Escolher entre n8n, Zapier e Make se resume ao que sua equipe mais precisa: facilidade de uso, eficiência de custos ou flexibilidade técnica. Zapier oferece a maior cobertura de aplicativos, Make equilibra poder com usabilidade, e n8n oferece controle máximo com seu modelo de código aberto.
Este guia detalha n8n vs Zapier vs Make, exemplos de fluxos de trabalho, análise de preços, integrações, desempenho e capacidades de IA para que você possa decidir qual se encaixa melhor em seus fluxos de trabalho.
Quais são as Principais Diferenças entre n8n, Zapier e Make?
Para ajudá-lo a decidir entre n8n vs Zapier vs Make, aqui está uma comparação lado a lado de seus recursos, preços, flexibilidade e avaliações.
| Recurso / Dimensão | n8n | Make | Zapier |
|---|---|---|---|
| Modelo de Preços | Por execução de fluxo de trabalho (a complexidade dentro de uma execução não adiciona custo no auto-hospedagem); a nuvem usa créditos de execução. | Por operação (cada ação de módulo conta para os créditos do plano). | Por tarefa (cada etapa executada/item processado conta para a quota). |
| Plano Gratuito / de Entrada | Auto-hospedagem gratuita e ilimitada; a nuvem tem um nível gratuito/baixo com execuções limitadas. | Plano gratuito ~1.000 operações; planos pagos escalam os créditos. | Gratuito ~100 tarefas/mês e 5 Zaps; planos pagos começam com limites de tarefas mais altos. |
| Contagem de Integrações / Conectores | ~1.000+ nativos; conecta-se a qualquer API via HTTP/nós personalizados. | ~1.500+ módulos/conectores; fortes ferramentas de dados. | ~6.000+ integrações de aplicativos; o maior marketplace. |
| Auto-Hospedagem / Controle de Dados | Sim — auto-hospedagem em sua infraestrutura; controle total e soberania dos dados. | Sem auto-hospedagem (apenas SaaS). | Sem auto-hospedagem (apenas SaaS). |
| Interface de Usuário e Curva de Aprendizagem | Grafo baseado em nós + código; curva de aprendizagem mais íngreme; muito flexível. | Canvas visual de “cenários”; acessível, mas poderoso. | Construtor linear baseado em etapas; o mais fácil para usuários não técnicos. |
| Suporte a Codificação / Personalização | Forte JS/Python, nós personalizados, pacotes externos (auto-hospedagem), HTTP/API completo. | Boas transformações; JS personalizado tipicamente em níveis mais altos. | Etapas de “Código” (JS/Python) com limites de sandbox; sem pacotes externos. |
| Tratamento de Erros, Depuração e Observabilidade | Ramificações de erro personalizadas, retentativas, logs detalhados; reexecuções de etapas. | Manipuladores de nível de cenário, roteadores, replays; bom monitoramento. | Retentativas básicas a moderadas e histórico de tarefas. |
| Escalabilidade / Limites / Desempenho | Escala com sua infraestrutura quando auto-hospedado; sem limites internos rígidos de etapas; pode rodar em tempo real. | Limites de operação baseados no plano; baixa latência; escala dentro dos créditos. | Quotas e limites de taxa por plano/tarefa; polling em muitos gatilhos; custos aumentam em volume. |
| Colaboração e Governança da Equipe | Controle de versão Git (auto-hospedagem), RBAC em empresas; fluxos de trabalho compartilháveis. | Cenários compartilhados, funções/permissões, visões gerais visuais. | Planos de equipe/empresa com Zaps compartilhados, pastas, permissões. |
| Segurança e Conformidade | A auto-hospedagem permite VPC, rede privada, seu KMS; a nuvem oferece controles padrão. | Segurança SaaS, criptografia, controle de acesso; sem isolamento auto-hospedado. | Segurança SaaS, opções de conformidade empresarial. |
| Controle de Versão / Histórico / Rollback | Fluxos de trabalho Git em auto-hospedagem; histórico de execuções e depuração em nível de nó. | Histórico de alterações de cenário e rollbacks disponíveis. | Histórico de versões em planos mais altos; rollback limitado em fluxos complexos. |
