n8n vs Make: como cada um conta uma rodada, e quanto isso custa

Em n8n vs Make, a pergunta que decide é quantos registros uma rodada toca. Escolha o Make quando quem monta não programa, os workflows correm em linha reta e ninguém quer cuidar de um servidor; um cenário com um gatilho e cinco ações custa seis créditos por rodada, e o plano Core compra 10.000 créditos por US$ 10,59 por mês. Escolha o n8n quando uma rodada percorre listas, quando você precisa de etapas de código ou agentes de IA sem medição por etapa, ou quando os dados precisam ficar nos seus próprios servidores, o que o Make não faz e só algumas alternativas ao n8n fazem. Na dúvida, precifique o seu workflow mais movimentado nos dois antes de escolher, com as regras de contagem abaixo.

Todos os preços deste artigo vêm de n8n.io/pricing e make.com/en/pricing, lidos em 7 de outubro de 2026. O n8n cobra em euros e o Make em dólares; nenhum valor abaixo foi convertido.

Páginas de preço lidas em 7 de outubro de 2026. Os cartões do Atlas de n8n e Make trazem o histórico de preços.

Como cada um conta o uso?

Esta é a comparação inteira, e quase tudo o que vem depois é consequência disso.

A página de preços do n8n diz sem rodeios: uma execução é uma rodada do workflow inteiro, e o número de etapas e a quantidade de dados não mudam isso. Um workflow com quarenta nós que processa quinhentas linhas é uma execução.

O Make conta operações e cobra um crédito por operação por padrão. A central de ajuda define uma operação como uma execução de módulo para processar ou checar dados, e um módulo roda uma vez para cada bundle que recebe. O gatilho é a exceção: roda uma vez por checagem, não importa quantos bundles devolva. Então um cenário cujo gatilho devolve dez respostas de formulário e depois roda três módulos sobre cada uma usa 1 + 30 = 31 operações nessa rodada. O exemplo é do próprio Make, e é essa a multiplicação a vigiar.

Três coisas no Make não seguem a regra de um crédito. Routers e error handlers são gratuitos. O app Make Code custa 2 créditos por segundo de execução. Módulos que usam o AI Provider do próprio Make são cobrados por tokens além de operações, então o consumo de créditos varia de uma rodada para outra.

Qual sai mais barato em volume baixo, e qual em volume alto?

Dois workflows, precificados pelos termos publicados.

Workflow A: um formulário de leads, cinco ações por lead. Um webhook recebe o lead e então cinco módulos rodam uma vez cada: buscar o contato no CRM, criá-lo ou atualizá-lo, postar no Slack, acrescentar uma linha numa planilha, enviar um e-mail de confirmação. No Make, isso dá 1 operação de gatilho mais 5 ações = 6 créditos por lead. No n8n, é 1 execução por lead.

• 1.000 leads por mês. Make: 6.000 créditos, dentro dos 10.000 do Core, então US$ 10,59 por mês no mensal. n8n: 1.000 execuções, dentro das 2.500 do Starter, então €24 por mês no mensal. O Make sai mais barato.
• 20.000 leads por mês. Make: 120.000 créditos. O nível de 80.000 é pequeno demais, então o próximo é o de 150.000 créditos: Core a US$ 116,47 por mês no mensal (US$ 99 no anual). n8n: 20.000 execuções passam do nível de 10.000 do Pro; os dados do plano Pro na página de preços listam uma opção de 50.000 execuções a €145 por mês no mensal. Fica perto, com o Make um pouco à frente antes do câmbio.

Para workflows curtos e lineares, a cobrança por etapa não pune muito. Seis créditos por rodada é barato.

