n8n vs Make (Integromat): Welches Automatisierungstool 2026?

Grundlegende Unterschiede

Make (Integromat) ist ein Cloud-basierter Automatisierungsservice: aufgeräumtes UI, über 1.000 native Integrationen und ein Preismodell, das auf monatlichen Operationen basiert. Du zahlst pro "Operation" (jeder Schritt in einem Workflow), und alles läuft auf Makes Servern. Schnell zu starten, keine Infrastrukturverwaltung, aber Daten fließen durch Makes Server. Es richtet sich an Business-Teams und nicht-technische Builder, die leistungsstarke Automatisierung wollen, ohne Infrastruktur verwalten zu müssen.

n8n ist Open Source und kann selbst gehostet werden. Es hat über 400 Integrationen, unterstützt eigene JavaScript- und Python-Code-Nodes und kennt kein Pro-Operation-Preismodell. Du kannst es auf deiner eigenen Infrastruktur betreiben, auf einem EU-Server, on-premises, oder bei n8n Cloud. Daten verlassen deine Infrastruktur nur für die externen API-Aufrufe, die dein Workflow macht. Es richtet sich an technische Teams, die Datenhoheit, komplexe Logik oder sehr hohe Automatisierungsvolumen brauchen.

Für deutsche Unternehmen ist dieser Unterschied oft entscheidend: Wenn deine Automatisierungen DSGVO-relevante Daten verarbeiten (Kundendaten, Mitarbeiterdaten, Finanzdaten), ist n8n Self-Hosted die sicherere Wahl. Du behältst volle Kontrolle über Datenflüsse und kannst sie für deinen Datenschutzbeauftragten dokumentieren.

Preisstruktur

Makes Preise basieren auf Operations (Schritten). Der Free Plan erlaubt 1.000 Operationen/Monat, für Experimente ausreichend, aber für produktive Workflows schnell erschöpft. Pro-Plan (ab 9 EUR/Monat): 10.000 Operationen. Bei komplexen Workflows mit 10 Schritten und 1.000 Ausführungen/Monat = 10.000 Operationen = Pro-Plan. Bei ernsthaften Automatisierungsvolumen (1 Million+ Operationen/Monat) zahlst du 299 bis 799 EUR/Monat allein für Make.

n8n Cloud kostet ab 20 EUR/Monat für die Cloud-Version mit unbegrenzten Ausführungen im Rahmen einer Fair-Use-Regelung. Oder du hostest selbst auf einem 5 EUR/Monat VPS und zahlst gar nichts weiter. Self-Hosted n8n ist kostenlos für unbegrenzte Ausführungen, du zahlst nur für deine Server-Infrastruktur (typisch 5-20 EUR/Monat bei einem kleinen VPS bei Hetzner in Deutschland).

Für Teams mit hohem Automatisierungsvolumen, Lead-Verarbeitung, Datensynchronisation, Massenbenachrichtigungen, ist n8ns Wirtschaftlichkeit deutlich besser. Für Teams mit wenigen, einfacheren Automatisierungen rechtfertigt Makes UX-Vorteil oft die Kosten. Für Startups mit hohem Automatisierungsvolumen (>50.000 Ausführungen/Monat) ist n8n Self-Hosted erheblich günstiger. Für geringe Volumen ist Makes Free/Core-Plan ausreichend.

Integrationen und Konnektoren

Make hat über 1.000 vorgefertigte Konnektoren, darunter sehr nischige Tools und deutsche Business-Software. Das Breadth des Ecosystems ist größer als n8n.

n8n hat über 400 native Nodes, wächst aber schnell. Alle wichtigen Tools sind abgedeckt: Supabase, WeWeb-Webhooks, Xano, Stripe, HubSpot, Slack, Google Workspace, Microsoft 365. Für alles andere gibt es HTTP-Request und Webhook-Nodes, die jeden REST-API-Service verbinden.

Für typische deutsche No-Code-Stacks (WeWeb + Supabase + Xano) hat n8n native Nodes für alle drei. Make ebenfalls. Der Unterschied liegt in Nischen: Für DATEV oder Lexoffice-Integrationen hat Make derzeit bessere native Konnektoren; für Supabase-Realtime-Subscriptions ist n8n flexibler.

