Quick-Vergleich: n8n vs Make
| Kriterium | n8n | Make |
|---|---|---|
| Ansatz | Open Source, Entwickler-fokussiert | Cloud-only, No-Code |
| Hosting | Self-Hosted oder Cloud | Nur Cloud |
| Integrationen | 400+ (+ beliebige API) | 3.000+ native Apps |
| Code-Zugriff | JavaScript, Python | Eingeschränkt |
| KI-Features | LangChain, RAG, OpenAI nativ | OpenAI, Claude (Module) |
| Preis (Einstieg) | Kostenlos (Self-Hosted) | $9/Monat (10k Ops) |
| Abrechnungsmodell | Pro Workflow-Ausführung | Pro Operation |
| Zielgruppe | Entwickler, Tech-Teams | Business User, Marketing |
n8n auf einen Blick
Make auf einen Blick
Bewertung im Überblick
Gesamtbewertung
n8n gewinnt bei Flexibilität, KI-Features und Preis-Leistung. Make punktet bei Benutzerfreundlichkeit und Anzahl nativer Integrationen. Für technische Teams und KI-Projekte → n8n. Für schnellen No-Code-Einstieg → Make.
Für wen ist welches Tool geeignet?
Zielgruppen-Matching
n8n
Make
Kriterien im Detail
Flexibilität & Anpassbarkeit
n8n
Volle Kontrolle über Workflows mit JavaScript und Python. Direkter API-Zugriff für beliebige Integrationen, keine Einschränkungen bei Custom-Logik. Self-Hosting ermöglicht vollständige Datenhoheit. Custom Nodes können einfach erstellt und über npm geteilt werden. Git-Integration für Versionskontrolle.
Make
Primär Low-Code-Ansatz mit vorgefertigten Modulen. Custom Apps sind möglich, aber mit deutlich höherem Aufwand als bei n8n. HTTP/API-Modul für beliebige REST-APIs vorhanden. Kein Self-Hosting verfügbar, alle Daten laufen über Make-Server.
KI-Integration
n8n
Native LangChain-Integration für komplexe AI-Agents und RAG-Systeme. Direkte Anbindung an OpenAI, Anthropic, Ollama, Google Gemini und weitere LLMs. Vector-Store-Integration mit Pinecone, Qdrant, ChromaDB und Weaviate. Eigene AI-Agents mit Tool-Calling, Memory und mehrstufiger Reasoning-Logik baubar.
Make
OpenAI-Module (GPT-4, DALL-E, Whisper) und Anthropic Claude als native Integrationen. Kein LangChain-Support, keine native RAG-Pipeline. Make arbeitet an eigenen AI Agents (2026), die stärker in den Scenario Builder integriert werden. Für einfache KI-Tasks (Textzusammenfassung, Bildgenerierung) ausreichend.
Integrationen
n8n
Über 400 native Nodes plus beliebige API-Anbindung über HTTP Request Node. Qualität der Integrationen hoch, mit tiefem Funktionszugriff. Community-Nodes erweitern das Ökosystem (5.800+ Nodes verfügbar). Jede REST-API kann ohne Einschränkungen angebunden werden.
Make
Über 3.000 native App-Integrationen – deutlich mehr als n8n. Besonders stark bei Marketing-Tools, CRMs und Produktivitäts-Apps. HTTP-Modul für Custom-APIs vorhanden. Die schiere Anzahl an vorgefertigten Modulen spart Zeit bei Standard-Integrationen.
Benutzerfreundlichkeit
n8n
Intuitive Oberfläche für Entwickler, aber steilere Lernkurve für Nicht-Techniker. Erfordert grundlegendes Verständnis von APIs, JSON und Datenstrukturen. Gute Dokumentation und über 7.500 Community-Templates. Debugging-Tools und Execution-History helfen bei der Fehlersuche.
Make
Exzellenter visueller Scenario Builder mit Drag-and-Drop. Einstieg auch ohne technische Vorkenntnisse möglich. Viele Templates für häufige Use Cases. Die Lernkurve ist flacher als bei n8n. Allerdings: Bei komplexeren Szenarien mit vielen Verzweigungen kann die Oberfläche unübersichtlich werden.
Enterprise-Readiness
n8n
SSO, RBAC und Audit-Logs in der Enterprise-Version. Self-Hosting ermöglicht volle Kontrolle über Compliance-Anforderungen. Source-available Code kann auditiert werden. Enterprise-Support verfügbar, aber primär Community-getrieben. SOC 2 Typ II Zertifizierung für n8n Cloud.
