Die Wahl zwischen n8n, Zapier und Make hängt davon ab, was Ihr Team am meisten benötigt: Benutzerfreundlichkeit, Kosteneffizienz oder technische Flexibilität. Zapier bietet die größte App-Abdeckung, Make gleicht Leistung mit Benutzerfreundlichkeit aus, und n8n bietet maximale Kontrolle mit seinem Open-Source-Modell. Der Vergleich n8n vs Zapier vs Make ist entscheidend.
Dieser Leitfaden beleuchtet n8n vs Zapier vs Make, Beispiel-Workflows, Preisanalyse, Integrationen, Leistung und KI-Funktionen, damit Sie entscheiden können, welches Tool am besten zu Ihren Workflows passt.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen n8n, Zapier und Make?
Um Ihnen bei der Entscheidung zwischen n8n vs Zapier vs Make zu helfen, finden Sie hier einen direkten Vergleich ihrer Funktionen, Preise, Flexibilität und Bewertungen.
| Funktion / Dimension | n8n | Make | Zapier |
|---|---|---|---|
| Preismodell | Pro Workflow-Ausführung (Komplexität innerhalb eines Laufs verursacht keine zusätzlichen Kosten beim Self-Hosting); Cloud nutzt Ausführungsguthaben. | Pro Operation (jede Modulaktion zählt zu den Planguthaben). | Pro Aufgabe (jeder ausgeführte Schritt/verarbeitete Artikel zählt zum Kontingent). |
| Kostenlose / Einstiegsstufe | Self-hosted kostenlos & unbegrenzt; Cloud hat eine kostenlose/günstige Stufe mit begrenzten Ausführungen. | Kostenlose Stufe ~1.000 Operationen; kostenpflichtige Pläne skalieren Guthaben. | Kostenlos ~100 Aufgaben/Monat & 5 Zaps; kostenpflichtige Pläne beginnen mit höheren Aufgabenlimits. |
| Anzahl der Integrationen / Konnektoren | ~1.000+ nativ; Verbindung zu jeder API über HTTP/benutzerdefinierte Nodes. | ~1.500+ Module/Konnektoren; starke Daten-Tools. | ~6.000+ App-Integrationen; größter Marktplatz. |
| Self-Hosting / Datenkontrolle | Ja — Self-Hosting auf Ihrer Infrastruktur; volle Kontrolle & Datensouveränität. | Kein Self-Hosting (nur SaaS). | Kein Self-Hosting (nur SaaS). |
| Benutzeroberfläche & Lernkurve | Node-basierter Graph + Code; steilere Lernkurve; sehr flexibel. | Visueller „Szenario“-Canvas; zugänglich und dennoch leistungsstark. | Linearer, schrittbasierter Builder; am einfachsten für nicht-technische Benutzer. |
| Programmier- / Anpassungsunterstützung | Starkes JS/Python, benutzerdefinierte Nodes, externe Pakete (Self-Host), volle HTTP/API. | Gute Transformationen; benutzerdefiniertes JS typischerweise in höheren Stufen. | „Code“-Schritte (JS/Python) mit Sandbox-Limits; keine externen Pakete. |
| Fehlerbehandlung, Debugging & Beobachtbarkeit | Benutzerdefinierte Fehlerzweige, Wiederholungen, detaillierte Logs; Schritt-Wiederholungen. | Szenario-Level-Handler, Router, Replays; gutes Monitoring. | Grundlegende bis moderate Wiederholungen und Aufgabenhistorie. |
| Skalierbarkeit / Limits / Leistung | Skaliert mit Ihrer Infrastruktur beim Self-Hosting; keine harten internen Schrittlimits; kann in Echtzeit ausgeführt werden. | Planbasierte Operationslimits; geringe Latenz; skaliert innerhalb der Guthaben. | Plan-/Aufgabenkontingente und Ratenlimits; Polling bei vielen Triggern; Kosten steigen bei hohem Volumen. |
| Team-Kollaboration & Governance | Git/Versionskontrolle (Self-Host), RBAC in Enterprise; teilbare Workflows. | Geteilte Szenarien, Rollen/Berechtigungen, visuelle Übersichten. | Team-/Unternehmenspläne mit geteilten Zaps, Ordnern, Berechtigungen. |