Benutzerfreundlichkeit

Make ist visuell beeindruckend: Workflows werden als Blasen-Diagramme dargestellt, die Datenflüsse intuitiv zeigen. Das Canvas-Layout, der Modul-Inspektor und die eingebaute Oberfläche für Fehlerbehandlung sind alle durchdacht gestaltet. Für neue Automatisierungs-Einsteiger und nicht-technische Teammitglieder ist Make oft einfacher zu verstehen und zu pflegen.

n8n ist node-basiert: Workflows sind Flowcharts mit Nodes und Verbindungen. Weniger visuell opulent, aber oft logischer für Entwickler und technische Nutzer. Fehlerdebugging ist in n8n übersichtlicher, du siehst exakt, welche Daten in jedem Schritt ein- und ausgehen.

Für Teams mit technischen Mitgliedern (Berliner Startup-Ökosystem, wo viele Gründer technisch sind): n8n ist schnell zu lernen und sehr mächtig. Für nicht-technische Teams, die schnell starten wollen: Make hat die niedrigere Einstiegshürde.

n8n gewinnt bei technischer Power

Mit n8ns Code-Node kannst du beliebigen JavaScript- oder Python-Code direkt in deinem Automatisierungsflow schreiben. Das bedeutet, n8n kann alles, was Make nicht kann: komplexe Datentransformationen, direkte Aufrufe interner Datenbanken, das Ausführen von ML-Modell-Inferenz.

n8ns LangChain-Nodes (veröffentlicht 2024) machen es zur führenden Plattform für den Bau von KI-Agent-Workflows: Du kannst LLM-Aufrufe verketten, Vektordatenbanken nutzen und Multi-Agent-Flows nativ orchestrieren.

Für technische Teams ist n8n schlicht mächtiger.

DSGVO und Datensouveränität

Das ist für viele deutsche Unternehmen der entscheidende Faktor. Make ist ein amerikanisches Unternehmen (Teil von Celonis-Gruppe), dessen Server in den USA und EU laufen. Auch bei EU-Server-Auswahl fließen Daten durch Makes Infrastruktur, das erfordert einen DPA mit Make und ist bei sensiblen Daten sorgfältig zu dokumentieren.

n8n Self-Hosted auf einem deutschen Server (z.B. Hetzner in Nürnberg oder Falkenstein) bedeutet: Daten verlassen deine Infrastruktur nur für externe API-Aufrufe. Das ist die stärkste DSGVO-Position, da kein Drittanbieter Zugriff auf deine Workflow-Daten hat.

n8n GmbH ist übrigens ein deutsches Unternehmen (Berlin), das erleichtert die DSGVO-Dokumentation und DPA-Abschlüsse erheblich. Für Mittelstandskunden, die explizit "Made in Germany" oder EU-Datensouveränität fordern, ist das ein klares Kaufargument.

Self-Hosting n8n: Was es wirklich braucht

Self-Hosting von n8n ist zugänglicher, als die meisten Entwickler erwarten. Das minimal funktionsfähige Setup ist ein 6 EUR/Monat Hetzner- oder DigitalOcean-VPS (2GB RAM, 2 vCPU), Docker und ein Reverse-Proxy (Caddy oder Nginx mit Let's Encrypt für HTTPS). Das komplette Setup dauert etwa 2 Stunden, wenn du n8ns offizieller Docker-Compose-Dokumentation folgst.

Für produktionsreifes Self-Hosted n8n brauchst du drei zusätzliche Komponenten: eine persistente PostgreSQL-Datenbank (für Workflow-Daten und Ausführungshistorie), eine Redis-Instanz (für den Queue-Modus, essenziell bei mehreren Workflows oder hoher Nebenläufigkeit) und eine Backup-Strategie für beide Datenbanken. n8n im Queue-Modus auf einem einzelnen VPS mit PostgreSQL und Redis verarbeitet zuverlässig Tausende Ausführungen pro Stunde.