Make
Enterprise-Plan mit SSO/SAML, erweiterten Berechtigungen und Priority Support. Teil von Celonis mit entsprechender Enterprise-Infrastruktur. Keine Self-Hosting-Option, alle Daten in Make-Cloud. ISO 27001 und SOC 2 zertifiziert. Für Compliance-kritische Umgebungen kann die fehlende Datenhoheit ein Nachteil sein.
Beispiel-Use-Case im Vergleich
Lead-Qualifizierung mit KI-Analyse
Ein neuer Lead aus einem Webformular wird per KI analysiert, kategorisiert und automatisch dem richtigen Vertriebsmitarbeiter zugewiesen.
| Schritt | n8n | Make |
|---|---|---|
| 1. Webhook-Trigger | Webhook Node | Webhooks Module |
| 2. Lead-Daten anreichern | HTTP Request (Clearbit) | Clearbit Module |
| 3. KI-Scoring | OpenAI Node (JSON Mode) | OpenAI Module |
| 4. Scoring-Logik | Code Node (JavaScript) | Router + Filter |
| 5. CRM-Update | HubSpot Node | HubSpot Module |
| 6. Slack-Benachrichtigung | Slack Node | Slack Module |
| Komplexität | ⭐⭐ Mittel | ⭐⭐ Mittel |
| Zeitaufwand Setup | ~45 Minuten | ~30 Minuten |
n8n
- Direkter OpenAI-Node mit JSON-Mode für strukturierte Ausgabe
- Code-Node ermöglicht komplexe Scoring-Logik mit JavaScript
- Flexible Anpassung der Zuweisungsregeln
- Self-Hosting: Keine Datenweitergabe an Dritte
Make
- Schnellerer Setup durch vorgefertigte Module
- Visuelle Router für Verzweigungslogik
- Weniger Flexibilität bei Custom-Scoring
- Operationsbasierte Abrechnung: Jeder Schritt zählt
Detaillierter Feature-Vergleich
Feature-Übersicht
| Feature | n8n | Make |
|---|---|---|
| Grundfunktionen | ||
| Visueller Workflow-Editor | ||
| Bedingte Logik | ||
| Schleifen & Iterationen | ||
| Fehlerbehandlung | ||
| Webhook-Trigger | ||
| Hosting & Deployment | ||
| Self-Hosting | ||
| Cloud-Version | ||
| Docker-Support | ||
| Kubernetes-Ready | ||
| Entwickler-Features | ||
| JavaScript-Zugriff | ||
| Python-Zugriff | ||
| API-Direktzugriff | ||
| Git-Integration | ||
| Custom Nodes/Apps | ||
| KI-Integration | ||
| OpenAI-Anbindung | ||
| LangChain-Support | ||
| Custom AI Agents | ||
| RAG-Workflows | ||
| Vector Stores | ||
| Enterprise | ||
| SSO/SAML | ||
| Audit-Logs | ||
| RBAC | ||
| SLA | ||
Kosten-Vergleich
| Plan | n8n | Make |
|---|---|---|
| Self-Hosted | Kostenlos | Nicht verfügbar |
| Cloud Free | – | $0 (1.000 Ops/Monat) |
| Cloud Starter | €24/Monat (2.500 Runs) | $9/Monat (10.000 Ops) |
| Cloud Pro | €60/Monat (10.000 Runs) | $16/Monat (10.000 Ops) |
| Enterprise | Auf Anfrage | Auf Anfrage |
| Abrechnungsbasis | Pro Workflow-Ausführung | Pro Operation (Modul-Schritt) |
Kostenbeispiel: Team mit 10 Usern
Szenario: 10 Teammitglieder, 20 aktive Workflows, 50.000 Ausführungen/Monat mit durchschnittlich 8 Schritten pro Workflow
| Variante | n8n | Make |
|---|---|---|
| Operationen/Monat | 50.000 Runs | 400.000 Ops (50k × 8) |
| Cloud Standard | €60/Monat (Pro) | ~$99/Monat (Teams) |
| Self-Hosted | ~€20/Monat (Server) | Nicht verfügbar |
| Bei Skalierung | Gleichbleibend pro Run | Linear mit Schritten |
| Kostenvorteil | 60-80% günstiger | – |
Wichtig: Der größte Kostenunterschied liegt im Abrechnungsmodell:
- n8n zählt eine Workflow-Ausführung, egal wie viele Nodes durchlaufen werden
- Make zählt jede einzelne Operation (jedes Modul, das ausgeführt wird)
Bei komplexen Workflows mit vielen Schritten wird Make schnell teurer als n8n.
