n8n vs Make vs Zapier: що обрати для AI-автоматизації у 2026
Якщо ви хоча б раз шукали, як автоматизувати заявки, розсилки чи обробку документів за допомогою ШІ, то майже напевно натрапляли на три назви: n8n, Make і Zapier. Усі три дозволяють поєднати сотні сервісів у робочі процеси без повноцінного програмування, усі три у 2026 році мають власних AI-агентів і підтримку MCP. Але за схожими обіцянками ховаються дуже різні моделі оплати, рівні контролю над даними й межі можливостей.
У цій статті ми порівняємо платформи не за маркетинговими списками функцій, а за тим, що справді впливає на вибір: скільки коштує той самий workflow, наскільки глибоко можна будувати AI-агентів, де зберігаються дані і з чого варто почати, якщо ви лише входите в професію. Усі ціни та ліміти взято з офіційних сторінок платформ станом на вересень 2026 року.
Головне за 30 секунд
- n8n — найкращий вибір для AI-агентів, складної логіки та великих обсягів: оплата за запуск workflow, а не за крок, і можливість розгорнути на власному сервері.
- Make — найкращий баланс візуального конструктора, гнучкості й ціни для малого та середнього бізнесу.
- Zapier — найшвидший старт і найбільше готових інтеграцій (10 000+), але найдорожча ціна за одиницю роботи.
- Той самий workflow із 10 кроків, що запускається 1 000 разів на місяць, коштує приблизно €20 в n8n Cloud, від $9 у Make і $129 у Zapier.
- Новачку логічно почати з Make, а потім перейти на n8n — базові поняття в усіх платформах однакові.
Коротка відповідь: що обрати під вашу ситуацію
| Ваша ситуація | Рекомендація | Чому |
|---|---|---|
| Потрібен AI-агент із пам'яттю, інструментами та базою знань | n8n | Найглибші AI-можливості: вузол AI Agent, пам'ять, векторні сховища, MCP, локальні моделі |
| Великий обсяг запусків і довгі workflow | n8n | Оплата за запуск, а не за кожен крок; self-hosted версія без ліміту запусків |
| Дані не можна передавати в стороннє хмарне сховище | n8n (self-hosted) | Єдина з трьох платформ, яку можна повністю розгорнути у своїй інфраструктурі |
| Малий бізнес, помірні обсяги, потрібна наочність | Make | Зручний візуальний конструктор, низька вхідна ціна, гнучка маршрутизація даних |
| Нетехнічна команда, треба запустити «вчора» | Zapier | Найпростіший інтерфейс і найбільша бібліотека готових інтеграцій |
| Потрібна рідкісна інтеграція з нішевим SaaS | Zapier | 10 000+ застосунків — найвища ймовірність, що конектор уже є |
| Ви вчитеся AI-автоматизації з нуля | Make → n8n | Спершу логіка на простих сценаріях, потім AI-агенти й складні інтеграції |
Що таке n8n, Make і Zapier
Усі три — платформи AI-автоматизації та інтеграцій. Принцип однаковий: є тригер (нова заявка, лист, рядок у таблиці, вебхук, розклад) і ланцюжок дій, які передають і перетворюють дані між сервісами через API. Відрізняються вони філософією.
n8n
n8n — платформа з відкритим кодом (fair-code), яку можна використовувати в хмарі n8n Cloud або розгорнути на власному сервері. Репозиторій n8n на GitHub має понад 200 000 зірок, а сайт платформи налічує понад 2 200 інтеграцій. Якщо потрібного конектора немає, його замінює вузол HTTP Request, що працює з будь-яким API, або вузол Code з JavaScript чи Python. n8n технічніший за конкурентів, але саме тому його обирають для складних сценаріїв і AI-агентів.
Make
Make (колишній Integromat) — хмарна платформа з візуальним конструктором «сценаріїв», де модулі з'єднуються на полотні, а дані можна розгалужувати, фільтрувати й агрегувати без коду. Make підтримує понад 3 000 застосунків і має найнижчу вхідну ціну серед трьох платформ. Це улюблений інструмент фрилансерів і малого бізнесу.
