Niniejsza analiza przedstawia wyczerpujące porównanie dwóch wiodących platform do automatyzacji procesów — n8n i Make.com — pod kątem ich architektury, modeli cenowych, zestawów funkcji oraz dopasowania do różnych kontekstów organizacyjnych. Podstawowa różnica wynika z filozofii projektowej: Make stawia na łatwość użycia i prostotę zarządzanej chmury poprzez własny interfejs, natomiast n8n kładzie nacisk na elastyczność i kontrolę dzięki otwartoźródłowej architekturze, wspierając zarówno chmurę, jak i wdrożenia self‑hosted. To całościowe omówienie łączy możliwości techniczne, struktury kosztów i praktyczne aspekty wdrożeniowe, aby ułatwić świadome decyzje organizacjom optymalizującym infrastrukturę automatyzacji.
Aby szybko uchwycić kluczowe różnice, zobacz syntetyczne porównanie obu platform:
| Aspekt | Make.com | n8n |
|---|---|---|
| Model wdrożenia | Chmura zarządzana | Chmura i self‑hosted (open‑source) |
| Jednostka rozliczeniowa | Operacja (moduł) | Wykonanie przepływu |
| Styl budowy przepływów | Scenariusze z modułów | Sieci połączonych węzłów |
| Integracje natywne | 2000+ aplikacji | ~400 + HTTP/webhook + węzły JS/Python |
| Elastyczność logiki | Wysoka (moduły, routery, filtry) | Bardzo wysoka (kod, niestandardowe API, transformacje) |
| Własność i rezydencja danych | Dane w infrastrukturze dostawcy (AWS) | Pełna kontrola w trybie self‑hosted |
| Zgodność i bezpieczeństwo | GDPR, SOC 2 Type II, szyfrowanie | TLS/SSL, szyfrowanie, kontrola polityk w self‑hosted |
| AI | OpenAI, Gemini, Maia by Make | LangChain, ~70 węzłów AI, agenci |
| Najlepiej pasuje do | MŚP, zespoły nietechniczne, szybkie wdrożenia | Organizacje z wymaganiami technicznymi, regulowane, skala |
Architektura platform i główna filozofia
Obie platformy — n8n i Make.com — umożliwiają łączenie rozproszonych aplikacji biznesowych i automatyzację złożonych procesów bez rozbudowanych kompetencji programistycznych, lecz ich architektury odzwierciedlają odmienne filozofie projektowe wpływające na każdy aspekt działania. Make.com działa wyłącznie jako rozwiązanie chmurowe, w którym całość obliczeń, przetwarzania danych i zarządzania infrastrukturą odbywa się na serwerach Make, zapewniając w pełni zarządzane środowisko i eliminując troskę o infrastrukturę. Z kolei n8n to platforma open‑source dająca wyjątkową elastyczność wdrożeniową: oferuje zarówno wersję chmurową, jak i możliwość uruchomienia instancji we własnej infrastrukturze (Docker, Kubernetes lub tradycyjne VPS).
Różnica architektoniczna dotyczy także sposobu wykonywania przepływów pracy. Make.com stosuje paradygmat scenariuszy, w których użytkownicy budują wizualne „scenariusze” z modułów reprezentujących operacje lub integracje. Każde uruchomienie modułu zużywa mierzalną jednostkę („operację”), a model cenowy Make jest bezpośrednio powiązany z liczbą operacji w danym okresie rozliczeniowym. n8n wykorzystuje architekturę węzłów, gdzie przepływy składają się z połączonych węzłów (źródła danych, kroki przetwarzania lub cele). Krytyczne jest to, że w n8n (w chmurze) opłaty naliczane są za wykonania całych przepływów, a nie za poszczególne operacje w węzłach — zatem złożony przepływ z wieloma krokami kosztuje tyle samo co prosty, jeśli każdy wykona się raz.
Ta różnica przekłada się na sposób projektowania automatyzacji i planowania kosztów w czasie. Billing oparty na operacjach w Make zachęca do optymalizacji liczby kroków i minimalizacji modułów w scenariuszu, natomiast model oparty na wykonaniach w n8n premiuje konsolidację powiązanych zadań w bardziej rozbudowane przepływy bez „kary” za złożoność. Organizacje planujące skalowanie automatyzacji powinny zrozumieć te fundamenty, aby trafnie prognozować koszty i dobrać platformę.
