API를 확장하다 무료

Name: API를 확장하다
Price: 무료 KRW
Availability: InStock
Author: 랭지니우스(주)

개발사 랭지니우스(주)

공식 웹사이트 https://dify.ai

Dify API는 시각적 AI 워크플로우 RAG 지식 기반 검색 에이전트 호출 및 모델 게이트웨이 기능을 프로그래밍 가능한 인터페이스로 여는 플랫폼의 RESTful API 서비스 계층입니다. 개발자는 Dify 콘솔에 로그인하지 않고도 REST API를 통해 Dify의 LLM 오케스트레이션 기능을 자신의 시스템에 통합할 수 있습니다. 워크플로우 동기/비동기 실행, 세션 관리, 문서 업로드 및 검색, 애플리케이션 관리와 같은 핵심 작업을 지원하는 것은 Dify가 "내부 도구"에서 "플랫폼"으로 이동하는 핵심 인프라입니다.

Dify API: 프로그래밍 가능한 인터페이스로 LLM 애플리케이션 조정 기능을 개방합니다.

핵심 매개변수 및 통계

Dify API는 독립적인 클라우드 서비스가 아니라 Dify 플랫폼의 API 서비스 계층입니다. Dify의 시각적 워크플로 엔진, RAG 지식 기반 에이전트 빌더 및 모델 게이트웨이의 기능을 RESTful 인터페이스를 통해 외부 시스템 호출에 노출합니다. 제품 형태의 관점에서 Dify API는 Dify가 "내부 오케스트레이션 도구"에서 "플랫폼 인프라"로 이동하는 핵심 브리지입니다.

프로젝트	공공정보
공식 포지셔닝	Dify 플랫폼의 RESTful API 서비스 레이어
인터페이스 프로토콜	REST(HTTP/HTTPS) + JSON
인증방법	API 키(앱 수준) + 토큰(세션 수준)
핵심 엔드포인트 범위	워크플로우 실행, 세션 관리, 지식 기반 검색, 문서 업로드, 애플리케이션 관리
실행 모드	동기식(블로킹 대기) / 비동기식(콜백 또는 폴링)
API 문서	OpenAPI 3.0 사양(플랫폼 버전 업데이트)
SDK 지원	Python, JavaScript/TypeScript(커뮤니티 + 공식 유지보수)
비율 제한	패키지 등급별로 구분(무료 버전은 하루 200개 메시지, 전문 버전은 무제한)
배포 방법	클라우드 버전은 자동으로 활성화됩니다. 자체 호스팅 버전은 API 게이트웨이를 구성해야 합니다
플랫폼 버전과 동기화	Dify 플랫폼 버전 번호(현재 v1.14.2)와 일치

포지셔닝 차이: Dify API와 Dify Web Console의 관계는 Stripe API 및 Stripe Dashboard와 유사합니다. 전자는 프로그램 호출을 위한 오케스트레이션 레이어이고 후자는 인간 작업을 위한 그래픽 인터페이스입니다. 두 가지 모두 동일한 워크플로 엔진과 지식 기반 파이프라인을 공유하며 유일한 차이점은 상호 작용 입구에 있습니다. 개발자가 콘솔 대신 API를 선택하는 핵심 이유는 "자동화된 통합"입니다. 즉, 사용자가 작업을 위해 Dify 인터페이스로 전환하도록 하는 대신 AI 워크플로를 기존 비즈니스 시스템에 내장하는 것입니다.

사용 모드 차이점: Dify API는 동기 및 비동기 실행 모드를 모두 지원합니다. 동기 모드는 간단한 질문 및 답변 시나리오에 적합합니다(요청-응답은 30초 이내에 완료됨). 비동기 모드는 장기 실행 워크플로(예: 다단계 에이전트 작업, 대규모 RAG 검색 + 생성)에 적합하며 최종 결과는 Webhook 콜백 또는 폴링을 통해 얻습니다. 이 듀얼 모드 설계는 온라인 낮은 대기 시간과 오프라인 일괄 처리라는 두 가지 일반적인 요구 사항을 충족합니다.

사용자 및 시장 인지도

Dify API의 사용자 그룹은 Dify 플랫폼과 많이 중복되지만 기술 프로필은 더 강력한 "개발자 지향" 기능을 보여줍니다.

채택 데이터: Dify 플랫폼 GitHub 143K+ Stars 및 22K+ Forks의 커뮤니티 기반 중 API 사용자는 특정 비율의 활성 개발자를 차지합니다. 이는 GitHub 문제에 자주 나타나는 API 통합 문제, SDK 웨어하우스의 별 수 및 npm/PyPI 다운로드 수에서 확인할 수 있습니다. 등록된 워크스페이스의 Dify Cloud 버전에서는 웹 콘솔이 아닌 API를 통해 생성된 애플리케이션의 비율이 (커뮤니티 토론에 따르면) 20~30% 정도로 추정되며 증가하고 있습니다.

일반적인 통합 시나리오: 공개 사례에 따르면 기업 고객이 Dify API를 사용하는 일반적인 패턴에는 기존 CRM/ERP 시스템에 AI 워크플로 삽입, API를 통해 자체 구축된 지식 기반 애플리케이션 연결, 기업 WeChat/Feishu/DingTalk에 AI Q&A 로봇 통합이 포함됩니다. 이러한 시나리오의 일반적인 특징은 "원래 시스템을 변경하지 않고 AI 조정 레이어만 추가하는 것"입니다. Dify API는 이전 시스템과 새 시스템 사이의 접착 레이어 역할을 합니다.

경쟁 API와의 비교: "프로그래밍 가능한 LLM 오케스트레이션 API" 부문에서 Dify API의 직접 벤치마킹 제품에는 Coze API(ByteDance), Flowise API 및 LangFlow API가 포함됩니다. Dify API의 핵심 차이점은 "플랫폼 완전성"에 있습니다. 나머지 3개는 외부 RAG 기능(Flowise/LangFlow)이 필요하거나 자체 호스팅(Coze)이 불가능한 반면, Dify API는 RAG 내장, 자체 호스팅 배포 및 모델 게이트웨이의 세 가지 차원을 동시에 충족합니다.