Zapier
Zapier — найстаріша й найбільша з трьох платформ: за даними сайту, вона з'єднує понад 10 000 застосунків. Автоматизації тут називаються «Zaps», а інтерфейс розрахований на людей без технічного бекграунду. Сильні сторони Zapier — швидкість запуску, стабільність і екосистема: Tables, Forms, Interfaces, Copilot, Agents.
Порівняльна таблиця n8n, Make і Zapier у 2026
| Критерій | n8n | Make | Zapier |
|---|---|---|---|
| Інтеграції | 2 200+ і HTTP Request для будь-якого API | 3 000+ | 10 000+ |
| Одиниця оплати | Execution — запуск усього workflow | Credit — зазвичай 1 дія модуля | Task — 1 успішна дія |
| Безкоштовний варіант | Community Edition на своєму сервері | 1 000 кредитів/міс., 2 активні сценарії, інтервал від 15 хв | 100 задач/міс., лише двокрокові Zaps |
| Стартовий платний тариф | Starter — €20/міс. (річна оплата), 2 500 запусків | Core — від $9/міс., 10 000 кредитів | Professional — $19,99/міс. (річна оплата), 750 задач |
| Self-hosting | Так | Ні | Ні |
| AI-агенти | Вузол AI Agent на базі LangChain: пам'ять, інструменти, векторні сховища | Make AI Agents (на сторінці тарифів — beta) | Zapier Agents — окремий продукт з окремою тарифікацією |
| MCP | MCP Server Trigger і MCP Client Tool | Make MCP server, MCP-інструменти для агентів | Zapier MCP на всіх тарифах |
| Локальні LLM | Так, через Ollama | Немає вбудованої підтримки | Немає вбудованої підтримки |
| Поріг входу | Середній | Низький–середній | Найнижчий |
| Найкраще для | AI-агенти, складна логіка, великі обсяги, контроль даних | Малий і середній бізнес, фриланс, наочні сценарії | Нетехнічні команди, швидкий старт, рідкісні інтеграції |
Ціни у 2026: чому executions, credits і tasks — це зовсім різні гроші
Головна помилка при виборі платформи — порівнювати ціни стартових тарифів «у лоб». Кожна платформа рахує роботу у своїх одиницях, і для довгих workflow різниця стає кратною.
- n8n рахує executions. За визначенням n8n, execution — це один запуск усього workflow, незалежно від кількості кроків і обсягу даних. Workflow із 3 і з 30 вузлів коштує однаково. Self-hosted Community Edition ліміту запусків не має взагалі.
- Make рахує credits. Кожна дія модуля — додати рядок у Google Sheets, отримати лист із Gmail — зазвичай коштує 1 кредит. AI-модулі й деякі складні застосунки списують змінну кількість кредитів: при використанні вбудованого AI Provider від Make — залежно від вхідних і вихідних токенів і обраної моделі.
- Zapier рахує tasks. Задача — це кожна успішно виконана дія. Тригери, опитування нових даних і вбудовані інструменти (Formatter, Paths, Filter, Delay, Looping, Storage, Tables, Forms) задач не витрачають, невдалі дії теж не рахуються. Якщо ліміт вичерпано, а pay-per-task увімкнено, понад ліміт діє підвищений тариф.
Розрахунок на прикладі: той самий workflow на трьох платформах
Візьмемо типовий сценарій обробки лідів: нова заявка з форми → AI класифікує й оцінює лід → пошук компанії → запис у CRM → повідомлення менеджеру в Telegram → лист клієнту. Разом — тригер і 9 дій. Запускається 1 000 разів на місяць.
| Платформа | Скільки одиниць витрачається | Який тариф потрібен | Орієнтовна вартість |
|---|---|---|---|
| n8n Cloud | 1 000 executions | Starter (2 500 запусків) | €20/міс. при річній оплаті |
| n8n self-hosted | Без ліміту | Community Edition | Лише вартість сервера |
| Make | ≈10 000 credits (10 модулів × 1 000 запусків), AI-крок може коштувати більше | Core (10 000 кредитів) — впритул, краще з запасом | Від $9/міс. |
| Zapier | 9 000 tasks (тригер безкоштовний) | Professional, 10 000 задач | $129/міс. при річній, $193,50 при щомісячній оплаті |
Цифри орієнтовні, але пропорція показова: чим довший workflow і більший обсяг, тим сильніше виграє модель «оплата за запуск». До цих сум треба додати вартість самої мовної моделі: у n8n ви зазвичай підключаєте власний API-ключ OpenAI, Anthropic чи Google і платите провайдеру за токени, у Make можна використати власний ключ або AI Provider з оплатою кредитами. Перед вибором завжди рахуйте свій реальний сценарій у калькуляторах на сторінках тарифів — ціни й ліміти змінюються.