| Sicherheit & Compliance | Self-Host ermöglicht VPC, private Netzwerke, Ihr KMS; Cloud bietet Standardkontrollen. | SaaS-Sicherheit, Verschlüsselung, Zugriffskontrolle; keine Self-Hosted-Isolation. | SaaS-Sicherheit, Enterprise-Compliance-Optionen. |
| Versionierung / Historie / Rollback | Git-Workflows beim Self-Host; Ausführungsverlauf und Node-Level-Debugging. | Szenario-Änderungshistorie und Rollbacks verfügbar. | Versionshistorie in höheren Plänen; begrenztes Rollback bei komplexen Flows. |
| Triggers / Webhooks / Echtzeit | Webhooks, Polling, Cron; sofortige Ausführung je nach Setup möglich. | Webhooks, Zeitpläne, sofortige Trigger für viele Apps. | Webhooks und viele App-Trigger; Polling üblich. |
| KI / LLM-Funktionen | Umfangreiche KI-Nodes, LangChain/Agenten-Muster, Orchestrierung, RAG-freundlich. | Vorgefertigte KI-Module, LLM-Konnektoren, assistierender Builder. | KI-Helfer (z.B. Copilot, KI-Felder) auf Benutzerfreundlichkeit ausgerichtet. |
| Stärken | Maximale Flexibilität, Self-Hosting, kosteneffizient bei Skalierung, tiefe Anpassung. | Ausgewogene Leistung/Benutzerfreundlichkeit; starke visuelle Logik und Transformationen. | Schnellste Time-to-Value; größtes Integrations-Ökosystem. |
| Schwächen | Steilere Lernkurve; mehr Setup/Betrieb beim Self-Hosting. | Kein Self-Hosting; einige erweiterte Funktionen in höheren Stufen. | Kosten eskalieren mit Volumen; begrenzt für sehr komplexe Logik; kein Self-Hosting. |
| Ideal für | Technische Teams, die Kontrolle, Skalierung und benutzerdefinierte Logik benötigen. | Gemischte Teams, die visuelle Leistung zu angemessenen Kosten wünschen. | Nicht-technische Benutzer und schnelle SaaS-Integrationen. |
| G2 Gesamtbewertungen | 140+ | 250+ | 1400+ |
| G2 Bewertung | 4.8/5 | 4.7/5 | 4.5/5 |
AllAboutAIs Fazit:
n8n: 4.5/5 ⭐⭐⭐⭐⭐ Am besten für technische Teams, die Kontrolle, Skalierbarkeit und Anpassung benötigen. Sein Open-Source-Modell und Self-Hosting machen es ideal für Workflows mit hohem Volumen oder Compliance-Anforderungen, obwohl die Lernkurve steil ist. Der Vergleich n8n vs Zapier vs Make zeigt hier klare Vorteile für n8n.
Make: 4.2/5 ⭐⭐⭐⭐Ein starker Mittelweg mit leistungsstarker Verzweigungslogik und einer intuitiven visuellen Oberfläche. Perfekt für gemischte Teams, die mehr Flexibilität als Zapier benötigen, aber nicht die volle Komplexität des Self-Hostings wünschen.
Zapier: 4.0/5 ⭐⭐⭐⭐ Das einfachste Tool für den Einstieg dank seines riesigen App-Ökosystems und der schnellen Einrichtung. Ideal für nicht-technische Benutzer und einfache SaaS-Integrationen, wird aber bei Skalierung teuer und bietet begrenzte Anpassungsmöglichkeiten.
Wie schneiden die Leistungsmetriken von n8n im Vergleich zu Zapier und Make ab? [AllAboutAI’s Tests]
Um Ihnen ein klareres Bild von n8n vs Zapier vs Make zu vermitteln, sehen Sie hier, wie jede Plattform in den Workflow-Tests von AllAboutAI abgeschnitten hat. Die Ergebnisse zeigen Unterschiede in:
1. Ausführungsgeschwindigkeit (Latenz pro Workflow)
- Zapier: Oft langsamer bei Triggern, da viele Apps Polling verwenden (prüft alle 1–15 Minuten). Sofort-Trigger existieren, aber nicht für alle Integrationen.
- Make: Führt Szenarien nahezu in Echtzeit mit geringer Latenz aus; Module werden schnell ausgeführt, obwohl komplexe Szenarien mit vielen Operationen die Geschwindigkeit verlangsamen können.