차원 비교	API를 확장	코즈 API	플로우라이즈 API	랭플로우 API
RAG 기술 자료 API	✅ 내장된 완전한 검색 엔드포인트	✅ 내장	❌ 외부 플러그인 필요	❌ 외부 플러그인 필요
워크플로 실행 API	✅ 동기 + 비동기	✅ 동기식	✅ 동기식	✅ 동기식
모델 게이트웨이 API	✅ 통합 관리 + 라우팅	❌ 없음	❌ 없음	❌ 없음
자체 호스팅 배포	✅ 커뮤니티 버전 무료 구축	❌ 클라우드 전용	✅ 도커	✅ 도커
API 문서 사양	오픈API 3.0	맞춤	맞춤	맞춤
비율 제한 투명성	패키지 시스템, 프로페셔널 버전에는 상한선 없음	월별 한도가 있습니다	공식적인 제한 없음	공식적인 제한 없음

시장 인식 결론: Dify API는 "자체 호스팅 + 내장 RAG + 완전한 워크플로 조정 필요"의 교차점에 잘 위치해 있습니다. 이미 Dify 웹 콘솔을 사용하여 앱을 구축한 팀의 경우 API는 학습 곡선이 낮고 기술 스택을 전환할 필요가 없는 자연스러운 기능 확장입니다.

비용 이점

Dify API의 비용 분석은 Dify 플랫폼의 전체 가격과 연결되어야 합니다. API 자체는 별도로 비용이 청구되지 않으며 호출 할당량 및 속도 제한은 Dify 패키지에 의해 결정됩니다. 이는 API의 한계 비용이 0에 가깝다는 것을 의미합니다. 이미 플랫폼 비용을 지불했기 때문에 API 호출은 포함된 부가가치 기능입니다.

C측 및 개인 개발자:

명시적 비용: 클라우드 무료 버전의 일일 메시지 할당량은 200이며, API 호출은 동일한 메시지 할당량에 포함됩니다. 제한을 초과한 후에는 패키지를 업그레이드해야 합니다. 커뮤니티 버전의 자체 호스팅은 완전 무료이며 서버 비용만 부담합니다(최소 2코어 4GB 인스턴스, 월 요금은 약 50~200엔).
숨겨진 비용: 자체 호스팅 시 API 게이트웨이 배포 구성(Nginx 역방향 프록시 HTTPS 인증서 API 키 관리) Cloud 버전의 API 응답 지연은 네트워크 상태에 영향을 받으며, 국경 간 액세스에는 추가적인 가속 솔루션이 필요할 수 있습니다.
권장 경로: 프로토타입 검증 기간 동안 Cloud 무료 버전을 사용하세요. 민감한 예산과 특정 운영 및 유지 관리 기능을 갖춘 개별 개발자는 자체 호스팅을 위해 커뮤니티 버전을 선택합니다.

API 개발자 및 소규모 팀:

명시적 비용: Dify Cloud Pro $59/월/작업 공간, API 호출 제한 없음. 모델 API 비용은 추가됩니다(개발자가 모델 공급자에게 직접 지불하고 Dify는 수수료를 받지 않습니다). 매년 지불하고 약 15~20% 할인을 받으세요.
숨겨진 비용: 무료 버전에서 전문가 버전으로 업그레이드할 때 API 키와 권한을 재구성해야 합니다. 커뮤니티 버전에서 클라우드 버전으로의 API 마이그레이션에는 데이터 내보내기가 포함됩니다.
권장 경로: 3~10명으로 구성된 팀이 정규 운영 및 유지 관리를 하지 않는 경우 Cloud Professional Edition의 비용은 $59/월로 자체 호스팅 인프라 + 운영 및 유지 관리 인력 투자보다 저렴합니다.

기업 민영화 배포:

명시적 비용: Enterprise 버전 가격은 비즈니스 확인이 필요합니다(업계 관행에 따라 연간 $2,000~20,000로 추정). API 서비스 자체는 Enterprise Edition 배포 패키지에 포함되어 있습니다.
숨겨진 비용: 민영화 배포 시 API 운영 및 유지 관리 비용(API 게이트웨이 고가용성 구성, 모니터링 알람, 로그 수집, 업그레이드 호환성 테스트) 기업 내부 API의 보안 거버넌스(API 키 순환, 액세스 감사)
권장 경로: 금융, 의료, 정부 업무 등 규제 대상 산업은 엔터프라이즈 버전을 우선적으로 평가합니다. 준수 가치(데이터 주권 + 감사 로그)가 순수 API 기능 자체보다 높습니다.

3계층 비용 비교:

비용 차원	커뮤니티 API(자체 호스팅)	클라우드 프로페셔널 API	엔터프라이즈 API
API 라이센스 비용	$0	월 $59 플랜에 포함됨	기업 계약에 포함됨
인프라 비용	$10-30/월(서버)	구독에 포함됨	본인부담 또는 계약에 포함됨
모델 API 수수료	추가	추가	번들로 제공 및 협상 가능
API 운영 및 유지관리 인력	팀에서 준비해야 할 사항	필요 없음	배포 모드에 따라 다름
비율 제한	없음(자동)	무제한	맞춤
데이터 주권	완전 자율	Dify Cloud에서 호스팅됨	프라이빗 클라우드/온프레미스

주요 기능

Dify API의 핵심 기능은 "Dify 플랫폼 기능을 프로그래밍 가능한 인터페이스로 개방"이라는 목표를 중심으로 진행됩니다. 단순히 웹 콘솔의 버튼을 REST 엔드포인트에 매핑하는 대신, 각 기능에 대한 API 의미 체계는 통합 시나리오를 위해 설계되었습니다.

