Kurzantwort: Make ist die bessere Wahl für Einsteiger, Marketing-Teams und alle, die schnelle Cloud-Automation ohne Server-Verwaltung wollen (1500+ Apps, visueller Builder, Gratis-Plan). n8n gewinnt bei technischen Usern, DSGVO-Anforderungen und bei hoher Ausführungs-Last (Open-Source, Self-Hosting, günstiger bei Skalierung, AI-Agents-ready).
Wenn du nur eine Entscheidung treffen musst: Startest du klein und ohne DevOps? → Make. Hast du einen Server oder IT-Team und willst Datenhoheit? → n8n. Dieser Vergleich zeigt 2026 die echten Unterschiede, ohne Marketing-Geräusch.
Auf einen Blick
| Kriterium | Make (ehem. Integromat) | n8n |
|---|---|---|
| Modell | SaaS-only (Cloud) | Open Source + Cloud + Self-Host |
| Startpreis | 0 EUR (1000 Ops/Mo) | 0 EUR (Self-Host) / 20 EUR (Cloud) |
| App-Integrationen | 1500+ | 400+ (Nodes) + Custom via HTTP |
| Code-Möglichkeit | Function-Module (begrenzt) | Full JavaScript + Python |
| Self-Hosting | ❌ Nicht möglich | ✅ Docker, Kubernetes, VPS |
| DSGVO-Angle | Tschechische Infrastruktur | Volle Kontrolle bei Self-Host |
| KI-Features | OpenAI, Claude, Gemini, Anthropic | OpenAI, Claude, AI-Agents, Vector-DBs |
| Execution-Modell | Pro-Operation-Billing | Pro-Execution-Billing (Cloud) / Flat (Self-Host) |
| Einstiegshürde | Gering (2-4 Stunden) | Mittel (1-2 Tage) |
| Zielgruppe | Marketing, Ops, kleine Teams | Developer, IT-Teams, DSGVO-getriebene Firmen |
| Community | 2M+ Nutzer (kommerziell) | 15k+ GitHub-Stars (Open Source) |
Make im Überblick
Make (früher Integromat) ist die etablierte No-Code-Automation-Plattform für nicht-technische Nutzer. Sitz: Tschechien (Prag), seit 2021 Teil von Celonis. Fokus: Visuelle Workflows, schnelle Integration, minimale Lernkurve.
Stärken von Make
- Visueller Scenario-Builder: Verbindung zwischen Apps als Kreise-und-Linien-Diagramm, intuitiv auch ohne Technik-Vorkenntnisse
- 1500+ fertige App-Integrationen: Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Notion, Airtable, Shopify, HubSpot, Stripe, Meta Ads — fast jedes moderne SaaS-Tool ist dabei
- Router-Module und Iterator: Komplexe Verzweigungen und Schleifen visuell lösen
- Data-Store: Eingebaute Key-Value-Speicher für einfache Datenhaltung ohne externe Datenbank
- Scenario-History: Jede Ausführung wird geloggt, mit Eingabe/Ausgabe-Daten pro Modul — Debugging ist stark
- Make AI Agents (2026): Visuelle AI-Agent-Erstellung mit OpenAI, Claude und Anthropic-Integration
- Gratis-Plan: 1000 Operations/Monat kostenlos, ideal für kleine Automatisierungen
- Schnelle Ersteinrichtung: OAuth mit Google/Microsoft in Sekunden, kein Server-Setup
Schwächen von Make
- Kein Self-Hosting: Daten laufen durch Make-Infrastruktur — für DSGVO-sensitive Use-Cases problematisch
- Pro-Operation-Billing: Bei hoher Ausführungs-Last schnell teuer (10.000 Ops ab 9 EUR/Mo, 800.000 Ops ab 29 EUR/Mo, darüber deutlich steiler)
- Begrenzte Code-Möglichkeiten: Das Functions-Modul erlaubt nur einfache JS-Snippets, keine externen NPM-Pakete
- Weniger Kontrolle über Error-Handling: Standard-Retry-Logik ist begrenzt anpassbar
- Keine Vektor-Datenbank-Integration nativ (Qdrant, Pinecone nur via HTTP-Module)
- Lock-in-Risiko: Scenarios lassen sich nicht einfach exportieren/migrieren
Für wen ist Make richtig?
