n8nとDifyを、同じ「AI用4GB」で選ばない

外部のAIを呼ぶ自動化を置くのか、AIモデルそのものを手元で動かすのか。「AI用サーバー」という名前だけでは、必要な構成を決められません。

n8nは、ワークフローが何を扱うかで変わる

少量のテキストをAPIで受け渡す構成なら、2GBで試すことを候補にできます。DBや別サービスを同居させる、重いデータや同時実行を増やす予定なら4GB以上も比較します。いずれも当サイトの編集上の目安で、n8n公式の共通最低要件ではありません。

公式ドキュメントでは、JSONや画像などのデータ量、ノード数、一部の処理、手動実行時のデータ複製、同時に走るワークフローなどがメモリ消費を増やす要因とされています。実行回数だけでなく、一度の処理で何を持つかが重要です。

メモリ不足が出たら、増設だけでなく処理を小分けにすることや同時実行を減らすことも検討します。

Dify公式のDocker Compose導入手順は、CPU 2コア以上・RAM 4GiB以上を最低要件としています。この構成に2GBプランを勧めることはできません。

比較表では4GB帯から見ますが、プラン名のGB表記だけで十分とは断定せず、実際に割り当てられるメモリが要件を満たすかを確認してください。これは最低要件で、快適性の保証ではありません。文書の取り込みや複数ユーザーの利用、ほかのアプリの同居まで考えるなら追加の余裕が必要かを実測します。

外部APIを呼ぶ構成では、VPSが主に持つのは自動化アプリ、DB、処理中のデータです。モデル自体をサーバー内で動かす構成なら、モデルの種類・サイズや実行方式に応じてRAM、GPU、VRAMなどを調べ直します。

「AIだから4GBでいい」「GPUなら何でもいい」とは判断しません。使うモデルが決まっていない段階では、このサイトの小型VPS診断で契約を決めないでください。

有料の外部AI APIを呼べば、その利用料はVPS料金とは別です。アプリやデータのバックアップ、更新、公開範囲の設定も自分で管理します。セルフホストにしただけで、費用や管理がなくなるわけではありません。

目的が自動化の利用であってサーバー運用ではないなら、まずn8nやDifyのクラウド提供を比較するのも自然です。外部へ送ってよいデータか、APIキーをどこに置くかも、サービスを決める前に確認しましょう。

自分で管理する方針が固まったら、メモリの決め方と料金タイプの違いへ進んでください。

確認に使った公式情報

情報確認：2026年9月7日。必要メモリの目安は、公式要件と編集判断を分けて記載しています。