Make vs n8n

Make vs n8n: Wer automatisiert mehr? Workflows, Integrationen und Preise 2026.

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Make
Am besten für: Komplexe Automatisierungen, App-Integrationen
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n8n
Am besten für: KI-Workflow-Automatisierung, Self-Hosting, Node-Editor, Human-in-the-Loop
ÜberblickVisuelle Automatisierungsplattform, die über 1.000+ Apps verbindet. Flexibler als Zapier, günstiger als die meisten Alternativen.n8n v2.0 führt Task Runners für isolierte Workflow-Ausführung, Save-vs.-Publish-Trennung, visuelle Versions-Diffs und 30–80 % schnellere Ladezeiten ein. Chat-Node-Actions ermöglichen Human-in-the-Loop-Genehmigungen.
PreisFreemiumFreemium
NutzerFree / from $9/moFree / from $20/mo
Vorteile
Visuelle Canvas macht komplexe Automatisierungen einfach zu debuggen
Credit-Modell ab Aug 2025 richtet Kosten nach tatsächlicher Nutzung aus
Native AI-Module für OpenAI, Claude, Anthropic bereits integriert
Unbegrenzte Szenarien in kostenpflichtigen Plänen ab 9 €/Monat
Self-Hosting-Option ist kostenlos mit vollem Funktionszugang — kein Anbieter-Lock-in
Task Runners: isolierte Ausführung pro Workflow-Aufgabe für Stabilität in komplexen Pipelines
Save-vs.-Publish-Trennung verhindert, dass versehentliche Änderungen die Produktion erreichen
Visueller Versions-Diff mit Änderungsanzahl-Badges für sichere Workflow-Überprüfung vor Veröffentlichung
Chat-Node-Actions: Workflows für Human-in-the-Loop-Genehmigungen während der Ausführung pausieren
Nachteile
Credit-Modell weniger vorhersehbar als das alte Operations-Modell
Steilere Lernkurve als Zapier für Anfänger
Kostenlos-Version begrenzt auf 2 aktive Szenarien
High-Volume-Szenarien erfordern Teams-Plan oder höher
Erfordert Self-Hosting-Setup und Infrastrukturwartung für den kostenlosen Tier
Steilere Lernkurve als No-Code-Tools wie Zapier oder Make für nicht-technische Nutzer
Cloud-Plan beginnt bei 20 $/Monat — zusätzliche Kosten für Teams, die verwaltetes Hosting bevorzugen
Große Workflow-Bibliotheken erfordern noch sorgfältige Organisation — keine eingebaute Ordnerhierarchie
Bewertung
Websitemake.comn8n.io

Fazit: Was sollten Sie wählen?

Wählen Sie Make wenn…
  • ✅ Sie möchten leistungsstarke visuelle Automatisierung mit einer übersichtlicheren Benutzeroberfläche und weniger Lernaufwand
  • ✅ Sie benötigen über 1.500 App-Integrationen ohne technische Konfiguration für die meisten davon
  • ✅ Sie sind ein nicht-technisches Team das komplexe Workflows ohne Code aufbauen möchte
  • ✅ Sie suchen eine verwaltete Cloud-Lösung ohne Infrastrukturmanagement
Wählen Sie n8n wenn…
  • ✅ Sie möchten volle Kontrolle und Self-Hosting — kein Abhängigkeit von einem SaaS-Anbieter
  • ✅ Sie benötigen Code-Nodes für komplexe JavaScript- oder Python-Logik innerhalb Ihrer Workflows
  • ✅ Sie bauen technisch komplexe Automatisierungen mit benutzerdefinierten Konnektoren und erweiterten Datenmanipulationen
  • ✅ Datenschutz und Datensouveränität sind kritisch — Self-Hosting hält Daten in Ihrer Infrastruktur

Häufig gestellte Fragen

Make vs n8n: Welches ist günstiger?
n8n ist günstiger wenn Sie es selbst hosten — die Open-Source-Version ist kostenlos. Für vergleichbare Cloud-Pläne sind die Preise ähnlich. Make beginnt bei $10,59/Monat (1.000 Operationen); n8n Cloud bei $24/Monat (5.000 Aufgaben).
Kann Make Code ausführen?
Make hat begrenzte Code-Ausführungsfähigkeiten über HTTP-Module und einige eingebaute Funktionen. Für benutzerdefinierte JavaScript- oder Python-Logik ist n8n mit dedizierten Code-Nodes viel leistungsfähiger. Technische Nutzer bevorzugen daher oft n8n.
Was ist der Hauptvorteil von n8n gegenüber Make?
n8ns Hauptvorteile sind: Open-Source und selbst hostbar (keine Anbieterabhängigkeit), Code-Nodes für benutzerdefinierte Logik, transparente Datensouveränität und oft tiefere technische Integrationsmöglichkeiten. Make ist benutzerfreundlicher; n8n ist leistungsfähiger für technische Nutzer.
Wie schwer ist es, von Zapier zu Make zu wechseln?
Der Wechsel von Zapier zu Make erfordert das Nachbauen Ihrer Zaps als Make-Szenarien. Die Konzepte sind ähnlich (Trigger → Aktionen), aber die Oberfläche ist anders. Make bietet mehr Leistung, hat aber eine steilere Lernkurve. Für einfache Workflows: einige Stunden; für komplexe: einige Tage.