Wer 2026 einen Workflow-Automatisierungs-Stack aufbaut, landet fast immer bei der gleichen Frage: Make (früher Integromat) oder n8n. Beide Tools machen auf den ersten Blick dasselbe. Drag-and-Drop-Workflows, hunderte Integrationen, APIs an allen Ecken. Beim zweiten Blick trennen sie aber zwei komplett unterschiedliche Philosophien.
Die Entscheidung wirkt sich auf Jahre aus. Jeder neue Workflow bindet sich an das gewählte Tool, jedes Team lernt die spezifische Logik. Ein Wechsel später kostet Monate. Deshalb lohnt es sich, vor dem ersten Workflow einmal in Ruhe zu vergleichen, was die beiden Plattformen wirklich unterscheidet und für welche Situationen jeweils die bessere Wahl ist.
Dieser Artikel liefert den ehrlichen Vergleich. Keine Feature-Tabelle mit 200 Checkboxen, sondern die fünf Entscheidungs-Dimensionen, die in der Praxis wirklich zählen, und eine klare Empfehlung pro Szenario.
Make ist eine Cloud-Plattform aus Tschechien, die 2022 aus Integromat hervorgegangen ist. Der Ansatz: Workflows werden in einer visuellen Oberfläche zusammengeklickt, Make übernimmt Hosting, Skalierung und Updates komplett. Man bezahlt pro ausgeführter Operation, die Einstiegshürde ist niedrig, der erste funktionierende Workflow läuft oft nach 20 Minuten.
Typische Nutzer sind Marketing-Teams, Freelancer, kleine Agenturen und alle, die schnell Prozesse zwischen Cloud-Tools verbinden wollen: HubSpot nach Google Sheets, Airtable nach Slack, Stripe nach Notion. Make glänzt bei einfachen bis mittelkomplexen Flows und hat die mit Abstand freundlichste Einarbeitung.
n8n (gesprochen "en-eight-en") ist 2019 in Berlin gestartet und hat einen anderen Kern-Gedanken: Workflows sollen dir gehören, nicht dem Anbieter. Der Code ist auf GitHub, du kannst n8n selbst hosten, modifizieren und weitergeben. Gleichzeitig gibt es eine Cloud-Version für alle, die sich den Betrieb sparen wollen.
n8n spricht Entwickler-Teams an, Unternehmen mit strengen Datenschutz-Anforderungen und alle, die irgendwann eigenen Code in Workflows integrieren wollen. Die Einarbeitung ist etwas steiler als bei Make, dafür gibt es kaum Grenzen bei dem, was möglich ist: eigene Nodes in TypeScript, komplexe Verzweigungslogik, KI-Agenten mit mehreren Schritten.
Beide Tools wirken im Free-Tier ähnlich freundlich. Sobald man aber ernsthaft automatisiert, driften die Kosten stark auseinander.
Make berechnet pro Operation, nicht pro Workflow. Eine HTTP-Anfrage, ein Datenbank-Schreiben, ein Parsen eines Strings, jeder einzelne Schritt zählt. Das Pro-Paket für 29 Euro pro Monat enthält 10.000 Operationen. Klingt viel, ist aber bei einem aktiven Workflow mit mehreren Integrationen in zwei Wochen aufgebraucht. Große Kunden landen schnell bei 500 Euro pro Monat oder mehr.
n8n Cloud rechnet pro Workflow-Execution. Egal wie viele Nodes ausgeführt werden, jeder kompletten Durchlauf zählt als eine Execution. Der Starter-Plan kostet 20 Euro und enthält 2.500 Executions. Wer viele kleine Workflows hat, zahlt weniger, wer wenige große Workflows hat, zahlt mehr. In der Praxis ist n8n Cloud für mittlere Teams meist 30 bis 50 Prozent günstiger als Make.
Die eigentliche Preisrevolution kommt aber durch Self-Hosting: n8n läuft als Docker-Container auf einem kleinen VPS für 10 Euro im Monat, unabhängig von Workflow-Anzahl oder Execution-Volumen. Wer 100 Workflows mit Millionen Operationen fährt, zahlt bei Make fünfstellig pro Monat, bei n8n Self-Hosted zweistellig. Siehe dazu auch Ist n8n kostenlos? für die Details.
Hier trennen sich die Philosophien hart. Make gibt es ausschließlich als Cloud-Service, gehostet in EU-Rechenzentren. Das ist komfortabel und DSGVO-tauglich, aber alle Daten laufen durch Systeme, die man nicht kontrolliert. Für viele Use Cases völlig ausreichend, für andere ein K.-o.-Kriterium.
n8n kann jeder selbst hosten. Ein Docker-Compose-File, eine kleine Postgres-Instanz, ein Reverse Proxy mit SSL, fertig. Der komplette Code läuft auf Ihrer Infrastruktur, alle Daten bleiben bei Ihnen. Für Behörden, Banken, Gesundheitswesen und Unternehmen mit strengen IT-Vorgaben ist das nicht Nice-to-have, sondern Pflicht. Mehr dazu in unserer n8n-Hosting-Seite.