- n8n: Beim Self-Hosting hängt die Leistung von Ihren Serverressourcen ab. Benchmarks zeigen nahezu sofortige Ausführung bei Bereitstellung auf moderner Infrastruktur; keine künstlichen Polling-Limits.
2. Durchsatz (Volumenverarbeitung)
- Zapier: Skaliert schlecht bei sehr hohem Volumen, da jede Aufgabe auf das Kontingent angerechnet wird und Warteschlangen die Ausführung verzögern können.
- Make: Bewältigt mittlere bis große Skalierungen gut, aber die operationsbasierte Abrechnung bedeutet, dass die Kosten steigen, wenn Workflows komplexer werden.
- n8n: Skaliert am besten, wenn selbst gehostet; Sie können Ressourcen hinzufügen und Workflows parallel ausführen; Enterprise-Cluster-Setups können Millionen von Ausführungen ohne künstliche Obergrenzen verarbeiten.
3. Fehlerbehandlung & Zuverlässigkeit
- Zapier: Begrenzte erweiterte Fehlerbehandlung; Wiederholungen existieren, aber das Debugging ist grundlegend.
- Make: Starke visuelle Fehlerpfade, Wiederholungen und Rollback-Tools.
- n8n: Hochgradig anpassbare Wiederholungsrichtlinien und Fehler-Workflows; Logs hängen davon ab, wie Sie das Hosting konfigurieren.
4. Ressourcennutzung (Effizienz)
- Zapier: Feste SaaS-Limits; kann die zugrunde liegende Leistung nicht optimieren.
- Make: Effizient für mehrstufige Logik; aber Operationskosten summieren sich schnell.
- n8n: Sie kontrollieren die Effizienz – Hosting auf einem kleinen VPS für leichte Aufgaben oder Skalierung auf Kubernetes-Cluster für Enterprise-Workloads.
n8n vs Zapier vs Make Benchmark-Zusammenfassung
Hier ist ein direkter Benchmark, der Ausführungszeit, Zuverlässigkeit, Kostenauswirkungen und Skalierbarkeit über die drei Plattformen hinweg basierend auf den Tests von AllAboutAI vergleicht:
| Testszenario | Zapier (Durchschnitt) | Make (Durchschnitt) | n8n (Durchschnitt, Self-Host 2vCPU/4GB RAM) |
|---|---|---|---|
| Einfacher 2-Schritt-Workflow (Trigger: Google Sheet → Aktion: Slack) | ~2–5s (Instant-Trigger-App) / bis zu 15m (Polling) | ~2s | ~1s |
| Mittlerer Workflow (10 Schritte, gemischte APIs) | ~15–20s | ~8–10s | ~5–7s |
| Batch mit hohem Volumen (1.000 Elemente) | Verzögert, Kosten ~hoch | Reibungslos, bis Operations-Guthaben erschöpft sind | Läuft reibungslos, infrastrukturabhängig |
| Fehlerbehandlung & Wiederholungsverhalten | Grundlegende Wiederholungen, begrenztes Debugging | Visuelle Fehlerpfade, Rollbacks | Benutzerdefinierte Wiederholungslogik, Fehler-Workflows |
| Kostenauswirkungen pro Workflow | Hoch bei Skalierung (Pro-Aufgabe-Abrechnung) | Moderat (Pro-Operation-Abrechnung) | Niedrig (nur Serverkosten) |
| Skalierbarkeitsgrenzen | Strikte Kontingente, hohe Kosten bei Volumen | Höheres Volumen unterstützt, Kosten steigen | Skaliert mit Serverressourcen |
| Einfachheit des Debuggings | Begrenzte Logs, grundlegende Historie | Visueller Debugger, Szenario-Wiedergabe | Schrittweise Ausführung, detaillierte Logs |
Welche Automatisierungen habe ich mit n8n, Zapier & Make durchgeführt? [Meine Erfahrungen & Erkenntnisse]
Hier sind die verschiedenen Automatisierungs-Workflows, die ich auf diesen Plattformen ausprobiert habe:
Mein n8n Workflow für die Inhaltserstellung:
Beginnend mit n8n habe ich einen Workflow speziell zur Optimierung der Inhaltserstellung und -recherche entwickelt.
Das Setup beginnt, wenn ich ein Keyword eingebe. Nach dem Trigger wird die Eingabe an zwei verschiedene LLM-Modelle weitergeleitet. Das erste Modell generiert LLM-optimierte Abfragen mit Zitations-Scores, was mir nicht nur eine starke Basis für semantisches SEO-Targeting gibt, sondern meine Inhalte auch LLM-freundlicher macht.
