KI-Workflows automatisieren: Make, Zapier und n8n im direkten Vergleich

Die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben ist 2026 kein Luxus mehr, sondern Notwendigkeit – besonders wenn es um KI-gestützte Workflows geht. Drei Plattformen dominieren den Markt: Make (ehemals Integromat), der Marktführer Zapier und die Open-Source-Alternative n8n. Doch welches Tool eignet sich wirklich für komplexe KI-Automatisierungen? Dieser Artikel analysiert alle drei Lösungen auf Basis echter Nutzererfahrungen, YouTube-Reviews und Community-Diskussionen.

Auf einen Blick

Make bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für komplexe KI-Workflows und kostet nur ein Drittel von Zapier bei deutlich mehr Funktionsumfang. Zapier punktet mit der einfachsten Bedienung und 7000+ App-Integrationen, wird aber schnell teuer bei wachsender Nutzung. n8n ist die kostenlose Self-Hosted-Option für technisch versierte Teams, die volle Kontrolle über ihre Daten und keine laufenden Kosten pro Ausführung wollen. Laut einer Reddit-Diskussion mit 445 Upvotes wechselten zahlreiche Teams von Zapier zu Make und sparten dabei bis zu 70% der monatlichen Kosten.

Was die Quellen sagen: Konsens und Widersprüche

Der klare Konsens: 3 von 3 ausgewerteten Community-Quellen bestätigen, dass Make das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet, während Zapier zwar am einfachsten zu bedienen ist, aber bei Skalierung prohibitiv teuer wird. Ein Reddit-Thread mit 201 Kommentaren fasst es prägnant zusammen: “Make bestes Preis-Leistung für komplexe Workflows. Zapier einfachster Einstieg aber teuer bei Skalierung. n8n kostenlos self-hosted aber steile Lernkurve.”

Die Preisdebatte: User ‘marketing_ops’ auf Reddit berichtet konkret: “Zapier is easiest but gets expensive fast. We hit 500 USD/month with just 3 workflows. Switched to Make, saved 70%.” Diese Erfahrung wird von mehreren Nutzern bestätigt – die niedrige Einstiegshürde von Zapier führt schnell zu hohen monatlichen Kosten, sobald Workflows produktiv genutzt werden.

KI-Integration im Vergleich: Eine Reddit-Diskussion mit 312 Upvotes zum Thema “AI automation workflows that actually save time” zeigt die praktischen Unterschiede: “GPT-4 + Make für Email-Klassifizierung, Lead-Scoring, Content-Repurposing. Zapier AI besser für einfache Trigger-Action-Ketten. n8n für Custom-LLM-Pipelines.” Die Quellenanalyse zeigt: Make wird für mittlere bis komplexe KI-Workflows favorisiert, Zapier für schnelle Automatisierungen ohne Programmierung, n8n für maßgeschneiderte KI-Pipelines mit eigenen Modellen.

Die n8n-Kontroverse: User ‘automation_expert’ lobt Make als “sweet spot”, während ‘startup_cto’ n8n verteidigt: “n8n self-hosted is unbeatable for AI workflows. LangChain nodes, custom code, no per-execution costs. Worth the setup time.” Der Widerspruch liegt hier im Trade-off zwischen Einfachheit und Kontrolle: n8n erfordert technisches Know-how für Setup und Wartung, bietet dafür aber unbegrenzte Ausführungen ohne zusätzliche Kosten – ein entscheidender Vorteil bei hohen Volumina.

YouTube-Perspektive: Laut Creator Magic in seinem Video “Zapier vs Make (2025): The Winner is Obvious” ist Make der klare Sieger für preisbewusste Teams, die dennoch komplexe Workflows benötigen. Kevin Stratvert vergleicht in “n8n vs Zapier | Best Automation Tool Compared Step-by-Step” beide Tools Schritt für Schritt und kommt zum Schluss, dass n8n die bessere Wahl für Entwickler-Teams ist, während Zapier für Marketing-Teams ohne technischen Hintergrund ideal bleibt.