| Gatilhos / Webhooks / Tempo Real | Webhooks, polling, cron; instantâneo possível dependendo da configuração. | Webhooks, agendamentos, gatilhos instantâneos para muitos aplicativos. | Webhooks e muitos gatilhos de aplicativos; polling comum. |
| Recursos de IA / LLM | Nós de IA ricos, padrões LangChain/agente, orquestração, RAG-friendly. | Módulos de IA pré-construídos, conectores LLM, construtor assistivo. | Ajudantes de IA (por exemplo, Copilot, campos de IA) orientados à facilidade de uso. |
| Pontos Fortes | Flexibilidade máxima, auto-hospedagem, custo-eficiente em escala, personalização profunda. | Poder/usabilidade equilibrados; forte lógica visual e transformações. | Tempo de valor mais rápido; maior ecossistema de integração. |
| Pontos Fracos | Curva de aprendizagem mais íngreme; mais configuração/operações na auto-hospedagem. | Sem auto-hospedagem; alguns recursos avançados em níveis mais altos. | Custos aumentam com o volume; limitado para lógica muito complexa; sem auto-hospedagem. |
| Ideal Para | Equipes técnicas que precisam de controle, escala e lógica personalizada. | Equipes mistas que desejam poder visual com custo razoável. | Usuários não técnicos e integrações SaaS rápidas. |
| Avaliações gerais no G2 | 140+ | 250+ | 1400+ |
| Classificação no G2 | 4.8/5 | 4.7/5 | 4.5/5 |
O Veredito da AllAboutAI:
n8n: 4.5/5 ⭐⭐⭐⭐⭐ Melhor para equipes técnicas que precisam de controle, escalabilidade e personalização. Seu modelo de código aberto e auto-hospedagem o tornam ideal para fluxos de trabalho de alto volume ou orientados a conformidade, embora a curva de aprendizagem seja íngreme.
Make: 4.2/5 ⭐⭐⭐⭐Um forte meio-termo com lógica de ramificação poderosa e uma interface visual intuitiva. Perfeito para equipes mistas que precisam de mais flexibilidade do que Zapier, mas não desejam a complexidade total da auto-hospedagem.
Zapier: 4.0/5 ⭐⭐⭐⭐ A ferramenta mais fácil para começar, graças ao seu enorme ecossistema de aplicativos e configuração rápida. Ótimo para usuários não técnicos e integrações SaaS simples, mas torna-se caro em escala e tem opções de personalização limitadas.
Como os Métricas de Desempenho de n8n se Comparam a Zapier e Make? [Testes da AllAboutAI]
Para lhe dar uma imagem mais clara do n8n vs Zapier vs Make, veja como cada plataforma se saiu nos testes de fluxo de trabalho da AllAboutAI. Os resultados destacam as diferenças em:
1. Velocidade de Execução (Latência por fluxo de trabalho)
- Zapier: Frequentemente mais lento nos gatilhos porque muitos aplicativos usam polling (verifica a cada 1 a 15 minutos). Gatilhos instantâneos existem, mas não para todas as integrações.
- Make: Executa cenários quase em tempo real com baixa latência; os módulos são executados rapidamente, embora cenários complexos com muitas operações possam atrasar.
- n8n: Na auto-hospedagem, o desempenho depende dos recursos do seu servidor. Benchmarks mostram execução quase instantânea quando implantado em infraestrutura moderna; sem limites artificiais de polling.
2. Capacidade (Manuseio de volume)
- Zapier: Escala mal em volumes muito altos porque cada tarefa conta para a cota, e as filas podem atrasar as execuções.
- Make: Lida bem com escala média a grande, mas a cobrança baseada em operações significa que os custos aumentam à medida que os fluxos de trabalho se tornam mais complexos.
- n8n: Escala melhor se auto-hospedado, você pode adicionar recursos e executar fluxos de trabalho em paralelo; configurações de cluster corporativo podem processar milhões de execuções sem limites artificiais.
3. Tratamento de Erros e Confiabilidade
- Zapier: Tratamento avançado de erros limitado; retentativas existem, mas a depuração é básica.
- Make: Fortes caminhos visuais de erro, retentativas e ferramentas de rollback.
- n8n: Políticas de retentativa e fluxos de trabalho de erro altamente personalizáveis; os logs dependem de como você configura a hospedagem.
