n8n vs Make: Welches ist besser für den Produktiveinsatz?
n8n-io/n8n hat auf GitHub beeindruckende 180.218 Sterne und 55.981 Forks, während Make (ehemals Integromat) kein öffentliches Open-Source-Repository zum direkten Vergleich anbietet. Dennoch senden Sterne und Forks keine Alarme und automatisieren keine geschäftskritischen Workflows. Also, wenn es darum geht, Automatisierungen in einer Produktionsumgebung einzusetzen, welches Tool schneidet wirklich besser ab? Schauen wir uns n8n vs Make genauer an und finden heraus, welches für den realen Einsatz besser geeignet ist.
| Messgröße | n8n | Make |
|---|---|---|
| GitHub Sterne | 180.218 | N/A (proprietär) |
| GitHub Forks | 55.981 | N/A |
| Offene Issues (GitHub) | 1.447 | N/A |
| Lizenz | NOASSERTION (Open Source) | Proprietär |
| Letztes Update | 2026-03-21 | Laufend aktualisiert (Closed Source) |
| Preis Starter | Kostenloses Self-Hosting / Kostenpflichtige Cloud-Pläne | Ab 9 $/Monat |
n8n im Detail: Die Open-Source-Macht
n8n ist eine Open-Source-Plattform zur Workflow-Automatisierung, mit der du node-basierte Workflows erstellen kannst, die APIs, Datenbanken und verschiedene Dienste integrieren. Im Gegensatz zu Make hast du mit n8n vollständigen Zugriff auf den Code, sodass du selbst hosten, anpassen und erweitern kannst, ohne um Erlaubnis zu bitten oder darauf hoffen zu müssen, dass dein Anwendungsfall nicht durch eine geschlossene Architektur blockiert wird.
Hier ein einfaches Beispiel für n8n-Code eines Workflows, der Issues aus einem GitHub-Repo abruft und neue in einem Slack-Kanal postet. Dieser Ausschnitt nutzt ihre JavaScript-ähnliche Node-Syntax:
// n8n GitHub Issues to Slack example
{
"nodes": [
{
"parameters": {
"repository": "n8n-io/n8n",
"owner": "n8n-io"
},
"name": "GitHub",
"type": "n8n-nodes-base.github",
"typeVersion": 1,
"position": [250, 300]
},
{
"parameters": {
"channel": "#alerts",
"text": "New GitHub issue: {{$json[\"title\"]}}"
},
"name": "Slack",
"type": "n8n-nodes-base.slack",
"typeVersion": 1,
"position": [450, 300]
}
],
"connections": {
"GitHub": {
"main": [
[
{
"node": "Slack",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}
Was macht n8n so gut? Es ist flexibel und entwicklerfreundlich. Du hast volle Kontrolle über deine Workflows, inklusive der Möglichkeit, eigenen JavaScript-Code hinzuzufügen. Die Community ist riesig (über 180.000 Sterne sagen einiges) und es ist bewährt im Einsatz. Du kannst selbst auf deiner eigenen Infrastruktur hosten, was bedeutet: kein Vendor Lock-In, keine versteckten API-Drosselungen und vollständige Kontrolle über die DSGVO-Konformität. Außerdem gibt es keine überzogenen Preisbarrieren, nur um grundlegende Funktionen nutzen zu können.
Was ist bei n8n nicht ideal? Die Benutzeroberfläche ist nicht so schick wie die von Make. Sie ist funktional, aber nicht besonders stylisch. Die eingebaute Node-Bibliothek wächst zwar, erreicht aber nicht das umfangreiche Angebot vorgefertigter Integrationen von Make. Bei sehr komplexen Workflows kann die Performance, besonders beim Self-Hosting auf schwacher Hardware, etwas nachlassen. Und durch die Open-Source-Natur werden Fehler manchmal langsamer behoben, als man es sich wünscht – trotz vieler Mitwirkender.
Make in Kürze: Der SaaS-Automat
Make (ehemals Integromat) ist ein kommerzieller Workflow-Automatisierungs-SaaS, das sich stark an Nicht-Entwickler richtet, aber auch für Entwickler geeignet ist, die unkomplizierte Integrationen schätzen. Sein visueller Szenariobaukasten ist intuitiv, mit Drag-and-Drop, hunderten vorgefertigten App-Connectors sowie integrierter Planung und Fehlerüberwachung.