Vergleich: Automatisierungsplattformen im Detail

Wichtige Unterscheidungsmerkmale:

Operations vs. Tasks: Make rechnet in “Operations” (einzelne Schritte), Zapier in “Tasks” (vollständige Workflow-Durchläufe). Ein komplexer Workflow mit 10 Schritten verbraucht bei Zapier 1 Task, bei Make 10 Operations – trotzdem bleibt Make meist günstiger.

Kostenbeispiel: Ein typischer KI-Workflow (Email empfangen → GPT-Analyse → CRM-Update → Slack-Benachrichtigung) verursacht:

• Zapier Professional (73.50 USD/mo): 2000 Durchläufe = 0.037 USD pro Durchlauf
• Make Pro (18.82 USD/mo): 2500 Durchläufe (bei 4 Ops/Durchlauf) = 0.008 USD pro Durchlauf
• n8n Cloud Pro (60 EUR/mo): Unbegrenzte Durchläufe innerhalb der Instanz-Leistung

Preise und Kosten: Die versteckten Fallen

Make – Der Preis-Champion

Make startet mit einem großzügigen Free-Tier von 1000 Operations pro Monat – genug für kleinere Workflows oder ausgiebiges Testen. Der Core-Plan für 10.59 USD/mo bietet bereits 10.000 Operations und ist damit für viele kleine Teams ausreichend. Der Pro-Plan für 18.82 USD/mo erweitert dies auf 10.000 Operations plus erweiterte Features wie Webhook-Response und Error-Handling.

Laut den analysierten Reddit-Diskussionen liegt Make bei identischen Workflow-Volumina etwa bei einem Drittel der Zapier-Kosten. User ‘automation_expert’ fasst zusammen: “Make is the sweet spot. More powerful than Zapier at 1/3 the cost.”

Zapier – Einfach, aber teuer

Der Free-Plan mit nur 100 Tasks pro Monat ist hauptsächlich zum Testen geeignet. Der Starter-Plan für 29.99 USD/mo bietet 750 Tasks, was bei täglicher Nutzung schnell aufgebraucht ist. Produktive Teams landen meist beim Professional-Plan für 73.50 USD/mo mit 2000 Tasks – oder darüber hinaus.

Die Erfahrung von ‘marketing_ops’ zeigt das Problem: “We hit 500 USD/month with just 3 workflows” – sobald Workflows mehrfach täglich laufen, explodieren die Kosten. Ein Wechsel zu Make reduzierte die monatlichen Ausgaben um 70%.

n8n – Kostenlos oder kontrolliert

Die Self-Hosted-Variante ist komplett kostenlos – Sie zahlen nur für Server-Infrastruktur. Ein 8 GB RAM VPS kostet etwa 15-30 USD/mo und kann tausende Workflows ausführen. Für Teams ohne DevOps-Kapazität bietet n8n einen Cloud Starter-Plan für 24 EUR/mo und Pro für 60 EUR/mo.

User ‘startup_cto’ erklärt den Vorteil: “n8n self-hosted is unbeatable for AI workflows. LangChain nodes, custom code, no per-execution costs. Worth the setup time.” Besonders bei hohen Volumina oder teuren AI-API-Calls rechnet sich n8n schnell.

Microsoft Power Automate – Enterprise-Fokus

Microsoft positioniert Power Automate klar im Business-Segment: 15 USD/mo pro User für Cloud Flows, 40 USD/mo inklusive Desktop-Automatisierung (RPA). Der Per-Flow-Plan für 100 USD/mo erlaubt 5 Usern die Nutzung unbegrenzter Flows – interessant für größere Teams. Die tiefe Integration ins Microsoft-Ökosystem (Teams, Outlook, SharePoint, Dynamics 365) macht es zur ersten Wahl für Microsoft-zentrierte Unternehmen.

Activepieces – Der Newcomer

Mit einem Cloud Pro-Plan für nur 5 USD/mo (1000 Tasks) unterbietet Activepieces selbst Make deutlich. Die Plattform ist jedoch noch jung – die wachsende Community und der Open-Source-Ansatz machen sie zur interessanten Option für experimentierfreudige Teams.

Welches Tool für welchen Use Case?

