DifyのAPIの使い方を徹底解説【実装例付き】

DifyはオープンソースのLLMプラットフォームとして、コードの知識が少なくても多彩なAI機能を簡単に利用できるのが大きな魅力です。

自己ホスティングにも対応しており、セキュリティやデータプライバシーの要件が厳しい環境でも導入しやすい点が注目されています。

本記事ではDifyの基本概要からAPIの具体的な使い方まで詳しく解説しています。

また、弊社ではマッキンゼーやGAFA出身のAIエキスパートがAI導入に関する無料相談を承っております。
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Difyとは？

Dify（ディファイ）とは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）アプリ開発プラットフォームです。

「Define（定義する）」と「Modify（修正する）」を組み合わせた名前が示すように、AIアプリケーションを定義し、継続的に改善していくことを目的としたプラットフォームです。

Backend-as-a-ServiceとLLMOpsという2つの先進的なコンセプトを融合しており、複雑なバックエンドを構築しなくてもフロントエンドから直接LLMを呼び出せるため、開発者の作業負担を大幅に軽減できます。

さらに自己ホスティングが可能なため、機密性の高いデータを外部に出さずに運用できる点も大きな特徴です。

2025年現在、60,000人以上の開発者がDifyで最初のAIアプリを作成しており、コミュニティは180,000人を超える開発者と59,000人以上のエンドユーザーをサポートする規模まで成長しています。

Difyの機能や料金・活用事例に関しては下記の記事にてより詳細に解説しています。ぜひご覧ください。

Dify（ディファイ）とは？10社の導入事例で学ぶノーコード生成AIアプリ活用法

Difyを選ぶメリット3選

開発効率向上

ローコード・ノーコードでAIアプリを構築できるため、プログラミング経験が少なくても高度なAI機能を実装できます。

直感的なプロンプトオーケストレーションインターフェースにより、視覚的にアプリケーションを設計し、リアルタイムで全クライアントに更新を反映できます。

従来であれば数週間かかっていたAIアプリ開発が、数時間から数日で完了するケースも多く、MVPの作成から市場投入までの期間を大幅に短縮できます。

コスト削減

複数のLLMプロバイダーを簡単に切り替えできるため、用途に応じて最適なモデルを選択し、APIコストを最大30-50%削減することが可能です。

自己ホスティング版を利用すれば、月額費用を抑えながらデータの完全なコントロールを維持できます。また、開発チームの人件費削減にも直結します。

中央集権的なAPIキー管理により、複数のプロジェクトで効率的にリソースを共有し、無駄なコストを削減できます。

拡張性確保

高品質なRAGエンジンと柔軟なエージェントフレームワークにより、スタートアップから大企業まで幅広い規模のプロジェクトに対応できます。

APIベースの設計により、既存システムとの統合が容易で、マイクロサービスアーキテクチャにも適応できます。

プラグインシステムにより、必要に応じて機能を追加・拡張でき、ビジネスの成長に合わせてスケールアップが可能です。

Dify API料金プランと無料枠

無料プランで利用できる機能

Sandboxプランでは、以下の機能を無料で利用できます：

200メッセージクレジット（GPT-3.5-turboベース）
1チームワークスペース
チームメンバー1人
アプリ数5個
50の知識文書
50MBの知識データストレージ
10回/分のナレッジリクエストレート制限
5,000回/日のAPIリクエスト制限
30日間のログ履歴

無料プランでもOpenAI、Anthropic、Llama2、Azure OpenAI、Hugging Face、Replicateなどの主要なLLMプロバイダーに対応しており、本格的なAIアプリ開発を始められます。

従量課金モデルの詳細

Professionalプラン（月額$59）では以下が提供されます：

5,000メッセージクレジット/月
チームメンバー3人
アプリ数50個
500の知識文書
5GBの知識データストレージ
100回/分のナレッジリクエストレート制限
無制限APIリクエスト

Teamプラン（月額$159）では：

10,000メッセージクレジット/月
チームメンバー50人
アプリ数200個
1,000の知識文書
20GBの知識データストレージ
1,000回/分のナレッジリクエストレート制限

