关键要点
- 许可证：n8n自有的Sustainable Use License（公平代码）——源代码公开、可免费自托管，但不是OSI批准的开源许可证；未经另行协议，该许可证限制将n8n本身作为付费多租户托管服务运营
- 根据GitHub公开API，n8n-io/n8n截至2026年9月已超过203,406颗星
- 本地模型支持：一个专用的Ollama Chat Model节点连接到自托管的Ollama实例，默认地址为
http://localhost:11434 - 云端模型支持：同一节点库中存在独立的OpenAI API和Anthropic API节点——n8n是混合型工具，而非仅限本地
- 自托管（Community）免费；n8n还销售托管的Cloud套餐以及带有付费授权功能的Enterprise层级
- n8n官网自称Microsoft、Meta、NVIDIA、戴尔和梅赛德斯-奔驰等机构曾使用过n8n——这是厂商自身的营销说法，PromptQuorum除n8n自行发布的内容外，未进行独立核实
📍 简单一句话
n8n是一个可自托管的工作流自动化平台，采用n8n自有的源代码公开的Sustainable Use License，内置原生Ollama Chat Model节点用于本地托管的AI模型，同时提供独立的OpenAI和Anthropic API节点。
💬 简单来说
n8n提供的不是一段调用单一AI供应商的脚本，而是一个可视化画布：你拖入一个触发器（Webhook、定时任务或表单提交），把它连接到一个AI节点，然后选择由哪个模型来响应——可以是通过Ollama在自己电脑上运行的模型，也可以是OpenAI或Anthropic云端的模型——再把结果传递给其他应用。
📌注: 本文是Local LLM Software Directory中n8n条目的深度补充——如需一目了然地了解n8n与其他数十种本地AI工具的对比，请参阅该页面。
n8n是什么
n8n是一个工作流自动化平台：一个可视化画布，用于将触发器、应用、API和AI模型连接成能自动运行的管道。 你无需为在系统间搬运数据而编写一段独立脚本，而是把节点拖到画布上，用连线连接它们，并分别配置——一个启动工作流的Webhook、一个调用API的HTTP请求节点、一个处理文本的AI节点，以及一个把结果写到某处的最终节点。
- 核心功能：以可视化方式构建多步骤的自动化工作流，无需为每个集成编写完整应用
- AI/LLM节点：n8n自己的节点库包括AI Agent、Basic LLM Chain，以及针对Ollama、OpenAI、Anthropic、Google Gemini等供应商的专用聊天模型子节点，这些子节点作为被调用的模型接入代理/链节点
- 面向常见应用和服务的数百个预制集成节点，外加通用的HTTP请求和Webhook节点，用于处理没有专用节点的场景
- 可自托管：以Docker容器、npm包或在自有服务器上运行——自托管时，工作流数据保留在你控制的基础设施上
- 也提供托管的n8n Cloud服务，供不想自己运维托管的团队使用
n8n许可证："公平代码"究竟意味着什么
n8n的源代码采用Sustainable Use License授权，n8n自己将其描述为“公平代码”——源代码公开，自托管和内部使用免费，但不是OSI批准的开源许可证。 如果你是在为客户项目或基于n8n构建的产品做评估，而不仅仅是内部自动化使用，这一区别就很重要。
- 在Sustainable Use License下，你可以免费查看、自托管、修改并将n8n用于内部业务目的，包括商业用途
- 该许可证限制在未经另行商业协议的情况下，使用n8n自身的源代码提供与n8n竞争的托管多租户版本
- "公平代码"是n8n对这一许可证类别的自有称呼，并不像"开源"那样通过开源促进会（Open Source Initiative）拥有正式且独立的法律定义
- n8n还提供Enterprise版本，在同一自托管部署基础上，通过付费许可密钥解锁额外功能
如何安装并自托管n8n
n8n是一个可自托管的框架/平台，而不是单一的可下载应用——不存在按操作系统点击安装的安装程序。 它可以通过Docker镜像、npm包运行，你也可以完全跳过自托管，改用托管的n8n Cloud服务。
- 1最快的本地试用方式：在已安装Node.js的情况下运行
npx n8n——这会启动一个本地n8n实例，无需额外安装步骤即可在浏览器中打开。 - 2Docker（最常见的自托管部署方式）：拉取并运行官方镜像，挂载卷以确保容器重启后工作流数据仍能保留——由于镜像标签和参数会随版本变化，请在n8n官方文档上查看当前的确切命令。
- 3全局npm安装：