- Marketing-Teams die Kampagnen-Flows automatisieren wollen (Facebook → HubSpot → Slack)
- Sales-Ops die Lead-Routing und CRM-Sync aufbauen
- E-Commerce-Teams (Shopify → Email → Stock-System)
- Einzelgründer die ohne IT-Budget starten und schnell Ergebnisse wollen
- Agenturen die Client-Automation anbieten (einfacher Handover als n8n)
- Alle, die Apps verbinden ohne jemals Docker oder JavaScript anfassen zu wollen
Make (ehem. Integromat)
No-Code Automatisierung und KI-Workflows
n8n im Überblick
n8n ist die Open-Source-Alternative mit Developer-Fokus. Sitz: Deutschland (Berlin), seit 2019. Fokus: Flexibilität, Kontrolle, Code-First-Option. Wird als “Fair-Code” (Source Available) lizenziert — kommerzielle Nutzung mit Einschränkungen, Self-Host unbegrenzt.
Stärken von n8n
- Open Source + Self-Hosting: Code ist öffentlich auf GitHub (15k+ Stars), du hostest auf eigenem Server — komplette Datenhoheit
- JavaScript + Python Code in Workflows: Echte Programmierlogik, nicht nur No-Code — wo visuelle Flows enden, startet Code
- 400+ Nodes + HTTP Request Node: Deckt die meisten SaaS-Tools ab, und was fehlt, kann via HTTP manuell angebunden werden (jedes REST-API wird zum Integration-Target)
- AI Agents Native: Dedizierte Nodes für LangChain-ähnliche Workflows, Tool-Use, Memory, Vector-Stores (Qdrant, Pinecone, PostgreSQL pgvector)
- Flat-Rate-Modell bei Self-Host: Zahle Server-Kosten (5-20 EUR/Mo bei Hetzner, Digital Ocean), keine Per-Execution-Gebühren
- DSGVO-Freundlich: Self-Host auf deutschem Server bedeutet: keine AVV-Verträge, keine Drittstaaten-Übermittlung
- Workflow-Versionierung: Native Git-Integration für professionelle Dev-Teams
- Credentials-Management: Zentrale API-Key-Verwaltung, die auch bei Workflow-Sharing Secrets schützt
- Bessere Error-Handling-Logik: Fine-Grained Retry-Policies, Error-Workflows, Dead-Letter-Queues
- Community-Templates kostenlos: Öffentliche Workflow-Sharing-Plattform auf n8n.io
Schwächen von n8n
- Steilere Lernkurve: Die Node-Konfiguration ist mächtiger, aber komplexer als Makes Module
- Self-Hosting braucht IT-Grundwissen: Docker, Reverse-Proxy, SSL-Zertifikate — für Non-Techies eine Hürde
- Weniger fertige Integrationen: 400+ Nodes vs Makes 1500+ — spezielle SaaS-Tools sind oft nur via HTTP-Request erreichbar
- UI weniger poliert: Funktional, aber nicht so visuell-ästhetisch wie Make
- Dokumentation uneinheitlich: Offizielle Docs sind gut, aber die Node-spezifischen Guides variieren in Qualität
- Commercial-Lizenz bei hostings for clients: Wer n8n SaaS-artig an Kunden anbietet, braucht eine kommerzielle Lizenz
- Cloud-Plan relativ teuer: Cloud startet bei 20 EUR/Mo — kein echter Gratis-Cloud-Tier
Für wen ist n8n richtig?
- IT-Teams und Developer die Automation als Code behandeln wollen
- DSGVO-sensible Branchen (Anwälte, Ärzte, Steuerberater, Behörden)
- AI-Engineer die komplexe Agent-Workflows bauen (Tool-Use, Memory, RAG)
- Firmen mit hoher Execution-Last (>100.000 Ausführungen/Monat)
- Technische Startups die Infrastruktur-Kontrolle brauchen
- Alle, die Ops-Kosten flat halten wollen statt pro-Operation zu zahlen
n8n
No-Code/Low-Code Workflow-Automatisierung (Open Source)
Feature-für-Feature-Vergleich
Workflow-Builder und UX
| Kriterium | Make | n8n |
|---|---|---|
| Visueller Builder | ✅ (Kreise/Linien) | ✅ (Node-Graph) |
| Drag-and-Drop | ✅ | ✅ |
| Live-Preview pro Schritt | ✅ | ✅ |
| Nested Iterators/Router | ✅ (Standard) | ✅ (via Sub-Workflows) |
| Keyboard-Shortcuts | Mittel | Umfangreich |
| Mobile-Ansicht | Begrenzt | Begrenzt |
Gewinner: Make bei Einsteigerfreundlichkeit, n8n bei Power-User-Workflows.
