Vorweg ein ehrlicher Hinweis: Ich arbeite mit beiden Tools, und ich empfehle beide — je nach Situation. Es gibt keinen absoluten Gewinner. Wer Ihnen das anders erzählt, hat entweder zu wenig Erfahrung mit einem der beiden oder hat ein Interesse daran, Sie in eine bestimmte Richtung zu lenken.
Was es aber gibt: klare Situationen, in denen das eine die offensichtlich bessere Wahl ist. Die erkläre ich hier.
Was beide Tools gemeinsam haben
Beide Plattformen basieren auf dem gleichen Grundprinzip: Sie verbinden verschiedene Apps und Dienste über visuelle Workflows — sogenannte Szenarien (Make) oder Workflows (n8n). Ein Trigger löst eine Aktion aus, die Daten werden zwischen Systemen weitergegeben und transformiert. Keine eigene Programmierung nötig, zumindest nicht für Standardfälle.
Beide bieten Hunderte von vorgefertigten Integrationen — von Google Workspace über HubSpot und Slack bis hin zu branchenspezifischen Tools. Beide laufen in der EU und sind DSGVO-kompatibel einsetzbar. Und beide sind in der Praxis deutlich mächtiger als ihr "No-Code"-Label vermuten lässt.
Der Vergleich im Detail
| Kriterium | n8n | Make.com |
|---|---|---|
| Einstiegshürde | Mittel — technisch denkende Menschen kommen schneller rein | Niedrig — visuell intuitiver, flachere Lernkurve |
| Hosting-Optionen | Self-hosting möglich (auf eigenem Server, volle Datenkontrolle) | Nur Cloud (EU-Server verfügbar) |
| Preismodell | Open-Source-Kern kostenlos; Cloud-Pläne nach Workflows | Nach Operationen abgerechnet — kann bei hohem Volumen teurer werden |
| KI-Integration | Native KI-Nodes, LangChain-Integration, Agenten-Framework | KI-Module vorhanden, aber weniger tief integriert |
| Visuelle Oberfläche | Funktional, aber weniger poliert | Aufgeräumter, übersichtlicher bei komplexen Szenarien |
| Fehler-Debugging | Detaillierte Logs, gut für technische Fehlersuche | Gut, aber bei verschachtelten Workflows aufwändiger |
| Community & Vorlagen | Wächst schnell, besonders im KI-Bereich | Größer, mehr fertige Vorlagen |
| Skalierbarkeit | Besser für hohe Volumina bei selbst gehostetem Setup | Bei hohem Operationsvolumen werden Kosten relevant |
| DSGVO / Datensouveränität | Höchste Kontrolle bei Self-Hosting | EU-Cloud, ausreichend für die meisten Fälle |
Wann nehme ich n8n
n8n ist meine erste Wahl, wenn KI tief in den Workflow integriert werden soll. Die native Unterstützung für LLM-Calls, KI-Agenten und Vektordatenbanken ist bei n8n einfach weiter als bei Make — und das ist inzwischen für viele Projekte entscheidend.
Außerdem ist n8n die bessere Wahl, wenn Datensouveränität ein hartes Kriterium ist. Self-hosting auf einem deutschen Server bedeutet: Die Daten verlassen Ihre Infrastruktur nie. Für Branchen mit sensiblen Daten — Gesundheit, Recht, Finanz — ist das oft nicht verhandelbar.
Und schließlich: Wer ein hohes Automatisierungsvolumen hat (Tausende von Workflow-Ausführungen pro Tag), fährt mit n8n günstiger — besonders bei selbst gehostetem Betrieb, wo keine Operations-Kosten anfallen.
…Sie KI-Agenten in Ihre Workflows integrieren wollen, maximale Datenkontrolle benötigen, ein technisches Team haben das Workflows selbst pflegen kann, oder bei sehr hohem Ausführungsvolumen Kosten sparen wollen.
Wann nehme ich Make.com
Make ist die bessere Wahl, wenn das Team, das die Workflows betreut, nicht technisch ist — oder wenn Workflows regelmäßig von jemandem aus dem Fachbereich angepasst werden sollen. Die visuelle Oberfläche ist einfach zugänglicher, und die Fehlersuche bei einfacheren Szenarien geht schneller.
Auch für den schnellen Einstieg und Pilotprojekte hat Make Vorteile: Weniger Setup-Aufwand, mehr fertige Templates, schnellere erste Ergebnisse. Wenn Sie schnell verstehen wollen, ob Automatisierung bei einem bestimmten Prozess funktioniert, ist Make oft das agilere Tool.
Und: Wenn Ihre Anforderungen in die Standardfälle passen — E-Mail zu CRM, Formular zu Tabelle, Benachrichtigung bei bestimmten Ereignissen — gibt es bei Make mit großer Wahrscheinlichkeit schon ein fertiges Template dafür.
…Ihr Team nicht technisch ist, Sie schnell Ergebnisse brauchen, Ihre Workflows überschaubar komplex sind, oder Sie primär Standardintegrationen ohne tiefe KI-Logik aufbauen wollen.
Was ist mit Zapier?
Zapier wird noch oft genannt, hat aber in Projekten für den deutschen Mittelstand an Relevanz verloren — aus einem einfachen Grund: Es ist deutlich teurer als beide Alternativen, bietet keine DSGVO-optimierte Self-Hosting-Option, und bei komplexeren Workflows stoßen Sie schneller an Grenzen. Für sehr einfache Automationen und amerikanische Unternehmenskontexte ist Zapier weiterhin sinnvoll. Im deutschen Mittelstand würde ich es heute nicht mehr empfehlen.
In vielen Projekten entscheidet am Ende nicht die Plattform selbst, sondern die Frage: Wer pflegt die Workflows langfristig? Ein technisch versiertes IT-Team wählt n8n und schätzt die Kontrolle. Ein kleines KMU ohne eigene IT-Abteilung fährt mit Make besser — weil die Geschäftsführerin selbst Anpassungen machen kann, ohne jedes Mal externe Hilfe zu brauchen.
Meine Empfehlung
Wenn Sie am Anfang stehen und unsicher sind: Fangen Sie mit Make an. Sie bekommen schnelle Erfolgserlebnisse, die Lernkurve ist flacher, und das Preismodell ist für kleine Volumina günstig. Wenn Ihre Workflows wachsen und KI-Komponenten hinzukommen, ist ein Wechsel zu n8n jederzeit möglich — und mit etwas Planung auch nicht so aufwändig, wie er klingt.
Wenn Sie von Anfang an wissen, dass KI ein zentraler Bestandteil Ihrer Automatisierung wird: Starten Sie direkt mit n8n. Der Aufwand für den Einstieg ist höher, aber Sie bauen auf einer Plattform, die langfristig mehr Spielraum lässt.
Nicht sicher, was für Ihren Fall passt?
Im Erstgespräch schaue ich mir Ihre konkrete Situation an — und empfehle, was wirklich Sinn macht. Kein Tool-Verkauf, kein Hype.