Der laufende Wartungsaufwand ist real, aber überschaubar. Du musst n8n bei neuen Versionen aktualisieren (typischerweise monatlich), den Speicherplatzverbrauch für Ausführungsprotokolle überwachen und Sicherheitspatches für das VPS-Betriebssystem einspielen. Plane 1 bis 2 Stunden pro Monat für die Wartung ein. Damit sich Self-Hosting wirtschaftlich lohnt, solltest du mehr als etwa 200.000 Make-Operationen pro Monat fahren, ab diesem Punkt schlägt der 5 bis 20 EUR/Monat teure VPS Makes 80 bis 200 EUR/Monat teuren Plan.

Trigger-Typen im Vergleich

Beide Plattformen unterstützen Webhooks, geplante Trigger und Polling, aber mit wichtigen Unterschieden in der Umsetzung. Makes Webhook-Trigger sind sofort (Echtzeit-Push) und unterstützen benutzerdefinierte Header und Authentifizierung. n8ns Webhook-Trigger sind ebenso leistungsfähig und verhindern bei Self-Hosting, dass überhaupt Daten deine Infrastruktur verlassen.

Für geplante Workflows nutzt Make einen cron-ähnlichen Scheduler mit einem Mindestintervall von 1 Minute in bezahlten Plänen und 15 Minuten im Free-Plan. n8n unterstützt volle Cron-Syntax (inklusive Intervallen unter einer Minute bei Self-Hosting) und kann mit exakten Cron-Ausdrücken wie 0 9 * * 1 ausgelöst werden (jeden Montag um 9 Uhr). Für Workflows, die präzises Timing brauchen, ist n8ns Scheduler flexibler.

Beide Plattformen unterstützen app-native Ereignis-Trigger (z.B. "wenn eine neue Zeile in Airtable hinzugefügt wird", "wenn eine Stripe-Zahlung erfolgreich ist"). Make hat dank seiner größeren Integrationsbibliothek tendenziell mehr native Ereignis-Trigger von Haus aus. Bei Make sind diese meist webhook-basiert mit automatischer Einrichtung. Bei n8n erfordern manche Trigger Polling statt Webhooks, was eine Verzögerung zwischen dem Ereignis und der Workflow-Ausführung bedeutet.

Fehlerbehandlung

Make hat eine der besten Oberflächen für Fehlerbehandlung unter allen Automatisierungsplattformen. Jedes Szenario kann grafisch definierte Fehlerbehandler haben, die den Workflow bei einem fehlschlagenden Modul auf einen anderen Pfad leiten, oder globale Fehlerbehandler, die eine Slack-Benachrichtigung senden und in ein Google Sheet protokollieren. Nicht-technische Nutzer können sinnvolle Fehlerbehandlung konfigurieren, ohne Code zu verstehen.

n8ns Fehlerbehandlung ist mächtiger, braucht aber mehr Konfiguration. Error-Workflow-Nodes können Fehler in jedem Workflow abfangen und einen separaten Fehlerbehandlungs-Workflow auslösen. Der Error-Trigger-Node erhält den vollständigen Fehlerkontext: welcher Node fehlgeschlagen ist, die Eingabedaten, die Fehlermeldung und die Workflow-Ausführungs-ID. Das macht programmatische Fehlerbehandlung (Protokollierung in einer Datenbank, Wiederholung mit Backoff, Benachrichtigung mit vollem Kontext) leistungsfähiger als Makes visuelle Handler.

Bei Produktions-Workflows, die wichtige Geschäftsdaten verarbeiten, Bestellbestätigungen, Nutzerbenachrichtigungen, Finanzereignisse, ist Fehlerbehandlung nicht optional. Unser Standard-n8n-Setup für Produktions-Workflows: ein Fehlerbehandlungs-Workflow, der Fehlschläge mit Zeitstempel, Workflow-Name, Eingabedaten und Fehlermeldung in eine Supabase-Tabelle protokolliert, plus eine Slack-Benachrichtigung mit einem Link zur fehlgeschlagenen Ausführung. Das gibt volle Beobachtbarkeit, ohne manuell n8ns Ausführungsprotokoll prüfen zu müssen.

