Рішення · Платформа LLM-застосунків

VPS для Dify

Dify: це платформа з відкритим кодом для створення LLM-застосунків: чат-асистентів, агентів, робочих процесів і RAG за вашими документами, з постачальником моделей на ваш вибір через API-ключ. Документація вимагає 2 ядра CPU і 4 GiB RAM, а офіційний файл Docker Compose запускає шістнадцять контейнерів, тож сприймайте цей мінімум саме як мінімум. BD-8 за $12.90 на місяць: найдешевша машина з реальним запасом; C2-4-80 за $37.90: найдешевша, що точно відповідає офіційному мінімуму, у десятках міст.

Розгорнути BD-8 Порівняти всі тарифи

Що потрібно

Програмне забезпечення з документації, розміри з позначенням джерела

Програмне забезпечення та налаштування безпеки взято з власної документації проєкту. Якщо проєкт не публікує вимог до обладнання, біля розмірів зазначено, чиї вони.

З README Dify і docs.dify.ai

«CPU >= 2 Core, RAM >= 4 GiB.» Docker Engine 19.03 або новіший із Docker Compose 2.24.0 або новішим, на Linux.
Встановлення: клонуйте останній реліз, потім cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d. Compose-файл запускає сім сервісів Dify, а також Postgres, Redis, Weaviate, nginx, дві пісочниці та два проксі для вихідного трафіку.
nginx усередині стеку публікує порти 80 і 443. Обліковий запис адміністратора створюється один раз на http://your-ip/install; після цього ви входите за адресою без шляху.
Моделі надає постачальник, якого ви налаштовуєте в Settings: API-ключ для хмарної моделі або власний OpenAI-сумісний endpoint, наприклад Ollama. Сам Dify не запускає жодної моделі, тож GPU не потрібен.

Розміри (мінімум Dify, далі наші, виходячи з того, що запускає compose-файл)

Вибір розміру за завданням
Навантаження	vCPU	RAM
Лише Dify (офіційний мінімум)Тут шістнадцять контейнерів простоюють. Індексація набору документів або збірка на тій самій машині виштовхне її у swap.	2	4 GB
Dify + кілька застосунків і невелика база знаньНаш. Postgres, Redis, Weaviate і воркери кожен займають власну пам’ять; тут тіснота закінчується.	4	8 GB
Великі бази знань, багато користувачів, робочі процеси цілий деньНаш. Weaviate зростає разом із векторами; ембединги та індексація виконуються на CPU воркера.	8	24 GB

Тарифи, що підходять

Машин: 5, ціни актуальні

Спочатку найдешевша відповідна машина. Ціни поточні, за місяць, з каталогу.

BD-8$12.90/міс
4 vCPU · 8 GB · диск 100 GB · 32 TB
Найдешевший із запасом для всього стеку. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB і 32 TB трафіку дешевше, ніж машини на 4 GB в інших місцях. Удвічі більше за офіційний мінімум за обома показниками.
Розгорнути
BD-12$17.90/міс
6 vCPU · 12 GB · диск 200 GB · 32 TB
6 vCPU / 12 GB / 200 GB для справжньої бібліотеки документів. Диск для завантажень і векторів, пам’ять для зростання Weaviate.
Розгорнути
BD-24$31.90/міс
8 vCPU · 24 GB · диск 300 GB · 32 TB
8 vCPU / 24 GB для застосунків команди. Кілька застосунків, великі бази знань, агенти й робочі процеси одночасно.
Розгорнути
C2-4-80$37.90/міс
2 vCPU · 4 GB · диск 80 GB · 3 TB
Точно офіційний мінімум, у десятках міст. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Тягне стек; не збирайте й не індексуйте на ньому нічого іншого. Обирайте його заради міста, а не розміру.
Розгорнути
C4-8-160$75.90/міс
4 vCPU · 8 GB · диск 160 GB · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB, у десятках міст. Комфортний розмір, якщо шість міст найдешевшого рядка вам не підходять.
Розгорнути

Відповідні тарифи з актуальними цінами
Тариф	vCPU	RAM	Диск	Трафік	Ціна	Розгорнути
BD-8Найдешевший із запасом для всього стеку4 vCPU, 8 GB, 100 GB і 32 TB трафіку дешевше, ніж машини на 4 GB в інших місцях. Удвічі більше за офіційний мінімум за обома показниками.	4	8 GB	100 GB	32 TB	$12.90/міс	Розгорнути
BD-126 vCPU / 12 GB / 200 GB для справжньої бібліотеки документівДиск для завантажень і векторів, пам’ять для зростання Weaviate.	6	12 GB	200 GB	32 TB	$17.90/міс	Розгорнути
BD-248 vCPU / 24 GB для застосунків командиКілька застосунків, великі бази знань, агенти й робочі процеси одночасно.	8	24 GB	300 GB	32 TB	$31.90/міс	Розгорнути
C2-4-80Точно офіційний мінімум, у десятках міст2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Тягне стек; не збирайте й не індексуйте на ньому нічого іншого. Обирайте його заради міста, а не розміру.	2	4 GB	80 GB	3 TB	$37.90/міс	Розгорнути
C4-8-1604 vCPU / 8 GB / 160 GB, у десятках містКомфортний розмір, якщо шість міст найдешевшого рядка вам не підходять.	4	8 GB	160 GB	3 TB	$75.90/міс	Розгорнути

Готового стартового пресету для Dify поки немає: встановлення складається з чотирьох кроків нижче, які ви вводите самі. Це команди з власної документації Dify, нічого не додано.