年間契約にすると約20%の割引が適用され、長期利用での大幅なコスト削減が可能です。

企業向け契約ポイント

Enterpriseプランでは、カスタマイズされた契約内容を提供：

無制限のメッセージクレジット
オンプレミス展開オプション
専用サポートチーム
SLA保証
セキュリティ監査対応
カスタムAPI連携

企業向けにはSOC Type IIレポートの提供、シングルサインオン（SSO）認証、役割管理機能など、エンタープライズグレードのセキュリティ機能が標準で含まれます。

Dify APIを使用した開発の始め方

アカウント登録手順

Step 1: Dify公式サイトにアクセス https://dify.ai/jpにアクセスし、「始める」ボタンをクリックします。

Step 2: アカウント作成 GitHubまたはGoogleアカウントでのサインインが可能です。新規登録の場合は、メールアドレスとパスワードを設定します。

Step 3: メール認証 登録したメールアドレスに認証メールが送信されるので、リンクをクリックして認証を完了します。

Step 4: プロフィール設定 組織名、利用目的、チーム規模などの基本情報を入力し、適切なプランを選択します。

ワークスペース設定

ワークスペース作成：

「新しいワークスペース」を選択
ワークスペース名を設定（例：「AI開発チーム」）
チームメンバーの招待（メールアドレスで招待可能）
権限設定（管理者、編集者、閲覧者）

環境変数の設定：

「設定」＞「環境変数」から各種APIキーを設定
OpenAI、Anthropic、Azure OpenAIなどのAPIキーを一元管理
セキュリティ設定（IP制限、アクセス制御）

APIキー取得方法

Step 1: アプリケーション選択 作成したアプリケーションの「APIアクセス」セクションに移動します。

Step 2: 認証情報作成 「新しいシークレットキー」をクリックし、用途に応じた名前を設定します。

Step 3: キーの管理

複数のAPIキーを作成可能
各キーに個別の権限設定
使用状況のモニタリング
必要に応じたキーの無効化

セキュリティベストプラクティス：

# 環境変数での管理例
export DIFY_API_KEY="your-secret-key-here"
export DIFY_BASE_URL="https://api.dify.ai/v1"

Dify APIエンドポイント早見表

標準エンドポイント一覧

チャットボット用API：

POST /v1/chat-messages
GET /v1/conversations
GET /v1/conversations/{conversation_id}/messages
DELETE /v1/conversations/{conversation_id}

テキスト生成用API：

POST /v1/completion-messages
GET /v1/messages/{message_id}

ナレッジベース管理API：

GET /v1/datasets
POST /v1/datasets
PUT /v1/datasets/{dataset_id}
DELETE /v1/datasets/{dataset_id}
POST /v1/datasets/{dataset_id}/documents

ファイル操作API：

POST /v1/files/upload
GET /v1/files/{file_id}
DELETE /v1/files/{file_id}

レスポンス形式

成功レスポンス例：

{
  "event": "message",
  "message_id": "9da23599-e713-473b-982c-4328d4f5c78a",
  "conversation_id": "45701982-8118-4bc5-8e9b-64562b4555f2",
  "mode": "chat",
  "answer": "こんにちは！どのようなお手伝いができますか？",
  "metadata": {
    "usage": {
      "prompt_tokens": 100,
      "completion_tokens": 50,
      "total_tokens": 150
    }
  },
  "created_at": 1705395332
}

エラーレスポンス例：

{
  "code": "invalid_api_key",
  "message": "APIキーが無効です",
  "status": 401
}

バージョン管理

現在のAPIバージョン： v1 推奨バージョン管理： リクエストヘッダーでバージョン指定

Dify-API-Version: 2025-01-01

非推奨APIの移行期間： 6ヶ月間のサポート保証 新機能のベータ版： /v1beta/ プレフィックスで提供

Pythonで学ぶDify APIの利用方法

環境構築手順

Step 1: 必要なライブラリのインストール

pip install requests python-dotenv

Step 2: 環境変数ファイルの作成 .envファイルを作成し、APIキーを設定：

DIFY_API_KEY=your-secret-key-here
DIFY_BASE_URL=https://api.dify.ai/v1

Step 3: 基本的な設定クラスの作成

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class DifyClient:
    def __init__(self):
        self.api_key = os.getenv('DIFY_API_KEY')
        self.base_url = os.getenv('DIFY_BASE_URL')
        self.headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }

テキスト生成サンプル

import json

def generate_text(self, inputs, user_id="user-123"):
    """テキスト生成API呼び出し"""
    url = f"{self.base_url}/completion-messages"
    
    data = {
        "inputs": inputs,
        "response_mode": "blocking",
        "user": user_id
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, headers=self.headers, json=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"APIリクエストエラー: {e}")
        return None