Workflow B: uma sincronização de hora em hora, 100 registros por rodada. Um agendamento dispara a cada hora, o módulo de gatilho busca até 100 registros alterados, e três módulos rodam sobre cada registro (transformar, atualizar o sistema de destino, registrar a alteração). No Make, cada rodada é 1 + (100 × 3) = 301 créditos. Um mês de rodadas de hora em hora são 720 rodadas, então 720 × 301 = 216.720 créditos. Isso exige o nível de 300.000 créditos: Core a US$ 214,31 por mês no mensal (US$ 182,16 no anual). No n8n são 720 execuções, que cabem nas 2.500 do Starter a €24 por mês.

Onde a conta é incerta. A central de ajuda do Make diz que um gatilho que só checa se há dados ainda roda uma vez por checagem, então um cenário com polling a cada minuto gasta créditos mesmo quando nada chega; um gatilho instantâneo (webhook) roda uma vez por requisição recebida, que é como o Workflow A foi contado. O histórico de rodadas do seu próprio cenário mostra operações e créditos por módulo, então confirme lá. No n8n, o preço do Pro de 50.000 execuções vem dos dados do plano na página de preços, não de uma linha impressa na tabela. Rode o seu workflow real no teste de cada um e leia os contadores antes de confiar em qualquer estimativa, inclusive esta. Se você ainda está decidindo o que automatizar antes de escolher a ferramenta, o que automatizar primeiro numa empresa pequena é a pergunta anterior.

O n8n é mesmo gratuito se você hospedar?

O custo de licença é zero. A documentação do n8n recomenda a edição Community auto-hospedada a quem quer rodar o n8n de graça, com quase todo o conjunto de recursos. O custo vai para outro lugar: um servidor, um banco de dados, backups que de fato são restaurados de vez em quando, e alguém que aplica atualizações e atende quando a instância para de madrugada.

Dois limites valem saber antes de se comprometer. A Sustainable Use License permite o uso para fins internos do seu próprio negócio ou uso não comercial; vender acesso a um n8n hospedado fica fora dela. E os recursos de equipe numa instância auto-hospedada (SSO, vários ambientes, controle de versão via Git, queue mode) ficam no plano Business, que é só auto-hospedado e custa €667 por mês no anual ou €800 no mensal por 40.000 execuções. Uma chave de licença Business consulta diariamente o servidor de licenças do n8n com a contagem de execuções de produção, então auto-hospedar com plano pago continua sendo medido.

A versão honesta: auto-hospedar é gratuito para um time que já cuida de servidores. Para um time que não cuida, o servidor é a parte pequena do custo, e as horas são a grande. É a mesma troca descrita em desenvolvedor interno vs agência para automação, aplicada à infraestrutura.

Qual serve para montar visualmente, e qual para código?

O Make é o mais visual dos dois. O canvas de cenários, os routers, os filtros e o mapeamento de dados são feitos para quem pensa em caixas e setas, e o plano gratuito basta para aprender a ferramenta. JavaScript ou Python personalizados rodam pelo app Make Code a 2 créditos por segundo, e funções personalizadas são recurso do Enterprise. Dá para usar código no Make, e ele é cobrado por segundo, então fica como exceção. Diante da lista de etapas do Zapier, também é o editor mais difícil de aprender, como explica make vs zapier.

Make.com used to drive me bonkers when it took 10+ minutes to create all the nodes in the UI to handle loops, errors, etc. when I could normally just write a few lines of code to handle it. (O Make.com me deixava louco quando levava mais de 10 minutos para criar na interface todos os nós para tratar loops, erros etc., quando eu normalmente resolveria com algumas linhas de código.)

• simple10, Hacker News, 3 de maio de 2025 (link)

O n8n também é visual, mas pressupõe que alguém no time lide bem com JSON e expressões, o mesmo teste que decide n8n vs Zapier. A página de preços lista etapas de código em JavaScript e Python, requisições HTTP e GraphQL personalizadas, importação de cURL e gatilhos por webhook em todos os planos, com scripts bash e nós personalizados disponíveis no auto-hospedado. Etapas de código não custam nada a mais por rodada, e é por isso que os workflows do n8n tendem a carregar mais lógica por nó.