Interfejs użytkownika i doświadczenie wdrożeniowe
Projekt interfejsu bezpośrednio wpływa na tempo i łatwość wdrożeń. Make.com stawia na intuicyjny edytor typu drag‑and‑drop ze scenariuszami prezentowanymi w formie czytelnych bloków. Użytkownik otrzymuje natychmiastową informację zwrotną o transformacjach danych na każdym kroku oraz podgląd postępu wykonywania, co zwiększa poczucie kontroli — szczególnie u osób nietechnicznych.
Interfejs Make.com zawiera rozbudowane wskazówki kontekstowe, podpowiedzi i pomoc na każdym etapie konfiguracji, co pełni rolę wirtualnego mentora. Takie podejście skraca onboarding i umożliwia tworzenie działających automatyzacji w ciągu godzin, wspierane przez tysiące gotowych szablonów.
n8n oferuje bardziej techniczny interfejs i nieco wyższą krzywą nauki — wymaga zrozumienia koncepcji węzłów i przepływu danych między nimi, ale zapewnia za to dużą moc i elastyczność. Edytor wizualny prezentuje przepływy jako sieci połączonych węzłów, co może początkowo przytłaczać osoby przyzwyczajone do liniowych schematów. n8n rekompensuje to m.in. szczegółową historią wykonań, utrwalaniem danych testowych (mock/pinned data) oraz szybkim iterowaniem bez konieczności ciągłego wyzwalania zewnętrznych integracji.
Zasoby edukacyjne również odzwierciedlają grupy docelowe. Make.com utrzymuje rozbudowane tutoriale wideo, bazę wiedzy i aktywne forum, dążąc do maksymalnego obniżenia barier wejścia. n8n dostarcza obszerną dokumentację i społeczność, ale z większym naciskiem na koncepcje architektoniczne i logikę transformacji danych. Dla zespołów z udziałem osób nietechnicznych Make zwykle zapewnia szybszą samodzielną produktywność, podczas gdy n8n może wymagać większej inwestycji szkoleniowej na starcie.
Modele cenowe i całkowity koszt posiadania
Struktury cen Make.com i n8n są na tyle odmienne, że istotnie zmieniają kalkulację ekonomiczną. Make.com ma model oparty na operacjach, przez co koszty rosną wraz ze złożonością i wolumenem; n8n (chmura) rozlicza za wykonania, a samo‑hostowane n8n oferuje przewidywalność i często niższe koszty w skali. Darmowy plan Make zapewnia 10 000 kredytów miesięcznie i do 2 aktywnych scenariuszy — wystarczy na proste zadania, ale szybko się wyczerpuje przy złożonych lub częstych uruchomieniach. Płatne plany Make zaczynają się od ok. 10–15 USD/mies. (Core) i rosną wraz z pulą kredytów, sięgając 300 USD/mies. i więcej dla klientów enterprise.
Kluczowe jest to, że każda akcja modułu w scenariuszu Make zużywa 1 kredyt. Przykładowo: pobranie danych z CRM, wzbogacenie ich z drugiej bazy, przefiltrowanie/mapowanie i dystrybucja do wielu systemów może zużyć 25–50 kredytów na jedno wykonanie. Przy setkach scenariuszy dziennie billing oparty na operacjach potrafi urosnąć do setek czy tysięcy dolarów miesięcznie.
Chmurowe n8n kosztuje ok. 24 USD/mies. (Starter) za 2 500 wykonań, a wyższe plany oferują proporcjonalnie więcej wykonań. Niezależnie od złożoności, każde wykonanie liczy się raz — 50‑węzłowy przepływ kosztuje tyle samo co 3‑węzłowy, jeśli wykona się jednokrotnie. To zachęca do tworzenia kompleksowych przepływów. Dla wielu organizacji oznacza to istotną przewagę kosztową nad Make.
Najsilniejszy atut kosztowy n8n ujawnia się w opcji self‑hosted: wdrożenie we własnej infrastrukturze (Docker, Kubernetes, VPS) oznacza opłaty wyłącznie za hosting i ewentualny support. Typowe koszty VPS to 5–20 USD/mies., a edycja community n8n jest darmowa, co bywa rzędy wielkości tańsze niż Make przy dużej skali — kosztem odpowiedzialności za infrastrukturę.
W praktyce: przy lekkich potrzebach (proste scenariusze) darmowy/Core Make może być najtańszy; przy średnich i dużych — n8n w chmurze zwykle wypada korzystniej; przy bardzo dużej i stałej skali — n8n self‑hosted bywa zdecydowanie najtańsze w horyzoncie wieloletnim.