워크플로 실행 API: 'POST /workflows/run' 및 'POST /workflows/run-async' 엔드포인트를 통해 AI 워크플로 실행을 트리거하여 초기 변수 및 컨텍스트 전달을 지원합니다. 시너지: Workflow API는 Dify의 시각적 오케스트레이션 엔진과 동일한 실행 런타임을 공유합니다. 웹 콘솔에서 디버깅된 워크플로는 API를 통해 호출될 때 정확히 동일하게 작동하므로 API 통합 시나리오에 대한 별도의 오케스트레이션이 필요하지 않습니다. "한 번 정렬하면 여러 곳에서 호출" 모델은 기존 통합에서 "테스트에는 컨텍스트가 있고 생산에는 컨텍스트가 있습니다"라는 분리 문제를 방지합니다.
세션 관리 API: POST /chat-messages 엔드포인트를 통해 대화 세션을 생성 및 관리하여 다단계 대화 컨텍스트의 자동 유지 관리를 지원합니다. 시너지: 세션 관리 API와 워크플로 API를 시리즈로 사용할 수 있습니다. 복잡한 다단계 작업을 "세션 지속성 컨텍스트 -> 워크플로 실행 -> 결과를 세션에 다시 쓰기" 주기로 분해하여 상태 저장 AI 상호 작용 프로세스를 달성할 수 있습니다.
기술 자료 검색 API: 'POST /datasets/:id/retrieve' 엔드포인트를 통해 지정된 기술 자료에서 관련 문서 조각을 검색하며 벡터 검색, 전체 텍스트 검색 및 하이브리드 검색의 세 가지 모드를 지원합니다. 시너지: 검색 API는 LLM 호출과 독립적으로 사용될 수 있습니다. 외부 시스템은 먼저 검색 API를 호출하여 지식 조각을 얻은 다음 조각을 LLM에 전달할지 여부와 방법을 스스로 결정합니다. 이 "검색-생성 분리" 모드는 프롬프트 구성을 세밀하게 제어해야 하는 시나리오에서 매우 실용적입니다.
문서 관리 API: 문서 업로드(POST /datasets/:id/document), 삭제, 업데이트 및 상태 쿼리 엔드포인트를 제공합니다. 시너지: 문서 관리 API와 검색 API가 협력하여 지식 베이스의 "핫 업데이트"를 실현합니다. 외부 시스템은 API를 통해 새 문서를 점진적으로 업로드하며, 검색 종료는 지식 베이스 인덱스를 수동으로 새로 고칠 필요 없이 즉시 적용됩니다.
애플리케이션 관리 및 구성 API: 애플리케이션 매개변수 획득, 애플리케이션 설정 업데이트, API 키 관리를 포함하여 'GET/POST /apps' 시리즈 엔드포인트를 통해 Dify 애플리케이션의 수명 주기(생성, 쿼리, 업데이트, 삭제)를 관리합니다. 시너지: 애플리케이션 관리 API를 사용하면 DevOps 팀이 Dify 애플리케이션의 생성 및 구성을 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 즉, 새로운 경계 배포 중에 자동으로 애플리케이션을 생성하고, 모델을 구성하고, API 키를 설정하여 수동 구성에서 누락될 위험을 줄일 수 있습니다.
텍스트 생성 API: 'POST /completion-messages' 엔드포인트를 통해 Dify 워크플로에서 LLM 노드를 직접 호출하여 텍스트 생성 작업을 완료합니다. 여러 라운드의 대화를 유지 관리할 필요가 없는 번역, 요약, 카피라이팅 생성 및 기타 시나리오에 적합합니다.
파일 업로드 API: POST /files/upload를 통해 이미지, 문서 등의 파일 업로드를 지원하고, 업로드된 파일을 워크플로 실행이나 대화 메시지에서 참조합니다. 업로드된 파일은 관련 지식 베이스로 자동 분류되거나 워크플로우 노드로 입력됩니다.

시너지 개요: Dify API의 가치는 개별 엔드포인트의 기능이 아니라 이들을 결합하는 능력에 있습니다. 예를 들어 일반적인 "스마트 고객 서비스" 통합 링크는 문서 관리 API(제품 매뉴얼 업로드) → 지식 기반 검색 API(인덱스 구축) → 워크플로 실행 API(검색 + LLM 생성 + 에이전트 도구 호출) → 세션 관리 API(다중 대화 컨텍스트 유지)입니다. 4개의 엔드포인트의 조합은 엔드투엔드 지능형 질문 및 답변 시스템을 완성하며, 각 엔드포인트는 독립적으로 다른 시나리오에 서비스를 제공할 수 있습니다.

모델 및 버전의 진화

Dify API 버전은 Dify 플랫폼 버전에 바인딩되어 있으며 API의 반복 리듬은 플랫폼의 메인라인 버전을 따릅니다. v1.0 공식 버전부터 현재 v1.14.x까지 API 계층은 "기본적으로 사용 가능"에서 "완전한 적용 범위"로 진화했습니다.

API 버전 컨텍스트

v1.0 (2025-01-01): 마일스톤 버전입니다. Dify 플랫폼 v1.0과 동기화하여 API 레이어가 공식적으로 생산 준비 단계에 들어갔습니다. 워크플로 실행, 세션 관리 및 지식 기반 검색이라는 완전한 세 가지 핵심 엔드포인트를 제공합니다. OpenAPI 3.0 사양 문서와 Python/JS SDK의 첫 번째 버전을 출시했습니다.
v1.5(2025-06): 실행 결과에 대한 Webhook 콜백 알림을 지원하기 위해 비동기 워크플로 실행 엔드포인트(/workflows/run-async)를 추가했습니다. 지식 기반 검색 API는 하이브리드 검색 매개변수('search_method' 필드)를 추가합니다. 파일 업로드 API가 온라인 상태입니다.
v1.10(2025-12): 애플리케이션 관리 API 시리즈 엔드포인트가 온라인 상태이며 API를 통해 Dify 애플리케이션 생성 및 관리를 지원합니다. 텍스트 생성 API(/completion-messages)는 독립적으로 릴리스되며 세션 컨텍스트에 의존하지 않고 단일 텍스트 생성 작업을 완료할 수 있습니다.
v1.14.0(2026-04-29): 플랫폼 에이전트 아키텍처 업그레이드로 에이전트 오케스트레이션 관련 엔드포인트가 업데이트됩니다. API는 에이전트 노드에 도구 호출 결과 반환 형식 개선 사항을 추가합니다. Professional Edition 이상에서는 속도 제한 전략이 최적화되고 API 호출 상한이 취소됩니다.
v1.14.1 (2026-05-12): 보안 강화 - API Key 순환 메커니즘 개선, 요청 서명 검증 강화. 워크플로 API 안정성 개선 - 시간 초과 처리가 더 예측 가능하고 오류 응답 형식이 표준화되었습니다.
v1.14.2(2026-05-19): 지속적인 보안 강화 및 버그 수정. 에이전트의 기본 아키텍처가 개선되어(후속 고급 에이전트 기능을 위한 기반 마련) API 수준이 에이전트 노드 출력의 구조적 최적화에 반영됩니다.