4. Uso de Recursos (Eficiência)
- Zapier: Limites fixos de SaaS; não pode otimizar o desempenho subjacente.
- Make: Eficiente para lógica de múltiplas ramificações; mas os custos de operação aumentam rapidamente.
- n8n: Você controla a eficiência — hospedando em um pequeno VPS para tarefas leves ou escalando para clusters Kubernetes para cargas de trabalho empresariais.
Resumo de Benchmark n8n vs Zapier vs Make
Aqui está um benchmark lado a lado que compara tempo de execução, confiabilidade, impacto de custo e escalabilidade entre as três plataformas com base nos testes da AllAboutAI:
| Cenário de Teste | Zapier (média) | Make (média) | n8n (média, auto-hospedado 2vCPU/4GB RAM) |
|---|---|---|---|
| Fluxo de trabalho simples de 2 etapas (Gatilho: Google Sheet → Ação: Slack) | ~2–5s (aplicativo de gatilho instantâneo) / até 15m (polling) | ~2s | ~1s |
| Fluxo de trabalho médio (10 etapas, APIs mistas) | ~15–20s | ~8–10s | ~5–7s |
| Lote de alto volume (1.000 itens) | Atrasado, custo ~alto | Suave até os créditos de operação se esgotarem | Executa suavemente, dependente da infraestrutura |
| Tratamento de erros e comportamento de retentativa | Retentativas básicas, depuração limitada | Caminhos visuais de erro, rollbacks | Lógica de retentativa personalizada, fluxos de trabalho de erro |
| Impacto do custo por fluxo de trabalho | Alto em escala (cobrança por tarefa) | Moderado (cobrança por operação) | Baixo (apenas custo do servidor) |
| Limites de escalabilidade | Quotas rigorosas, alto custo em volume | Maior volume suportado, custo aumenta | Escala com os recursos do servidor |
| Facilidade de depuração | Logs limitados, histórico básico | Depurador visual, replay de cenário | Execução passo a passo, logs detalhados |
Que Automações eu Fiz Usando n8n, Zapier e Make? [Minha Experiência e Insights]
Aqui estão os diferentes fluxos de trabalho de automação que experimentei nessas plataformas:
Meu Fluxo de Trabalho n8n para Criação de Conteúdo:
Começando com n8n, construí um fluxo de trabalho especificamente para otimizar a criação e pesquisa de conteúdo.
A configuração começa quando insiro uma palavra-chave. Uma vez acionada, ela passa a entrada para dois modelos LLM diferentes. O primeiro modelo gera consultas otimizadas para LLM com pontuações de citação, o que não apenas me dá uma base forte para o direcionamento de SEO semântico, mas também torna meu conteúdo mais amigável para LLM.
Ao alinhar as consultas com a forma como os grandes modelos de linguagem apresentam as respostas, aumento as chances de meu conteúdo ser usado como fonte citada em respostas geradas por IA.
O segundo modelo foca em encontrar estudos de caso reais e insights do Reddit relacionados à palavra-chave. Ambas as saídas são mescladas, documentadas e atualizadas automaticamente.
Esta automação única reduziu significativamente o tempo que gasto na pesquisa inicial, ao mesmo tempo em que garante que obtenha consultas baseadas em dados e perspectivas de usuários autênticas em um só lugar. Isso demonstra a capacidade de n8n vs Zapier vs Make de otimizar processos.
