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Tool Comparison Matrix (AI Workflow)

AI ワークフロー / LLM 基盤ツール選定の判断材料。

対象ツールはカテゴリが異なるため、用途別に分類して比較する。

History

日付 内容
2026-06-17 全般最新化: LangSmith Fleet/Engine プラットフォーム化反映、Langfuse pricing 更新 ($29〜$2,499)、n8n AI Workflow Builder 追加、Mastra managed DB 追加
2026-05-21 初版作成。ワークフロー自動化 / LLM Gateway / Agent Framework / Observability の 4 カテゴリで比較

Workflow Automation: Dify vs Make.com vs n8n vs Windmill vs Zapier

比較項目 Dify Make.com n8n Windmill Zapier
提供元 LangGenius Celonis (Make) n8n GmbH Windmill Labs Zapier, Inc.
リポジトリ langgenius/dify - (商用 SaaS) n8n-io/n8n windmill-labs/windmill - (商用 SaaS)
ライセンス Source Available (Apache-2.0 ベース + 追加条項) 商用 Sustainable Use License (fair-code) AGPLv3 商用
実装言語 Python + TypeScript - (SaaS) TypeScript Rust + TypeScript - (SaaS)
セルフホスト ✅ (Docker / K8s) ❌ ✅ (Docker / K8s) ✅ (Docker / K8s) ❌
クラウドホスト ✅ (Dify Cloud) ✅ (SaaS のみ) ✅ (n8n Cloud) ✅ (Windmill Cloud) ✅ (SaaS のみ)
ビジュアルエディタ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
AI エージェント ✅ (Agent + ReAct / Function Calling) ✅ (AI Agents) ✅ (AI Agent ノード) ⚠️ (スクリプトで実装) ✅ (Agents / Chatbots)
RAG / ナレッジベース ✅ (組み込み RAG パイプライン) ⚠️ (外部連携) ⚠️ (外部連携) ⚠️ (外部連携) ⚠️ (外部連携)
インテグレーション数 少数 (AI 特化) 3,000+ 500+ 少数 (スクリプト中心) 9,000+
コード実行 ✅ (コードブロック) ⚠️ (限定的) ✅ (JavaScript / Python) ✅ (TypeScript / Python / Go / SQL / Bash) ⚠️ (Code by Zapier)
MCP 対応 ⚠️ (プラグイン) ❌ ⚠️ (コミュニティ) ❌ ✅ (Zapier MCP)
対象ユーザー AI アプリ開発者 ビジネスユーザー 開発者 / テクニカルチーム 開発者 / インフラチーム ビジネスユーザー
主な用途 AI アプリ構築 (チャットボット / Agent) ビジネスプロセス自動化 汎用ワークフロー + AI パイプライン 内部ツール / データパイプライン / スクリプト実行 ビジネスプロセス自動化

Pricing

プラン Dify Make.com n8n Windmill Zapier
無料枠 ✅ (Sandbox: 200 メッセージ) ✅ (1,000 ops/月) ✅ (セルフホスト Community) ✅ (Cloud: 1,000 実行/月) ✅ (100 tasks/月)
Starter / Core Professional: \$59/月 \$9/月 (10,000 ops) Cloud: €20/月 (2,500 実行) Team: \$10/dev/月 Professional: \$20/月
Pro / Team Team: \$159/月 \$16/月 Cloud: €50/月 (10,000 実行) Pro: \$170/月 (1 dev) Team: \$69/月
Enterprise カスタム カスタム カスタム カスタム カスタム
セルフホスト 無料 (機能制限なし) N/A 無料 (Community) / €333/月 (Business) 無料 (AGPLv3) / 有料 (Enterprise) N/A

Guidelines

→ 用途と対象ユーザーで選択する。

  • 汎用ワークフロー自動化 + AI 統合 + セルフホスト → n8n
  • ビジネスユーザー主体 / SaaS 連携が多い / 非エンジニア → Zapier (連携数最大) または Make.com (コスパ重視)
  • AI アプリ (チャットボット / RAG / Agent) を素早く構築 → Dify
  • スクリプト実行基盤 / 内部ツール / データパイプライン → Windmill
  • データプライバシー / VPC 内運用が必須 → n8n / Dify / Windmill (セルフホスト)
  • Zapier vs Make.com: Zapier は連携数 (9,000+) で圧倒、Make.com は同等機能を低コストで提供
  • n8n と Dify は併用可能: n8n でオーケストレーション、Dify で AI アプリ部分を担当