npm install n8n -g，然后运行n8n start——适用于不使用Docker的持久化服务器式部署。 - 4开箱即带本地AI：n8n发布了Self-hosted AI Starter Kit——一个Docker Compose配置，可将n8n与Ollama及Qdrant向量数据库一起启动，一条命令即可让本地LLM工作流环境运行起来。
- 5托管替代方案：如果你不想自己运维服务器、数据库和更新，可以注册n8n Cloud而非自托管。
- 6在部署到生产环境之前，请阅读官方自托管文档，了解当前的要求、环境变量和升级步骤。
自托管n8n需要付费吗？
不需要。在Sustainable Use License下自托管Community版是免费的，包括内部商业用途。付费层级是在同一底层平台上增加托管的Cloud服务或Enterprise功能。
可以不用Docker运行n8n吗？
可以。n8n可作为常规npm包安装（npm install n8n -g），并通过n8n start命令运行，你也可以不做全局安装，直接用npx n8n运行——不过n8n官方文档在生产环境中更强调使用Docker。
通过Ollama用本地模型运行n8n
n8n通过Ollama Chat Model节点连接本地托管的模型，该节点默认指向http://localhost:11434——这是Ollama监听的标准端口。 正是这一具体机制，使n8n成为一个可用的本地AI工具，而不仅仅是一个云端API自动化平台。
- 在与n8n相同的机器上（或n8n可通过网络访问的机器上）安装并运行Ollama，并至少拉取一个模型，例如使用
ollama pull llama3.2 - 在n8n的节点面板中添加一个Ollama Chat Model节点（或对应的Ollama子节点），并创建一个指向Ollama实例基础URL的Ollama凭据——如果两者运行在同一主机上，则为
http://localhost:11434；如果Ollama运行在别处，则需要一个可访问的IP或主机名 - 选择要使用哪个已在本地下载的模型（例如Ollama中已下载的Llama或Qwen模型），并直接在节点上配置temperature、Top K、Top P等采样参数
- 将Ollama Chat Model节点连接到Basic LLM Chain节点以用于简单的问答场景，或在工作流需要模型调用其他工具（其他n8n节点）而不仅仅是回答一次时，连接到AI Agent节点
- 每当某项任务需要这些供应商提供、但不适合本地运行的模型时，就在工作流中同一位置将本地Ollama节点替换为OpenAI API或Anthropic API节点——工作流的其余部分无需更改
- 如果想让本地模型和向量数据库开箱即用地一起运行，可使用官方的Self-hosted AI Starter Kit，它在一个Docker Compose文件中配置好了n8n、Ollama和Qdrant
📌注: 完全通过Ollama运行一个模型，意味着该节点的提示词和响应会保留在运行Ollama的机器上；只有当工作流中的每个AI节点都使用Ollama（或其他本地模型来源）而非云端API节点时，工作流才会实现端到端的完全本地化。
n8n的费用是多少
在Sustainable Use License下自托管n8n的Community版是免费的。 n8n还销售按月工作流执行次数计费的托管Cloud服务，以及价格另议的Enterprise层级。
- 自托管Community版：在Sustainable Use License下免费，无需许可费用
- n8n Cloud Starter：按月计费（年付有折扣），每月工作流执行次数有上限
- n8n Cloud Pro：月度执行上限高于Starter，计费模式仍按执行次数计算
- n8n Cloud Business：执行上限进一步提高，面向自动化用量更大的团队
- Enterprise：价格另议——联系n8n销售团队获取报价；增加了治理、SSO以及付费授权的自托管功能
- n8n对Cloud层级按"工作流执行次数"计费（即整个工作流运行一次，无论包含多少节点或步骤），而不是按单次API调用或步骤计费
层级 | 托管方式 | 计费基准 |
|---|---|---|
| Community | 自托管 | 免费 |
| Cloud Starter | n8n托管 | 按月，执行次数有上限 |
| Cloud Pro | n8n托管 | 按月，上限更高 |
| Cloud Business | n8n托管 | 按月，上限最高 |
| Enterprise | 自托管或托管 | 价格另议（联系销售） |
在制定预算前，请查看n8n官方定价页面获取当前准确的价格和执行上限——公开的SaaS层级和限制会在没有太多预告的情况下变化，因此本表格特意省略了可能过时的具体数字。
n8n适合谁使用
n8n适合需要跨多个应用自动化多步骤流程、并希望至少在部分步骤中可选用本地托管AI模型的团队。 对于只想要单一聊天应用的人来说，它不是最佳选择。
什么情况下不应该使用n8n