A maioria das solicitações de automação envolve geração de leads, criação de conteúdo e fluxos de trabalho internos. Forte demanda nos setores de marketing, e-commerce e fintech.Meu Fluxo de Trabalho Make.com para Publicação de Conteúdo Social No Make.com, uso um fluxo de trabalho que automatiza a curadoria e publicação de conteúdo para LinkedIn e Facebook. Começa com o Browse AI, que extrai e resume o conteúdo fresco do site que desejo rastrear. Essa saída é então roteada para o OpenAI, onde uso um modelo para gerar posts curtos e envolventes para mídias sociais, adaptados para cada plataforma. O fluxo de trabalho se ramifica a partir daí: um caminho publica automaticamente o texto gerado como um post da empresa no LinkedIn, enquanto o outro o envia diretamente para as Páginas do Facebook. Essa configuração permite transformar conteúdo longo ou artigos em posts sociais rápidos e otimizados, sem reescrita manual. A versatilidade do Make neste cenário o torna um forte concorrente no debate n8n vs Zapier vs Make. Ao combinar a extração de dados com a sumarização por IA, consegui reduzir horas de esforço manual e manter meus canais sociais atualizados de forma consistente. Nesta ferramenta, uso um fluxo de trabalho que conecta Google Forms → Google Calendar → Gmail → Google Sheets para gerenciar registros de eventos sem problemas. Quando alguém envia uma resposta através do Google Forms, seus detalhes são instantaneamente adicionados ao Google Calendar como um participante. Ao mesmo tempo, o Gmail envia um e-mail de confirmação com os detalhes do pagamento, garantindo que eles tenham todas as informações necessárias. Finalmente, o envio é registrado no Google Sheets, me dando um registro completo de participantes e transações em um só lugar. Isso ressalta a capacidade do Zapier na comparação n8n vs Zapier vs Make para automações rápidas e de serviço. Esta configuração facilita o gerenciamento de eventos sem a necessidade de alternar manualmente entre várias ferramentas. Ao encadear esses aplicativos, automatizei tarefas que normalmente levariam horas em um único fluxo que é executado em segundos. Sim, você pode combinar n8n, Zapier e Make em uma única estratégia de automação, mas o caso de uso deve justificá-la. Cada plataforma tem pontos fortes, e conectá-las pode, às vezes, oferecer o melhor de todos os mundos. Por exemplo, você pode usar Zapier para capturar rapidamente leads de aplicativos SaaS de nicho (graças às suas mais de 8.000 integrações), depois passar os dados para Make para ramificações e transformações avançadas. A partir daí, n8n poderia assumir o processamento pesado, a orquestração de IA auto-hospedada ou fluxos de trabalho sensíveis à conformidade. Um dos membros da minha equipe também usou Zapier e n8n para automatizar postagens no LinkedIn. Esta é uma consideração importante ao comparar n8n vs Zapier vs Make. A ponte entre essas ferramentas geralmente é feita por meio de webhooks, APIs ou fontes de dados compartilhadas como Google Sheets, Airtable ou bancos de dados. Você pode configurar uma plataforma para acionar um webhook que inicia um cenário em outra, encadeando-as em um ecossistema maior. Dito isso, combinar plataformas adiciona complexidade e custos potenciais. A maioria das equipes considera melhor padronizar uma ferramenta principal, a menos que tenham uma lacuna muito específica a preencher. Ainda assim, para usuários avançados, configurações híbridas podem desbloquear soluções criativas que uma única ferramenta sozinha talvez não consiga oferecer. Quando se trata de integrações, Zapier lidera o grupo. De acordo com sua plataforma de desenvolvedores, ele suporta mais de 8.000 integrações de aplicativos em quase todas as principais ferramentas SaaS, tornando-o o ecossistema mais amplo no espaço de automação. Isso o posiciona bem no comparativo n8n vs Zapier vs Make. Make vem em seguida, com sua página oficial de integrações afirmando suporte para mais de 2.700–3.000 aplicativos, dando aos usuários acesso a uma ampla gama de ferramentas SaaS com recursos de manipulação e roteamento de dados mais profundos do que Zapier. n8n adota uma abordagem diferente. Seu repositório GitHub destaca mais de 400 integrações oficiais, mas o número cresce significativamente através de nós da comunidade, com o fórum da comunidade relatando mais de 1.000 nós disponíveis contribuídos por desenvolvedores. Importante, n8n também oferece um nó de Requisição HTTP, que permite a