LLM Gateway: LiteLLM vs Portkey

比較項目 LiteLLM Portkey
提供元 BerriAI Portkey AI
リポジトリ BerriAI/litellm portkey-ai/gateway
ライセンス MIT (OSS) / Enterprise (商用) MIT (Gateway OSS) / Managed (商用)
実装言語 Python TypeScript (Gateway) / Platform (SaaS)
セルフホスト ✅ (Docker / K8s) ✅ (Gateway OSS のみ)
マネージドサービス ❌ (セルフホストのみ) ✅ (Portkey Cloud)
統一 API ✅ (OpenAI 互換) ✅ (OpenAI 互換)
対応プロバイダー 100+ 200+
ロードバランシング ✅ ✅
フォールバック ✅ ✅ (条件付きルーティング)
コストトラッキング ✅ ✅
予算管理 ✅ (チーム / プロジェクト / ユーザー) ✅ (Virtual Keys)
ガードレール ✅ (Enterprise) ✅ (組み込み)
キャッシュ ✅ ✅ (Semantic Cache)
Observability 統合 ⚠️ (外部連携: Langfuse 等) ✅ (組み込みトレーシング + ログ)
プロンプト管理 ❌ ✅ (Prompt Templates)
Pricing OSS: 無料 / Enterprise: カスタム OSS Gateway: 無料 / Managed: \$49/月〜 / Enterprise: カスタム

Guidelines

→ セルフホスト + コスト重視なら LiteLLM、マネージド + 統合機能重視なら Portkey。

  • LiteLLM: セルフホスト前提、MIT ライセンスで自由度が高い、Python エコシステムとの親和性
  • Portkey: マネージドで運用負荷が低い、Observability + ガードレール + プロンプト管理が組み込み
  • 両者とも OpenAI 互換 API を提供するため、アプリケーション側の変更は最小
  • AWS Bedrock を Gateway 的に使う場合は直接 Bedrock API でも可 (ただしマルチプロバイダーには非対応)
  • 小規模 / 単一プロバイダーの場合は Gateway 不要 (直接 SDK を使用)

AI Agent Framework: CrewAI vs LangChain / LangGraph vs Mastra vs Vercel AI SDK

比較項目 CrewAI LangChain / LangGraph Mastra Vercel AI SDK
提供元 CrewAI, Inc. LangChain, Inc. Mastra (元 Gatsby / YC W25) Vercel
リポジトリ crewAIInc/crewAI langchain-ai/langchain / langgraph mastra-ai/mastra vercel/ai
ライセンス MIT (Framework) / 商用 (AMP) MIT Apache-2.0 Apache-2.0
言語 Python Python / JavaScript TypeScript TypeScript
Agent 定義 ✅ (ロール + ゴール + バックストーリー) ✅ (LangGraph: グラフベース状態管理) ✅ (プロンプト + ツール + メモリ) ✅ (generateText + tools)
マルチエージェント ✅ (役割分担型が得意) ✅ (LangGraph: 明示的グラフ制御) ✅ ⚠️ (自前実装)
ワークフロー ✅ (タスクベース) ✅ (LangGraph: ノード + エッジ) ✅ (step / then / after) ⚠️ (自前実装)
RAG ⚠️ (外部連携) ✅ (豊富なインテグレーション) ✅ (組み込み) ❌
Evals ⚠️ (AMP で提供) ✅ (LangSmith 連携) ✅ (組み込み) ❌
メモリ ✅ (短期 + 長期) ✅ (チェックポイント / 永続化) ✅ (セッション + 長期) ❌
MCP 対応 ✅ ✅ ✅ ✅
モデルルーター ✅ (LiteLLM 統合) ✅ (多数プロバイダー) ✅ (AI SDK 統合) ✅ (コア機能)
Human-in-the-loop ✅ ✅ (LangGraph: interrupt) ✅ (suspend / resume) ⚠️
ストリーミング ✅ ✅ ✅ ✅ (コア機能)
構造化出力 ✅ ✅ ✅ ✅ (コア機能)
エコシステム成熟度 高い (25K+ stars) 非常に高い (100K+ stars) 成長中 (22K+ stars) 高い (Vercel エコシステム)
学習コスト 低い (直感的 API) 高い (抽象化が多い) 中程度 低い (シンプル API)

Pricing

プラン CrewAI LangChain / LangGraph Mastra Vercel AI SDK
Framework 無料 (MIT) 無料 (MIT) 無料 (Apache-2.0) 無料 (Apache-2.0)
Platform AMP: \$99/月〜 / Enterprise: カスタム LangSmith: 無料〜\$39/seat/月 / Deployment: 従量課金 年額固定 (Mastra Platform) Vercel: $0〜$20/月〜

Guidelines

→ 言語スタックと要件で選択する。

  • TypeScript + フルスタック (Agent + Workflow + RAG + Evals) → Mastra
  • TypeScript + 軽量 (モデルルーティング + ツール呼び出し + ストリーミング) → Vercel AI SDK
  • Python + 複雑なグラフ制御 + 状態管理 → LangGraph
  • Python + 素早いマルチエージェント構築 + 直感的 API → CrewAI
  • Python + 豊富なインテグレーション + エコシステム → LangChain
  • Mastra は内部で Vercel AI SDK を使用しており、AI SDK の上位レイヤーとして位置づけられる
  • LangGraph は LangChain の上位レイヤーで、複雑なエージェントワークフローに特化
  • CrewAI は「役割分担型マルチエージェント」に特化しており、プロトタイピングが最速