Najważniejsze implikacje kosztowe prezentują się następująco:
- każdy moduł w Make to osobna operacja/kredyt,
- złożone scenariusze w Make rosną kosztowo wraz z liczbą kroków i uruchomień,
- w n8n płacisz za wykonanie całego przepływu, niezależnie od liczby węzłów,
- n8n self‑hosted znacząco obniża TCO przy dużej skali (kosztem utrzymania),
- dla prostych zadań darmowy lub Core Make bywa najkorzystniejszy.
Ekosystem integracji i łączność z aplikacjami
Szerokość i głębokość gotowych integracji silnie wpływa na możliwości platformy. Make.com utrzymuje ponad 2 000 natywnych aplikacji z dedykowanymi modułami, obejmując najpopularniejsze narzędzia (CRM: Salesforce, HubSpot; komunikacja: Slack, Microsoft Teams; produktywność: Google Workspace, Microsoft 365; księgowość, e‑commerce i inne). Prekonfigurowane moduły upraszczają uwierzytelnianie, transformacje danych i obsługę błędów.
Strategia Make stawia na szeroki zasięg i przystępność: zespół Make utrzymuje ponad 1 000 najpopularniejszych aplikacji, dbając o kompatybilność przy zmianach API, a społeczność dostarczyła kolejne setki (ok. 700 zweryfikowanych i ok. 300 społecznościowych).
n8n obsługuje ok. 400 natywnych integracji — mniej niż Make — ale kompensuje to uniwersalnymi mechanizmami łączności: węzłami HTTP Request do dowolnych API, webhookami oraz możliwością uruchamiania kodu JavaScript i Python dla własnej logiki. Dla niszowych systemów lub rozwiązań własnych n8n często okazuje się praktyczniejszy niż czekanie na gotowy moduł w Make.
W praktyce organizacje bazujące na mainstreamowych narzędziach preferują zwykle bibliotekę Make, która przyspiesza wdrożenia. Z kolei firmy korzystające ze specjalistycznego, niestandardowego lub szybko ewoluującego stosu technologicznego doceniają uniwersalność n8n (HTTP + kod). Niektórzy łączą oba podejścia: Make do typowych integracji biznesowych, n8n do złożonych i niestandardowych przypadków.
Opcje hostingu, własność danych i architektura bezpieczeństwa
Różnica między chmurowym modelem Make a elastycznym wdrożeniem n8n wpływa na własność danych, zgodność regulacyjną i bezpieczeństwo. Make.com działa wyłącznie w chmurze zarządzanej przez Make — całość przetwarzania i przechowywania odbywa się w ich infrastrukturze. To upraszcza utrzymanie, aktualizacje i skalowanie, ale ogranicza kontrolę nad lokalizacją danych, kopiami zapasowymi i konfiguracją.
W środowiskach wymagających rezydencji danych (np. GDPR w UE czy HIPAA w ochronie zdrowia) chmura Make może generować wyzwania. Make korzysta z AWS w regionach europejskich i północnoamerykańskich, lecz organizacje mają ograniczony wpływ na szczegóły przetwarzania i backupu.
n8n w trybie self‑hosted rozwiązuje te kwestie, pozwalając wdrożyć platformę we własnej infrastrukturze z pełną kontrolą nad danymi, bezpieczeństwem, kopiami zapasowymi i zgodnością. To atrakcyjne dla dużych przedsiębiorstw, sektorów regulowanych i firm chroniących wrażliwe IP.
Bezpieczeństwo wykracza poza lokalizację danych i obejmuje uwierzytelnianie, szyfrowanie oraz kontrolę dostępu. n8n.cloud szyfruje dane w tranzycie (TLS/SSL) i w spoczynku (np. Azure Storage z FIPS‑140‑2), a poświadczenia przechowuje z użyciem OAuth, minimalizując długoterminowe klucze. W self‑hosted odpowiedzialność za HTTPS, szyfrowanie i składowanie sekretów spoczywa na organizacji (reverse proxy, szyfrowanie woluminów, menedżery sekretów).
Make.com wdraża kompleksowe środki bezpieczeństwa, w tym zgodność z GDPR i SOC 2 Type II, szyfrowanie w tranzycie i spoczynku, SSO dla enterprise oraz regularne audyty. Użytkownicy Make polegają jednak w całości na politykach Make bez możliwości ich dostosowania.