Kosten bei hohem Volumen: 10.000+ Ausführungen pro Monat

Bei 10.000 Workflow-Ausführungen pro Monat hängt Makes Preis stark von der Anzahl der Operationen pro Ausführung ab. Ein einfacher 3-Schritte-Workflow (Trigger + Transformation + Senden) verbraucht 3 Operationen pro Ausführung = 30.000 Operationen/Monat = Makes Core-Plan für 9 EUR/Monat. Komfortabel.

Bei 100.000 Ausführungen pro Monat mit je 5 Schritten = 500.000 Operationen/Monat. Makes Pro-Plan (16 EUR/Monat) deckt 150.000 Operationen ab. Du brauchst Teams für 29 EUR/Monat für 800.000 Operationen. Das summiert sich.

Bei 500.000 Ausführungen/Monat mit je 10 Schritten = 5 Millionen Operationen/Monat. Make berechnet bei diesem Volumen 119 bis 299 EUR/Monat. n8n Self-Hosted auf einem 20 EUR/Monat VPS (4GB RAM) bewältigt dieses Volumen komfortabel. Die jährliche Ersparnis: 1.200 bis 3.000 EUR. Über 3 Jahre ist das ein spürbarer Unterschied bei den Infrastrukturkosten.

Der Break-even-Punkt, ab dem n8n Self-Hosted günstiger als Make wird, liegt bei etwa 300.000 bis 400.000 Operationen pro Monat, wenn man VPS- und Wartungskosten einrechnet. Unterhalb dieser Schwelle gewinnen oft Makes UX-Vorteil und der Wegfall von Wartungsaufwand bei den Gesamtkosten.

Community und Templates

Makes Vorlagenbibliothek hat über 500 vorgefertigte Szenarien für gängige Integrationsmuster: CRM-Synchronisation, Formular-zu-E-Mail, E-Commerce-Bestellabwicklung, Social-Media-Planung. Für nicht-technische Teams, die gerade erst starten, verkürzen diese Vorlagen die Zeit bis zur ersten funktionierenden Automatisierung drastisch.

n8ns Community ist kleiner, aber sehr technisch versiert. Das n8n-Community-Forum (community.n8n.io) ist aktiv und bietet detaillierte Lösungen für komplexe Workflow-Probleme. Die offizielle n8n-Workflow-Vorlagenbibliothek hat über 700 Workflows, und die Community hat Tausende weitere beigetragen. Für technische Teams ist die Tiefe der Community-Lösungen für komplexe Muster (KI-Agent-Workflows, Datenbank-Synchronisation, API-Integrationen) oft besser als bei Make.

Speziell bei KI-Workflow-Vorlagen hat n8n einen klaren Vorsprung. Seine LangChain-Integration, KI-Agent-Nodes und Vektordatenbank-Anbindungen sind erstklassige Features mit umfangreicher Vorlagenabdeckung. Teams, die KI-gestützte Automatisierungen bauen, Dokumentenverarbeitung, intelligentes Routing, LLM-gestützte Datenanreicherung, finden bei n8ns Community-Ressourcen für diese Anwendungsfälle deutlich mehr als bei Make.

Unser Fazit

Wähle Make, wenn: dein Team nicht-technisch ist, du die beste UX willst, du über 1.000 native Integrationen brauchst und dein Automatisierungsvolumen unter 500.000 Operationen/Monat liegt.

Wähle n8n, wenn: DSGVO-Datensouveränität kritisch für dich ist, dein Automatisierungsvolumen hoch ist (über 500.000 Operationen/Monat), du individuelle Code-Logik brauchst, du KI-Agent-Workflows baust, du Self-Hosting auf deutschen Servern bevorzugst, oder dein Team technisch ist und von Open-Source profitiert.

Bei App Studio verwenden wir n8n Self-Hosted für Kundenprojekte, bei denen DSGVO-Compliance kritisch ist, und Make für schnelle Prototypen und interne Workflows. Die Wahl hängt vom spezifischen Anwendungsfall ab, sprich mit uns für eine Empfehlung. Den vollständigen Feature-Vergleich findest du in unserem n8n vs Make Vergleich.