AI-агенти та MCP: що вміє кожна платформа
У 2026 році питання вже не «чи можна додати ChatGPT у workflow», а «чи можна побудувати AI-агента, який сам обирає інструменти й доводить задачу до кінця». Тут платформи відрізняються найбільше.
n8n: найглибші можливості для агентів
Центральний елемент — вузол AI Agent, побудований на примітивах LangChain. До нього підключаються під-вузли: мовна модель (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, будь-який OpenAI-сумісний endpoint або локальні моделі через Ollama), пам'ять для контексту між повідомленнями, інструменти (інші вузли, HTTP-запити, цілі workflow) і векторні сховища для RAG — пошуку по ваших документах.
n8n також повноцінно підтримує MCP (Model Context Protocol) в обидва боки. Вузол MCP Server Trigger перетворює ваші workflow на інструменти, які може викликати зовнішній AI-клієнт — наприклад, Claude. Вузол MCP Client Tool, навпаки, дає агенту n8n доступ до інструментів будь-якого зовнішнього MCP-сервера. Саме тому n8n став стандартом для тих, хто будує агентів «під ключ» для бізнесу.
Make: агенти поверх сценаріїв
Make AI Agents отримують інструкції, базу знань та інструменти, а інструментами можуть бути окремі модулі, цілі сценарії Make або MCP-інструменти. Є і Make MCP server, через який зовнішні AI-асистенти можуть запускати ваші сценарії, і Maia by Make — помічник, що збирає автоматизацію за текстовим описом. Функція агентів доступна на всіх тарифах, але на сторінці цін досі позначена як beta: для workflow з AI-кроками Make чудовий, для повністю автономних агентів у продакшені варто тестувати особливо ретельно.
Zapier: агенти як окремий продукт
Zapier Agents — «AI-колеги», яким можна дати знання компанії (FAQ, документи, посилання) і доступ до дій у понад 9 000 застосунків. Агенти й чат-боти Zapier — окремі продукти поза економікою задач зі своєю тарифікацією. Copilot допомагає будувати Zaps текстом, а Zapier MCP, доступний на всіх тарифах, дає AI-асистентам виконувати дії в застосунках Zapier. Це найпростіший спосіб «дати ШІ руки», але найменш гнучкий, коли потрібна власна логіка агента.
Хочете впевнено працювати і з Make, і з n8n?
На курсі AI Automation від Prog Academy є окремі модулі з no-code автоматизації на Make та n8n: інтеграції з CRM, email і месенджерами, AI-агенти та реальні бізнес-сценарії, які можна показати клієнту чи роботодавцю.
Детальніше про курс AI Automation →Self-hosting, дані та ліцензія
Для компаній, які працюють із персональними, медичними чи фінансовими даними, питання «де виконується автоматизація» часто важливіше за ціну. Make і Zapier — лише хмарні сервіси: дані проходять через їхню інфраструктуру. n8n можна розгорнути на власному сервері або в приватній хмарі (найчастіше через Docker), а в поєднанні з локальними моделями через Ollama — побудувати AI-автоматизацію, де дані взагалі не залишають периметр компанії.
Важливий нюанс — ліцензія. Community Edition n8n поширюється за Sustainable Use License: використовувати й модифікувати n8n можна для власних внутрішніх бізнес-цілей, некомерційних чи особистих потреб. Продавати доступ до самого n8n як сервісу третім особам ця ліцензія не дозволяє. Якщо ви фрилансер і плануєте хостити n8n для клієнтів, прочитайте умови ліцензії або розгляньте варіант, коли n8n розгорнуто на інфраструктурі самого клієнта.
Зворотний бік self-hosting — відповідальність: оновлення, резервні копії, моніторинг і безпеку сервера доведеться забезпечувати самостійно. Якщо в команді немає людини, яка це вміє, n8n Cloud або Make можуть виявитися дешевшими в підсумку.
