Soporte de implementación de Dify Community Edition | Soporte completo desde selección de hardware hasta construcción de entorno sin conexión
Servicio de soporte integral especializado en versión de código abierto
Por qué nuestro soporte de implementación de Dify es elegido
🔓 Especialización en versión de código abierto
Especializado en la implementación de Dify Community Edition (versión gratuita), sin dependencia de versión comercial, sin bloqueo de proveedor. Los costos de licencia son cero.
🔧 Soporte integral incluyendo hardware
Desde selección de GPU/CPU, diseño de memoria y almacenamiento, hasta cálculo de consumo de energía. Desde adquisición de hardware hasta instalación y configuración atendemos todo en un solo lugar.
🌐 Compatible con nube y entorno completamente sin conexión
Desde nubes como AWS/Azure, hasta entorno completamente sin conexión. Puede utilizar IA generativa de forma segura incluso en entornos altamente confidenciales.
Modelo de facturación por instancia
Adoptamos «tarifa mensual fija por instancia». Esto permite:
- ✅ Aunque aumente la cantidad de usuarios, la tarifa no cambia
- ✅ Crear múltiples instancias por caso de uso para control de costos transparente
- ✅ Planificación presupuestaria más fácil con modelo de costo fijo
Reducción de costos mediante Dify Community Edition + LLM de código abierto
| Apartado | Servicio de IA comercial típico | Nuestro soporte Dify Community Edition |
|---|---|---|
| Licencia de software | ¥100,000 a ¥500,000 mensuales | ¥0 (permanentemente gratuito) |
| Tarifa de uso de LLM | Facturación por uso (decenas de miles de yen mensuales ~) | ¥0 (cuando se utiliza LLM de código abierto) |
| Personalización | Limitaciones, costo adicional | Sin límites (modificación de código fuente permitida) |
| Ubicación de almacenamiento de datos | Nube del proveedor | Entorno propio (control completo) |
| Funcionamiento sin conexión | No es posible | Completamente posible sin conexión |
Soporte integral desde selección de hardware hasta operación
1. Soporte en selección y adquisición de hardware
La mayor dificultad al operar LLM de código abierto por cuenta propia es la selección de hardware. Diseñamos en detalle lo siguiente:
- Selección de GPU: Desde NVIDIA A100/H100 hasta RTX 4090, proponemos la solución óptima según presupuesto y tamaño del modelo
- Configuración de CPU/memoria: Diseño de configuración para maximizar la velocidad de inferencia del LLM (ej: AMD EPYC + 512GB RAM)
- Diseño de almacenamiento: Reducción del tiempo de carga de modelos mediante configuración NVMe SSD
- Cálculo de energía y refrigeración: Diseño de entorno apropiado para equipos con consumo de energía de 1.5kW a 5kW
- Intermediación en adquisición: Soporte de adquisición al mejor precio desde proveedores nacionales e internacionales
2. Opciones de construcción flexible según el entorno
| Tipo de entorno | Características | Casos recomendados |
|---|---|---|
| Nube pública | Construida en AWS/Azure/GCP Enfoque en escalabilidad | Entorno de desarrollo, respuesta a cargas variables |
| Nube privada | Construida dentro del centro de datos propio Seguridad y optimización de costos | Entorno de producción, operación estable |
| Completamente sin conexión | Sin conexión a internet Nivel máximo de seguridad | Procesamiento de datos confidenciales, cumplimiento normativo |
| Híbrido | Coordinación entre local y nube Flexibilidad y seguridad simultáneos | Migración gradual, medidas de recuperación |
3. Selección y optimización de LLM de código abierto
Contamos con experiencia verificada en muchos LLM de código abierto y podemos proponer el modelo óptimo según el caso de uso:
- Qwen2.5 (72B/32B/7B): Rendimiento en japonés de clase mundial, uso comercial permitido
- DeepSeek-V3: Máxima eficiencia de costos, estructura MoE para alta velocidad
- Llama3.2 (405B/70B/8B): Fabricación de Meta, más estable
- Command-R+: Especializado en RAG, compatible con 104 idiomas
- Phi-3: Modelo ligero, compatible con dispositivos perimetrales
Mediante cuantización de cada modelo (GGUF/AWQ/GPTQ) podemos operar modelos a gran escala incluso con hardware limitado.
