n8n vs Zapier vs Make: що обрати у 2026
Чесна одна фраза наперед: усі три (n8n, Zapier і Make) роблять одне й те саме. Переміщають дані між застосунками. Різниця не в тому, «що вони вміють», а в трьох речах: модель оплати, чи можна хостити в себе і стеля складності, в яку ти впираєшся. Решта це лише маркетинг. Розкладаю по поличках, щоб ти обрав за 10 хвилин, а не за тиждень порівняльних таблиць.
Спершу: це не про «платформа чи агент»
Якщо твоє питання звучить як «нам взагалі брати no-code чи писати кастомного AI-агента», то це інша розмова, і я її вже вів окремо. Тут ми порівнюємо три no-code платформи між собою для того, хто вже вирішив, що йде в no-code. Якщо ж сумніваєшся в самому підході, ось: читай пост про AI-агент vs Zapier: коли купувати кастомне →
Коротко: де кожен виграє
n8n
- Оплата: per-execution або self-hosted (безліміт)
- Self-hosting: так, повноцінний (головна перевага)
- Складні розгалуження: так, code-nodes на JS/Python
- Приватність даних: максимум, дані не виходять з твого сервера
- Найдешевший на великих обсягах
Zapier
- Оплата: per-task (кожна дія = таск)
- Self-hosting: немає, тільки хмара
- Складні розгалуження: слабко, Paths обмежені
- Приватність даних: дані ходять через їхню хмару
- Найбільша екосистема інтеграцій і найпростіший старт
Make
- Оплата: per-operation (кожен модуль = операція)
- Self-hosting: немає, тільки хмара
- Складні розгалуження: так, візуальний редактор сильний
- Приватність даних: дані ходять через їхню хмару
- Найкраще співвідношення ціна/візуальна потужність
Головна різниця: як рахуються гроші
Це місце, де люди палять бюджет, бо порівнюють «ціну за план», а не ціну за одиницю роботи. А одиниця всюди різна:
- Zapier рахує task. Один task це одна виконана дія. Workflow з 8 кроків, що відпрацював 1 000 разів, з'їдає близько 8 000 tasks. Тому Zapier найшвидше дорожчає, коли потоків стає багато.
- Make рахує operation. Одна операція це один виклик модуля, включно з перевіркою умов. Дешевше за Zapier на тому ж навантаженні в рази, але важкі сценарії з купою фільтрів все одно «накручують» операції.
- n8n рахує execution. Один execution це один повний запуск workflow, скільки б кроків у ньому не було. А на self-hosted це взагалі безліміт: платиш за сервер, не за обсяг.
Висновок без цифр: за однакового навантаження Zapier зазвичай у рази дорожчий за Make, а Make у рази дорожчий за self-hosted n8n. Чим більший обсяг, тим сильніше n8n відриває.
Коли n8n
Бери n8n, якщо в тебе є хоч хтось технічний і одна з цих умов:
- Обсяги великі (десятки тисяч запусків на місяць): per-task моделі тебе з'їдять, а self-hosted n8n ні.
- Дані чутливі: фінтех, медицина, персональні дані клієнтів. На self-hosted дані фізично не виходять з твого сервера.
- Потрібні складні розгалуження або власний код у середині workflow (JS/Python node): n8n це дозволяє нативно.
- Хочеш не залежати від чужої хмари і її цінової політики.
Мінус чесно: n8n вимагає, щоб хтось підняв і тримав сервер. Якщо технічних рук нема взагалі, це не безкоштовно, це «безкоштовно плюс твій DevOps час».
Коли Zapier
Бери Zapier, якщо:
- Команда нетехнічна і має зібрати робочий потік сьогодні, без DevOps.
- Тобі критична екосистема: Zapier має найбільшу бібліотеку готових інтеграцій, включно з нішевими SaaS, яких нема у конкурентів.
- Потоки прості й лінійні (A → B → C), а обсяги малі: тоді ціна за task ще не кусає.
Zapier це швидкість старту і покриття інтеграцій ціною грошей на масштабі. Платиш за те, щоб не думати про інфраструктуру.
Коли Make
Make це золота середина для тих, хто переріс Zapier по ціні, але ще не готовий до self-hosted n8n:
- Потрібні складні візуальні сценарії з розгалуженнями, ітераціями, агрегаціями, а технічного DevOps нема.
- Обсяги середні, і per-operation виходить помітно дешевше за Zapier.
- Команда любить «бачити» потік як схему, а не як список кроків.
Мінус: візуальний редактор Make потужний, але на справді важких сценаріях полотно стає «спагеті», і дебажити його довше, ніж читати код у n8n.
Реальність цін у 2026
Точні цифри змінюються щокварталу, тому даю чесні діапазони, а не вигадані суми:
- Zapier: платний старт приблизно від $20/міс, але ціна злітає швидко, щойно tasks ідуть на десятки тисяч. На обсязі легко близько $300-400+/міс.
- Make: старт приблизно від $9-10/міс, і на тому ж обсязі зазвичай у рази дешевший за Zapier.
- n8n Cloud: приблизно від $20/міс. А self-hosted це фактично вартість VPS (умовно $5-20/міс) і безліміт запусків. Це руйнує per-unit економіку конкурентів на великих обсягах.
Не дивись на стартову ціну. Порахуй свій реальний обсяг операцій на місяць і помнож на модель оплати кожної платформи. Саме там ховається різниця у 10 разів.
А коли жоден не підходить
Є межа, за якою no-code перестає бути дешевшим або взагалі можливим. Усі три добре переміщають дані, але жоден з них не думає. Щойно тобі треба, щоб система розпізнавала наміри з вільного тексту, вела діалог, ухвалювала рішення з контекстом, ти починаєш обвішувати workflow милицями, і він стає дорожчим і крихкішим за кастомне рішення.
У такому разі питання вже не «n8n чи Zapier чи Make», а «no-code чи кастомний AI-агент». Я будую обидва і обираю стек під задачу: часто n8n тримає інтеграційний шар, а AI-агент сидить усередині й ухвалює рішення. Деталі на сторінці AI-автоматизація бізнес-процесів → а коли саме пора переходити на кастомне, ось: в окремому пості про AI-агент vs Zapier →
Швидкий підсумок
n8n: обсяг, приватність, складна логіка, є технічні руки.
Zapier: нетехнічна команда, максимум інтеграцій, прості потоки.
Make: складна візуальна логіка без DevOps, середні обсяги, дешевше за Zapier.
Жоден: коли потрібне рішення, а не маршрутизація. Тоді кастомний агент.
Поговоримо?
30 хвилин дзвінок, розкладемо твій реальний обсяг і скажу чесно, чи вистачить тобі n8n, чи вже час на агента. Якщо no-code тобі ще ОК, так і скажу.