Durch die Ausrichtung der Abfragen an der Art und Weise, wie große Sprachmodelle Antworten liefern, erhöhe ich die Wahrscheinlichkeit, dass meine Inhalte als zitierte Quelle in KI-generierten Antworten verwendet werden.
Das zweite Modell konzentriert sich auf die Suche nach realen Fallstudien und Reddit-Erkenntnissen zum Keyword. Beide Ausgaben werden zusammengeführt, dokumentiert und automatisch aktualisiert.
Diese einzelne Automatisierung hat die Zeit, die ich für die frühe Recherche aufwende, erheblich reduziert und gleichzeitig sichergestellt, dass ich sowohl datengestützte Abfragen als auch authentische Nutzerperspektiven an einem Ort erhalte. Dies zeigt die Stärke von n8n im Vergleich zu anderen Tools.
Die meisten Automatisierungsanfragen betreffen Lead-Generierung, Inhaltserstellung und interne Workflows. Starke Nachfrage in den Bereichen Marketing, E-Commerce und Fintech. Auf Make.com verwende ich einen Workflow, der die Content-Kuration und -Veröffentlichung für LinkedIn und Facebook automatisiert. Es beginnt mit Browse AI, das frische Website-Inhalte, die ich verfolgen möchte, scraped und zusammenfasst. Diese Ausgabe wird dann an OpenAI weitergeleitet, wo ich ein Modell verwende, um kurze, ansprechende Social-Media-Posts zu generieren, die auf jede Plattform zugeschnitten sind. Der Workflow verzweigt sich von dort: Ein Pfad veröffentlicht den generierten Text automatisch als LinkedIn-Unternehmensbeitrag, während der andere ihn direkt auf Facebook-Seiten pusht. Dieses Setup ermöglicht es mir, lange Inhalte oder Artikel in schnelle, optimierte Social-Posts umzuwandeln, ohne manuelles Umschreiben. Hier zeigt sich die Effizienz von Make im Vergleich zu anderen Tools. Durch die Kombination von Daten-Scraping mit KI-Zusammenfassungen konnte ich Stunden manueller Arbeit einsparen und meine sozialen Kanäle konsistent aktualisieren. Makes visuelle Oberfläche machte es einfach, Verzweigungspfade zu entwerfen, sodass derselbe Inhalt in einem einzigen Flow für verschiedene Plattformen angepasst werden konnte. Auf diesem Tool verwende ich einen Workflow, der Google Forms → Google Kalender → Gmail → Google Sheets verbindet, um Event-Registrierungen reibungslos zu handhaben. Wenn jemand eine Antwort über Google Forms einreicht, werden seine Details sofort als Teilnehmer zum Google Kalender hinzugefügt. Gleichzeitig sendet Gmail eine Bestätigungs-E-Mail mit Zahlungsdetails, um sicherzustellen, dass alle benötigten Informationen vorhanden sind. Schließlich wird die Einreichung in Google Sheets protokolliert, was mir eine vollständige Aufzeichnung der Teilnehmer und Transaktionen an einem Ort bietet. Dies ist ein typischer Anwendungsfall für Zapier im Vergleich zu komplexeren Tools. Dieses Setup erleichtert das Eventmanagement, ohne mehrere Tools manuell jonglieren zu müssen. Durch die Verknüpfung dieser Apps habe ich Aufgaben, die normalerweise Stunden dauern, in einen einzigen Flow automatisiert, der in Sekunden abläuft. Ja, Sie können n8n, Zapier und Make in einer einzigen Automatisierungsstrategie kombinieren, aber der Anwendungsfall sollte dies rechtfertigen. Jede Plattform hat Stärken, und deren Verbindung kann Ihnen manchmal das Beste aus allen Welten bieten. Der Vergleich n8n vs Zapier vs Make zeigt, dass eine Kombination sinnvoll sein kann. Zum Beispiel könnten Sie Zapier verwenden, um schnell Leads von Nischen-SaaS-Apps zu erfassen (dank seiner über 8.000 Integrationen), und die Daten dann zur erweiterten Verzweigung und Transformation an Make weitergeben. Von dort könnte n8n für die schwere Verarbeitung, selbst gehostete KI-Orchestrierung oder compliance-sensible Workflows übernehmen. Eines meiner Teammitglieder nutzte auch