Im Gegensatz zu n8n ist Make nicht Open Source und erlaubt kein Self-Hosting. Das bedeutet, du bist komplett auf deren Cloud-Infrastruktur angewiesen und unterliegst deren Preisstufen und API-Rate-Limits.
// Beispiel Make JSON-Szenario (exportiert)
{
"name": "GitHub to Slack",
"steps": [
{
"app": "GitHub",
"action": "Watch Issues",
"parameters": {"repo": "n8n-io/n8n"}
},
{
"app": "Slack",
"action": "Send Message",
"parameters": {
"channel": "#alerts",
"text": "New GitHub issue: {{issue.title}}"
}
}
]
}
Was ist gut an Make? Wenn du eine sofort einsatzbereite Lösung mit ausgereiftem UX möchtest, schnelle Einarbeitung und eine riesige Connector-Bibliothek, macht Make das sehr gut. Die Fehlerbehandlung ist durchdacht, mit automatischen Wiederholungen und einer visuellen Debugging-Oberfläche, die freundlicher ist als bei n8n. Die Planung wiederkehrender oder getriggerter Workflows ist unkompliziert. Und es gibt keinen DevOps-Aufwand.
Was ist schlecht? Du bist an ihre Cloud gebunden. Große Mengen an Ausführungen werden schnell teuer. Anpassungen über die Benutzeroberfläche hinaus sind nicht möglich, wenn dein Workflow also Custom Code oder Feinjustierungen braucht, bist du eingeschränkt. Komplexe oder geschachtelte Szenarien können schnell unübersichtlich werden. Außerdem kann das Preismodell trügerisch sein – manche komplexen Operationen zählen als mehrere „actions“ und verbrauchen dein monatliches Kontingent schneller als erwartet.
Direkter Vergleich: Wo n8n Make schlägt (und umgekehrt)
| Kriterium | n8n | Make | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Open Source & Anpassbarkeit | Voller Quellcodezugriff für tiefe Anpassung und Self-Hosting | Geschlossene SaaS, kein Quellcodezugriff | n8n |
| Benutzerfreundlichkeit | Steilere Lernkurve, weniger ausgefeilte Oberfläche | Intuitiver Drag-and-Drop-Builder, freundliche UI | Make |
| Leistung bei Skalierung | Hängt von der eigenen Infrastruktur ab; kann hohe Lasten bewältigen, wenn optimiert | Cloud-Managed, aber durch Preisstufen gedrosselt; begrenzte Parallelität | n8n (für große Skalierung) / Make (für kleine bis mittlere Szenarien) |
| Preistransparenz | Kostenloses Self-Hosting, klare Preisstufen für Cloud | Intransparente Preisstufen mit versteckten Aktion-Kosten | n8n |
Du willst Kontrolle und die Möglichkeit, bis zur letzten Codezeile zu schrauben? Dann ist n8n die Wahl. Willst du schnelle Erfolge mit minimalem Aufwand? Make macht es einfach. Wenn deine Workflows aber über ein Dutzend Szenarien hinauswachsen oder du an Parallelitätsgrenzen stößt, gewinnt n8n im Self-Hosting deutlich.
Die Geldfrage: Was kostet es?
n8n bietet ein kostenloses Self-Hosting-Modell. Kosten fallen nur für deine eigene Infrastruktur an – hast du einen freien Server oder eine Cloud-Instanz, kostet dich das eher Peanuts. Für Cloud-Hosting beginnen die kostenpflichtigen Pläne von n8n bei etwa 20 $/Monat für grundlegende Anforderungen und skalieren mit der Nutzung.
