# Dify vs EvalCore Dify 记录了 819,691 月访问量，月度环比增长为 -15%，定价为免费增值。EvalCore 记录了 0 月访问量，增长率为 0%，定价为免费。 | 指标 | [Dify](https://openaitools.app/zh/tool/dify-ai) | [EvalCore](https://openaitools.app/zh/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://dify.ai | https://evalcore.cc | | 分类 | AI 应用构建器, AI Agent, AI Workflow, AI API | AI 测试, AI Developer Tools, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | 定价模式 | 免费增值 | 免费 | | 月访问量 | 819,691 | 0 | | 月度环比增长率 | -15% | 0% | | 主要市场 | 中国 | 全球 | | 直接访问量 | 470,604 | 0 | | 评价得分 | 4.8 | 4.8 | | 收藏数 | 22 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Dify Dify 将可视化画布与代码级扩展能力结合，让技术和非技术团队都能搭建 AI 应用与智能体。Workflow Studio 把提示词逻辑转化为可检查的执行图，包含检索、分支、工具调用、人工介入与模型调用等构建块；智能体既可以对话式创建，也可以手动配置，随后作为独立应用运行、嵌入网站，或作为节点复用在更大的工作流中。 上下文工程是平台的核心能力之一。知识流水线支持为文件、网站、在线文档与云盘定义可重复的摄取流程，在接入智能体或工作流之前完成抽取、清洗、分块、索引与检索测试。插件市场提供模型供应商、工具、数据源与 MCP 集成，团队安装一次即可作为受认可的插件在多个应用中复用。 Dify 提供三种部署形态：Dify Cloud 全托管 SaaS，负责工作空间、日志与扩容；Dify Enterprise 支持自托管或部署在你的 VPC 中，具备 SSO/SAML、RBAC、审计日志、Kubernetes Helm chart 与专属支持；开源 Community Edition 通过单条 Docker 命令部署，拥有庞大的社区生态。发布的应用可作为托管 Web 应用、API 端点、嵌入组件或兼容 MCP 的工具交付，并可借助日志、反馈、标注、延迟与用量分析持续优化。 **定价与套餐:** 采用免费增值模式：提供免费云端沙盒与试用额度，付费 Cloud 方案随团队规模、存储、日志与用量扩展，开源 Community Edition 免费自托管；Dify Enterprise 需与销售协商报价。 - **Workflow Studio:** 可视化画布把检索、分支、工具调用、人工审核与模型步骤组织成清晰可测的执行路径，便于调试与交接。 - **智能体构建:** 通过对话或手动配置创建智能体，赋予其技能、工具与知识，然后发布为应用、嵌入组件或工作流中的可复用节点。 - **知识流水线:** 为文档、站点与云盘构建可重复的摄取流程，上线前完成抽取、清洗、分块、索引与检索测试。 - **插件市场与 MCP:** 模型供应商、工具、数据源与 MCP 集成安装一次即可在工作空间内的所有应用中复用。 - **灵活部署与可观测性:** 支持托管云、VPC 或 Docker 自托管部署，并通过日志、标注、反馈、延迟与用量数据监控已发布应用。 **优势:** 在同一产品中融合可视化搭建与代码级扩展能力; 提供三种部署方式，包含免费自托管的社区版; 面向 RAG 应用的检索与知识流水线工具完善; 插件市场丰富并支持 MCP，显著减少集成工作量 **局限:** 自托管部署需要真实的运维投入; 复杂多步工作流需要一定的学习与调优成本; 高级企业治理能力需购买销售报价版本 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/dify-ai.md) ## EvalCore EvalCore 解决的是 AI 工程中一个常见故障：你调整了提示词、换了模型或升级了依赖，生产环境却悄悄出了问题。EvalCore 不去在 CI 中重复昂贵且不确定的模型调用，而是把 AI 行为当作快照来处理。一个评估就是一个描述 target 的 YAML 文件加一份 JSONL 数据集，再叠加 scorer 来定义什么算“好”。 首次运行会对真实模型进行实时调用——任何兼容 OpenAI 的接口、vLLM、Ollama、自建 REST API、shell 命令，或 OpenTelemetry/OpenInference trace 都可以。每个请求与响应都会写入本地 SQLite cassette，以规范化请求的哈希为键，摘要中还会给出 token 与费用数据。此后 CI 用 `--cache replay` 逐字节回放这些录制：无网络、无 API 密钥、无易波动的评审模型，相同输入永远得到相同判定。 由于 cassette 会提交进仓库，`--baseline main` 对比只会在真正出现回归时失败，进程退出码则用来卡住流水线。Trials、模型对比、智能体 trace、门禁与报告都只是几行 YAML 或一个参数，而非一整套框架。它以单个小型 Rust 二进制分发，可与任何目标端语言配合，且不收集任何遥测数据。 **定价与套餐:** 免费开源，采用 Apache-2.0 许可；借助离线 cassette 回放，CI 中成本为 0。可通过 cargo 或预编译二进制安装，无需注册、无需服务器、无遥测。 - **录制一次，永久回放:** 实时运行会把每次模型请求与响应捕获进本地 SQLite cassette，CI 可离线、确定性、零成本地回放。 - **任何东西都能成为 target:** 可指向兼容 OpenAI 的端点、vLLM、Ollama、自建 REST API、shell 命令或 OTel/OpenInference trace，无需 SDK。 - **用 scorer 定义“好”:** 在 YAML 中叠加 contains、judge 评分标准等 scorer，精确表达每个用例的正确答案长什么样。 - **回归门禁与基线:** 与基线分支对比，只让真正的回归失败，并用进程退出码卡住合并请求。 - **内置成本、token 与报告:** 每次摘要都会报告实时运行的 token 用量与花费，trials、模型对比与历史记录让趋势一目了然。 **优势:** 真正免费开源，Apache-2.0 许可，没有按量计费; 确定性的离线回放，把易波动、昂贵的模型调用移出 CI; 单一无依赖二进制，与应用使用的语言无关; 配置就是 YAML 加 JSONL，套件易于审阅与版本管理 **局限:** 需要 Rust 工具链或预编译二进制，并熟悉命令行操作; cassette 必须先实时录制，初始搭建需要真实的 API 访问权限; 没有托管仪表盘，结果与历史保存在仓库和 CI 日志中 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/evalcore.md) ## 常见问题 ### Dify 和 EvalCore 在月流量上如何比较？ Dify 有 819,691 月访问量，而 EvalCore 有 0。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Dify 的月度环比增长率为 -15%；EvalCore 为 0%。 ### 价格如何比较？ Dify: 免费增值。采用免费增值模式：提供免费云端沙盒与试用额度，付费 Cloud 方案随团队规模、存储、日志与用量扩展，开源 Community Edition 免费自托管；Dify Enterprise 需与销售协商报价。 EvalCore: 免费。免费开源，采用 Apache-2.0 许可；借助离线 cassette 回放，CI 中成本为 0。可通过 cargo 或预编译二进制安装，无需注册、无需服务器、无遥测。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [n8n](https://openaitools.app/zh/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 免费增值 | 具备深度应用连接器的开源自动化强力工具，不过在原生 LLM 提示词串接方面较不专精。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/n8n.md) | | 2 | [MindStudio](https://openaitools.app/zh/tool/mindstudio) | 1,793,337 | +14.2% | 定价请咨询 | 提供简化的无代码构建工具来部署自定义 AI 代理，但缺乏 Dify 的开源弹性。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/mindstudio.md) | | 3 | [KaneAI](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 生成式 AI 原生的端到端测试代理，用自然语言规划、编写并自愈测试 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai.md) | | 4 | [Open WebUI](https://openaitools.app/zh/tool/open-webui) | 804,534 | -2.8% | 免费增值 | A self-hosted chat interface for running local LLMs, though lighter on complex visual workflow orchestration. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/open-webui.md) | | 5 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/zh/tool/llamaindex) | 387,910 | +19.9% | 免费增值，定价请咨询 | Provides advanced programmatic frameworks for document parsing and RAG pipelines, but requires coding instead of visual canvases. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/llamaindex.md) | | 6 | [Activepieces](https://openaitools.app/zh/tool/activepieces) | 258,553 | +1.5% | 免费增值 | An open-source automation platform combining visual flows with AI steps, though geared more towards general app integration. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/activepieces.md) | | 7 | [Arize AI](https://openaitools.app/zh/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 付费，定价请咨询 | 面向生产级 AI 的智能体可观测性、评估与持续改进平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/arize-com.md) | | 8 | [Relevance AI](https://openaitools.app/zh/tool/relevance-ai) | 192,083 | -15.5% | 免费试用，定价请咨询 | 专为扩充多代理团队与 B2B 任务自动化而设计，不过对开源 RAG 管道的着墨较少。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/relevance-ai.md) | | 9 | [FlowHunt](https://openaitools.app/zh/tool/flowhunt-io) | 186,190 | 0% | 免费试用，付费 | 专注于通过可视化拖放编排来建立聊天机器人和自主代理，无须编写代码。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/flowhunt-io.md) | | 10 | [Coze](https://openaitools.app/zh/tool/coze) | 177,539 | -33.3% | 免费增值 | 提供一站式可视化工作区，可用于打造自定义 AI 代理并将其发布至通讯平台上。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/coze.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/dify-ai-vs-evalcore 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)