# 使用例
client = DifyClient()
result = client.generate_text(
    inputs={"topic": "AI技術の活用方法"},
    user_id="user-123"
)

if result:
    print(f"生成されたテキスト: {result['answer']}")

ファイルアップロード例

def upload_file(self, file_path, user_id="user-123"):
    """ファイルアップロードAPI"""
    url = f"{self.base_url}/files/upload"
    
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {self.api_key}'
    }
    
    with open(file_path, 'rb') as file:
        files = {'file': file}
        data = {'user': user_id}
        
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
        
        if response.status_code == 201:
            return response.json()
        else:
            print(f"ファイルアップロードエラー: {response.text}")
            return None

# PDFファイルのアップロード例
file_result = client.upload_file("document.pdf")
if file_result:
    print(f"ファイルID: {file_result['id']}")

エラーハンドリング

import time
from functools import wraps

def retry_on_failure(max_retries=3, delay=1):
    """リトライデコレータ"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except requests.exceptions.RequestException as e:
                    if attempt == max_retries - 1:
                        raise e
                    time.sleep(delay * (2 ** attempt))  # 指数バックオフ
            return None
        return wrapper
    return decorator

class DifyClientWithRetry(DifyClient):
    @retry_on_failure(max_retries=3)
    def chat_with_retry(self, query, conversation_id=None):
        """チャット機能（リトライ付き）"""
        url = f"{self.base_url}/chat-messages"
        
        data = {
            "inputs": {},
            "query": query,
            "response_mode": "blocking",
            "user": "user-123"
        }
        
        if conversation_id:
            data["conversation_id"] = conversation_id
        
        response = requests.post(url, headers=self.headers, json=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

CI/CD統合手順

GitHub Actionsの設定例：

name: Dify API Integration Test

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.9'
    
    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install -r requirements.txt
    
    - name: Run Dify API tests
      env:
        DIFY_API_KEY: ${{ secrets.DIFY_API_KEY }}
        DIFY_BASE_URL: ${{ secrets.DIFY_BASE_URL }}
      run: |
        python -m pytest tests/test_dify_api.py -v

Dify APIと外部ツール連携方法

Zapier連携手順

2025年最新：MCP（Model Context Protocol）対応

Step 1: Zapier MCPの設定

Zapier公式サイトでアカウント作成
MCP設定画面で「Generate URL」をクリック
生成されたURLをコピー

Step 2: Difyでの設定

Difyワークフローで「エージェント」ブロックを追加
エージェンティック戦略で「MCP FunctionCalling」を選択
環境変数にZapier MCP URLを設定

Step 3: ワークフロー設定

Zapierで「Add a new action」を選択
Google Calendar、Gmail、Notionなどのツールを選択
認証設定を完了

Notion連携手順

Step 1: Notion内部統合の作成

Notion設定＞「開発者」＞「新しいインテグレーション」
インテグレーション名を設定（例：「Dify情報収集用」）
内部統合として作成
シークレットトークンをコピー

Step 2: データベース権限設定

# Notion APIを使用した連携例
import requests

def create_notion_page(title, content, database_id):
    """Notionページ作成"""
    url = "https://api.notion.com/v1/pages"
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {notion_token}",
        "Content-Type": "application/json",
        "Notion-Version": "2022-06-28"
    }
    
    data = {
        "parent": {"database_id": database_id},
        "properties": {
            "タイトル": {
                "title": [{"text": {"content": title}}]
            },
            "内容": {
                "rich_text": [{"text": {"content": content}}]
            }
        }
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

Slack通知設定

Slackボット連携の実装：

import requests

def send_slack_notification(message, channel="#general"):
    """Slack通知送信"""
    webhook_url = os.getenv('SLACK_WEBHOOK_URL')
    
    payload = {
        "channel": channel,
        "text": message,
        "username": "Dify Bot",
        "icon_emoji": ":robot_face:"
    }
    
    response = requests.post(webhook_url, json=payload)
    return response.status_code == 200

