donde se obtiene velocidad interactiva.
¿Qué puertos usa?
El nginx del stack publica los puertos 80 y 443 en el host (EXPOSE_NGINX_PORT y EXPOSE_NGINX_SSL_PORT en docker/.env). Todo lo demás (Postgres, Redis, Weaviate, los sandboxes) permanece en la red de compose. Mantenga el 80 bloqueado en el firewall hasta que exista el administrador y HTTPS funcione; el primer visitante de /install crea la cuenta de administrador.
Postgres y Redis: ¿tengo que ejecutarlos?
Están en el archivo compose y se inician con todo lo demás: postgres:15-alpine para los datos de Dify y redis:6-alpine para colas y caché, además de Weaviate como almacén vectorial predeterminado. Puede apuntar Dify a servicios externos mediante docker/.env, pero en una sola máquina lo normal es usar los incluidos. Haga copias de seguridad del directorio docker/volumes: ahí están la base de datos, los vectores y los archivos subidos.
¿Cuánto disco?
La documentación no da ninguna cifra. Las dieciséis imágenes ocupan varios gigabytes, y después el disco crece con los documentos subidos y sus vectores en Weaviate y Postgres. Todas las filas de esta página tienen 80 GB o más; las filas de 200 GB y 300 GB son para una biblioteca de documentos real.
¿Dify, n8n o Flowise?
Dify es una plataforma de aplicaciones LLM: prompts, agentes, RAG y flujos de trabajo construidos en torno a modelos, con una interfaz de chat y API para el resultado. n8n es automatización general que además tiene nodos de IA. Flowise era un constructor visual de LangChain; sus mantenedores cerraron el proyecto en agosto de 2026, y su página explica lo que eso significa para quien aún lo use. Los tres funcionan en las mismas máquinas, y tenemos una página para cada uno.