버전 기능 요약

플랫폼 버전 번호로 잠김: API 버전은 독립적으로 번호가 지정되지 않으며 Dify 플랫폼 버전과 일치합니다. 이는 버전 관리의 복잡성을 줄여주지만 API 수준의 변경에는 순수한 API 변경이 아닌 플랫폼 기능 업데이트가 포함될 수 있음을 의미합니다.
RAG 기능이 먼저 성숙함: 지식 기반 검색 API는 "지식 관리" 시나리오에 대한 Dify의 전략적 강조를 반영하여 모든 엔드포인트 중에서 가장 빠른 반복을 제공합니다.
비동기 기능은 점차 완성되고 있습니다: v1.0의 동기 실행부터 v1.5의 비동기 지원, 그리고 후속 웹훅 및 폴링 메커니즘에 이르기까지 API의 실행 모드가 점차 성숙해졌습니다.
버전별로 보안 및 거버넌스가 강화됨: v1.14.x 시리즈에서는 보안 강화가 여러 번 언급되어 API 계층이 "사용 가능한 기능"에서 "엔터프라이즈 수준 보안"으로 전환되고 있음을 나타냅니다.

기술적인 장점

Dify API의 기술적 이점은 단일 알고리즘의 리더십이 아니라 "아키텍처적 통일성"과 "엔지니어링 깊이"에 있습니다. 이는 복잡한 워크플로 엔진 RAG 파이프라인 에이전트 런타임과 Dify 플랫폼의 모델 게이트웨이를 의미상 일관된 REST API 세트로 통합합니다.

통합 실행 런타임

Dify API가 호출되면 요청은 DAG(Directed Graph) 기반 실행 프레임워크인 Dify의 워크플로 엔진으로 들어갑니다. API 요청의 매개변수는 워크플로 입력 변수에 매핑되고, 엔진은 이를 사전 정의된 노드 토폴로지에서 순차적으로 실행하여 최종적으로 출력을 JSON 응답으로 직렬화합니다. 이 디자인의 핵심 가치는 다음과 같습니다. 웹 콘솔과 API 실행 경로가 완전히 일관됩니다. 동일한 워크플로가 캔버스에서 테스트를 통과한 후 API 호출을 통한 동작이 이론적으로 100% 재현되어야 합니다.

메커니즘 -> 효과 -> 시나리오: 런타임의 통합 실행은 "테스트 컨텍스트와 프로덕션 컨텍스트 간의 성능 불일치" 위험을 제거합니다. Dify API를 고객 대면 시스템(예: 고객 서비스 봇, 보고서 생성기)에 통합하는 팀의 경우 이는 워크플로 조정자(아마도 비기술적 역할)와 API 통합 엔지니어가 동시에 작업하여 각자 자신의 툴체인에서 결과를 검증하고 궁극적으로 생산 환경에 원활하게 통합될 수 있음을 의미합니다.

REST API의 계층화된 디자인

Dify API는 구조적으로 세 가지 논리적 계층으로 구분됩니다.

액세스 레이어(API 게이트웨이): 요청 인증(API 키 확인), 속도 제한, 요청 로그 및 교차 도메인 구성을 처리합니다. 자체 호스팅 배포에서 이 계층은 일반적으로 Nginx 또는 Kubernetes Ingress에 의해 구현됩니다.
조정 계층(워크플로 엔진): API 요청 매개변수를 구문 분석하고, 워크플로 실행 컨텍스트를 인스턴스화하고, DAG 노드의 실행 순서를 예약합니다. 이 레이어는 Dify API의 핵심입니다. RESTful 요청 의미 체계를 워크플로 실행 의미 체계로 변환합니다.
리소스 레이어(서비스 어댑터): 모델 공급업체 API, 벡터 데이터베이스, 파일 저장소 등 외부 리소스에 연결합니다. API 호출자는 이러한 백엔드 리소스의 존재를 직접 인식하지 않으며 모든 적응 논리는 오케스트레이션 계층 아래에 캡슐화됩니다.

메커니즘 -> 효과 -> 시나리오: 계층화된 설계를 통해 API 호출자는 어떤 모델이 백엔드에 연결되어 있는지 또는 어떤 벡터 데이터베이스가 사용되는지 신경 쓰지 않고 "어떤 매개 변수가 전달되고 어떤 결과가 얻어지는지"에만 집중할 수 있습니다. 백엔드 리소스가 전환되면(예: OpenAI에서 DeepSeek로) API 엔드포인트와 응답 형식은 호출자에 대한 변경 사항 없이 완전히 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

하이브리드 RAG 검색 API의 기술적 구현

Dify API의 지식 기반 검색 엔드포인트 뒤에는 세 가지 검색 전략을 지원하는 Dify의 하이브리드 검색 엔진이 있습니다.

벡터 검색(밀도): 임베딩 모델을 사용하여 쿼리 및 문서 조각을 의미 벡터 공간에 매핑하고 코사인 유사성을 계산합니다. 의미론적 일치 시나리오에 적합하지만 전문 용어의 정확한 일치에는 민감하지 않습니다.
전체 텍스트 검색(Sparse/BM25): 키워드 매칭을 기반으로 하는 전통적인 정보 검색 방법입니다. 정확한 적중 시나리오에 적합하지만 의미 변화에 민감하지 않습니다.
하이브리드 검색(Hybrid): 설정 가능한 가중치에 따라 Dense 및 Sparse 검색 결과를 융합한 후 Rerank 모델을 통해 융합 결과를 구체화합니다.

메커니즘 -> 효과 -> 시나리오: 하이브리드 검색은 search_method 매개변수를 통해 API 수준에서 호출자에게 노출됩니다. "의미론적 이해 + 정확한 키워드 적중"이 모두 중요한 법적 계약 검색과 같은 시나리오의 경우 하이브리드 모드 선택 + dense_weight=0.6, sparse_weight=0.4 설정은 일반적으로 단일 검색 모드에 비해 첫 번째 적중률을 15~25% 향상시킵니다. Rerank 단계에서는 약 100~300ms의 추가 지연이 소모됩니다. 지연에 민감한 실시간 질문 및 답변 시나리오에서는 요구 사항에 따라 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.

Dify API 도구 공개 목록

Dify API는 호출자에게 핵심 엔드포인트(예: "도구 세트")를 노출하며, 각 엔드포인트는 전체 API 상호 작용에 해당합니다.

