n8n, Make oder Zapier für die Automatisierung im Unternehmen: Preismodelle, DSGVO und KI

Ob n8n, Make oder Zapier, entscheidet sich an drei Fragen: Wie wird abgerechnet, wo laufen Ihre Daten, und wie technisch ist Ihr Team? Zapier ist am einfachsten und rechnet pro Task ab. Make ist visuell, bei mehrstufigen Szenarien günstiger und rechnet pro Credit ab. n8n rechnet pro kompletter Workflow-Ausführung ab und ist das einzige der drei Tools, das Sie selbst hosten können. Für datenschutzsensible oder volumenstarke Abläufe ist es deshalb oft die erste Wahl.

Das ist die Kurzfassung. Die lange Fassung zählt, weil die falsche Wahl nicht am ersten Tag wehtut. Sie tut sechs Monate später weh, wenn ein Workflow, der bei 200 Läufen im Monat fast nichts kostete, bei 20.000 Läufen echtes Geld kostet, oder wenn Ihr Datenschutzbeauftragter fragt, wo Kundendaten verarbeitet werden.

Schnellvergleich

Alle drei ändern ihre Tarife regelmäßig. Lesen Sie die Beschreibungen unten als Erklärung der Abrechnungsmodelle und prüfen Sie vor einer Entscheidung die aktuellen Zahlen auf den Preisseiten von Zapier, Make und n8n.

Preismodelle: Warum die Einheit wichtiger ist als der Preis

Zapier: pro Task

Laut Zapiers Preisseite wird ein Task jedes Mal gezählt, wenn Zapier einen Aktionsschritt erfolgreich abschließt. Trigger und eingebaute Hilfsfunktionen wie Filter, Formatter, Paths und Delay verbrauchen keine Tasks, das ist fairer als früher. Aber ein Zap mit fünf Aktionen, der 1.000-mal läuft, sind immer noch etwa 5.000 Tasks. Zapier weist außerdem darauf hin, dass manche KI-Schritte mehr als einen Task kosten. Mehrverbrauch ist optional (Pay-per-Task) und teurer als der Satz Ihres Tarifs.

Make: pro Credit

Make rechnet laut Preisseite inzwischen in Credits ab. Die meisten Modulaktionen kosten je einen Credit: eine Zeile lesen, einen Datensatz anlegen, Daten umwandeln, über Einträge iterieren. Router und Fehlerbehandlung zählen nicht. Make ist für dieselbe mehrstufige Logik meist günstiger als Zapier, aber Schleifen können überraschen: Wer über 500 Zeilen iteriert, verbraucht für einen einzigen Szenario-Lauf Hunderte Credits.

n8n: pro Ausführung

Die Preisseite von n8n ist eindeutig: Eine Ausführung ist ein einzelner Lauf des gesamten Workflows, egal wie viele Schritte er hat. Das dreht die Rechnung um. Ein Workflow mit 30 Schritten kostet pro Lauf genauso viel wie einer mit 2 Schritten. Für lange Workflows mit viel Datenumwandlung ist n8n Cloud meist das günstigste der drei Tools. Bei einer Handvoll einfacher Zwei-Schritt-Automatisierungen spielt der Unterschied kaum eine Rolle.

Selbst gehostetes n8n: keine Gebühr pro Lauf, aber nicht gratis

Die n8n Community Edition dürfen Sie kostenlos selbst hosten. Sie steht unter der Sustainable Use License von n8n, die die Nutzung für eigene interne Geschäftszwecke erlaubt. Nicht erlaubt ist, n8n selbst weiterzuverkaufen, etwa es zu hosten und anderen den Zugang zu berechnen, oder es als eigenes Produkt umzulabeln. Einige Funktionen, etwa SSO und erweiterte Berechtigungen, gibt es nur in kostenpflichtigen Editionen.

Die ehrlichen Kosten des Self-Hostings:

• Ein Server oder eine Container-Plattform, Backups und Monitoring.
• Updates und Sicherheitspatches, für die jemand verantwortlich sein muss.
• Fehlersuche, wenn ein Workflow um zwei Uhr nachts ausfällt.

Wenn sich in Ihrem Team niemand mit Docker und einem Linux-Server wohlfühlt, ist Self-Hosting eine Scheinersparnis. n8n Cloud oder Make sind dann insgesamt günstiger.

Self-Hosting und DSGVO

Für Unternehmen in der EU entscheidet oft nicht der Preis, sondern der Speicherort der Daten.

n8n ist übrigens ein Berliner Unternehmen (n8n GmbH, Sitz Berlin, laut Wikipedia), was für manche Einkaufsabteilungen bei der Lieferantenprüfung eine Rolle spielt. Entscheidend bleibt aber, wo die Daten tatsächlich verarbeitet werden.