conexão a praticamente qualquer API, dando-lhe um potencial ilimitado, mesmo que a biblioteca nativa seja menor que Zapier ou Make. n8n oferece a maior flexibilidade, com suporte para JavaScript, Python, pacotes externos e nós personalizados. Desenvolvedores podem estender os fluxos de trabalho muito além da UI. Make também oferece alguma flexibilidade com manipulação de dados embutida e JavaScript personalizado em níveis mais altos, embora seja menos aberto que n8n. Esta é uma distinção chave no debate n8n vs Zapier vs Make. Zapier é o mais restritivo: sua etapa “Code by Zapier” permite snippets de JavaScript ou Python, mas apenas em um sandbox com tempo de execução limitado e sem bibliotecas externas. n8n é o mais forte aqui, oferecendo nós LangChain nativos, suporte a banco de dados vetorial e orquestração de agentes para fluxos de trabalho LLM complexos. Make tem bom suporte de IA com conectores OpenAI, de imagem e de fala, além da capacidade de projetar pipelines de IA multi-ramificados visualmente. Zapier integra-se com OpenAI e oferece recursos como ações de IA e Copilot, mas está focado mais na facilidade de uso do que na orquestração avançada. A escolha entre n8n vs Zapier vs Make depende muito da necessidade de orquestração de IA. Zapier torna a IA acessível para usuários não técnicos: você pode inserir uma etapa de IA em um fluxo de trabalho para tarefas como geração ou sumarização de texto. Make vai além, permitindo encadear etapas de IA, filtrar saídas e enviar resultados para vários destinos, o que é útil para publicação ou automação multi-canal. Isso é um diferencial no comparativo n8n vs Zapier vs Make. Recentemente, a OpenAI também lançou o Agent Kit. Se você está tentando decidir entre o OpenAI Agent Kit vs n8n para esse tipo de configuração, considere o nível de flexibilidade e o suporte de orquestração que o seu caso de uso exige. À medida que seus fluxos de trabalho se expandem, os custos e o desempenho começam a importar. Vamos analisar qual plataforma escala melhor: n8n: Escala melhor em termos de capacidade bruta porque pode ser auto-hospedado. Você pode executá-lo em qualquer coisa, desde um pequeno VPS até um cluster Kubernetes, processando milhões de execuções se fornecer a infraestrutura. O n8n vs Zapier vs Make se destaca aqui. Os preços não aumentam por tarefa ou operação, o que o torna custo-efetivo para automação de alto volume. Zapier: Escala funcionalmente, mas se torna caro muito rapidamente. Cada tarefa conta contra as cotas, então os custos aumentam acentuadamente com o volume. Ele também tem limites de taxa e depende de gatilhos de polling para muitos aplicativos, o que adiciona latência em escala. Make: Escala melhor que Zapier em termos de custo, já que sua precificação baseada em operações é mais flexível. Ele pode lidar com fluxos de trabalho ramificados e caminhos paralelos de forma eficiente, mas ainda vincula o uso a créditos pagos. Para cargas de trabalho muito grandes ou altamente personalizadas, é menos escalável do que uma configuração n8n auto-hospedada. Delivery Hero, uma gigante global de entrega de alimentos, enfrentou um grande desafio com operações de TI manuais, especialmente no manuseio de bloqueios de contas. Cada bloqueio levava aproximadamente 35 minutos para ser resolvido, criando gargalos para a equipe de suporte de TI. Ao introduzir esta ferramenta, Delivery Hero automatizou o fluxo de trabalho de resolução de bloqueios. A automação reduziu o tempo médio de resolução para apenas 20 minutos, liberando valiosos recursos de TI. Esta é uma grande vantagem do n8n na discussão n8n vs Zapier vs Make. Em uma escala maior, essa mudança economizou para a empresa cerca de 200+ horas por mês, ao mesmo tempo em que melhorou o tempo de resposta e a satisfação dos funcionários. Scentia, uma consultoria educacional que ajuda profissionais a ingressar em programas de PhD, enfrentava um processo de onboarding lento e manual. Dados, verificação de documentos e atualizações de CRM tinham que ser feitos manualmente, criando semanas de atrasos. Ao automatizar o fluxo usando Make + Makeitfuture, Scentia otimizou tudo: captura de leads de seu formulário web, validação de documentos, atualizações de CRM no Pipedrive e comunicações com clientes. Isso reduziu o esforço manual, diminuiu os erros, economizou mais de 10 horas semanais e permitiu que eles escalassem sem adicionar pessoal. Aqui, Make mostra seu valor no comparativo n8n vs Zapier vs