엔드포인트 경로	HTTP 메소드	행동 설명	해당 시나리오
`/채팅 메시지`	포스트	워크플로 또는 에이전트 응답을 트리거하기 위해 대화 메시지 보내기	지능형 Q&A, 고객 서비스 로봇
`/워크플로/실행`	포스트	워크플로의 동기 실행을 트리거하고 반환을 차단하고 대기합니다.	결정적 작업(기사 생성, 보고서)
`/workflows/run-async`	포스트	워크플로의 비동기 실행을 트리거하고 task_id를 반환	장기과제(일괄처리, 심층분석)
`/workflows/tasks/:id`	받기	비동기 작업 실행 상태 및 결과 쿼리	비동기 작업 진행 상황 추적
`/datasets/:id/retrieve`	포스트	지식 베이스에서 관련 문서 조각 검색	RAG Q&A, 지식 검색
`/datasets/:id/document`	포스트	기술 자료에 문서 업로드	지식 기반의 일괄 구축
`/datasets/:id/document/:doc_id`	삭제	기술 자료에서 문서 삭제	지식 기반 업데이트 및 유지 관리
`/완료 메시지`	포스트	단일 텍스트 생성, 세션 유지 관리 없음	번역, 요약, 카피라이팅 생성
`/파일/업로드`	포스트	후속 참조를 위한 파일(사진, 문서) 업로드	다중모달 입력, 문서처리
`/앱`	받기/게시	애플리케이션 목록 조회 / 신규 애플리케이션 생성	애플리케이션 수명주기 관리
`/apps/:id/api-keys`	받기/게시	API 키 관리	보안 거버넌스 및 키 순환

상호작용 설명: 일반적인 "문서 질문 및 답변" 통합 프로세스는 API 엔드포인트의 체인 호출을 통해 완료됩니다. POST /files/upload(제품 매뉴얼 업로드) → POST /datasets/:id/document(지식 베이스에 통합됨) → POST /chat-messages(사용자 질문, 워크플로 내부 호출 /datasets/:id/retrieve 검색 + 답변 생성을 위한 LLM) → 최종 답변 반환. 사용자가 Dify 콘솔을 터치할 필요 없이 전체 프로세스가 외부 시스템의 UI에서 완료됩니다.

엔지니어링 함정 가이드

Dify API의 아키텍처 기능과 커뮤니티 피드백을 바탕으로 프로덕션 통합 시 일반적인 문제와 대응 전략은 다음과 같습니다.

통제 불가능한 API 시간 초과 및 워크플로 실행 시간: 복잡한 워크플로(여러 LLM 노드 체인 호출 + 지식 기반 검색 + 에이전트 도구 호출)의 단일 실행이 60초를 초과하여 API 게이트웨이의 시간 초과 및 연결 끊김을 유발할 수 있습니다. 해결책: 시간 초과가 발생할 수 있는 시나리오에 대해 비동기 모드(/workflows/run-async)를 균일하게 사용하고 합리적인 Webhook 콜백 URL을 설정합니다. 동기 모드는 응답 시간이 예측 가능한 간단한 워크플로에만 사용됩니다(실행 시간 임계값을 30초 미만으로 설정하는 것이 좋습니다). 워크플로 설계 수준에서는 단일 노드가 너무 많은 토큰을 소비하고 실행 시간이 연장되는 것을 방지하기 위해 주요 LLM 노드에 'max_tokens'의 상한을 설정할 수 있습니다.
API 키 유출 및 국경 간 권한: Dify API 키를 클라이언트 애플리케이션(예: 웹 프런트 엔드 및 모바일 앱)에 직접 삽입하면 키 유출 위험이 있습니다. 공격자는 유출된 키를 사용하여 무료 할당량을 소진하거나 고비용의 모델 호출을 실행할 수 있습니다. 해결책: Dify API 키는 백엔드 서비스에 보관되어야 합니다. 클라이언트 요청은 먼저 자체 구축된 백엔드에 도달한 다음 백엔드가 Dify API를 호출하기 위한 API 키를 전달합니다. 쓰기 또는 삭제 작업(문서 삭제, 애플리케이션 구성 수정)과 관련된 엔드포인트의 경우 비즈니스 계층에서 보조 확인 또는 작업 감사 로그를 설정합니다. Dify Cloud Professional Edition 이상에서는 IP 화이트리스트 및 API 키 범위 제한을 지원합니다.
일관되지 않은 지식 베이스 검색 결과: 동일한 쿼리는 서로 다른 시점에서 동일한 지식 베이스에 대해 /datasets/:id/retrieve를 호출하여 서로 다른 결과를 반환합니다. 이는 문서 업데이트의 동기화되지 않은 인덱스, 벡터 데이터베이스 일관성 지연 또는 임베딩 모델 버전 전환으로 인해 발생할 수 있습니다. 해결책: 문서가 업데이트된 후 검색을 수행하기 전에 문서 상태 쿼리 엔드포인트를 호출하여 인덱스 상태(indexing_status 필드가 completed임)를 확인하세요. 일관성에 민감한 시나리오를 위해 기술 자료의 동기 인덱싱 모드를 활성화합니다(인덱스가 완료될 때까지 업데이트 작업이 차단됨). 불일치 문제를 해결할 때 역추적을 위해 검색 API에서 반환된 결과의 session_id를 기록합니다.

3분만에 빠르게 시작해보세요

Dify API를 시작하는 가장 빠른 방법(클라우드 버전을 예로 들어):

https://cloud.dify.ai에 로그인하여 애플리케이션을 생성하고 API Key를 발급 받습니다. (애플리케이션 설정 → API Key → Create Key)
컬을 사용하여 첫 번째 대화 메시지를 보냅니다.

``배쉬 컬 -X POST "https://api.dify.ai/v1/chat-messages" \ -H "권한 부여: 전달자 " \ -H "콘텐츠 유형: 애플리케이션/json" \ -d '{ "입력": {}, "query": "안녕하세요, 자기소개를 부탁드립니다", "response_mode": "차단", "사용자": "데모-사용자" }'


3. 반환된 결과에서 AI의 답변 내용인 '답변' 필드를 확인하세요.

자체 호스팅 배포를 위한 API 엔드포인트 주소는 'http://<your-domain>/v1'이며, 기타 매개변수는 변경되지 않습니다. 자세한 API 문서 및 SDK 사용법은 Dify 공식 문서 및 GitHub README를 참조하세요.

## 사용방법

배포 방식에 따라 Dify API 진입 방법은 다르지만, 인증 방식과 핵심 호출 모드는 동일합니다.

