Коротко
Если нужен быстрый старт без своего сервера и разработчика под рукой — берите Make: он проще для несложных сценариев и не требует хостинга. Если сценарии сложные, часто меняются, важна работа с ИИ-моделями и данные нельзя отдавать во внешний облачный сервис — берите n8n: его можно развернуть на своём сервере и не платить за каждое выполнение сценария.
Если термины вроде AI-агента или RAG пока не совсем понятны — короткие определения есть в словаре терминов по ИИ.
Что общего
И n8n, и Make — визуальные конструкторы автоматизации: сценарий собирается из блоков-нод без кода, каждый блок — действие или условие (получить письмо, вызвать API, обратиться к LLM, записать в CRM). Оба умеют работать с сотнями сервисов через готовые интеграции и с любым API через HTTP-запрос, если готовой интеграции нет.
Ключевые отличия
| n8n | Make | |
|---|---|---|
| Модель поставки | Open-source, можно развернуть на своём сервере, либо облако n8n Cloud | Только облако Make (Integromat) |
| Цена | Self-hosted — бесплатно (только сервер), облако — по тарифу | Платно по числу операций в месяц, бесплатный план сильно ограничен |
| Свои данные | Остаются на вашем сервере при self-hosted | Проходят через облако Make |
| Работа с LLM | Встроенные ноды для OpenAI, Anthropic, локальных моделей через API, гибкая обработка ответов кодом | Есть модули под основные LLM, но кастомная логика сложнее — меньше свободы в JS/Python-нодах |
| Порог входа | Чуть выше — полезно понимание JSON и базовых HTTP-запросов | Ниже — интерфейс проще для несложных сценариев |
| Кастомный код | JavaScript/Python-ноды прямо в сценарии | Ограниченная кастомизация, в основном готовые модули |
Когда выбрать n8n
- Нужно подключить LLM или AI-агента к внутренним системам с гибкой логикой (RAG, обработка ответов, повторные попытки).
- Данные компании нельзя передавать во внешнее облако — n8n разворачивается на своём сервере.
- Сценариев много и они часто меняются — self-hosted не ограничивает по числу операций.
- В команде есть кто-то, кто может администрировать сервер или готов отдать это на аутсорс.
Про то, как n8n встраивают в реальный процесс, — на примере в статье n8n как контент-завод. Если задача шире одного сценария — до полноценного AI-агента с несколькими инструментами — это ближе к разделу внедрения ИИ и чат-ботов.
Когда выбрать Make
- Нужно быстро запустить несколько несложных сценариев без своего сервера и без затрат времени на администрирование.
- Автоматизация — вспомогательная задача, а не основа бизнес-процесса, и лимит операций в месяц не станет проблемой.
- В команде нет времени или ресурсов поддерживать инфраструктуру, даже минимальную.
Итог
- n8n — больше контроля, ниже стоимость на масштабе, свои данные остаются у вас, но нужен сервер и немного технической экспертизы.
- Make — быстрее стартовать, ничего не разворачивать, но данные идут через чужое облако и стоимость растёт с числом операций.
- Для сценариев с LLM и AI-агентами n8n обычно даёт больше гибкости за счёт кастомного кода в нодах.
Вопросы и ответы
Что дешевле — n8n или Make? При self-hosted n8n платите только за сервер, а число сценариев и выполнений не ограничено тарифом. Make берёт по количеству операций в месяц, и стоимость растёт вместе с объёмом автоматизации.
Можно ли подключить нейросеть и там, и там? Да, у обеих платформ есть готовые модули для основных LLM. Но для гибкой логики — обработки ответов моделей кодом, RAG, повторных попыток — n8n даёт больше свободы за счёт JavaScript/Python-нод.
Нужен ли сервер для n8n? Для self-hosted версии — да, нужен свой сервер (или VPS). Есть и облачный вариант n8n Cloud без администрирования, но тогда часть преимущества по контролю над данными теряется.
Что проще для команды без разработчика? Make — интерфейс проще для несложных сценариев без кастомного кода. n8n тоже собирается визуально, но гибкая логика на JS/Python предполагает хотя бы базовые технические навыки.
Внедряет ИИ и LLM в процессы компаний, разрабатывает платформы и чат-ботов. LinkedIn
Внедрение ИИ и разработка чат-ботов для бизнеса
Внедряем LLM в процессы компании: AI-агенты, Telegram-боты, автоматизация на n8n, облачные и локальные модели на своей инфраструктуре.
Подробнее об услугеПохожая задача в вашем бизнесе?
Расскажите коротко — предложим путь от аудита до запуска. Можно без формальностей.