Zapier und n8n, um LinkedIn-Beiträge zu automatisieren. Die Brücke zwischen diesen Tools bilden in der Regel Webhooks, APIs oder gemeinsame Datenquellen wie Google Sheets, Airtable oder Datenbanken. Sie können eine Plattform so einrichten, dass sie einen Webhook auslöst, der ein Szenario in einer anderen startet und sie so zu einem größeren Ökosystem verbindet. Allerdings erhöht die Kombination von Plattformen die Komplexität und potenzielle Kosten. Die meisten Teams finden es besser, sich auf ein primäres Tool zu standardisieren, es sei denn, sie haben eine sehr spezifische Lücke zu füllen. Dennoch können für fortgeschrittene Benutzer hybride Setups kreative Lösungen ermöglichen, die ein einzelnes Tool allein möglicherweise nicht bieten kann. Hier ist der Vergleich n8n vs Zapier vs Make besonders interessant. Wenn es um Integrationen geht, ist Zapier führend. Laut der Entwicklerplattform unterstützt es über 8.000 App-Integrationen für fast jedes wichtige SaaS-Tool und ist damit das breiteste Ökosystem im Automatisierungsbereich. Make folgt mit seiner offiziellen Integrationsseite, die Unterstützung für 2.700–3.000+ Apps angibt, was den Benutzern Zugang zu einer breiten Palette von SaaS-Tools mit tiefergehenden Datenverarbeitungs- und Routing-Funktionen als Zapier bietet. n8n verfolgt einen anderen Ansatz. Sein GitHub-Repository hebt über 400 offizielle Integrationen hervor, aber die Zahl wächst durch Community-Nodes erheblich, wobei das Community-Forum über 1.000 von Entwicklern beigesteuerte Nodes meldet. Wichtig ist, dass n8n auch einen HTTP Request Node bereitstellt, der die Verbindung zu praktisch jeder API ermöglicht und ihm unbegrenztes Potenzial verleiht, selbst wenn die native Bibliothek kleiner ist als bei Zapier oder Make. Der Vergleich n8n vs Zapier vs Make zeigt hier die unterschiedlichen Philosophien. n8n bietet die meiste Flexibilität, mit Unterstützung für JavaScript, Python, externe Pakete und benutzerdefinierte Nodes. Entwickler können Workflows weit über die Benutzeroberfläche hinaus erweitern. Make bietet ebenfalls eine gewisse Flexibilität mit integrierter Datenmanipulation und benutzerdefiniertem JavaScript in höheren Stufen, ist aber weniger offen als n8n. Zapier ist am restriktivsten: Sein „Code by Zapier“-Schritt erlaubt JavaScript- oder Python-Snippets, aber nur in einer Sandbox mit begrenzter Laufzeit und ohne externe Bibliotheken. n8n ist hier am stärksten und bietet native LangChain-Nodes, Vektordatenbank-Unterstützung und Agenten-Orchestrierung für komplexe LLM-Workflows. Make hat gute KI-Unterstützung mit OpenAI-, Bild- und Sprachkonnektoren sowie die Möglichkeit, mehrstufige KI-Pipelines visuell zu entwerfen. Zapier integriert sich mit OpenAI und bietet Funktionen wie KI-Aktionen und Copilot, konzentriert sich aber mehr auf Benutzerfreundlichkeit als auf fortgeschrittene Orchestrierung. Zapier macht KI für nicht-technische Benutzer zugänglich: Sie können einen KI-Schritt in einen Workflow einfügen, um Aufgaben wie Textgenerierung oder Zusammenfassungen zu erledigen. Make geht weiter, indem es Ihnen ermöglicht, KI-Schritte zu verketten, Ausgaben zu filtern und Ergebnisse an mehrere Ziele zu senden, was für die Veröffentlichung oder Multi-Channel-Automatisierung nützlich ist. Kürzlich hat OpenAI auch das Agent Kit veröffentlicht. Wenn Sie zwischen OpenAI Agent Kit vs n8n für solche Setups entscheiden möchten, sollten Sie das Maß an Flexibilität und Orchestrierungsunterstützung berücksichtigen, das Ihr Anwendungsfall erfordert. Wenn Ihre Workflows wachsen, werden Kosten und Leistung immer wichtiger. Lassen Sie uns aufschlüsseln, welche Plattform am besten skaliert: n8n: Skaliert am besten in Bezug auf