**입력 매트릭스**:

| 사용법 | API 엔드포인트 기본 주소 | 적용 가능한 시나리오 | 인증방법 |
|---|---|---|---|
| 클라우드 버전 | `https://api.dify.ai/v1` | 프로토타입 검증, 소규모 팀 제작 | API 키(베어러 토큰) |
| 커뮤니티 버전 자체 호스팅 | `http://<도메인>/v1` | 데이터에 민감한 시나리오, 프로덕션 배포 | API 키(베어러 토큰) |
| Enterprise Edition 민영화 | 기업IT부서 제공 | 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있는 시나리오 | API 키 + 구성 가능한 인증 |

**API 인증 프로세스**:
1. Dify 콘솔에서 애플리케이션을 생성 → 'API 액세스' 페이지로 이동합니다.
2. '키 생성'을 클릭하여 'app-'으로 시작하는 API 키를 생성합니다.
3. 모든 API 요청의 HTTP 헤더에 `Authorization: Bearer <API_KEY>`를 포함합니다.
4. (선택 사항) 각 최종 사용자에 대해 독립적인 세션 토큰('user' 매개변수)을 생성하여 모니터링 패널에서 사용자 위도별 사용량 추적을 용이하게 합니다.

**일반적인 통합 단계**:
1. Dify 콘솔에서 시각적 조정을 통해 AI 워크플로우를 구축하세요.
2. 애플리케이션을 게시하고 API 키를 얻습니다.
3. 외부 시스템의 HTTP 클라이언트를 통해 Dify API를 호출하여 사용자 입력 및 컨텍스트 변수를 전달합니다.
4. response_mode 매개변수에 따라 동기 대기(차단) 또는 비동기 콜백(스트리밍/콜백)을 선택합니다.
5. API에서 반환된 JSON 응답을 구문 분석하고 자체 UI에 결과를 표시합니다.

**SDK 지원**(Python을 예로 들어):

``파이썬
수입요청

API_KEY = "<귀하의_API_KEY>"
BASE_URL = "https://api.dify.ai/v1"

헤더 = {
    "승인": f"전달자 {API_KEY}",
    "콘텐츠 유형": "응용 프로그램/json"
}

# 대화 메시지 보내기
응답 = 요청.포스트(
    f"{BASE_URL}/chat-messages",
    헤더=헤더,
    JSON={
        "입력": {},
        "query": "오늘 뉴스는 뭐예요?",
        "response_mode": "차단",
        "사용자": "사용자-123"
    }
)

print(response.json()["답변"])

팁: SDK의 특정 설치 명령과 전체 메소드 서명은 Dify의 공식 GitHub 저장소와 PyPI/npm 페이지에 따릅니다. Community Edition이 자체 호스팅되는 경우 API 게이트웨이가 HTTPS 인증서로 구성되고 역방향 프록시 규칙이 올바른지 확인하십시오.

제품 가격

Dify API는 별도로 청구되지 않으며 해당 가격은 Dify 플랫폼 패키지에 포함되어 있습니다. 이는 API 호출 할당량이 계획 수준의 메시지/호출 볼륨 한도와 연결되어 있음을 의미합니다.

커뮤니티 버전(오픈 소스 자체 호스팅):

API 수수료: $0
제한사항: API 호출 제한 없음(자체 배포 서버 성능에 따라 제한됨)
전제조건: API 게이트웨이 HTTPS 인증서 API 키 관리를 직접 구성해야 합니다.
적용대상 : 운영 및 유지보수 역량을 갖춘 기술팀

클라우드 무료 버전:

API 수수료: $0
제한: 하루 메시지 200개(API + 웹 콘솔 공유 할당량), 앱 최대 5개
적용 가능 : 개인검증, 프로토타입 개발

Cloud Pro($59/월/작업 공간):

API 요금: 구독료에 포함
제한사항: 메시지 제한 없음, 50개 애플리케이션, 우선 기술 지원
적합: 소규모 팀의 프로덕션 사용

Cloud Team Edition(월 $159부터):

API 요금: 구독료에 포함
제한 사항: 다중 구성원 공동 작업, 고급 권한 관리, 더 많은 애플리케이션 및 지식 기반 할당량
적용 대상: 여러 시나리오를 병렬로 실행하는 중간 규모 팀

Enterprise Edition(맞춤형 견적):

API 요금: Enterprise Edition 계약에 포함됨
제한사항: 맞춤형 API 속도 제한, 전용 SLA, SSO 통합, 감사 로그
적용대상 : 금융, 의료, 공무 등 규제산업

추가 요금: 모든 패키지에 대한 모델 API 호출 요금은 개발자가 모델 공급자(예: OpenAI, DeepSeek, Anthropic)에게 직접 지불하며 Dify 플랫폼 및 API 레이어에 대한 추가 수수료는 없습니다. 비용 견적 예산에 "Dify 패키지 수수료 + 모델 API 수수료"를 모두 포함하는 것이 좋습니다.

애플리케이션 시나리오

Dify API의 애플리케이션 시나리오는 "기존 시스템에 AI 기능 내장"으로 요약될 수 있습니다. 기존 기술 스택을 교체하지 않고 AI 조정 기능을 도입해야 하는 모든 시나리오에는 Dify API가 개입할 여지가 있습니다.

