Make vs. n8n: Welche Automatisierung passt zu deinem Team?
Make passt zu Teams, die App-Abläufe visuell in einer betreuten Cloud bauen möchten. n8n passt, wenn technische Erweiterbarkeit oder eigener Betrieb wichtig sind. Beide unterstützen KI-Workflows. Die wichtigste Kostenfrage ist, ob du einzelne Aktionen und KI-Verbrauch oder vollständige Workflow-Ausführungen bezahlst.
Quellen geprüft am 13.10.2026. Herstellerangaben und unsere redaktionelle Einordnung; kein eigener Leistungstest. Tarife, Modellverbrauch und Freigaben im konkreten Konto prüfen.
Make90/100 KMU-ScoreProfil →
n8n87/100 KMU-ScoreProfil →Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick
Tabelle horizontal wischen, um alle Tools zu sehen →
| Entscheidungskriterium | MakeDSGVO: jaMCP: jaDeutsch: neinGratis-Tarif: ja | n8nDSGVO: jaMCP: jaDeutsch: neinGratis-Tarif: nein |
|---|---|---|
| KMU-Score | 90/100 | 87/100 |
| Kostenprinzip | Credits je Aktion; KI-Funktionen können dynamisch nach Tokens und weiteren Faktoren verbrauchen. Bei eigener Modellanbindung kommen Anbietergebühren dazu. Make: Credits und KI-Verbrauch ↗ | Cloud-Pläne rechnen Workflow-Ausführungen ab: Ein kompletter Lauf zählt als eine Ausführung, unabhängig von der Schrittzahl. Modellnutzung und Assistant-Credits separat prüfen. n8n: Ausführungen und Credits ↗ |
| Betrieb | Betreute Cloud-Plattform; Datenflüsse und Vertragsbedingungen je angebundener App prüfen. Make: Pläne ↗ | Cloud oder Self-Hosting. Eigener Betrieb erfordert Server, Updates, Sicherheit und Backups; er ist deshalb kein kostenloser Betrieb ohne Aufwand. n8n: Self-Hosting ↗ |
| KI und Kontrolle | Make AI Agents ergänzen Szenarien. Nutze einen begrenzten Auftrag und prüfe Modellzugang, Tools und Verbrauch. Make AI Agents ↗ | KI-Abläufe lassen sich mit Workflows, eigenen Anbindungen und Evaluationsfunktionen kombinieren. Assistant unterstützt den Aufbau; Zugang und Vorschau-Status sind tarifabhängig. n8n: KI-Funktionen ↗ |
| Sinnvoller Pilot | Denselben echten Ablauf mit Testdaten bauen: Daten abholen, prüfen, einen Entwurf erzeugen und vor externen Änderungen freigeben. Laufkosten und Wartungszeit messen. | Denselben echten Ablauf mit Testdaten bauen: Daten abholen, prüfen, einen Entwurf erzeugen und vor externen Änderungen freigeben. Laufkosten und Wartungszeit messen. |
Welches Tool passt wann?
Make ist passend, wenn Teams App-Verbindungen und mehrstufige Abläufe in einer visuellen Oberfläche aufbauen wollen.
Make-Profil öffnen →n8n ist stärker, wenn Entwicklernähe, flexible Logik und kontrollierbare Betriebsmodelle wichtiger sind als der einfachste Einstieg.
n8n-Profil öffnen →Beginne mit einem klar messbaren Ablauf und prüfe Fehlerbehandlung, Wartung und Kosten vor einer breiten Einführung.
Bewertungsmethodik ansehen →Passende Alternativen
ZapierZapier bündelt seine Agenten-Funktionen jetzt als AI-by-Zapier-Schritt direkt im Zap-Editor. Dadurch lassen sie sich mit Triggern, Filtern, Pfaden und Freigaben kombinieren; Kosten laufen über Tasks.
HappycapyHappycapy ist ein Agenten-Computer im Browser. Du beschreibst eine Aufgabe, und Agenten erledigen sie in einer abgeschotteten Umgebung, von der Recherche über Folien bis zur fertigen Mail. Einrichtung oder Programmierkenntnisse braucht es dafür nicht.
GumloopGumloop: Visuelle KI-Flows für Dokument-, Daten- und Team-Automationen.Was du vor der Auswahl wissen solltest
Ist Make einfacher als n8n?
In der vorhandenen Einordnung ist Make stärker auf einen visuellen Einstieg ausgerichtet. n8n setzt bei komplexeren Anforderungen mehr technisches Verständnis voraus.
Ist n8n wegen Self-Hosting automatisch datenschutzkonform?
Nein. Self-Hosting kann Kontrolle erhöhen, ersetzt aber keine Prüfung von Datenflüssen, Konfiguration, Verträgen und dem konkreten Einsatz.
Wurde dieser Vergleich separat getestet?
Nein. Die Seite fasst die vorhandenen Toolprofile als redaktionelle Entscheidungshilfe zusammen.
Automatisierungs-Workflow sauber aufsetzen
Wir prüfen Prozess, Tool-Auswahl und Übergaben und entwickeln daraus einen umsetzbaren KI-Workflow für dein Team.