Drei Dinge, die gern vergessen werden:

1. Die angebundenen Apps zählen mit. Steht Ihr n8n-Server in Frankfurt, schickt der Workflow aber jede Rechnung an eine KI-API in den USA, verlassen die Daten trotzdem die EU. Bilden Sie den ganzen Datenfluss ab, nicht nur das Automatisierungstool.
2. Logs speichern Daten. Alle drei Tools behalten einen Ausführungsverlauf mit den tatsächlichen Nutzdaten. Legen Sie Aufbewahrungsfristen fest, damit Kundendaten nicht jahrelang in Lauf-Logs liegen.
3. KI-Schritte sind ebenfalls Auftragsverarbeiter. Wer personenbezogene Daten an einen LLM-Anbieter schickt, braucht eine Rechtsgrundlage und einen AVV mit diesem Anbieter.

Nichts davon ist Rechtsberatung, Stand: Oktober 2026. Wenn Sie Gesundheitsdaten, Finanzdaten oder große Mengen personenbezogener Daten verarbeiten, lassen Sie die Architektur von Ihrem Datenschutzbeauftragten prüfen.

KI-Funktionen: Agenten, LLM-Schritte und wo jedes Tool steht

Alle drei werben inzwischen stark mit KI, und alle drei können große Sprachmodelle aufrufen.

Zapier bietet KI-Schritte in Zaps, ein eigenes Agenten-Produkt und einen MCP-Server, über den KI-Assistenten Zapier-Aktionen auslösen können. Gut, um ohne Einrichtung einen Schritt „fasse das zusammen“ oder „ordne diese E-Mail ein“ einzubauen.

Make bietet KI-Module und KI-Agenten in Szenarien, mit einer visuellen Oberfläche, auf der Verzweigungen nach KI-Ergebnissen leicht nachvollziehbar sind.

n8n hat den umfangreichsten Werkzeugkasten für Agenten: einen AI-Agent-Node mit Gedächtnis, Werkzeugen und Anbindung an viele Modellanbieter, dazu die Möglichkeit, beim Self-Hosting lokale Modelle zu betreiben. Deshalb landen viele Teams, die KI-Agenten im Unternehmen bauen, bei n8n.

Der Zielkonflikt ist derselbe wie überall: Je mehr Kontrolle, desto mehr müssen Sie verstehen, was Sie bauen.

Wann Sie Code statt No-Code brauchen

No-Code-Tools sind großartig, bis sie es nicht mehr sind. Wechseln Sie zu Code, oder zum Code-Node von n8n mit jemandem, der ihn pflegen kann, wenn

• der Workflow das Produkt ist. Hängen Kunden davon ab und kostet Ausfall Geld, braucht er Versionskontrolle, Tests und Monitoring.
• das Volumen hoch und stetig ist. Zehntausende Läufe mit viel Datenumwandlung sind als kleiner eigener Dienst oft günstiger.
• die Logik unlesbar wird. Hat ein Szenario 80 Module und traut sich niemand mehr heran, ist es längst Code, nur schlecht dokumentierter.
• Sie präzise Fehlerbehandlung brauchen. Wiederholungen, Idempotenz und Teilausfälle lassen sich in Code leichter sauber lösen.

Ein verbreitetes, vernünftiges Setup: n8n oder Make für Orchestrierung und Schnittstellen, kleine Code-Funktionen für die kniffligen Teile.

Welches Tool sollten Sie wählen?

• Zapier, wenn eine nicht technische Person eine Handvoll einfacher Automatisierungen baut und betreut und Tempo wichtiger ist als die Kosten pro Lauf.
• Make, wenn Sie visuelle, verzweigte Szenarien wollen, ein mittleres Volumen haben und mit einer Cloud-Lösung mit EU-Hosting zufrieden sind.
• n8n, wenn Workflows lang oder volumenstark sind, Daten auf Ihrer eigenen Infrastruktur bleiben müssen oder Sie KI-Agenten bauen und volle Kontrolle über Modelle und Werkzeuge wollen.

Illustratives Beispiel: Ein Großhändler mit 20 Mitarbeitenden möchte neue Webbestellungen gegen den Lagerbestand prüfen, ins ERP schreiben und per E-Mail bestätigen, mit einem KI-Schritt, der Freitext-Lieferhinweise liest. Das sind etwa 15 Schritte pro Lauf. Bei einem Tool mit Abrechnung pro Task oder Credit kostet jede Bestellung 15 Einheiten, bei n8n eine Ausführung. Bei einigen Tausend Bestellungen im Monat und Kundendaten im Spiel stünden selbst gehostetes n8n oder n8n Cloud ganz natürlich auf der Shortlist.

Kosten jenseits der Tool-Abos behandelt Was kostet ein KI-Agent?, die Reihenfolge des ganzen Projekts KI im Unternehmen einführen.

Die Automatisierung bauen lassen, nicht nur das Tool auswählen

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