기존 시스템의 AI 기능 확장: CRM, ERP, 작업지시 시스템, 콘텐츠 관리 시스템에 AI 기능을 내장하고, API를 통해 Dify 워크플로를 호출하여 지능형 Q&A, 콘텐츠 생성, 데이터 분류 등의 작업을 완료합니다. 구현 이점: 기존 시스템에 대한 침입이 최소화됩니다. 시스템 아키텍처를 수정할 필요가 없으며 비즈니스 로직에 HTTP 호출만 추가하면 됩니다. 추론에 따르면 중간 규모의 전자상거래 백엔드가 AI 고객 서비스 API에 연결된 후 1단계 작업 주문에 대한 자동 응답률이 55~70%에 도달할 수 있고 수동 고객 서비스 처리량이 원래의 40%로 줄어드는 것으로 나타났습니다.
자체 구축된 지식베이스 Q&A 애플리케이션: Dify API의 문서 관리 엔드포인트를 통해 기업 내부 문서를 일괄 업로드하고, 검색 엔드포인트를 통해 상황별 Q&A 검색을 구현하고, 세션 관리 엔드포인트를 통해 여러 라운드의 대화를 유지합니다. 구현 이점: 일반적인 HR 지식 기반 시나리오에서 직원이 온보딩 프로세스, 휴가 정책 및 기타 일반적인 문제에 대해 셀프 서비스 쿼리하는 시간은 평균 10분(문서 검토 + 동료에게 문의)에서 30초 미만으로 단축됩니다.
자동화된 콘텐츠 제작 파이프라인: Dify 워크플로를 콘텐츠 제작 파이프라인(주제 선택 → 데이터 수집 → 초안 생성 → 검토 → 출시)으로 정리하고 API를 통해 CMS 시스템과 연결합니다. 구현 이점: 뉴미디어 운영팀의 경우 표준 공개 계정 기사의 첫 번째 초안 제작 시간이 60~90분에서 10~15분으로 단축되지만, 사실적 정확성과 브랜드 색조 일관성을 보장하려면 수동 검토가 유지되어야 합니다.
교차 시스템 AI 에이전트 통합: Dify API의 에이전트 워크플로 엔드포인트를 통해 복잡한 AI 작업이 여러 비즈니스 시스템 간에 조정됩니다. 예를 들어 "고객 불만 처리 에이전트"는 CRM API를 호출하여 고객 정보 쿼리 → 지식 베이스를 호출하여 관련 불만 사례 검색 → LLM을 호출하여 응답 제안 생성 → 작업 주문 시스템을 호출하여 처리 작업 주문을 생성할 수 있습니다. 구현 이점: 간단한 불만 사항의 전체 링크 자동 처리, 복잡한 불만 사항은 수동 검토를 위한 초안 처리 제안을 자동으로 생성하고 단일 불만 사항의 처리 시간이 몇 시간에서 몇 분으로 단축됩니다.
기업 내부 도구 체인의 AI 강화: Dify API를 기업 WeChat, Feishu, DingTalk 등 사무용 플랫폼에 통합하여 AI 보조 로봇을 제공합니다. API의 세션 관리 기능을 통해 크로스 플랫폼 대화 컨텍스트 공유가 가능합니다. 사용자는 WeChat Enterprise에서 Feishu에 대해 계속 질문할 수 있습니다. 적용 가능한 경계: 크로스 플랫폼 컨텍스트 공유에는 외부 세션 관리 시스템의 지원이 필요하며 순수 API 모드는 메시지 라우팅 문제를 직접 해결하지 않습니다.

비용 절감 및 효율성 향상의 정량적 도출 (Dify API 기능 기반 추정)

직무	일반적인 작업	기존 방식으로는 시간이 많이 소요됨	API 통합 후 시간 소모	효율성 향상	공제 지침
고객 서비스 전문가	표준 반품 및 교환 절차 조회	3~5분(문서 넘기기)	10~15초(API Q&A)	12~30회	지식베이스 검색 + LLM 생성 기반 RAG API 링크
콘텐츠 운영	제품 소개 사본 생성	60~90분	10~15분(초안)	4~6회	Workflow API는 다단계 콘텐츠 제작 파이프라인을 트리거합니다
법률 보조원	계약조건 사전 검토	2~4시간	15~30분(사전 검토)	4~8회	용어 비교를 완료하기 위한 워크플로 API + 기술 자료 검색 API 조합
개발 엔지니어	AI Q&A를 기존 시스템에 통합	2~3일(자체 구축 LLM 파이프라인)	2~4시간(API 도킹)	6~12회	Dify API를 사용하면 모델 액세스, RAG 구성, 세션 관리 등이 필요하지 않습니다.

위 데이터는 Dify API의 기능적 특성을 바탕으로 한 이론적 추론으로 공식적인 약속은 아닙니다. 실제 개선은 워크플로 복잡성, 지식 기반 품질, 모델 선택 및 API 응답 시간에 따라 달라집니다.

인간-기계 협업의 경계

Dify API의 자동화 기능은 다양한 섹션의 개입 깊이에 따라 다릅니다.

100% 자동화 및 섹션화: 지식 기반 검색, 문서 분류, 텍스트 요약, 형식화된 보고서 생성, 자동 분류 및 작업 주문 라우팅. 이러한 구조화된 출력은 검증 가능하며 실패하더라도 되돌릴 수 없는 손상을 일으키지 않습니다.
수동 확인 지점을 설정해야 하는 항목: 계약 조건 검토 결론, 고객 불만 처리 계획, 결제/환불 지침, 온라인 콘텐츠 공개, 법적 효과 또는 재무 운영과 관련된 모든 AI 출력. Dify 워크플로의 "조건부 분기" 노드는 이러한 시나리오에서 "수동 검토" 경로를 설정할 수 있습니다. AI는 제안을 생성한 다음 이를 수동 확인 대기열로 라우팅하고 확인 후 후속 작업을 수행합니다.

해당자

Dify API는 Dify 플랫폼과 관련성이 높은 집단을 대상으로 하지만 기술 요구 사항과 권한 수준에는 상당한 차이가 있습니다.