Jeśli priorytetem są suwerenność danych, specyficzne wymogi regulacyjne i maksymalna kontrola bezpieczeństwa — przewagę ma n8n self‑hosted. Jeśli celem jest prostota i przeniesienie ciężaru bezpieczeństwa na dostawcę — prostsza będzie chmura Make.
Zaawansowane funkcje, możliwości AI i inteligentna automatyzacja
Integracja sztucznej inteligencji staje się kluczowym wyróżnikiem, a n8n i Make.com podchodzą do tego odmiennie. n8n głęboko integruje się z LangChain — frameworkiem do budowy aplikacji z modelami językowymi — umożliwiając zaawansowane, „agentyczne” scenariusze bezpośrednio w przepływach. n8n ma ok. 70 węzłów AI i wspiera modele OpenAI (GPT), własne endpointy LLM i modele open‑source.
Umożliwia to tworzenie agentów AI, którzy podejmują decyzje, wykonują sekwencje akcji, rozumieją język naturalny i adaptują się do danych przepływu. Możliwe są m.in. systemy RAG, ekstrakcja i streszczanie dokumentów oraz dynamiczne generowanie treści zależne od zmiennych.
Make.com wspiera AI poprzez integracje z OpenAI, Gemini i innymi platformami, stawiając na prostotę wdrożenia. Na konferencji Waves ’25 Make ogłosił „Maia by Make” — asystenta AI do generowania scenariuszy z języka naturalnego — oraz kolejną generację agentów AI z interfejsami wizualnymi.
Dla złożonych przepływów AI (wielokrotne decyzje, kontekst pomiędzy krokami, własna logika biznesowa) n8n zwykle oferuje bardziej zaawansowane możliwości. Do prostych zastosowań (generowanie treści, wzbogacanie danych) integracje AI w Make są często wystarczające i łatwiejsze w implementacji.
Skalowalność, wydajność i architektura obsługi błędów
Skalowanie automatyzacji to klucz dla strategii wieloletnich. n8n obsługuje do ok. 220 wykonań na sekundę na pojedynczej instancji z możliwością dalszego skalowania poprzez tryb kolejki (queue mode). W self‑hosted można rozdzielać role (webhook, worker, baza) i skalować horyzontalnie do tysięcy równoległych wykonań.
Wydajność Make.com jest mniej publicznie opisana, ale platforma pozwala planować uruchomienia co 5 minut na standardowych planach i co minutę na wyższych, a wyzwalacze czasu rzeczywistego uruchamiają scenariusze natychmiast po zajściu zdarzeń. Chmurowa infrastruktura Make skaluje się automatycznie, o ile pula operacji w planie na to pozwala.
Obsługa błędów i debugowanie silnie wpływają na stabilność. n8n oferuje workflow błędów uruchamiany automatycznie przy awarii — można wysyłać alerty, logować zdarzenia czy inicjować procedury naprawcze. Platforma prezentuje szczegółową historię wykonań (który węzeł i dlaczego zawiódł) oraz wspiera „pinned/mock data” do szybkich iteracji bez ponownego wyzwalania integracji.
Make.com zapewnia obsługę błędów poprzez routery i logikę warunkową, a także historię wykonań z podglądem danych na krokach, choć komunikaty błędów bywają mniej szczegółowe niż w n8n. W prostych scenariuszach obie platformy oferują wystarczającą diagnostykę, ale w krytycznych zastosowaniach przewaga zwykle należy do n8n.
Praktyczne scenariusze i zastosowania branżowe
Make.com doskonale sprawdza się w prostych integracjach popularnych aplikacji biznesowych, zwłaszcza w MŚP i zespołach zaczynających automatyzację: tworzenie rekordów w CRM po wypełnieniu formularza, synchronizacja danych między Google Sheets a innymi narzędziami, powiadomienia na kanałach zespołowych czy podstawowe automatyzacje marketingowe.
Sektory e‑commerce, marketingu i obsługi klienta często uznają Make za wystarczający dzięki bogatym integracjom z narzędziami takimi jak Shopify, Mailchimp, Stripe czy platformy CS. Zespoły marketingowe cenią wizualny builder i szablony przyspieszające kampanie, scoring leadów i synchronizację z CRM.
n8n błyszczy tam, gdzie potrzebne są zaawansowane transformacje danych, złożona logika warunkowa lub integracje z systemami specjalistycznymi i własnymi. Firmy usług profesjonalnych, finansowe i technologiczne chętnie korzystają z węzłów kodu i uniwersalnych API. Przykładowo: złożone algorytmy scoringu leadów, dynamiczne trasowanie spraw w supportcie według reguł czy synchronizacja danych między systemami legacy i chmurą z niestandardowymi transformacjami.