Für Marketing-Teams ohne Programmierkenntnisse: Zapier

Trotz höherer Kosten bleibt Zapier die beste Wahl für Teams, die schnell loslegen wollen. Die 7000+ App-Integrationen decken praktisch jeden Marketing-Stack ab, die Benutzeroberfläche ist intuitiv, und AI Actions ermöglichen einfache KI-Workflows per Klick. Laut YouTube-Creator Kevin Stratvert ist Zapier “die erste Wahl für Marketing-Teams ohne technischen Hintergrund”.

Typische Use Cases:

• Email-Marketing-Automatisierung (Newsletter-Anmeldung → CRM → Welcome-Email)
• Social Media Scheduling (Content-Kalender → Buffer/Hootsuite)
• Lead-Routing (Webform → CRM → Sales-Team-Benachrichtigung)

Kostenkontrolle: Begrenzen Sie Workflows auf essenzielle Prozesse und nutzen Sie Zapier’s Filter-Funktion, um unnötige Task-Ausführungen zu vermeiden.

Für wachsende Teams mit komplexen Workflows: Make

Make ist laut 3 von 3 Community-Quellen der beste Kompromiss zwischen Benutzerfreundlichkeit und Power. Der visuelle Workflow-Builder ermöglicht komplexe Verzweigungen und Fehlerbehandlung, die in Zapier nur umständlich umsetzbar sind. Die AI-Module sind direkt integriert und ermöglichen GPT-Abfragen, Bild-Analyse und mehr.

Typische Use Cases:

• Content-Repurposing (Blog-Post → GPT-Zusammenfassung → Social Posts → Newsletter)
• Lead-Scoring mit AI (Inbound-Email → GPT-Analyse → CRM-Scoring → Sales-Benachrichtigung)
• Customer-Support-Triage (Support-Ticket → GPT-Kategorisierung → Routing nach Priorität)

Laut der Reddit-Diskussion mit 312 Upvotes funktioniert “GPT-4 + Make für Email-Klassifizierung, Lead-Scoring, Content-Repurposing” besonders gut. Die höhere Lernkurve gegenüber Zapier zahlt sich bei komplexeren Anforderungen schnell aus.

Für Entwickler-Teams und High-Volume-Workflows: n8n

Teams mit DevOps-Kapazität sollten n8n ernsthaft in Betracht ziehen. Die LangChain-Integration ermöglicht Custom-LLM-Pipelines, die in kommerziellen Tools nicht umsetzbar sind. Die Self-Hosted-Option bedeutet: keine Limits, keine per-Execution-Kosten, volle Datenkontrolle.

Typische Use Cases:

• Custom LLM-Pipelines (eigene Fine-Tuned-Modelle, RAG-Systeme)
• Daten-intensive Workflows (ETL mit ML-Preprocessing)
• Compliance-kritische Automatisierung (DSGVO, HIPAA – Daten bleiben im eigenen Rechenzentrum)

User ‘startup_cto’ betont: “Worth the setup time” – die initiale Investition in Setup und Learning rechnet sich bei produktiver Nutzung schnell. Simplified bestätigt in seinem YouTube-Review “N8N vs Make vs Zapier (2025) - Honest Review”, dass n8n für technische Teams langfristig die wirtschaftlichste Option ist.

Für Microsoft-Unternehmen: Power Automate

Wer bereits Microsoft 365, Dynamics 365 oder Azure nutzt, sollte Power Automate nicht ignorieren. Die native Integration, gemeinsame Authentifizierung und die Möglichkeit, Desktop- und Cloud-Flows zu kombinieren, sind im Microsoft-Ökosystem unschlagbar. Die Copilot-AI-Integration ermöglicht natürlichsprachliche Workflow-Erstellung.

Typische Use Cases:

• SharePoint-Dokumenten-Workflows (Upload → OCR → Klassifizierung → Archivierung)
• Teams-basierte Approval-Flows (Urlaubsantrag → Manager-Approval → HR-System)
• Dynamics 365 CRM-Automatisierung (Lead → Qualification → Sales-Pipeline)

KI-spezifische Funktionen im Vergleich

Make: Integrierte AI-Module

Make bietet native OpenAI-Module (GPT, DALL-E, Whisper) sowie Anthropic Claude-Integration. Die Module unterstützen strukturierte Outputs (JSON-Mode) und Function Calling. Laut Community-Feedback funktioniert die GPT-Integration für Email-Klassifizierung und Content-Analyse besonders zuverlässig.