Wichtig: Self-Hosting bedeutet auch Verantwortung. Backups, Updates, Monitoring, SSL-Zertifikate, das alles kommt nicht von allein. Für kleine Teams ohne DevOps-Ressourcen ist n8n Cloud oder Make oft die pragmatischere Wahl. Für alle, die ohnehin Server betreiben, ist Self-Hosting ein riesiger Hebel.
Beide Tools bieten hunderte Integrationen out of the box. Die Liste ist fast austauschbar, was sowohl Make als auch n8n abdecken, würde Seiten füllen. Spannend wird es an den Rändern.
Make hat den besseren visuellen Editor. Die Canvas wirkt aufgeräumter, Fehler sind leichter zu debuggen, die Ausführungs-Historie ist transparenter. Für lineare Flows mit klaren Branching-Regeln fühlt sich Make spürbar eleganter an. Auch die Integration mit Google-Diensten, Notion und Airtable ist bei Make oft etwas ausgereifter.
n8n gewinnt überall dort, wo Logik über bloße Tool-Verknüpfungen hinausgeht. Native JavaScript- und Python-Nodes erlauben beliebigen Code direkt im Workflow. Eigene Nodes lassen sich in TypeScript bauen. KI-Agenten mit Memory, Tools und mehreren Schritten sind in n8n mittlerweile First-Class-Citizens. Wer ein KI-Agenten-System aufbauen will, ist mit n8n klar besser bedient.
Auch Queue-Mode, horizontale Skalierung über mehrere Worker, Git-basierte Workflow-Versionierung und Webhook-Management sind bei n8n robuster umgesetzt. Make hat hier in den letzten Jahren zwar aufgeholt, bleibt aber strukturell auf einfachere Flows optimiert.
Make ist das Tool, das auch Kolleginnen aus dem Vertrieb oder Marketing nach einem Nachmittag produktiv bedienen. Die Oberfläche erklärt sich fast von selbst, die Dokumentation ist didaktisch gut, YouTube-Tutorials gibt es auf Deutsch und Englisch im Überfluss. Für Teams ohne Entwickler ist Make die weichere Landung.
n8n verlangt etwas mehr. Konzepte wie Expression-Editor, JSON-Handling und Credential-Management sind schnell gelernt, aber nicht null. Wer einmal drin ist, ist in n8n meist produktiver als in Make, weil die Möglichkeiten größer sind. Für Teams mit mindestens einem technischen Ansprechpartner ist n8n die nachhaltigere Wahl.
Eine praxisnahe Faustregel: Wenn im Team niemand weiß, was eine API ist, startet mit Make. Wenn jemand schon mal eine Zeile JavaScript geschrieben hat oder einen Docker-Container gestartet hat, dann ist n8n meist die bessere Option.
Make hat eine solide Community, gute Foren, aktive Template-Bibliothek. n8n hat mittlerweile die deutlich lebendigere Open-Source-Community: über 50.000 GitHub-Stars, tausende Community-Nodes, wöchentliche Releases, aktives Discord. Jede neue KI-Entwicklung taucht bei n8n typischerweise ein paar Wochen früher auf als bei Make.
Für die Frage der Zukunftsfähigkeit ist das entscheidend. Make ist ein Unternehmen, das in fünf Jahren verkauft werden oder die Preise verdoppeln kann, ohne dass Nutzer viel dagegen tun können. Bei n8n liegt der Code unter einer Fair-Source-Lizenz vor. Selbst wenn das Unternehmen morgen verschwände, laufen die eigenen Workflows weiter. Diese Versicherung ist in sicherheitsrelevanten Kontexten mehr wert als jedes Feature.
Statt pauschal "das eine ist besser" zu sagen, hier eine ehrliche Zuordnung nach Situation.
Make und n8n sind beide gute Tools. Die Frage ist nie "welches ist das bessere", sondern "welches passt zu meinem Team, meinem Volumen, meinen Compliance-Anforderungen". Make gewinnt in nicht-technischen Teams mit einfachen Flows und kleinen Volumina. n8n gewinnt fast überall sonst, vor allem dann, wenn Self-Hosting, KI-Agenten oder Datenhoheit eine Rolle spielen.
Unsere Empfehlung für die meisten mittelständischen Unternehmen mit wachsenden Automatisierungs-Ambitionen: n8n, idealerweise Self-Hosted, mit einem Partner für Setup und Betrieb. Die Einarbeitung ist überschaubar, die Kostenkurve bleibt flach, und alle strategischen Optionen bleiben offen.
Wer tiefer einsteigen will, findet in unserem Beitrag n8n-Workflows für den Großhandel konkrete Anwendungsbeispiele. Oder sprechen Sie uns direkt an, wenn Sie Ihren Stack vor dem ersten großen Rollout sauber planen wollen.