Типові сценарії: яку платформу обрати
| Сценарій | Краще підходить | Коментар |
|---|---|---|
| AI-кваліфікація лідів і запис у CRM | n8n або Make | Make — якщо обсяги невеликі; n8n — якщо багато кроків і тисячі запусків |
| AI-асистент підтримки з пошуком по базі знань | n8n | Потрібні пам'ять, RAG і векторне сховище |
| Публікація контенту в кілька соцмереж | Make | Наочна маршрутизація, багато готових модулів |
| Синхронізація форм, таблиць і пошти для маленької команди | Zapier | Налаштування за 15 хвилин без технічних знань |
| Обробка документів із конфіденційними даними | n8n self-hosted | Дані не залишають вашу інфраструктуру |
| Інструменти для Claude чи іншого AI-асистента через MCP | n8n або Zapier | n8n — власна логіка; Zapier MCP — готові дії в тисячах застосунків |
Більше розібраних схем — у статтях «AI-автоматизація бізнесу: 15 практичних прикладів» та «AI-агенти для бізнесу: впровадження та окупність».
Чек-лист вибору платформи
- Порахуйте обсяг. Скільки разів на місяць запускатиметься workflow і скільки в ньому кроків? Перемножте й порівняйте з лімітами тарифів.
- Перевірте інтеграції. Чи є готові конектори до ваших сервісів? Якщо ні — чи мають вони API, щоб використати HTTP-запит?
- Оцініть вимоги до даних. Чи можна передавати дані через хмару стороннього сервісу, чи потрібен self-hosting?
- Визначте рівень AI. Вам достатньо одного AI-кроку (класифікувати, узагальнити, написати чернетку) чи потрібен агент із пам'яттю й інструментами?
- Чесно оцініть команду. Хто підтримуватиме автоматизації? Нетехнічній команді буде простіше в Zapier або Make.
- Почніть з пілоту. Зберіть один workflow на безкоштовному тарифі чи тестовому періоді й поміряйте реальне споживання одиниць.
Що вивчати першим, якщо ви входите в AI Automation
Якщо ви розглядаєте AI-автоматизацію як професію, вибір «або-або» не потрібен: роботодавці й клієнти використовують усі три платформи, а базові поняття однакові. Тригери й дії, структура даних у JSON, API й вебхуки, умови та обробка помилок — вивчивши це на одній платформі, ви швидко перейдете на іншу.
Практичний шлях виглядає так:
- Make — щоб на наочних сценаріях зрозуміти, як дані рухаються між сервісами.
- n8n — щоб будувати AI-агентів, складні інтеграції й рішення з контролем даних.
- Zapier — вивчається за вечір, коли він знадобиться клієнту.
Детально про професію, навички й зарплати — у повному гіді по AI Automation. А коли перші workflow будуть готові, стане в пригоді стаття «Як знайти першого клієнта на AI Automation». Якщо хочеться зазирнути «під капот» агентів, почніть з інструкції «Як створити першого AI-агента на Python».
Типові помилки при виборі
- Порівнювати лише стартові ціни. $19,99 у Zapier і $9 у Make — це ціни за зовсім різний обсяг роботи. Рахуйте свій сценарій.
- Забувати про вартість LLM. Платформа — лише частина витрат: токени мовної моделі оплачуються окремо або кредитами.
- Обирати self-hosting «бо безкоштовно». Сервер, оновлення й резервні копії теж коштують — часом і грошей, і часу.
- Будувати автономного агента там, де вистачить одного AI-кроку. Простий workflow дешевший, передбачуваніший і легший у підтримці.
- Не обробляти помилки. API падають, ліміти закінчуються. Налаштуйте сповіщення про збої та повторні спроби з першого дня.
Підсумок
У 2026 році n8n, Make і Zapier — це не «краща» і «гірші» платформи, а три різні компроміси. Zapier продає простоту й кількість інтеграцій, Make — баланс гнучкості та ціни, n8n — контроль, глибину AI-агентів і вигідну економіку на великих обсягах. Обирайте за своїм сценарієм, рахуйте реальне споживання, а якщо будуєте кар'єру в AI-автоматизації — опануйте щонайменше дві платформи: Make і n8n.
Детальніше про курс AI Automation →