Make. Remote, uma empresa global de RH e folha de pagamento, precisava otimizar as operações internas enquanto escalava suas soluções de força de trabalho em todo o mundo. O desafio era reduzir a carga de trabalho manual nas equipes de RH, finanças e sucesso do cliente, onde tarefas repetitivas como entrada de dados, notificações e atualizações de registros consumiam tempo significativo. Ao adotá-lo, Remote automatizou mais de 11 milhões de tarefas anualmente, desde fluxos de trabalho de onboarding até reconciliações financeiras. O Zapier claramente se destaca na facilidade de implementação para essas grandes tarefas no contexto n8n vs Zapier vs Make. Essa automação se traduziu em enormes ganhos de eficiência, economizando cerca de US$500.000 em custos operacionais e liberando o equivalente a mais de 12.000 dias de trabalho para seus funcionários. Para deixar claras as diferenças de custo, aqui está uma comparação lado a lado de como os preços escalam nessas ferramentas para diferentes cargas de trabalho: Sua natureza de código aberto o diferencia de Zapier e Make de várias maneiras importantes. Veja como isso impacta a funcionalidade, o custo e a flexibilidade. Aqui estão alguns trechos do que usuários em comunidades online estão dizendo sobre essas ferramentas em 2025: Para ver como Make vs n8n vs Zapier se comportam, comece com um fluxo de trabalho simples que funcione perfeitamente nas três plataformas. Isso permite testar a usabilidade e a execução lado a lado. Etapas: Por que este fluxo de trabalho? O que Observar ao Testar Em vez de adivinhar qual plataforma se encaixa melhor, use estes fatores chave para avaliar esses fluxos de trabalho de automação para sua equipe: Escolher onde hospedar depende da plataforma e das necessidades de sua equipe. Zapier e Make são apenas SaaS. Você não gerencia servidores, tudo é executado na nuvem deles. Esta é a opção mais fácil para pequenas equipes ou usuários não técnicos, pois a configuração é instantânea e a segurança é tratada pelo provedor. A desvantagem é o controle limitado e o aumento dos custos em escala. Isso é um ponto crucial no debate n8n vs Zapier vs Make. n8n oferece duas opções: seu serviço em nuvem ou auto-hospedagem. Com a auto-hospedagem, você pode executar n8n em um VPS, um servidor dedicado ou até mesmo um cluster Kubernetes. Esta configuração oferece controle total sobre desempenho, segurança e custos. É ideal para equipes com habilidades técnicas ou requisitos de conformidade, mas exige que você lide com atualizações, escalonamento e monitoramento. Aqui estão insights rápidos sobre o que considerar ao avaliar uma plataforma de automação de fluxo de trabalho em segurança e conformidade: 🏆 Quem sai na frente? Implantações auto-hospedadas classificam-se mais alto em controle e conformidade, seguidas por plataformas SaaS com fortes certificações. Isso é um ponto forte do n8n no comparativo n8n vs Zapier vs Make. Mesmo ferramentas de automação confiáveis podem encontrar problemas. Aqui está uma tabela de referência rápida de problemas comuns e soluções para cada plataforma: Aqui está o que eu antecipo (com base nas tendências atuais) para as plataformas de automação em 2026 e além:
A comparação de n8n vs Zapier vs Make mostra que nenhuma plataforma única é uma solução de tamanho único. Zapier brilha com suas vastas integrações, Make encontra um equilíbrio entre usabilidade e complexidade, enquanto n8n oferece controle máximo para aqueles prontos para auto-hospedar e escalar. A escolha certa depende se sua equipe valoriza a velocidade de configuração, a profundidade da personalização ou a eficiência de custos a longo prazo. Qual ferramenta se encaixa melhor no seu fluxo de trabalho? Compartilhe seus pensamentos e experiências nos comentários, seus insights podem ajudar outra pessoa a fazer a escolha certa.
A interface visual do Make facilitou o design de caminhos de ramificação para que o mesmo conteúdo pudesse ser adaptado para diferentes plataformas em um único fluxo.
Meu Fluxo de Trabalho Zapier para Gerenciamento de Eventos
Você Pode Combinar Essas Plataformas para Sua Automação de Fluxo de Trabalho?
Qual Plataforma Oferece as Melhores Integrações?
Quanto Suporte Técnico e de Codificação Cada Ferramenta Oferece?
Quais Capacidades de Orquestração de IA e LLM Cada Ferramenta Possui?
Como n8n, Zapier e Make Suportam Fluxos de Trabalho Impulsionados por IA e LLM?
Qual Plataforma Oferece Melhor Escalabilidade: n8n, Zapier ou Make?