die Rohkapazität, da es selbst gehostet werden kann. Sie können es auf allem von einem kleinen VPS bis zu einem Kubernetes-Cluster ausführen und Millionen von Ausführungen verarbeiten, wenn Sie die Infrastruktur bereitstellen. Die Preise steigen nicht pro Aufgabe oder Operation, was es für Automatisierungen mit hohem Volumen kostengünstig macht. Hier ist n8n vs Zapier vs Make ein klarer Gewinner für n8n. Zapier: Skaliert funktional, wird aber sehr schnell teuer. Jede Aufgabe zählt gegen Kontingente, sodass die Kosten mit dem Volumen stark ansteigen. Es hat auch Ratenlimits und ist für viele Apps auf Polling-Trigger angewiesen, was bei Skalierung Latenz hinzufügt. Make: Skaliert besser als Zapier in Bezug auf die Kosten, da seine operationsbasierte Preisgestaltung flexibler ist. Es kann Verzweigungs-Workflows und parallele Pfade effizient handhaben, bindet die Nutzung aber immer noch an bezahlte Credits. Für sehr große oder hochgradig benutzerdefinierte Workloads ist es weniger skalierbar als ein selbst gehostetes n8n-Setup. Delivery Hero, ein globaler Essenslieferriese, stand vor einer großen Herausforderung mit manuellen IT-Operationen, insbesondere bei der Handhabung von Kontosperrungen. Jede Sperrung dauerte etwa 35 Minuten zur Behebung, was Engpässe für das IT-Support-Team verursachte. Durch die Einführung dieses Tools automatisierte Delivery Hero den Workflow zur Behebung von Sperrungen. Die Automatisierung reduzierte die durchschnittliche Lösungszeit auf nur 20 Minuten und setzte wertvolle IT-Ressourcen frei. Im größeren Maßstab sparte diese Änderung dem Unternehmen schätzungsweise über 200 Stunden pro Monat und verbesserte gleichzeitig die Reaktionszeit und die Mitarbeiterzufriedenheit. Dies ist ein klares Beispiel für die Effizienz von n8n. Scentia, eine Bildungsberatung, die Fachleuten hilft, in PhD-Programme zu gelangen, stand vor einem langsamen, manuellen Onboarding-Prozess. Daten, Dokumentenprüfung und CRM-Updates mussten alle manuell durchgeführt werden, was Wochen an Verzögerungen verursachte. Durch die Automatisierung des Flows mit Make + Makeitfuture optimierte Scentia alles: Lead-Erfassung von ihrem Webformular, Dokumentenvalidierung, CRM-Updates in Pipedrive und Kundenkommunikation. Dies reduzierte den manuellen Aufwand, verringerte Fehler, sparte über 10 Stunden wöchentlich und ermöglichte es ihnen, ohne zusätzliches Personal zu skalieren. Hier zeigt sich die Stärke von Make im Vergleich zu anderen Lösungen. Remote, ein globales HR- und Gehaltsabrechnungsunternehmen, musste interne Abläufe optimieren und gleichzeitig seine Workforce-Lösungen weltweit skalieren. Die Herausforderung bestand darin, den manuellen Arbeitsaufwand in den HR-, Finanz- und Kundenerfolgsteams zu reduzieren, wo sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Benachrichtigungen und Datensatzaktualisierungen erhebliche Zeit in Anspruch nahmen. Durch die Einführung automatisierte Remote über 11 Millionen Aufgaben jährlich, von Onboarding-Workflows bis hin zu Finanzabstimmungen. Diese Automatisierung führte zu massiven Effizienzgewinnen, sparte schätzungsweise 500.000 US-Dollar an Betriebskosten und setzte das Äquivalent von über 12.000 Arbeitstagen für seine Mitarbeiter frei. Dies unterstreicht die Effizienz von Zapier. Um die Kostenunterschiede deutlich zu machen, finden Sie hier einen direkten Vergleich, wie die Preise dieser Tools für verschiedene Workloads skalieren: Die Open-Source-Natur von n8n unterscheidet es in mehrfacher Hinsicht von Zapier und Make. Hier erfahren Sie, wie es Funktionalität, Kosten und Flexibilität beeinflusst. Hier sind einige Momentaufnahmen dessen, was Nutzer in Online-Communities über diese Tools im 2025 