Встановлення

Чотири кроки з документації Dify

Docker, compose-стек, сторінка адміністратора, потім модель. Виконайте крок 3 одразу після запуску стеку: перший відвідувач /install створює адміністратора.

Docker. curl -fsSL https://get.docker.com | sh Dify потребує Compose 2.24 або новішого; docker compose version покаже, що у вас встановлено.
Клонуйте останній реліз і запустіть його. 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 Запуститься шістнадцять контейнерів; docker compose ps має показати кожен у стані Up або healthy, а init_permissions у стані Exited.
Створіть адміністратора одразу. Відкрийте http://your-ip/install, задайте обліковий запис адміністратора, потім увійдіть на http://your-ip. Доки немає HTTPS, тримайте порт 80 за брандмауером і підключайтеся через SSH: ssh -N -L 8080:127.0.0.1:80 root@your-server, потім http://127.0.0.1:8080/install.
Додайте постачальника моделей, потім домен. Settings, Model Provider: вставте API-ключ хмарного постачальника або спрямуйте OpenAI-сумісного постачальника на власний Ollama. Для HTTPS спрямуйте A-запис на сервер, скопіюйте docker/envs/infrastructure/certbot.env.example без суфікса .example, впишіть туди CERTBOT_DOMAIN і CERTBOT_EMAIL, а потім запустіть профіль certbot зі стеку: docker compose --profile certbot up -d.

Чесно кажучи

Що ми купили б насправді

Мінімум: 2 ядра і 4 GiB для шістнадцяти контейнерів. Купіть машину з 8 GB, яка коштує менше, ніж машини мінімального розміру.

Для Dify і кількох застосунків

BD-8 · $12.90/міс

4 vCPU, 8 GB і 100 GB за $12.90: увесь офіційний стек із запасом пам’яті для зростання Postgres, Redis і Weaviate, диском для завантажень і CPU для індексації без гальмування застосунків. Моделі працюють деінде, за API-ключем, тож цій машині GPU ніколи не знадобиться. Якщо вам потрібне місто, якого немає в найдешевшому рядку, C4-8-160 за $75.90 має таку саму конфігурацію в десятках міст.

Розгорнути BD-8 C4-8-160 у десятках міст

Запитання

Що запитують перед покупкою.

Які системні вимоги Dify?

І README, і посібник Docker Compose вказують щонайменше 2 ядра CPU і 4 GiB RAM, з Docker Engine 19.03+ і Docker Compose 2.24.0+. Цей мінімум стосується лише платформи: compose-файл запускає Dify API, сервіс websocket, два воркери, вебзастосунок, демон плагінів і бекенд агентів, а також Postgres, Redis, Weaviate, nginx, дві пісочниці та два проксі. Інструкції для macOS виділяють віртуальній машині Docker Desktop 2 CPU і 8 GiB, що добре підказує, як виглядає комфортна конфігурація. На машині з 8 GB тіснота закінчується.

Чи потрібен Dify GPU?

Ні. Dify: це прикладний рівень: він звертається до того постачальника моделей, якого ви налаштуєте, через API-ключ або OpenAI-сумісну кінцеву точку. У документації перелічено десятки хмарних постачальників і варіантів самостійного хостингу. Якщо ви хочете також розмістити модель самостійно, це окрема машина й окреме питання: на сторінці Ollama підібрано розміри для інференсу на ЦП залежно від моделі, а інтерактивну швидкість дає лінійка GPU.

Які порти він використовує?

nginx зі стеку публікує на хості порти 80 і 443 (EXPOSE_NGINX_PORT і EXPOSE_NGINX_SSL_PORT у docker/.env). Усе інше (Postgres, Redis, Weaviate, пісочниці) залишається в мережі compose. Тримайте порт 80 за брандмауером, доки не створено адміністратора і не запрацював HTTPS; перший відвідувач /install створює обліковий запис адміністратора.

Postgres і Redis: чи треба запускати їх мені?

Вони є в compose-файлі й запускаються разом з усім іншим: postgres:15-alpine для даних Dify і redis:6-alpine для черг і кешування, а також Weaviate як типове сховище векторів. Можна спрямувати Dify на зовнішні сервіси через docker/.env, але на одній машині стандартним є вбудований варіант. Робіть резервні копії каталогу docker/volumes: там база даних, вектори та завантаження.

Скільки потрібно диска?

Документація не наводить цифри. Шістнадцять образів займають кілька гігабайтів, а далі диск зростає із завантаженими документами, їхніми векторами у Weaviate і Postgres. Кожен рядок на цій сторінці має 80 GB або більше; рядки з 200 GB і 300 GB призначені для справжньої бібліотеки документів.

Dify, n8n чи Flowise?

Dify: це платформа для LLM-застосунків: промпти, агенти, RAG і робочі процеси, побудовані навколо моделей, з чатом і API для результату. n8n: це універсальна автоматизація, яка до того ж має AI-вузли. Flowise був візуальним конструктором для LangChain; його мейнтейнери згорнули проєкт у серпні 2026 року, і на його сторінці пояснено, що це означає для тих, хто досі його використовує. Усі три працюють на тих самих машинах, і для кожного з них у нас є окрема сторінка.