백엔드/풀스택 개발자: 핵심 사용자 그룹입니다. AI 기능을 기존 시스템에 통합해야 하는 개발자는 API 응답성, 문서 완전성, 오류 처리 메커니즘 및 SDK 품질에 관심이 있습니다. 적응 가치: Dify API를 사용하면 개발자는 자체 LLM 파이프라인을 구축하지 않고도 HTTP 호출을 통해 완전한 AI 오케스트레이션 기능을 얻을 수 있습니다(모델은 에이전트 오케스트레이션을 구축하기 위해 RAG에 연결됨). 경계에 맞지 않음: 프로젝트에 단일 간단한 LLM 호출(예: 텍스트 번역)만 필요한 경우 모델 제공자 API를 직접 호출하는 것이 여기에서 오케스트레이션 레이어가 지나치게 추상적인 Dify API를 통과하는 것보다 더 간단합니다.
DevOps/플랫폼 엔지니어: Dify 자체 호스팅 배포 및 API 게이트웨이 운영을 담당하는 팀입니다. API 안정성, 관찰 가능성(로그, 모니터링, 경보), 확장성 및 보안 구성에 관심을 갖습니다. 적응 가치: Dify API의 비동기 실행 모드 및 Webhook 콜백 메커니즘은 장기 작업의 운영 및 유지 관리 복잡성을 줄입니다. 엔터프라이즈 버전의 감사 로그 및 SSO 통합은 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. 경계에 적합하지 않음: GPU 리소스가 부족하거나 컨테이너화된 배포 경험이 없는 팀의 경우 자체 호스팅 Dify API의 운영 및 유지 관리 비용이 클라우드 버전 구독료보다 높을 수 있습니다. 인건비와 경제적 비용을 비교해 보시고 결정하시는 것이 좋습니다.
기술 제품 관리자/솔루션 설계자: 비즈니스 시나리오를 위한 AI 통합 솔루션을 설계하는 의사 결정자입니다. 이들은 API 기능 경계, 기존 기술 스택과의 호환성, 공급업체 종속 위험, 데이터 주권에 대해 우려하고 있습니다. 적응 가치: Dify API의 "하나의 오케스트레이션, 다중 호출" 모델은 여러 시스템 간 AI 기능의 중복 구성 비용을 줄입니다. 오픈 소스 및 자체 호스팅 기능은 공급업체 종속에 대한 우려를 없애줍니다. 부적합한 경계: 비즈니스 요구 사항이 AI 기능을 통합하는 것보다 즉시 사용 가능한 SaaS 제품을 구매하는 것이라면 Dify API는 적합한 선택이 아닙니다. 현재로서는 Dify Cloud의 웹 애플리케이션 또는 유사한 SaaS 제품에 우선순위를 두어야 합니다.
AI응용창업팀: AI 제품 아이디어를 빠르게 검증하는 초기팀. 적응 가치: Dify API는 기성 AI 조정 인프라를 제공하므로 팀은 비즈니스 로직과 사용자 경험에 리소스를 집중할 수 있습니다. 해당 없음: 극도의 API 성능 최적화(예: 밀리초 수준 응답) 또는 심층적인 사용자 정의 워크플로 엔진 동작이 필요한 지점까지 사용자 수가 증가하면 Dify API의 추상화 계층이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 이때 자체 구축 파이프라인으로 마이그레이션할 필요가 있는지 평가해야 합니다.

요약 및 전망

Dify API는 Dify 플랫폼이 "내부 조정 도구"에서 "플랫폼 인프라"로 이동하는 핵심 제품 계층입니다. 핵심 경쟁력은 "통합된 실행 런타임 + 완전한 API 범위 + 오픈 소스 및 자체 호스팅"의 조합에 있습니다. 개발자는 "완전한 기능이지만 소스는 폐쇄형"(Coze API)과 "오픈 소스이지만 분산된 기능"(Flowise/LangFlow) 중에서 선택할 필요가 없습니다.

핵심 장점: Dify API와 웹 콘솔은 동일한 실행 엔진을 공유하여 테스트와 프로덕션 간의 불일치를 제거합니다. API 엔드포인트는 전체 워크플로 RAG, 에이전트 및 모델 관리 링크를 포괄하며 단일 플랫폼은 대부분의 AI 오케스트레이션 요구 사항을 충족합니다. 오픈 소스 커뮤니티 버전은 자체 호스팅이 가능하며 데이터 주권이 무제한입니다.

현재 제한 사항: API 수준의 고급 관리 기능(세밀한 RBAC, 다중 테넌트 격리, 사용자 지정 요금 정책)은 엔터프라이즈 버전에서만 사용할 수 있으며 커뮤니티 버전과 클라우드 버전 간에 보안 거버넌스에 차이가 있습니다. 문서 관리 API는 일괄 업로드 및 증분 동기화를 위한 원자적 작업을 지원하지 않으며 대규모 지식 기반 구축에는 외부 조정이 필요합니다. SDK에는 적용 언어가 제한되어 있으며(Python 및 JS만 공식적으로 유지 관리됨) 다른 언어는 커뮤니티 기여에 의존합니다.

후속 관찰 포인트: 에이전트 아키텍처 업그레이드 후 API 계층이 에이전트별 엔드포인트를 독립적으로 게시할지 여부 복잡한 다중 데이터 소스 쿼리 시나리오를 충족하기 위해 엔터프라이즈 버전 API에 GraphQL 지원을 추가할지 여부 API의 OpenAPI 사양이 플랫폼 버전과 동시에 업데이트될 수 있는지 여부(현재 약간의 지연이 있음)

조달/도입 위험 평가: 기술 선택 단계에서는 먼저 Cloud Free Edition을 사용하여 API 기능과 응답 지연 시간이 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 좋습니다. 검증을 통과한 후 Cloud Professional Edition 또는 자체 호스팅 Community Edition을 사용하도록 결정할 수 있습니다. 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있는 중견 기업 및 대기업의 경우 기업 버전 계약을 체결하기 전에 API SLA 보장 범위(예: 월별 가용성 시간, 제한 시간 재시도 메커니즘, 오류 복구 시간 목표 등), 데이터 저장 위치 및 데이터 삭제 정책 등의 조건을 확인하는 데 집중해야 합니다. API Key 유출 후 책임 공유 메커니즘. 창업팀의 경우 "Dify API는 오케스트레이션 레이어이고, 모델 API 비용은 주요 비용"이라는 예산 인식이 확립되어야 합니다. 사용량이 증가함에 따라 모델 호출 비용이 Dify 패키지 비용을 훨씬 초과하게 되며, 모델 선택 및 비용 최적화 전략을 초기 단계에서 계획해야 합니다(예: 비용 효율적인 모델을 사용하여 간단한 작업을 처리하고 컨텍스트 캐싱을 통해 반복 입력 비용을 줄이는 등).

버전 정보

디파이 API v1.14.2 ：보안 강화 및 버그 수정, 에이전트 기본 아키텍처 개선, 워크플로 API 안정성 개선, 자체 호스팅 배포 최적화. API 수준은 플랫폼 v1.14.2의 안정성 향상과 동기화됩니다. （2026-05-19）
디파이 API v1.14.1 ：보안 강화, 워크플로 API 안정성 개선, 자체 호스팅 배포 정리. （2026-05-12）
디파이 API v1.14.0 ：메인 버전 기능이 업데이트되었으며, API 레벨에서 Agent 오케스트레이션 관련 엔드포인트가 동시에 추가되었습니다. 공식 변경 로그를 참조하세요. （2026-04-29）
Dify API v1.0 공식 버전 ：이 마일스톤 버전에서는 API 계층이 공식적으로 프로덕션 준비 단계에 진입하여 완전한 REST API 적용 범위와 OpenAPI 사양 문서를 제공합니다. （2025-01-01）

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