LLM Observability: Arize Phoenix vs Langfuse vs LangSmith

比較項目 Arize Phoenix Langfuse LangSmith
提供元 Arize AI Langfuse GmbH (ClickHouse 傘下) LangChain, Inc.
リポジトリ Arize-ai/phoenix langfuse/langfuse - (商用 SaaS)
ライセンス Elastic License 2.0 MIT (コア) 商用
セルフホスト ✅ (機能制限なし) ✅ (機能制限なし) ❌
クラウドホスト ✅ (Arize Cloud / AX) ✅ (Langfuse Cloud) ✅ (SaaS のみ)
トレーシング ✅ (ネスト対応) ✅ (ネスト対応) ✅ (ネスト対応)
OpenTelemetry ✅ (OTel ネイティブ) ✅ (OTLP エンドポイント) ⚠️ (独自形式中心)
コスト分析 ✅ ✅ ✅
評価 (Evals) ✅ (自動 + LLM-as-judge) ✅ (自動 + 手動 + LLM-as-judge) ✅ (自動 + 手動 + Online Evals)
プロンプト管理 ❌ ✅ (バージョニング) ✅ (Hub + バージョニング)
データセット管理 ✅ ✅ ✅
フレームワーク統合 広い (OpenAI / LangChain / LlamaIndex 等) 広い (OpenAI / LangChain / Mastra / n8n 等) LangChain / LangGraph に最適化
Agent デプロイ ❌ ❌ ✅ (LangSmith Deployment)
SDK Python Python / TypeScript Python / TypeScript
実験管理 ✅ (実験 + ベンチマーク) ⚠️ (基本的) ✅ (A/B テスト + Playground)

Pricing

プラン Arize Phoenix Langfuse LangSmith
無料枠 セルフホスト: 無料 (無制限) Hobby: 50K units/月, 2 users Developer: 5K traces/月, 1 seat
有料 AX (Enterprise): カスタム Core: $29/月 / Pro: $199/月 Plus: \$39/seat/月 (Fleet/Engine 従量課金あり)
Enterprise カスタム \$2,499/月 (SCIM/監査ログ/SLA) カスタム
セルフホスト 無料 (機能制限なし) 無料 (機能制限なし) N/A

Guidelines

→ セルフホスト + ベンダー非依存なら Langfuse、LangChain エコシステム統合なら LangSmith、ML 実験寄りなら Arize Phoenix。

  • Langfuse: セルフホスト無料・機能制限なし、OpenTelemetry 対応、フレームワーク非依存で最も汎用的
  • LangSmith: LangChain / LangGraph を使う場合は最も統合が深い、Fleet によるマネージド Agent デプロイ + Engine + Sandboxes で完全プラットフォーム化
  • Arize Phoenix: OpenTelemetry ネイティブ、ML バックグラウンドのチームに馴染みやすい、実験管理が強い
  • LangSmith はセルフホスト不可のため、データプライバシー要件が厳しい場合は Langfuse / Phoenix
  • Langfuse + LiteLLM の組み合わせが最もコスト効率が高い (両方セルフホスト無料)

組み合わせパターン

パターン 構成 用途
AI アプリ基盤 (TypeScript) LiteLLM + Langfuse + Mastra TypeScript Agent 開発 + LLM 管理 + 可観測性
AI アプリ基盤 (Python) LiteLLM + Langfuse + LangGraph Python Agent 開発 + LLM 管理 + 可観測性
AI アプリ基盤 (ノーコード) LiteLLM + Langfuse + Dify ノーコード AI アプリ + LLM 管理 + 可観測性
マルチエージェント (Python) LiteLLM + LangSmith + CrewAI 役割分担型 Agent + LLM 管理 + 評価
ワークフロー自動化 + AI n8n + LiteLLM + Langfuse 汎用自動化 + LLM ルーティング + トレーシング
ビジネス自動化 Zapier or Make.com ノーコード自動化 (LLM Gateway は不要)
最小構成 (PoC) Dify (単体) AI アプリの素早いプロトタイピング
セルフホスト完全構成 Windmill + LiteLLM + Langfuse + Mastra 全レイヤーセルフホスト + データ主権確保

Guidelines

→ 本番運用では LiteLLM (LLM 管理) + Langfuse (可観測性) を基盤レイヤーとして導入し、その上にアプリケーションレイヤーを構築する。

  • LiteLLM / Portkey と Langfuse / LangSmith はレイヤーが異なるため競合しない
  • Dify は単体で RAG + Agent + ワークフローを提供するため、小〜中規模では単体利用も有効
  • n8n は AI 以外の汎用自動化 (Slack 通知、データ同期等) も含む場合に選択
  • Zapier / Make.com は非エンジニアチームが主体の場合に選択
  • セルフホスト要件がある場合: LiteLLM + Langfuse + (n8n or Dify or Windmill) + (Mastra or LangGraph)
  • LangChain エコシステムに統一する場合: LangChain + LangGraph + LangSmith が最も統合が深い