Make startet preislich bei 9 $/Monat, aber Vorsicht: Ihre „Operations“ (denk an Node-Ausführungen) summieren sich schnell. Komplexe Workflows, die viele Module verbinden, können dein Kontingent innerhalb von Stunden oder Tagen aufbrauchen und teure Upgrades erzwingen.
| Plan | n8n Cloud | Make |
|---|---|---|
| Kostenlos | Verfügbar für Self-Hosting | Ja, aber begrenzt auf 1.000 Operationen |
| Starter | 20 $/Monat – 5.000 Ausführungen | 9 $/Monat – 10.000 Operationen |
| Professional | 80 $/Monat – 40.000 Ausführungen | 29 $/Monat – 40.000 Operationen |
| Enterprise | Individuelle Preise, Self-Hosting möglich | Individuelle Preise |
Realistisch betrachtet kann es dich überraschen, wenn deine Workflows 100 Nodes pro Ausführung durchlaufen und deine Aktionen sich plötzlich verdreifachen. Mit n8ns Self-Hosting vermeidest du solche versteckten Kosten, du zahlst nur für Server und Bandbreite.
Mein Fazit: Welches solltest du wählen?
Also, hier ist der Überblick von jemandem, der seit Jahren Apps und Automatisierungen baut:
- Wenn du Entwickler oder DevOps-Ingenieur bist: Nimm n8n. Du willst maximale Kontrolle, die Fähigkeit, Code zu bearbeiten, und Vendor Lock-In vermeiden. Self-Hosting gibt dir Flexibilität – und dank der großen n8n-Community bist du nicht auf dich allein gestellt. Außerdem, wenn du Compliance- oder Datenkontrollanforderungen hast, kannst du mit n8n deine Daten dort behalten, wo du willst.
- Wenn du Kleinunternehmer oder No-Code-Enthusiast bist: Wähle Make. Der Einstieg ist leichter, die Oberfläche freundlicher, und es gibt viele vorgefertigte Connectoren mit gutem UX-Design. Deine Workflows werden wahrscheinlich nicht riesig oder komplex, sodass die Kosten nicht schnell steigen.
- Wenn du im Enterprise-Bereich arbeitest und Skalierung plus Kontrolle suchst: Ich empfehle mit n8n im Self-Hosting- oder Hybrid-Modell zu starten. Make kann in einzelnen Firmenteilen funktionieren, aber wenn du über Abteilungen skalierst, wird dich n8ns Open-Source-Architektur langfristig viel Geld und Ärger sparen.
FAQs
F: Kann ich n8n und Make parallel laufen lassen?
Ja. Einige Teams nutzen Make für schnelle, einfache Abläufe und n8n für komplexe oder individuelle Workflows. Es ist keineswegs ein Entweder-Oder.
F: Unterstützt n8n Fehlerbehandlung wie Make?
n8n hat Error-Workflow-Nodes und Wiederholungsoptionen, aber du musst deine eigene Logik dafür erstellen. Make bietet mehr integrierte Wiederholungen und visuelle Fehlerdarstellung.
F: Wie steht es um Community und Support?
n8n profitiert von einer riesigen Open-Source-Community auf GitHub, Foren und Slack. Make bietet professionellen Support gegen Bezahlung, hat aber kein öffentliches Repo oder Community-Beiträge.
F: Ist Make bei kleinen Workflows schneller?
Generell ja. Da Make deine Infrastruktur verwaltet und die Ausführung optimiert, laufen einfache Workflows zuverlässig und flott. n8n ist stark abhängig von deinen Hosting-Ressourcen.
F: Kann ich n8n komplett On-Premises betreiben?
Absolut, das ist eines der wichtigsten Features von n8n. Make erlaubt kein Self-Hosting.
Quellen
Datenstand: 21. März 2026. Quellen: https://github.com/n8n-io/n8n, https://www.make.com/en/pricing, https://n8n.io/pricing
Verwandte Artikel
- KI-Frameworks im Vergleich: Die richtigen Werkzeuge für dein Projekt wählen
- Agent Middleware Patterns: Ein detaillierter Blick mit praktischen Beispielen
- Agent SDK Vergleich: Ein fortgeschrittener Leitfaden für praktische Implementierung
🕒 Published:
Related Articles
- 10 erreurs de conception de pipeline RAG qui coûtent de l’argent réel
- Japan AI-Regulierungsnachrichten: Der pragmatische Weg zwischen der EU und den USA
- Come ottimizzare l’utilizzo dei token con ChromaDB (passo dopo passo)
- Apprentissage par Transfert : Créez des Modèles d’IA Puissants Sans Données Massives