Содержание

  1. Что такое n8n и Make
  2. Подробно о n8n
  3. Подробно о Make
  4. Детальное сравнение
  5. Сравнение цен
  6. Когда выбирать n8n
  7. Когда выбирать Make
  8. Когда нужен Python

n8n и Make (бывший Integromat) — два лидера рынка no-code автоматизации. Оба позволяют строить workflow визуально, без написания кода. Но они очень разные по позиционированию, ценообразованию и возможностям.

Мы работаем с обоими инструментами в клиентских проектах — разберём честно что и когда лучше.

1. Что такое n8n и Make

n8n — open-source платформа для автоматизации workflow. Можно развернуть на своём сервере бесплатно или использовать облачную версию. Позиционируется как инструмент для технических пользователей и разработчиков.

Make (ранее Integromat) — облачная платформа для автоматизации с акцентом на простоту. Принадлежит чешской компании, очень популярна среди маркетологов и нетехнических пользователей.

2. Подробно о n8n

Сильные стороны n8n

  • Self-hosting — можно развернуть на своём сервере бесплатно. Данные никуда не уходят
  • Выполнение JavaScript — прямо в workflow можно писать JS-код для сложной логики
  • Неограниченные запуски в self-hosted версии — платите только за сервер
  • Более 400 интеграций — и можно добавить любую через HTTP-запрос
  • Открытый исходный код — можно дорабатывать под себя

Слабые стороны n8n

  • Требует технических знаний для self-hosting (Docker, VPS)
  • Интерфейс менее интуитивен чем у Make
  • Меньше готовых шаблонов
  • Облачная версия дороже Make

3. Подробно о Make

Сильные стороны Make

  • Самый красивый интерфейс — workflow выглядят как схемы, очень наглядно
  • 1500+ интеграций — крупнейшая библиотека из коробки
  • Щедрый бесплатный тариф — 1000 операций в месяц бесплатно
  • Огромная база шаблонов — можно найти готовый workflow для большинства задач
  • Простота — нетехнические пользователи осваивают за день

Слабые стороны Make

  • Только облако — данные хранятся на серверах Make
  • Ограничения по операциям на платных тарифах
  • Сложная логика требует много модулей
  • Нет нативного выполнения кода (только через HTTP)

4. Детальное сравнение

Критерийn8nMake
Self-hosting✅ Да, бесплатно❌ Только облако
Интеграции400+1500+
Выполнение кода✅ JavaScript нативно⚡ Только через HTTP
ИнтерфейсФункциональный✅ Очень удобный
Порог входаСредний✅ Низкий
Бесплатный тарифSelf-hosted бесплатно✅ 1000 ops/мес
Шаблоны300+✅ 2000+
Конфиденциальность✅ Данные у вас⚡ На серверах Make
Скорость выполнения✅ БыстрееСтандартная
Open Source✅ Да (fair-code)❌ Нет

5. Сравнение цен

n8n

  • Self-hosted — бесплатно (платите только за сервер ~500 ₽/мес)
  • Starter — $24/мес: 5 активных workflow, 2500 запусков
  • Pro — $60/мес: неограниченные workflow, 10 000 запусков
  • Enterprise — от $200/мес

Make

  • Free — бесплатно: 1000 операций/мес, 2 активных сценария
  • Core — $10.59/мес: 10 000 операций, неограниченные сценарии
  • Pro — $18.82/мес: 10 000 операций + полные возможности
  • Teams — $34.12/мес: для команд
Важно про Make: считайте операции внимательно. Каждый модуль в сценарии = одна операция. Workflow из 10 модулей запущенный 100 раз = 1000 операций — это весь бесплатный лимит.

6. Когда выбирать n8n

✅ Выбирайте n8n если:

  • Важна конфиденциальность данных — медицина, финансы, корпоративные данные
  • Нужна сложная логика с кодом прямо в workflow
  • Большой объём запусков — self-hosting выгоднее любого облака
  • Есть технический специалист который настроит и обслужит
  • Нужна гибкая интеграция через HTTP API

Типичные кейсы для n8n: ETL-пайплайны, интеграция корпоративных систем, обработка персональных данных, высоконагруженные workflow (тысячи запусков в день).

7. Когда выбирать Make

✅ Выбирайте Make если:

  • Нетехническая команда — маркетологи, менеджеры, операционисты
  • Нужно быстро запустить автоматизацию — за день, а не за неделю
  • Интеграции из готовой библиотеки 1500+ сервисов
  • Небольшой объём операций — до 10 000 в месяц
  • Важна красота workflow-схем для презентации

Типичные кейсы для Make: маркетинговые автоматизации, уведомления в Slack/Telegram, синхронизация популярных SaaS-сервисов, лидогенерация.

8. Когда нужен Python вместо обоих

Оба инструмента имеют ограничения. Python нужен когда:

  • Нужна обработка больших объёмов данных — тысячи записей
  • Сложные алгоритмы трансформации данных которые не реализовать визуально
  • Интеграция с 1С через COM-интерфейс — только Python/Windows
  • ML-модели и работа с нейросетями
  • Максимальная производительность и контроль
Наша практика: n8n и Make отлично работают для 70% задач автоматизации. Для оставшихся 30% — сложные интеграции, большие данные, ML — нужен Python. Часто лучшее решение — комбинация: n8n оркестрирует, Python обрабатывает данные.

Не знаете что выбрать для вашей задачи?

Расскажите задачу — бесплатно порекомендуем инструмент и архитектуру. Работаем с n8n, Make и Python.

Получить консультацию