Vor- und Nachteile
n8n
Vorteile
- Open Source mit Fair-Code-Lizenz
- Kostenloses Self-Hosting möglich
- Native LangChain und RAG-Integration
- Voller JavaScript/Python-Zugriff
- Abrechnung pro Workflow (nicht pro Schritt)
- 170K+ GitHub Stars, aktive Community
Nachteile
- Steilere Lernkurve für Nicht-Entwickler
- Weniger native Integrationen als Make
- Kein kostenloser Cloud-Tier
- Enterprise-Support kostenpflichtig
Make
Vorteile
- Intuitive No-Code-Oberfläche
- 3.000+ native App-Integrationen
- Kostenloser Einstieg (1.000 Ops/Monat)
- Flache Lernkurve für Business-User
- Teil von Celonis (Enterprise-Backing)
- Gute Dokumentation und Templates
Nachteile
- Kein Self-Hosting möglich
- Kein LangChain/RAG-Support
- Operationsbasierte Abrechnung wird bei Skalierung teuer
- Eingeschränkte Code-Flexibilität
- Vendor-Lock-in durch Cloud-only
Häufige Fragen (FAQ)
Ja, n8n ist eine vollwertige Alternative zu Make – besonders für technische Teams und KI-Projekte. n8n bietet mehr Flexibilität durch Code-Zugriff, Self-Hosting und native LangChain-Integration. Für reine No-Code-Automatisierung ohne Programmierkenntnisse kann Make durch die größere Anzahl an Integrationen und die intuitivere Oberfläche Vorteile haben.
Eine Migration ist möglich, erfordert aber den Neuaufbau der Workflows. Es gibt keine automatische Import-Funktion. Die Logik lässt sich übertragen, aber Module müssen in n8n-Nodes übersetzt werden. Für komplexe Migrationen empfehle ich einen schrittweisen Ansatz: Neue Workflows in n8n bauen, bestehende Make-Szenarien parallel weiterlaufen lassen.
Bei einfachen Workflows mit wenigen Schritten sind die Kosten ähnlich. Bei komplexeren Workflows (8+ Schritte) wird n8n deutlich günstiger, da die Abrechnung pro Workflow-Ausführung statt pro Operation erfolgt. Mit Self-Hosting fallen bei n8n nur Serverkosten an (~€20/Monat), während Make immer operationsbasiert abrechnet.
n8n hat deutlich fortschrittlichere KI-Fähigkeiten. Die native LangChain-Integration ermöglicht komplexe AI-Agents, RAG-Systeme und Multi-Model-Workflows. Make bietet OpenAI- und Claude-Module für grundlegende KI-Tasks (Textgenerierung, Analyse), aber keine native Unterstützung für LangChain, Vector Stores oder RAG-Pipelines.
Grundlegende IT-Kenntnisse sind hilfreich, Programmiererfahrung aber nicht zwingend erforderlich. Der visuelle Editor ermöglicht viele Automatisierungen ohne Code. Für komplexe Logik oder Custom-Integrationen sind JavaScript-Grundkenntnisse vorteilhaft. Make hat eine niedrigere Einstiegshürde für absolute Einsteiger.
Der Hauptunterschied liegt im Ansatz: n8n ist ein Open-Source-Tool für technische Teams mit Self-Hosting-Option und Code-Zugriff. Make ist eine Cloud-only No-Code-Plattform für Business-User. n8n rechnet pro Workflow ab, Make pro Operation – bei komplexen Workflows ein erheblicher Kostenunterschied.
Fazit & Empfehlung
Beide Tools sind leistungsfähige Automatisierungsplattformen – die richtige Wahl hängt von deinem Team und deinen Anforderungen ab:
Wähle n8n, wenn:
- Self-Hosting und Datenhoheit wichtig sind
- Du KI-Workflows mit LangChain und RAG bauen willst
- Dein Team technisch versiert ist oder Entwickler eingebunden sind
- Du bei steigendem Volumen Kosten sparen möchtest
- Du eine intuitive No-Code-Lösung ohne Lernkurve brauchst
- Business-User ohne Programmierkenntnisse automatisieren sollen
- Du viele native Integrationen (3.000+) benötigst
- Schneller Einstieg und einfache Szenarien im Fokus stehen
Für Teams, die sowohl einfache Business-Automationen als auch komplexe KI-Workflows benötigen, bietet n8n die flexiblere Grundlage mit besserem Preis-Leistungs-Verhältnis bei steigender Nutzung.