Zapier: AI Actions und Chatbots

Zapier’s “AI Actions” erlauben natürlichsprachliche Workflow-Trigger: “Wenn Email wichtig klingt, leite an Chef weiter”. Die Chatbot-Integration ermöglicht Custom-Bots ohne Programmierung. Laut der Reddit-Quelle ist Zapier AI “besser für einfache Trigger-Action-Ketten”.

n8n: LangChain und Custom-Code

n8n’s LangChain-Nodes ermöglichen komplexe AI-Pipelines: Vector Stores, Embeddings, Agent-Chains, Memory-Management. Die Code-Nodes (JavaScript/Python) erlauben die Integration beliebiger AI-Libraries. User ‘startup_cto’ hebt hervor: “LangChain nodes, custom code” machen n8n zur flexibelsten Plattform für Custom-AI-Workflows.

Migration zwischen Plattformen

Zapier → Make: Laut Community-Erfahrungen eine häufige Migration mit 70% Kostenersparnis. Make bietet keinen automatischen Import, aber die visuelle Darstellung macht das manuelle Nachbauen übersichtlich. Zeitaufwand: 1-2 Stunden pro komplexem Workflow.

Zapier/Make → n8n: Technisch anspruchsvoller, aber für High-Volume-Workflows lohnenswert. n8n bietet einige vorgefertigte Templates für typische Zapier-Workflows. Rechnen Sie mit 1 Woche Einarbeitung für ein 3-Personen-Team.

n8n → Make/Zapier: Selten sinnvoll, da meist Kostengründe gegen kommerzielle Lösungen sprechen. Nur bei fehlendem DevOps-Support relevant.

Fazit: Für wen lohnt sich welches Tool?

Wählen Sie Zapier, wenn:

• Sie sofort starten wollen ohne Einarbeitung
• Ihr Team keine technischen Skills hat
• Sie weniger als 500 Tasks/Monat benötigen
• Die App-Auswahl entscheidend ist (7000+ Apps)

Wählen Sie Make, wenn:

• Sie komplexe Workflows mit Verzweigungen brauchen
• Preis-Leistung wichtig ist (3x günstiger als Zapier)
• Sie bereit sind, 1-2 Tage Einarbeitung zu investieren
• Sie AI-Workflows mit mehreren Schritten automatisieren wollen

Wählen Sie n8n, wenn:

• Sie DevOps-Kapazität haben
• Datenkontrolle/Compliance kritisch ist
• Sie Custom-AI-Pipelines mit LangChain bauen wollen
• Sie hohe Volumina (>10.000 Executions/mo) erwarten

Wählen Sie Power Automate, wenn:

• Sie bereits Microsoft 365/Dynamics 365 nutzen
• Sie Desktop-Automatisierung (RPA) brauchen
• Ihre IT-Abteilung Microsoft-zentriert arbeitet

Der Markt-Konsens ist eindeutig: Make bietet 2026 das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die meisten Teams. Zapier bleibt die einfachste Option für Quick Wins, während n8n die wirtschaftlichste Lösung für technisch versierte Teams mit hohen Volumina darstellt. Die Entscheidung sollte weniger von Features als von Ihrem Team-Profil und erwarteten Volumina abhängen.

Quellen

1. Make vs Zapier vs n8n - real comparison after using all three – Reddit /r/nocode, 445 Upvotes, 201 Kommentare
2. AI automation workflows that actually save time – Reddit /r/Automate, 312 Upvotes, 98 Kommentare
3. N8N vs Make vs Zapier (2025) - Honest Review – Simplified auf YouTube
4. n8n vs Zapier | Best Automation Tool Compared Step-by-Step – Kevin Stratvert auf YouTube
5. Zapier vs Make (2025): The Winner is Obvious – Creator Magic auf YouTube
6. Make.com – Offizielle Website
7. Zapier.com – Offizielle Website
8. n8n.io – Offizielle Website
9. Microsoft Power Automate – Offizielle Website
10. Activepieces – Offizielle Website

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