Como as Empresas Estão Usando n8n, Zapier e Make para Automatizar seus Processos?
Delivery Hero: Automatizando Operações de TI com n8n
Scentia: Automatizando o Onboarding de Clientes com Make
Remote: Escalando RH Global com Zapier
Qual Plataforma é a Mais Custo-efetiva?
Exemplo de Carga de Trabalho
Zapier
Make
n8n (Auto-hospedado)
1.000 tarefas/operações
Plano gratuito (100) não é suficiente. Plano Starter ~US$19,99/mês para 750 tarefas, requer atualização → ~US$29,99/mês.
Plano gratuito cobre 1.000 operações/mês.
Gratuito se auto-hospedado (apenas custo do servidor, ~US$5–10/mês em VPS).
10.000 tarefas/operações
Plano Profissional ~US$73,50/mês (2.000 tarefas) não é suficiente → Plano Team ~US$103,50/mês para 50.000 tarefas.
Plano Core ~US$9/mês para 10.000 operações se encaixa perfeitamente.
O mesmo servidor (~US$10–20/mês) geralmente pode lidar com isso facilmente.
100.000 tarefas/operações
Plano Company ~US$648/mês para 100.000 tarefas.
Plano Pro ~US$16/mês para 40.000 operações; Plano Scale ~US$29/mês para 150.000 operações cobre isso.
Servidor com mais recursos (~US$50–100/mês) pode lidar com mais de 100 mil fluxos de trabalho.
1.000.000 tarefas/operações
Preços empresariais (muitas vezes vários US$1.000s/mês).
Preços empresariais/personalizados, mas ainda mais barato que Zapier.
Auto-hospedagem em cluster (~US$200–500/mês de infraestrutura) ainda muito abaixo dos custos de Zapier ou Make.
Como o Modelo de Código Aberto do n8n Afeta sua Funcionalidade Comparado a Zapier e Make?
Quais são as Avaliações de Usuários para n8n, Zapier e Make em 2025?
Qual é o Fluxo de Trabalho Inicial Mais Fácil de Testar nas Três Plataformas?
Como Escolher a Ferramenta de Automação Certa para Sua Equipe?
Comece com as habilidades da equipe
Considere a complexidade do seu fluxo de trabalho
Avalie os requisitos de controle de dados
Verifique a escalabilidade e o custo em volume
Priorize as integrações
Prepare sua escolha para o futuro
Onde Hospedar Suas Ferramentas de Automação?
Qual Plataforma se Destaca em Segurança e Conformidade?
Quem controla seus dados e privacidade?
Quais recursos empresariais estão disponíveis?
Quais padrões de conformidade são cobertos?
Como Solucionar Problemas Comuns em n8n, Zapier e Make?
Plataforma
Problema Comum
Correção
n8n
Fluxos de trabalho falham na auto-hospedagem
Verifique os recursos do servidor (
htop, df -h) e os logs (docker logs n8n_container_name).
Increase memory in docker-compose if needed.
Conexões de API com timeout
Adicione lógica de retentativa e aumente o timeout nos nós HTTP.
Zapier
Gatilhos atrasados
Muitos aplicativos usam polling (1–15 min); mude para webhooks/gatilhos instantâneos quando disponíveis.
Para necessidades em tempo real, considere alternativas com webhooks.
Tarefas atingindo a quota
Audite o Histórico de Tarefas, consolide vários Zaps e desative os não utilizados.
Para altos volumes, considere plataformas com melhor eficiência de custo.
Make
Cenários param no meio da execução
Verifique os logs de execução; adicione manipuladores de erro, use roteadores para caminhos condicionais e ative a retentativa automática nas configurações do módulo.
Esgotamento de operações
Lote operações, remova transformações de dados desnecessárias e otimize o design do cenário.
Atualize o plano ou mude para uma opção escalável, se necessário.
O Que Esperar das Plataformas de Automação em 2026 e Além?
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FAQs
Existe limite no número de fluxos de trabalho ou nós no n8n?
Posso auto-hospedar essas plataformas?
Qual plataforma oferece o melhor valor para fluxos de trabalho de alto volume?
Qual ferramenta funciona melhor para fluxos de trabalho de integração SaaS simples?
Vale a pena mudar de Zapier para n8n ou Make?
Conclusão