Estructura de precios (costo inicial + facturación mensual por instancia)
Costo inicial de implementación
| Plan | Contenido | Costo inicial |
| Mínimo | Configuración Dify Community Edition Integración Ollama (1-2 modelos) Configuración RAG básica (pgvector) Configuración de copia de seguridad semanal | ¥120,000 |
| Estándar | Lo anterior + Configuración de múltiples modelos LLM Optimización de RAG (ajuste de fragmentación e incrustación) Ejecución de pruebas de carga | ¥280,000 |
| Empresa | Diseño completo desde definición de requisitos Configuración HA/clúster Intermediación en selección y adquisición de hardware Construcción de entorno sin conexión Educación operativa y documentación completa | ¥500,000〜 |
Costo de soporte mensual (por instancia)
| Básico | Pro | Empresa | |
| Mensual (1 instancia) | ¥15,000 | ¥35,000 | ¥60,000〜 |
| Cantidad de usuarios | Sin límite | Sin límite | Sin límite |
| Almacenamiento de conocimiento | 10GB | 100GB | Sin límite |
| Copia de seguridad | Semanal | Diaria | En tiempo real |
※Los costos de infraestructura (tarifa de uso de nube, costo de energía, etc.) son adicionales
※Cuando se utilizan APIs comerciales (OpenAI, etc.) los costos de API son adicionales
Casos de implementación | Casos de éxito realizados con Dify Community Edition
【Caso 1】Institución Financiera A | Utilización de IA generativa en entorno completamente sin conexión
- Desafío: Normativa financiera que prohíbe uso de APIs externas, pero deseaban utilizar IA generativa
- Configuración:
- Dify Community Edition + Qwen2.5-72B
- Servidor en local con 2 × NVIDIA A100 80GB
- Entorno completamente sin conexión (air gap)
- Resultados:
- Resumen y análisis de documentos confidenciales completado internamente
- Costo de API mensual cero (reducción anual de ¥24 millones comparado con antes)
- Velocidad de procesamiento 3 veces mejor (procesamiento local)
【Caso 2】Empresa Manufacturera B | Migración gradual desde nube hacia local
- Desafío: Costo de ChatGPT API superaba ¥200,000 mensuales
- Configuración:
- Fase 1: Construcción de Dify Community Edition en AWS
- Fase 2: Migración a LLM de código abierto (DeepSeek-V3)
- Fase 3: Migración completa al centro de datos propio
- Resultados:
- Reducción de costo de API 95% (menos de ¥10,000 mensuales)
- Velocidad de respuesta 2 veces mejor
- Especialización en tareas mediante personalización
Por qué Dify Community Edition | Diferencias con versión comercial
| Funcionalidad | Community Edition (gratuita) | Versión comercial | Nuestro apoyo |
|---|---|---|---|
| Funciones básicas | ◎ Funciones completas | ◎ Funciones completas | Soporte de todas las funciones |
| Código fuente | ◎ Completamente públicamente disponible | △ Parcialmente cerrado | Soporte en personalización |
| Soporte | ✕ Ninguno | ◎ Proporcionado por proveedor | ◎ Proporcionado por nosotros |
| Costo de licencia | ◎ Permanentemente gratuito | ✕ Pagado (¥15 millones anuales) | – |
| Actualización | ○ Depende de comunidad | ◎ Garantizado | Verificado y aplicado por nosotros |
Conclusión: Con Community Edition + nuestro soporte, realizamos un valor superior al de la versión comercial a bajo costo
Preguntas frecuentes
P: ¿Se puede realmente utilizar Community Edition para uso comercial?
A: Sí, Dify Community Edition está disponible bajo Apache License 2.0 y el uso comercial es completamente libre. Puede integrarse sin restricciones en sistemas internos.
P: ¿Qué nivel de hardware es necesario?
A: Depende del caso de uso, pero con configuración mínima es posible operar solo con CPU sin GPU. Para aplicaciones a gran escala, diseñamos la configuración óptima.
P: ¿Cómo migramos desde uso existente de ChatGPT?
R: Dify es compatible con OpenAI API, por lo que puede migrar sus indicaciones y flujos de trabajo existentes sin cambios. También elaboramos un plan de migración gradual.
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