Przy automatyzacji na szeroką skalę (setki przepływów lub miliony rekordów miesięcznie) model rozliczeń n8n oparty na wykonaniach bywa znacznie tańszy niż model operacyjny Make. Opcja self‑hosted w n8n jest szczególnie atrakcyjna dla dużych firm i branż regulowanych.
Coraz częściej optymalnym rozwiązaniem jest podejście hybrydowe: Make do prostych, powtarzalnych integracji biznesowych i n8n do złożonych, niestandardowych lub wrażliwych compliance scenariuszy.
Analiza kosztów i wydajności oraz ocena długoterminowej wartości
Porównując n8n i Make, warto przeprowadzić szczegółowe modelowanie pod kątem przewidywanego wolumenu, złożoności i wymagań skalowania. Przy lekkich potrzebach (mniej niż 50 prostych scenariuszy, 1 uruchomienie dziennie) darmowy lub tani plan Core Make zwykle będzie optymalny, bo prostota i wsparcie przewyższają koszty.
Przy średnich potrzebach (50–500 scenariuszy o mieszanej złożoności, tysiące uruchomień dziennie) chmurowe n8n zazwyczaj zapewnia lepszą wartość, szczególnie gdy rośnie złożoność przepływów. Ten sam 30‑krokowy przepływ w Make zużywa 30 operacji na wykonanie, a w n8n koszt jest taki jak przy prostym przepływie.
Przy bardzo dużej skali (tysiące wykonań dziennie, setki przepływów krytycznych biznesowo) n8n self‑hosted często staje się zdecydowanie bardziej opłacalne niż chmura Make czy chmurowe n8n. Instancje VPS za 10–20 USD/mies. potrafią obsłużyć wolumen, który w Make kosztowałby dziesiątki tysięcy dolarów miesięcznie.
Jednak koszt to nie wszystko. Należy równoważyć nakład na infrastrukturę, kompetencje zespołu, szybkość developmentu, wymagania integracyjne i compliance z aspektami finansowymi, aby podjąć optymalną decyzję.
Synteza i ramy rekomendacji
Wybór między n8n a Make.com powinien wynikać z kontekstu, priorytetów i ograniczeń organizacji, a nie z założenia, że jedno rozwiązanie jest uniwersalnie lepsze. Wybierz Make.com, jeśli priorytetem jest szybkie wdrożenie przy minimalnym udziale zespołów technicznych, głównie standardowe integracje popularnych aplikacji, akceptacja kosztów modelu operacyjnego oraz brak zaplecza do zarządzania infrastrukturą.
Jeśli chcesz przyspieszyć decyzję, skorzystaj z poniższej checklisty wyboru Make.com:
- szybkie wdrożenie bez zaangażowania DevOps,
- standardowe integracje popularnych aplikacji biznesowych,
- akceptacja kosztów wynikających z modelu operacyjnego (kredyty/operacje),
- dominacja profilu nietechnicznego w zespole,
- brak potrzeby kontroli lokalizacji i retencji danych.
Wybierz n8n, jeśli kluczowa jest elastyczność i kontrola przy złożonej logice biznesowej, integracje ze specjalistycznymi/legacy systemami, optymalizacja kosztów poprzez self‑hosted przy dużej skali, wymogi regulacyjne dotyczące rezydencji danych i polityk bezpieczeństwa, a także posiadanie kompetencji do utrzymania środowiska.
Skorzystaj z checklisty wyboru n8n:
- wymagana złożona logika, transformacje danych i elastyczność przepływów,
- konieczne integracje z systemami legacy lub niszowymi API,
- chęć obniżenia TCO dzięki trybowi self‑hosted,
- twarde wymagania compliance i rezydencji danych,
- dostępność kompetencji do utrzymania i zabezpieczenia środowiska.
Rozważ także model łączony — sprawdza się on w organizacjach o zróżnicowanych potrzebach:
- Make do szybkich, powtarzalnych integracji mainstreamowych,
- n8n do zadań niestandardowych, głębokiej logiki i integracji z własnymi systemami,
- hybryda dla równoważenia szybkości wdrożeń, elastyczności i kosztów.