sagen: Um zu sehen, wie Make vs n8n vs Zapier abschneiden, beginnen Sie mit einem einfachen Workflow, der auf allen drei Plattformen reibungslos läuft. So können Sie Benutzerfreundlichkeit und Ausführung nebeneinander testen. Schritte: Warum dieser Workflow? Was beim Testen zu beachten ist Anstatt zu raten, welche Plattform am besten passt, nutzen Sie diese Schlüsselfaktoren, um diese Automatisierungs-Workflows für Ihr Team zu bewerten: Die Wahl des Hostings hängt von der Plattform und den Bedürfnissen Ihres Teams ab. Zapier und Make sind nur SaaS. Sie verwalten keine Server, alles läuft in deren Cloud. Dies ist die einfachste Option für kleine Teams oder nicht-technische Benutzer, da die Einrichtung sofort erfolgt und die Sicherheit vom Anbieter übernommen wird. Der Kompromiss ist eine begrenzte Kontrolle und steigende Kosten bei Skalierung. n8n bietet Ihnen zwei Optionen: ihren Cloud-Service oder Self-Hosting. Beim Self-Hosting können Sie n8n auf einem VPS, einem dedizierten Server oder sogar einem Kubernetes-Cluster ausführen. Dieses Setup gibt Ihnen die volle Kontrolle über Leistung, Sicherheit und Kosten. Es ist ideal für Teams mit technischen Fähigkeiten oder Compliance-Anforderungen, erfordert aber, dass Sie Updates, Skalierung und Überwachung selbst übernehmen. Der Vergleich n8n vs Zapier vs Make zeigt hier die Flexibilität von n8n. Hier sind die schnellen Einblicke, was Sie bei der Bewertung einer Workflow-Automatisierungsplattform hinsichtlich Sicherheit und Compliance beachten sollten: 🏆 Wer liegt vorne? Self-Hosted-Bereitstellungen rangieren am höchsten in Bezug auf Kontrolle und Compliance, gefolgt von SaaS-Plattformen mit starken Zertifizierungen. Selbst zuverlässige Automatisierungstools können auf Probleme stoßen. Hier ist eine schnelle Referenztabelle zu häufigen Problemen und Lösungen für jede Plattform: Hier ist, was ich (basierend auf aktuellen Trends) für Automatisierungsplattformen im Jahr 2026 und darüber hinaus erwarte:
Der Vergleich von n8n vs Zapier vs Make zeigt, dass keine einzelne Plattform eine Einheitslösung ist. Zapier glänzt mit seinen umfangreichen Integrationen, Make findet ein Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und Komplexität, während n8n maximale Kontrolle für diejenigen bietet, die bereit sind, selbst zu hosten und zu skalieren. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Ihr Team die Geschwindigkeit der Einrichtung, die Tiefe der Anpassung oder die langfristige Kosteneffizienz schätzt. Welches Tool passt am besten zu Ihrem Workflow? Teilen Sie Ihre Gedanken und Erfahrungen in den Kommentaren, Ihre Einblicke könnten jemand anderem helfen, die richtige Wahl zu treffen.
Mein Make.com Workflow für die Veröffentlichung von Social Content
Mein Zapier Workflow für Eventmanagement
Können Sie diese Plattformen für Ihre Workflow-Automatisierung kombinieren?
Welche Plattform bietet die besten Integrationen?
Wie viel technische Flexibilität und Programmierunterstützung bietet jedes Tool?
Welche KI- und LLM-Orchestrierungsfunktionen bietet jedes Tool?
Wie unterstützen n8n, Zapier und Make KI- und LLM-gesteuerte Workflows?
Welche Plattform bietet bessere Skalierbarkeit: n8n vs Zapier vs Make?
Wie Unternehmen n8n, Zapier und Make zur Automatisierung ihrer Prozesse nutzen?
Delivery Hero: Automatisierung von IT-Operationen mit n8n
Scentia: Automatisierung des Kunden-Onboardings mit Make
Remote: Skalierung des globalen Personalwesens mit Zapier
Welche Plattform ist am kostengünstigsten?
Workload-Beispiel
Zapier
Make
n8n (Self-hosted)
1.000 Aufgaben/Operationen
Kostenloser Plan (100) nicht ausreichend. Starter-Plan ~19.99 $/Monat für 750 Aufgaben, erfordert Upgrade → ~29.99 $/Monat.
