LlamaIndex

LlamaIndex 是文档智能体栈：MIT 的 Python/TS 框架，外加托管 LlamaParse。2026-08-17 复核：llamaindex.ai/pricing 卖 Free $0（10K credits）、Starter $50（40K credits，按量可到 400K）、Pro $500（400k credits，商务邮箱可一次性加 800k / $1,000 奖励，用量上限约 $5,000/月），以及定制 Enterprise。该页写 1,000 credits = $1.25。github.com/run-llama/llama_index 为 51,696 stars，许可证 MIT。GitHub 简介现在以文档智能体和 OCR 打头，不是泛泛的「LLM 应用框架」作文。

如果要带公开 $59 / $159 席位的可视化 RAG 画布，对比 Dify；如果要另一个 MIT 智能体库，对比 LangChain；如果要 Apache-2.0 的 RAG 一体机，对比 RAGFlow。

核心功能

• 开源框架：连接器、索引、查询/聊天引擎。以当前文档为准。
• LlamaParse credits：公开美元表计量的是托管解析/抽取。基础解析可以低到每页 1 credit；智能体/VLM 解析更贵。
• 云 vs 库：可以只留在 GitHub，不付给 LlamaIndex。用 LlamaParse / 云操作才开始扣 credits。
• 不是无限免费 OCR：Free 是 10K credits。

适用场景

• 要解析乱七八糟的 PDF、愿意付 Starter $50 或 Pro $500 的团队。
• 只要 MIT 库、留在 Free / 自托管的团队。
• 按公开计量对比 LlamaIndex、Dify、RAGFlow 的人。

局限：我们没有重开每一份连接器清单。有 startup 免费 credits，但不要编造金额。

定价方案

llamaindex.ai/pricing，2026-08-17。这是 LlamaParse / 平台表。

如果旧博客还把 LlamaIndex 只写成没有标价的框架，托管解析以本表为准。

快速开始

1. 解析 1 万页语料前，先打开 llamaindex.ai/pricing。
2. 不需要 LlamaParse 时，用 developers.llamaindex.ai 的 MIT 库。
3. 如果要可视化工作区，再核对 Dify 或 RAGFlow。
4. 算账时按 1,000 credits = $1.25。

常见问题

LlamaIndex 免费吗？

库是 MIT。托管解析从 Free 10K credits 起，然后是 $50 / $500。

和 LangChain 一样吗？

都是 MIT 智能体/RAG 库。LlamaIndex 的公开美元表是 LlamaParse credits。

和 Dify 一样吗？

不是。Dify 是可视化云工作区。LlamaIndex 是库加解析计量。

替代方案

• Dify：可视化 RAG/智能体云。
• LangChain：MIT 智能体库。
• RAGFlow：Apache-2.0 RAG 引擎。

使用技巧

1. 报 Free 10K / Starter $50 / Pro $500。
2. 不要把「没有标价的 LLM 框架」写进材料。
3. 扫描件 PDF 上先核对智能体解析的 credit 消耗。

总结

LlamaIndex 是带公开 LlamaParse credit 阶梯的 MIT 框架，不是泛泛的连接器口号。从 llamaindex.ai/pricing 开始，再决定 Dify 是否已经覆盖你的工作区。