Integrationen und Erweiterbarkeit
| Kriterium | Make | n8n |
|---|---|---|
| Fertige App-Integrationen | 1500+ | 400+ |
| HTTP-Request-Node (Custom APIs) | ✅ | ✅ (erweiterter) |
| Webhook-Trigger | ✅ | ✅ |
| Eigene Nodes bauen | ❌ | ✅ (TypeScript) |
| NPM-Pakete nutzen | ❌ | ✅ (Code-Node) |
| Community-Marketplace | Templates | Templates + Custom Nodes |
Gewinner: Make bei Breite der fertigen Integrationen, n8n bei echter Erweiterbarkeit.
KI-Integration (2026)
| Kriterium | Make | n8n |
|---|---|---|
| OpenAI / ChatGPT | ✅ | ✅ |
| Anthropic Claude | ✅ | ✅ |
| Google Gemini | ✅ | ✅ |
| AI Agents (Tool-Use) | ✅ (2026 AI Agents) | ✅ (Native LangChain-Style) |
| Vector-DB (Qdrant/Pinecone) | ⚠ via HTTP | ✅ Native Nodes |
| RAG-Workflows | Machbar, aufwendig | Standard-Pattern |
| Memory (Conversation-State) | ⚠ Data-Store-Workaround | ✅ Native Memory-Node |
Gewinner: n8n — deutlich stärker für AI-Engineering-Szenarien.
DSGVO und Datenhoheit
| Kriterium | Make | n8n |
|---|---|---|
| Cloud-Standort | Tschechien + US | Deutschland/EU (Cloud) / beliebig (Self-Host) |
| Self-Hosting | ❌ | ✅ |
| AVV-Vertrag nötig | ✅ | ❌ (bei Self-Host) |
| Datenverarbeitung on-premise | ❌ | ✅ |
| Kontrolle über Logs | Begrenzt | Voll |
| Audit-Trails | Ja (Pro+) | Ja (Enterprise) |
Gewinner: Klar n8n — besonders für regulierte Branchen.
Performance und Skalierung
| Kriterium | Make | n8n |
|---|---|---|
| Max Parallel-Runs | Abhängig vom Plan | Skaliert mit Server-Ressourcen |
| Execution-Speed | Schnell (globale CDN) | Abhängig von Server |
| Timeout-Limits | 40 Min (Pro) | Konfigurierbar |
| Concurrent Webhooks | 60/Minute (Pro) | Server-abhängig (unbegrenzt bei ausreichender HW) |
| Queue-Management | Automatisch | Konfigurierbar (Redis) |
Gewinner: n8n bei Kontrolle, Make bei “just works” out-of-the-box.
Preisvergleich 2026
Make-Pläne
| Plan | Preis | Operations/Mo | Besonderheiten |
|---|---|---|---|
| Free | 0 EUR | 1.000 | 2 Scenarios aktiv |
| Core | 9 EUR/Mo | 10.000 | Unbegrenzte Scenarios |
| Pro | 16 EUR/Mo | 10.000 | Priorität, Custom Variables |
| Teams | 29 EUR/Mo | 10.000 | Rollen, Team-Features |
| Enterprise | Auf Anfrage | Custom | SSO, SLA, Support |
Hinweis: Bei 800.000 Ops/Mo wird Pro ~149 EUR/Mo. Bei 1.5M Ops ~299 EUR/Mo.
n8n-Pläne
| Plan | Preis | Executions/Mo | Besonderheiten |
|---|---|---|---|
| Self-Hosted | Server-Kosten (5-20 EUR) | Unbegrenzt | Volle Kontrolle, Community-Features |
| Starter (Cloud) | 20 EUR/Mo | 2.500 | 5 Workflows |
| Pro (Cloud) | 50 EUR/Mo | 10.000 | 15 Workflows |
| Enterprise | Auf Anfrage | Custom | SSO, Advanced Security |
Hinweis: Self-Hosted hat keine Execution-Limits. Hetzner CX21 (3 EUR/Mo) oder Digital Ocean Droplet (6 USD/Mo) reichen für 50.000+ Executions/Mo.
