Dify都能接哪些模型？

Dify 走“多供应商 + 统一接口”路线，可接 GPT、Claude、Llama 等数百种模型，既支持云端 API 也支持本地自部署，切换和混用成本低。选型建议先定场景再定模型、至少配一个备用供应商，敏感数据优先自部署；具体支持清单以自己平台的“模型供应商”页面为准。

Dify 在模型接入上走的是”多供应商 + 统一接口”的路线，官方口径是支持 GPT、Claude、Llama 等数百种模型，覆盖闭源商用 API 与开源自部署两大类，你既可以直接填 API Key 调用云端模型，也可以把本地跑的模型接进来。

先搞清楚 Dify 是什么

Dify（发音 /ˈdɪfaɪ/）是一款 2023 年发布的开源 LLM 应用开发平台，核心能力是把工作流编排、RAG 引擎、Agent 工具和模型管理四件事捏在一个平台里。它提供可视化界面，让开发者用低代码方式搭出智能应用，而不是从零写胶水代码。模型管理正是它四大模块之一，所以”能接哪些模型”这个问题，本质上问的是它的模型供应商体系有多宽。

Dify 的模型接入是怎么组织的

Dify 不是让你一个个手填模型名，而是按模型供应商（Provider）来组织。你在设置里选择供应商、填入对应的凭证，平台就会拉取该供应商下的模型列表供你选用。这样做的好处是：

• 切换成本低：同一个应用里换个模型，改配置即可，工作流和提示词不用重写；
• 可以混用：一个工作流里检索用 embedding 模型、生成用对话模型、部分节点用推理型模型，各司其职；
• 支持自部署：开源版可以自己托管，模型凭证留在自己环境里。

能接的模型大致分几类

需要提醒一句：具体支持哪些供应商、每个供应商下有哪些模型，会随版本迭代变化，网上流传的清单很容易过期，最稳的做法是打开自己那套 Dify，进”模型供应商”页面看当前可选列表，或以官网为准。

选模型时的几个实际建议

1. 先定场景再定模型：知识库问答重点看 embedding 模型和上下文长度；Agent 类应用重点看模型的工具调用（Function Calling）稳定性。
2. 别只押一家：Dify 的价值之一就是可替换，生产环境建议至少配一个备用供应商，避免单点故障。
3. 注意合规与数据流向：涉及敏感数据时优先选自部署模型，把推理放在自己可控的环境里。
4. 成本自己算：平台本身不代收模型调用费，实际开销取决于你选的供应商和用量，具体价格以各家官方定价为准。

顺带说说同赛道里其他几款，方便横向对比

如果你在选平台，光看 Dify 一家不够。同类里有 Dify 这样的开源低代码平台，也有百度基于文心大模型的文心智能体平台，主打自然语言零代码创建智能体，功能包括数字形象配置、知识库上传、工作流编排、联网搜索；开源中国推出的模力方舟（Gitee AI）定位偏”AI 应用共创”，依托 Gitee 的开源生态汇聚模型与项目；企业侧有影刀 RPA 旗下的影刀AI Power，走的是企业级无代码搭建 AI 应用的路子。

再往外延一点，做应用生成的还有 CatDoes（AI 驱动的无代码移动应用开发）、BASE44（一句话生成全功能 Web 应用）、阿里心流团队的搭叩（自然语言描述需求，零代码构建 Chrome 插件与安卓 APK）；部署环节有码上架这类把 AI 生成的网页一键部署上线的工具。这些和 Dify 不是同一层的东西——Dify 管的是”模型怎么用起来”，它们管的是”应用怎么造出来、怎么发出去”，组合着看更清楚。

另外，如果你关注的是”能动手干活”的方向，站内那篇2026 桌面 Agent 使用指南盘点了 17 款主流 Agent 工具，还有一篇从 OpenClaw 开始的开源 AI 自动化工具评测，可以对照着看模型能力最终被用在了什么形态上。

相关问题

Q1：Dify 接入模型要付费吗？
平台本身开源可自部署，模型调用费用由你选择的模型供应商收取，具体以各家官方定价为准。

Q2：能不能同时接多个模型？
可以。Dify 的模型管理支持配置多个供应商，不同应用、不同节点可以选不同模型。

Q3：本地部署的模型能接吗？
能。把 Dify 指向你自建的推理服务端点即可，适合对数据流向有要求的场景。

Q4：模型列表在哪里看最准？
进自己那套 Dify 的”模型供应商”设置页看实时列表，或参考官网文档，别信二手清单。

Q5：Dify 和文心智能体平台怎么选？
前者开源、可自部署、模型选择面宽；后者基于文心大模型、零代码上手快。看你是要可控性还是要开箱即用。

参考链接

• Dify ↗
• CatDoes ↗
• 文心智能体平台 ↗
• 模力方舟 ↗
• 影刀AI Power ↗
• 搭叩 ↗
• BASE44 ↗
• Dify