如果你的目标只是一个单一的聊天界面，或者你打算在没有商业协议的情况下将n8n本身作为托管产品转售，就应该避开n8n。 以下是几种具体情况，在这些情况下，另一款工具或另一种许可安排会更合适。
n8n与其他工作流和代理工具的对比
n8n所处的赛道中还有其他可视化工作流构建器和代码优先的代理框架。正确的选择取决于你更偏好可视化画布还是手写代码，以及你有多重视本地模型支持和许可证问题。
n8n的竞品与替代方案
n8n最直接的竞品是其他同样通过Ollama或类似方式支持本地托管模型的可视化工作流/编排工具，以及代码优先的代理框架。以下是PromptQuorum已经在同一工作流/代理编排赛道评测过的最相关替代方案。
- Flowise — 另一款面向LLM链和代理的可视化拖放式工作流构建器，采用Apache 2.0许可证，支持Ollama；在界面风格上比下面的代码优先选项更接近n8n
- Dify — 一个将可视化工作流构建器与RAG管道及代理框架整合在同一平台的产品，采用带有自有SaaS转售限制的修改版Apache 2.0许可证，在精神上与n8n的公平代码条款相似
- LangChain — 一个面向链、RAG和代理的代码优先（Python/JavaScript）框架，采用MIT许可证，适合更愿意直接编写编排逻辑而非可视化构建的团队
- CrewAI — 一个代码优先、基于角色的多代理框架，采用MIT许可证，适合构建“团队”式代理、将任务分配给专门化代理的团队，而不是单一的线性工作流
评估n8n时常见的误解
这些误解源于把n8n的许可证等同于开源，或者假设工作流中的每个AI节点默认都在本地运行。
常见问题
n8n是开源的吗？
n8n的源代码在GitHub上以n8n自有的Sustainable Use License公开可见，n8n自己将其称为“公平代码”。由于该许可证限制在未经另行协议的情况下将n8n作为竞争性多租户托管服务运营，因此它不是OSI批准的开源许可证——尽管自托管和内部使用都是免费的。
n8n能配合Ollama等本地AI模型运行吗？
可以。n8n内置一个专用的Ollama Chat Model节点，可连接到自托管的Ollama实例，默认地址为http://localhost:11434。该节点可接入Basic LLM Chain或AI Agent节点，使工作流在该步骤使用本地托管的模型而非云端API。
n8n是否只能使用本地模型，还是也能使用云端AI？
n8n是混合型的。除了Ollama Chat Model节点外，它还提供独立的OpenAI API和Anthropic API节点（以及其他云端供应商），因此单个工作流既可以混用本地托管和云端托管的模型，也可以只使用其中一种。
n8n是免费的吗？
在Sustainable Use License下自托管Community版是免费的，包括内部商业用途。n8n还销售按月工作流执行次数计费的托管Cloud服务，以及带有额外治理功能、价格另议的Enterprise层级。
如何安装n8n？
最快的试用方式是在已安装Node.js的情况下运行npx n8n。若要进行持久化的自托管部署，可用npm install n8n -g进行全局安装并运行n8n start，或使用官方Docker镜像——当前确切的命令和要求请参阅n8n托管文档。
n8n在GitHub上有多少星标？
根据GitHub公开API，仓库n8n-io/n8n截至2026年9月已超过203,406颗星。
什么是Self-hosted AI Starter Kit？
这是n8n在GitHub上发布的一套官方Docker Compose配置，可一条命令将n8n与Ollama（用于本地模型）及Qdrant向量数据库一起启动，面向希望获得可用本地AI工作流环境、又不想逐一配置每个组件的团队。
大公司真的在使用n8n吗？
n8n官网将Microsoft、Meta、NVIDIA、戴尔和梅赛德斯-奔驰等机构列为曾使用过n8n的组织。这是n8n自己对外发布的说法；除n8n自身公布的内容外，PromptQuorum并未进行独立核实。
我可以把托管版本的n8n卖给自己的客户吗？
如果没有与n8n另行签订商业协议，则不可以。Sustainable Use License允许免费自托管和内部使用，但限制使用n8n自身的源代码来运营与n8n竞争的托管多租户版本——如果这是你计划的用途，请联系n8n销售团队。
n8n与Flowise或Dify有什么区别？
三者都是支持本地模型（Ollama）的可视化工作流构建器。Flowise采用Apache 2.0许可证，专注于LLM链和代理；Dify在其工作流构建器之外，以修改版Apache 2.0许可证整合了RAG管道和代理框架；n8n则是在其自有的Sustainable Use License下运营的更通用（非LLM专属）的自动化平台，拥有规模大得多的非AI应用集成库。