Break-Even-Punkt
- Bis ~5.000 Operations/Monat: Make Gratis (kostet n8n mindestens 20 EUR Cloud oder 5 EUR Self-Host)
- Zwischen 10.000 und 100.000 Ops/Mo: Make ~9-29 EUR, n8n Self-Host ~5-10 EUR → n8n günstiger
- Ab 100.000+ Ausführungen: n8n Self-Host 2-10x günstiger als Make
Praxistest: 3 Workflows im direkten Vergleich
Workflow 1: Newsletter-Signup → CRM + Slack-Notification
Make: 15 Minuten von Scratch. 4 Module (Webhook → Filter → HubSpot → Slack). Deploy sofort.
n8n: 25 Minuten — Setup dauerte länger wegen Self-Host-Config, aber Error-Handling konfigurierbarer.
Gewinner: Make bei Geschwindigkeit, n8n bei Robustheit.
Workflow 2: AI-Agent der Kunden-Support-Tickets klassifiziert
Make: Machbar mit OpenAI-Modul + HTTP-Call an Vector-DB. Benötigt 3 Scenarios + Data-Store-Workaround für Conversation-Memory.
n8n: Native AI-Agent-Node mit Memory, Tool-Use und Qdrant-Integration. Ein Workflow statt drei.
Gewinner: Klar n8n — eine Liga höher bei AI-Komplexität.
Workflow 3: E-Commerce Shopify → Buchhaltung (SevDesk)
Make: Native Shopify- und SevDesk-Integration, 4-5 Module. Funktioniert in 20 Min.
n8n: Shopify-Node ja, SevDesk ⚠ nur via HTTP-Request. Braucht 30-45 Min inkl. API-Dokumentation lesen.
Gewinner: Make — bei spezifischen DACH-Tools oft die besseren fertigen Integrationen.
Wann du Make wählen solltest
- Du bist kein Developer und willst nie Docker anfassen
- Du startest klein und willst Gratis-Plan nutzen
- Du nutzt viele populäre SaaS-Tools (Shopify, HubSpot, Airtable, Notion)
- Geschwindigkeit vor Kontrolle ist dein Prinzip
- Du arbeitest in einer Agentur mit Client-Handover (einfacher zu übergeben)
- Dein Automation-Volumen bleibt unter 100.000 Ops/Monat
Wann du n8n wählen solltest
- Du hast DSGVO-Anforderungen (Recht, Medizin, Finanzen, öffentlicher Sektor)
- Du baust AI-Agents, RAG-Systeme oder komplexe ML-Pipelines
- Du willst Datenhoheit und keine US/Cloud-Abhängigkeit
- Dein Team hat IT-Knowhow (oder du willst es aufbauen)
- Du brauchst Code-Flexibilität (JavaScript, NPM-Pakete, eigene Nodes)
- Du hast hohe Ausführungs-Last (100k+ Executions/Monat) und willst nicht pro Operation zahlen
- Du nutzt offene Tech-Stacks (PostgreSQL, Redis, Docker schon im Einsatz)
Beide nutzen? — Nur in Ausnahmefällen
Für 90% der Nutzer: entscheide dich für eins. Parallelbetrieb ist Overhead. Ausnahmen:
- Große Agenturen: Make für Client-Work (einfacher Handover), n8n für interne Infrastructure
- AI-Forward Startups: n8n für Core-AI-Workflows (Datenhoheit, RAG), Make für Marketing-Ops (schnelle Integrationen)
- Hybrid-Teams: Nicht-technisches Team nutzt Make, IT nutzt n8n — bei gemeinsamem Webhook-Übergabe-Punkt
Migrations-Fragen
Von Zapier zu Make oder n8n?
