n8n vs. Make: Der ehrliche Vergleich für 2026

Ich baue regelmäßig Workflows mit n8n und vergleiche sie dabei oft mit Make. Was mir auffällt: Viele Teams diskutieren endlos über einzelne Features und übersehen dabei die Architektur. Wer heute ein Automatisierungs-Tool wählt, entscheidet damit auch, wie gut das eigene Unternehmen in drei Jahren skaliert.

Die eigentliche Frage lautet nicht, ob man automatisiert, sondern wie tief die Automatisierung in die bestehende Infrastruktur greifen soll. Ein genauer Blick auf die Architektur von n8n und Make zeigt, wo das Potenzial liegt und wo seit 2025 eine reale Kostenfalle steckt.

n8n vs. Make auf einen Blick

Wer direkt in der Software zu bauen anfängt, statt vorher die Prozess-Logik aufzuschreiben, verliert schnell den Überblick über die Datenstruktur. Eine saubere Planung vor dem ersten Node erspart spätere Migrationen.

n8n vs. Make: Woher der Unterschied wirklich kommt

Die zwei Systeme verarbeiten Daten grundverschieden. Make nutzt eine abstrakte "Bubble"-Logik. Daten fließen von Modul zu Modul, und die technische Ebene bleibt bewusst vereinfacht. Das senkt die Einstiegshürde, verschleiert aber oft die genaue JSON-Struktur, was bei komplexeren API-Abfragen zum Problem wird.

n8n setzt dagegen auf einen transparenten, Node-basierten Ansatz. Datenpakete bleiben sichtbar und lassen sich direkt manipulieren, fast wie visuelles Programmieren. Für Teams, die eine skalierbare Alternative zu Zapier suchen, bringt das die Kontrolle über Formate zurück, die Make ihnen abnimmt.

Oberfläche und Wartbarkeit: hübsch gegen langlebig

Make punktet zuerst mit Drag-and-Drop, die Oberfläche wirkt zugänglich. Bei wachsender Komplexität zeigt sich dann der berüchtigte "Spaghetti-Effekt": Die Graphen werden unübersichtlich, und Fehler zu finden kostet Zeit.

n8n wirkt anfangs technischer, dafür lassen sich Workflows als JSON-Code kopieren und teilen. In professionellen Teams spart das echte Zeit, weil Struktur auf Dauer mehr bringt als verspieltes Design.

Hosting: Cloud-SaaS gegen Self-Hosting per Docker

Beim Hosting trennen sich die Wege, gerade für europäische Unternehmen. Make ist eine klassische Cloud-Lösung: Die Datenverarbeitung läuft auf externen Servern, und man gibt damit einen Teil der Kontrolle über die eigene Infrastruktur ab.

n8n lässt sich per Docker selbst hosten, wie die offizielle Dokumentation beschreibt. Wer das macht, betreibt n8n auf dem eigenen Server oder in der eigenen Cloud. Die Daten verlassen dieses Netzwerk nicht von selbst. Für Unternehmen mit strengen Compliance-Vorgaben ist das oft die einzige praktikable Option.

n8n läuft dabei unter der Sustainable Use License, einem Fair-Code-Modell. Der Quellcode liegt offen auf GitHub und lässt sich extern prüfen, ist aber keine klassische Open-Source-Lizenz.

Self-Hosting hebt außerdem die künstlichen Limits der Cloud-Version auf. Wie schnell die Automatisierung läuft, hängt dann nur noch von der eigenen Hardware ab, was für echtes Scale-up ein wesentlicher Faktor ist.

Technische Flexibilität und KI-Agenten

Make abstrahiert Code weitgehend, n8n behandelt ihn als Werkzeug. In jedem Node lässt sich natives JavaScript schreiben, Daten lassen sich damit jederzeit präzise anpassen.

Ein Punkt, der seit 2025 wichtiger geworden ist: n8n bindet LangChain über eigene Nodes direkt ein. Wer heute autonome KI-Agenten bauen will, die selbst planen und Werkzeuge nutzen statt nur auf einen Prompt zu antworten, hat damit einen echten Vorsprung. Den Unterschied zwischen einem Assistenten, der wartet, und einem Agenten, der handelt, habe ich an anderer Stelle ausführlicher beschrieben. Er ist für die Wahl des Automatisierungs-Tools relevant, weil nur eines der beiden Systeme diese Architektur nativ mitbringt.

Datenschutz und DSGVO: Wo die Daten wirklich liegen

Für den deutschen Markt ist Datenschutz oft das Ausschlusskriterium. Wer n8n selbst über Docker hostet, hat die Daten auf dem eigenen Server. Sie verlassen das eigene Netzwerk nicht von selbst. Das vereinfacht das eigene Verarbeitungsverzeichnis, ersetzt aber keine rechtliche Prüfung im Einzelfall.

Make betreibt zwar Server in der EU. Der Mutterkonzern Celonis hat aber zwei Hauptsitze: München und New York. Wegen des US-Standorts prüfen manche Unternehmen, ob der amerikanische CLOUD Act auch für die EU-Server von Make gelten könnte.

Das Gesetz richtet sich an Unternehmen mit US-Bezug, unabhängig davon, wo die Daten physisch liegen. Eine abschließende rechtliche Einschätzung ersetzt das nicht. Wer das für den eigenen Fall klären will, sollte einen Datenschutzbeauftragten fragen.

Preise: Credits bei Make, Serverkosten bei n8n

Beim Preis lohnt sich ein genauer Blick, weil sich seit 2025 viel verändert hat. Make hat sein Modell im August 2025 auf Credits umgestellt: Jede Modul-Aktion in einem Szenario kostet einen Credit, egal ob ein Google-Sheet-Eintrag oder ein KI-Aufruf. Komplexe Logik und KI-Integrationen verbrauchen Credits schnell und schwer vorhersehbar.

Bei n8n lassen sich die Kosten dagegen kalkulieren, besonders in der Self-Hosted-Variante. Ein Workflow mit 10.000 Schritten kostet dort nur Rechenleistung, keine zusätzlichen Transaktionsgebühren. Wer viel automatisiert, zahlt nicht fürs Volumen, sondern für den eigenen Server.

Welches Tool zu deiner Strategie passt

Die Entscheidung ist am Ende keine Frage von Features, sondern von Architektur-Philosophie.

Make passt, wenn das Team wenig technisches Verständnis mitbringt, die Prozesse einfach bleiben und keine hochsensiblen Daten verarbeitet werden.

n8n passt, wenn Skalierbarkeit, Datenschutz und technische Flexibilität mit JavaScript oder KI-Agenten im Fokus stehen.

Teste den komplexesten Prozess immer zuerst als Prototyp, das zeigt schnell, ob das System trägt. In der Praxis gewinnt Make beim schnellen Klick-Dummy, n8n dagegen, sobald es an echtes Debugging geht. Wer mit dem Einstieg in n8n noch zögert, findet in fünf Einsteiger-Workflows für Marketing-Teams einen konkreten Startpunkt. Wer größere Automatisierungen plant, sieht an einer Marktrecherche über 400 Keywords ohne KI, wie ein n8n-Workflow in der Praxis tatsächlich aussieht.