# Difyアプリとの連携
def dify_with_slack_notification(query):
    """Dify応答をSlackに通知"""
    client = DifyClient()
    result = client.chat_with_retry(query)
    
    if result:
        message = f"Dify応答: {result['answer']}"
        send_slack_notification(message)
    
    return result

Dify APIの運用方法

ナレッジベース同期

自動同期スクリプトの実装：

import schedule
import time

def sync_knowledge_base():
    """ナレッジベース自動同期"""
    client = DifyClient()
    
    # 新しいドキュメントの検索
    new_docs = scan_for_new_documents()
    
    for doc in new_docs:
        # ドキュメントアップロード
        file_result = client.upload_file(doc['path'])
        
        if file_result:
            # データセットに追加
            add_to_dataset(file_result['id'], doc['metadata'])
            print(f"同期完了: {doc['name']}")

# 毎日午前2時に実行
schedule.every().day.at("02:00").do(sync_knowledge_base)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(3600)  # 1時間待機

アクセス権限設計

Role-based Access Control (RBAC)の実装：

class DifyRoleManager:
    def __init__(self):
        self.roles = {
            "admin": ["read", "write", "delete", "manage"],
            "editor": ["read", "write"],
            "viewer": ["read"]
        }
    
    def check_permission(self, user_role, action):
        """権限チェック"""
        return action in self.roles.get(user_role, [])
    
    def create_api_key_with_role(self, user_id, role):
        """ロール付きAPIキー生成"""
        if role not in self.roles:
            raise ValueError("無効なロールです")
        
        return generate_api_key({
            "user_id": user_id,
            "role": role,
            "permissions": self.roles[role]
        })

監査ログ活用

ログ収集と分析システム：

import logging
import json
from datetime import datetime

class DifyAuditLogger:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger('dify_audit')
        handler = logging.FileHandler('dify_audit.log')
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
        handler.setFormatter(formatter)
        self.logger.addHandler(handler)
        self.logger.setLevel(logging.INFO)
    
    def log_api_call(self, user_id, endpoint, status, response_time):
        """API呼び出しログ"""
        log_data = {
            "user_id": user_id,
            "endpoint": endpoint,
            "status": status,
            "response_time": response_time,
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }
        
        self.logger.info(json.dumps(log_data))

Difyに関するよくある質問

Difyの料金体系はどうなっていますか？

無料のSandboxプランから始まり、Professional（$59/月）、Team（$159/月）、Enterpriseプランまで用意されています。年間契約では約20%の割引が適用されます。

自己ホスティングは可能ですか？

はい、オープンソース版をダウンロードして自社環境で運用可能です。XServer VPSなどのクラウドサービスを利用すれば、月2,000円程度で運用できます。

どのLLMプロバイダーに対応していますか？

OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Google Gemini、Llama2、Hugging Face、Replicateなど主要なプロバイダーに対応しています。

APIのレート制限はありますか？

プランによって異なります。Sandboxは5,000回/日、Professional以上は無制限です。ナレッジベースへのリクエストは別途制限があります。

セキュリティ対策はどうなっていますか？

SOC Type IIレポート、データ暗号化、アクセス制御、監査ログなど、エンタープライズレベルのセキュリティ機能を提供しています。

外部ツールとの連携は可能ですか？

Zapier、Notion、Slack、Google Workspace、GitHub Actionsなど、多くの外部サービスとMCP（Model Context Protocol）を通じて連携可能です。

日本語サポートはありますか？

UIの日本語化、ドキュメントの日本語版、日本語での入出力に完全対応しています。

開発者向けのサポートはありますか？

コミュニティフォーラム、詳細なAPI ドキュメント、GitHub Issues、有料プランでは専用サポートチームが利用可能です。

まとめ

DifyはAIアプリ開発の民主化を実現する革新的なプラットフォームです。無料プランから始めて、本格的なAIアプリケーション開発を体験できます。

主要なメリット：

ローコード/ノーコードでのAIアプリ開発
複数LLMプロバイダーの一元管理
企業レベルのセキュリティ対応
豊富な外部ツール連携

推奨する導入ステップ：

無料Sandboxプランで基本機能を試用
小規模なプロトタイプを作成
APIを使った外部システム連携を検証
運用要件に応じて有料プランへ移行

特にスタートアップ企業やDX推進を目指す企業にとって、DifyはAI活用の第一歩として最適な選択肢といえるでしょう。

2025年現在のAI業界の急速な発展を考慮すると、今こそDifyのような統合プラットフォームを活用してAI技術を戦略的に導入し、競争優位性を確保することが重要です。