Kostenloser Plan deckt 1.000 Operationen/Monat ab.
Kostenlos bei Self-Hosting (nur Serverkosten, ~5–10 $/Monat auf VPS).
10.000 Aufgaben/Operationen
Professional-Plan ~73.50 $/Monat (2.000 Aufgaben) nicht ausreichend → Team-Plan ~103.50 $/Monat für 50.000 Aufgaben.
Core-Plan ~9 $/Monat für 10.000 Operationen passt perfekt.
Derselbe Server (~10–20 $/Monat) kann dies normalerweise problemlos bewältigen.
100.000 Aufgaben/Operationen
Company-Plan ~648 $/Monat für 100.000 Aufgaben.
Pro-Plan ~16 $/Monat für 40.000 Operationen; Scale-Plan ~29 $/Monat für 150.000 Operationen deckt dies ab.
Server mit mehr Ressourcen (~50–100 $/Monat) kann 100.000+ Workflows bewältigen.
1.000.000 Aufgaben/Operationen
Enterprise-Preise (oft mehrere 1.000 $/Monat).
Enterprise-/Benutzerdefinierte Preise, aber immer noch günstiger als Zapier.
Geklustertes Self-Hosting (~200–500 $/Monat Infrastruktur) immer noch weit unter den Kosten von Zapier oder Make. Hier ist n8n vs Zapier vs Make ein klarer Sieger für n8n.
Wie beeinflusst n8ns Open-Source-Modell seine Funktionalität im Vergleich zu Zapier und Make?
Was sind die Nutzerbewertungen für n8n, Zapier und Make im 2025?
Was ist der einfachste Start-Workflow zum Testen über alle drei hinweg?
Wie wählen Sie das richtige Automatisierungstool für Ihr Team aus?
Beginnen Sie mit den Teamfähigkeiten
Betrachten Sie die Komplexität Ihres Workflows
Bewerten Sie die Anforderungen an die Datenkontrolle
Prüfen Sie Skalierbarkeit und Kosten bei Volumen
Priorisieren Sie Integrationen
Zukunftssicherheit Ihrer Wahl
Wo hosten Sie Ihre Automatisierungstools?
Welche Plattform gewinnt bei Sicherheit & Compliance?
Wer kontrolliert Ihre Daten und Privatsphäre?
Welche Enterprise-Funktionen sind verfügbar?
Welche Compliance-Standards werden abgedeckt?
Wie man häufige Probleme in n8n, Zapier und Make behebt?
Plattform
Häufiges Problem
Lösung
n8n
Workflows schlagen beim Self-Host fehl
Serverressourcen (
htop, df -h) und Logs (docker logs n8n_container_name) prüfen.
Speicher in docker-compose bei Bedarf erhöhen.
API-Verbindungen laufen in ein Timeout
Wiederholungslogik hinzufügen und Timeout in HTTP-Nodes erhöhen.
Zapier
Verzögerte Trigger
Viele Apps verwenden Polling (1–15 Min.); auf Webhook-/Instant-Trigger umstellen, wo verfügbar.
Für Echtzeit-Anforderungen Alternativen mit Webhooks in Betracht ziehen.
Aufgaben erreichen Kontingent
Aufgabenhistorie prüfen, mehrere Zaps konsolidieren und ungenutzte deaktivieren.
Für hohe Volumina Plattformen mit besserer Kosteneffizienz in Betracht ziehen.
Make
Szenarien stoppen mitten im Lauf
Ausführungslogs prüfen; Fehler-Handler hinzufügen, Router für bedingte Pfade verwenden und automatische Wiederholung in den Moduleinstellungen aktivieren.
Operationen gehen aus
Operationen stapeln, unnötige Datentransformationen entfernen und Szenario-Design optimieren.
Plan upgraden oder bei Bedarf auf eine skalierbare Option umsteigen.
Was können Sie von Automatisierungsplattformen im Jahr 2026 und darüber hinaus erwarten?
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FAQs
Gibt es eine Begrenzung der Anzahl von Workflows oder Nodes in n8n?
Kann ich diese Plattformen selbst hosten?
Welche Plattform bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Workflows mit hohem Volumen?
Welches Tool eignet sich am besten für einfache SaaS-Integrations-Workflows?
Lohnt sich der Wechsel von Zapier zu n8n oder Make?
Fazit