Se a pessoa que vai ser dona do workflow depois da entrega não consegue ler uma etapa de código, a afinidade do n8n com código vira um passivo: o workflow funciona até quebrar e aí ninguém consegue abri-lo. Essa questão de quem é dono pesa mais que o editor, e cabe no contrato antes de a ferramenta ser escolhida: como ler um orçamento de automação lista entrega e responsabilidade entre as linhas que um orçamento deve nomear.

Onde ficam os dados, e dá para mantê-los na UE?

O n8n Cloud armazena dados na UE, em servidores em Frankfurt, segundo a página de preços. O n8n auto-hospedado armazena os dados onde você os colocar, que é o único arranjo dos dois em que a plataforma de automação em si nunca sai da sua infraestrutura.

O Make lista sua hospedagem como AWS na UE ou na América do Norte em todos os planos, operada pelo Make. Não existe Make auto-hospedado. O plano Enterprise acrescenta um agente on-prem para que os cenários alcancem sistemas dentro da sua rede, como o SAP, mas os cenários continuam rodando na nuvem do Make.

Para a maioria das empresas pequenas, qualquer uma das regiões de nuvem é aceitável. Para uma empresa cujos contratos exigem processamento nos próprios servidores, a escolha já está feita. Confira a região declarada contra o seu próprio contrato de tratamento de dados, já que uma página de preços não lista suboperadores, e toda etapa de IA também envia dados a um provedor de modelo.

Como eles se comparam em agentes de IA?

As duas plataformas agora tratam agentes como recurso principal, e as duas os listam em todos os planos.

A página de preços do n8n lista um nó AI Agent e etapas de IA, nós de servidor e cliente MCP, aprovação humana para chamadas de ferramentas, chat hospedado e incorporado, e avaliações; os agentes estão marcados como prévia. Nos planos de nuvem você pode usar modelos da OpenAI, Anthropic, Google e outros sem chave própria, por créditos pré-pagos de gateway, ou trazer suas próprias chaves. O Assistant que ajuda a montar workflows vem com 1.600 créditos por mês no Starter e até 9.600 no Pro; auto-hospedado, você traz sua própria chave e nenhum limite de créditos se aplica.

O Make lista Maia (montar cenários e agentes por conversa), Make AI Agents em beta, um servidor MCP e mais de 350 apps de IA em todos os planos. Com o AI Provider do próprio Make, os créditos se baseiam em tokens e operações; com sua própria conexão OpenAI ou Anthropic num plano pago, os créditos seguem as operações e você paga os tokens ao provedor. Um agente que chama várias ferramentas por conversa gasta créditos a cada chamada, então trabalho pesado em agentes herda a mesma multiplicação dos loops.

Seja qual for a escolha, a parte cara de um agente raramente é a plataforma. É decidir onde uma pessoa revisa o resultado antes que ele chegue a um cliente; manter um humano no circuito trata de onde ficam esses pontos de controle.

Quem mantém depois que está rodando?

No Make, o Make mantém a plataforma. Você mantém os cenários, e o principal trabalho contínuo é acompanhar o uso de créditos e consertar cenários quando um app conectado muda seus campos ou sua API. Os logs de execução ficam guardados 30 dias nos planos pagos e 7 no Free.

No n8n Cloud, a divisão é a mesma: o n8n roda a plataforma, você roda os workflows. O histórico de execuções salvo fica 7 dias no Starter e 30 no Pro, e o Starter limita uma rodada a 5 minutos.

No n8n auto-hospedado, você mantém tudo: a versão, o banco de dados, os backups, o cofre de credenciais e a disponibilidade. Uma instância auto-hospedada que não é atualizada vai se afastando dos nós que conversam com outros apps. Os apps mudam por baixo das duas plataformas, e quando a integração muda por baixo de você, alguém precisa perceber. No n8n auto-hospedado, esse alguém também responde pelo servidor.

Como escolher?

Anote o workflow que você espera que seja o mais movimentado e responda três perguntas.