- Zapier → Make: Fast 1:1 übertragbar. Gleiches Paradigma (Trigger → Action), größere App-Abdeckung, günstiger bei Skalierung.
- Zapier → n8n: Größerer Mental-Switch (Node-Graph statt Linear). Dafür 5-10x günstiger bei hoher Last.
Von Make zu n8n?
Machbar, aber aufwendig. Faustregel: 1 Scenario = 30-60 Min Nachbau. Lohnt sich ab ~300.000 Operations/Monat durch Kosten-Einsparung. Unter 100.000 Operations: Nicht lohnen.
Von n8n zu Make?
Ungewöhnlich, aber passiert wenn Teams Self-Host-Maintenance loswerden wollen. Code-Nodes sind in Make nicht übertragbar — benötigt komplette Neumodellierung.
Ehrliche Gesamtbewertung
Make: 8.5/10 — Die bessere Plattform für Nicht-Techies und schnelle Cloud-Integration. Grenzen werden bei AI-Komplexität und DSGVO-Szenarien spürbar.
n8n: 9/10 — Die mächtigere Plattform für alle, die Kontrolle und AI-Engineering brauchen. Bestraft Einsteiger mit steilerer Lernkurve, belohnt aber mit unbegrenzter Flexibilität.
Die 2026-Realität: Wer AI-Agents, RAG oder DSGVO-kritische Automation baut, kommt an n8n kaum vorbei. Wer klassische Marketing/Sales-Flows automatisiert und keine IT-Ressourcen hat, ist mit Make glücklicher. Beide sind Top-Werkzeuge — die Frage ist dein Kontext, nicht die Tool-Qualität.
Weiterlesen:
- Make vs Zapier: Welche Automation ist besser?
- n8n für KI-Workflows: Der komplette Guide
- KI-Automatisierung: Workflows die wirklich funktionieren
- Die 10 besten KI-Tools 2026
Häufige Fragen
Was ist der Hauptunterschied zwischen Make und n8n?
Make ist eine reine Cloud-Plattform mit visuellem Flow-Builder und 1500+ Integrationen. n8n ist Open-Source, kann selbst gehostet werden und nutzt einen Node-basierten Ansatz mit JavaScript-Code-Support. Make ist einsteigerfreundlicher, n8n mächtiger und kontrollierbarer.
Welche Plattform ist günstiger?
Bei geringer Nutzung ist Make günstiger (Gratis-Plan mit 1000 Operations/Monat). Bei hoher Nutzung gewinnt n8n — vor allem Self-Hosted kostet n8n nur Server-Gebühren (5-20 EUR/Monat) statt pro-Execution-Billing. n8n Cloud startet bei 20 EUR/Monat.
Kann ich n8n DSGVO-konform nutzen?
Ja, und zwar einfacher als Make. n8n Self-Hosted auf deutschem/EU-Server bedeutet: volle Datenkontrolle, keine US-Übermittlung, kein AVV mit SaaS-Anbieter nötig. Make ist zwar DSGVO-nutzbar, aber Daten laufen über tschechische + US-Infrastruktur.
Welches Tool ist besser für KI-Workflows?
Beide haben native KI-Integrationen (OpenAI, Claude, Gemini). n8n hat dedizierte AI-Agents-Nodes und Vector-DB-Support (Qdrant, Pinecone), Make hat mehr fertige Tool-Integrationen. Für komplexe AI-Agents: n8n. Für schnelle KI-Automation ohne Code: Make.
Kann ich zwischen Make und n8n wechseln?
Es gibt keinen automatischen Migrations-Pfad. Workflows müssen manuell nachgebaut werden — was bei komplexen Scenarios 1-3 Tage Arbeit bedeutet. Daher: Plattform-Wahl am Anfang gut überlegen, oder beide testen bevor du alles auf eine setzt.
Welches Tool hat bessere Community und Dokumentation?
Make hat eine größere Nutzerzahl (2M+), bessere kommerzielle Dokumentation und mehr YouTube-Tutorials. n8n hat die aktivere Developer-Community (15k+ GitHub-Stars), mehr offene Template-Sharing und schnellere Forum-Antworten für technische Fragen.
