一、开发定位
Dify：面向专业开发者和企业用户，提供高度定制化功能，支持复杂工作流和国际化需求。
Coze：面向普通用户和初级开发者，强调易用性和快速部署，适合字节生态内应用快速嵌入。
二、模型支持
Dify：支持多模型接入，包括开源模型如LLaMA、商用模型如GPT-4，允许本地部署和私有化模型集成。
Coze：主要依赖字节自研闭源模型（如豆包），国内第三方模型（智谱、通义千问等），不支持自定义模型。
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三、功能特性
工作流编排：
Dify：节点功能丰富，类似瑞士军刀，适合精细控制复杂工作流。
Coze：节点类似预制菜，拖进来就能用，还能嵌套工作流，但复杂任务容易卡壳。
知识库处理：
Dify：支持长文本处理和灵活分段，提供RAG管道优化，适合复杂知识管理。
Coze：知识库单文件处理能力弱（如仅支持6000 token），需分割大文件，检索精准度一般。
生态玩法：
Dify：靠开源社区攒插件，企业能自己魔改代码。
Coze：直接给现成插件商店，连抖音评论分析工具都有，社交属性拉满。
操作体验：
Dify：界面像代码编辑器，功能全但学习曲线较陡，连撤销键都没有。
Coze：界面像微信聊天，对话开场白、快捷指令一键设置，连音色都能选，用户体验丝滑。
数据隐私与成本：
Dify：支持私有化部署，数据本地化处理，安全性高；需自行承担模型调用成本，适合长期企业级应用。
Coze：依赖云端服务，数据需上传至第三方平台，存在潜在隐私风险；免费但功能受限。
发布与集成：
Dify：提供标准化API和代码嵌入方式，支持多平台部署，适合B端业务集成。
Coze：优先适配字节系应用（如抖音、飞书），发布流程简单，适合C端场景。
四、扩展对比
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五、适用场景
Dify：适合企业级需求，需高度定制化、数据隐私保障及多模型混合调用的场景。
Coze：适合个人用户、快速原型验证，或需嵌入字节生态的应用，注重操作简便性。
六、总结
| 选择 Dify |
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Dify和Coze各有优势，Dify更注重开源和灵活性，适合专业开发者和企业用户进行复杂应用开发；Coze则更注重商业化服务和用户体验，适合普通用户和初级开发者快速搭建简单的应用，用户可以根据自身需求选择合适的平台。