n8n vs Make: uczciwe porównanie dwóch platform automatyzacji (2026)

n8n i Make to dwie platformy do automatyzacji procesów bez pisania całego kodu od zera. Główna różnica: n8n jest self-hostowalny na licencji fair-code i rozlicza się za pełne wykonanie workflow, a Make to chmurowy SaaS rozliczany za pojedyncze operacje. n8n Cloud startuje od 20 EUR/mies., Make od 12 USD/mies. (stan na lipiec 2026).

Szybka odpowiedź: kiedy które

To nie jest ranking „lepsze - gorsze”, tylko dwa różne modele pod dwa różne konteksty:

• n8n wybierasz, gdy chcesz kontroli: self-host, dane u siebie, tańsza obsługa dużego wolumenu, integracje szyte na miarę. Ceną jest stromsza krzywa uczenia i to, że ktoś musi ten serwer utrzymać.
• Make wybierasz, gdy chcesz zacząć szybko: gotowa chmura, płaska krzywa uczenia, tysiące gotowych integracji. Ceną jest rozliczenie za każdą operację, które przy dużym, wielokrokowym wolumenie potrafi urosnąć.

Cały poniższy tekst to rozwinięcie tego jednego zdania. Jeśli szukasz wcześniejszego pytania, „n8n: co to jest i kiedy przestaje wystarczać”, rozkładamy je osobno w tym przewodniku.

n8n vs Make: sześć różnic w jednej tabeli

To nie jest tabela całego rynku, tylko sześć osi, na których te dwa narzędzia realnie się różnią. Wszystkie pozycje to fakty publiczne, stan na lipiec 2026.

Model licencyjny i self-hosting: „uruchom u siebie” vs „bierz z chmury”

Najtwardsza różnica jest tu, nie w cenniku. n8n jest fair-code: kod jest jawny (source-available) na licencji Sustainable Use License, którą n8n wprowadził w 2022 roku, i możesz uruchomić Community Edition na własnym serwerze za darmo, do wewnętrznych celów firmy (n8n, dokumentacja, stan na lipiec 2026). Licencja pozwala też świadczyć usługi budowania workflow n8n dla klientów. Pliki oznaczone .ee. obejmuje osobna licencja Enterprise.

Make działa odwrotnie: to własnościowy, chmurowy SaaS należący do Celonis. Nie hostujesz kodu u siebie, korzystasz z gotowej platformy w chmurze dostawcy. Dedykowaną instancję dostajesz dopiero jako Private Cloud w planie Enterprise (cennik i dokumentacja Make, stan na lipiec 2026).

Praktyczny skutek: jeśli chcesz mieć całą automatyzację na własnym serwerze, w swojej sieci, n8n jest do tego stworzony, a Make nie. Jeśli nie chcesz utrzymywać żadnego serwera, jest odwrotnie.

Cennik: dwa różne liczniki, nie dwie różne kwoty

Porównywanie samych cen tu myli, bo obie platformy liczą coś innego. n8n liczy wykonania workflow: jedno uruchomienie procesu od początku do końca to jedno wykonanie, niezależnie od tego, czy ma 3 kroki, czy 30. n8n Cloud: Starter 20 EUR/mies. (2 500 wykonań, rozliczenie roczne), Pro 50 EUR/mies. (10 000 wykonań), Business 667 EUR/mies. (40 000 wykonań, self-host, SSO/SAML). Community Edition self-hostujesz za darmo, płacąc tylko za serwer (cennik n8n.io, stan na lipiec 2026).

Make liczy operacje, od sierpnia 2025 nazywane kredytami (przelicznik 1:1). Jedno uruchomienie modułu to jeden kredyt, a triggery, filtry, routery i iteratory liczą się osobno: iterator po 10 elementach to 10 kredytów na tym kroku. Plan Free daje 1 000 kredytów, Core 12 USD/mies. za 10 000 kredytów, Pro 21 USD, Teams 38 USD (cennik Make.com, stan na lipiec 2026). Od listopada 2025 nadmiarowe kredyty ponad limit planu mają 25% narzut (Make, listopad 2025).

Dlatego zanim porównasz plany, policz swój wolumen w jednostce Make. To Twoje podstawienie, nie nasza obietnica:

Miesięczne operacje (kredyty) w Make ≈
  liczba spraw (rekordów) w miesiącu
  x liczba modułów na jedną sprawę
  x liczba uruchomień w miesiącu

Ten sam proces w n8n to zwykle jedno wykonanie na sprawę, niezależnie od liczby kroków. Im więcej modułów na sprawę i im większa częstotliwość, tym mocniej rachunek rozjeżdża się na korzyść n8n (zwłaszcza self-hostowanego). Przy prostych, rzadkich procesach różnica jest nieistotna i wygrywa wygoda Make.

RODO i dane w EU: gdzie fizycznie leżą dane

Oba narzędzia da się ustawić zgodnie z RODO. Różnią się tym, gdzie leżą dane i ile masz nad tym kontroli.

n8n self-hostowany daje najpełniejszą kontrolę: instancję stawiasz tam, gdzie chcesz, np. na serwerze w EU, dane nie opuszczają Twojej infrastruktury, a DPA podpisujesz z dostawcą hostingu. To domyślny wybór, gdy proces dotyka danych szczególnie wrażliwych.

Make jest chmurowy, ale ma realną odpowiedź na dane w EU: przy zakładaniu organizacji wybierasz region (EU pod adresem eu1.make.com albo US), a dane klientów z EU są przetwarzane na serwerach w Unii (AWS, region EU). Uwaga na dwie rzeczy: wybór regionu jest trwały dla danej organizacji, a DPA jest dostępne od planu Team wzwyż, więc na planie Free nie przetwarzaj przez Make danych osobowych w kontekście biznesowym (dane: Make, dokumentacja i społeczność, stan na 2025-2026).

Skrót: przy zwykłych danych operacyjnych oba są w porządku; przy danych wrażliwych self-host n8n daje kontrolę, której chmura z natury nie da.

Krzywa uczenia i kiedy realnie wybrać które

Make jest szybszy na starcie. Wizualny kreator, tysiące gotowych integracji i brak własnego serwera sprawiają, że pierwszy działający scenariusz zbudujesz w godziny, także bez zespołu IT.

n8n wymaga więcej. Daje kroki w kodzie (JavaScript/Python) i pełną elastyczność, ale self-host trzeba postawić i utrzymać, a nietypowe integracje częściej dopisuje się samemu. To narzędzie dla kogoś, kto ceni kontrolę bardziej niż najkrótszy start.

Uczciwa reguła kciuka z rynku: przy niewielkim, standardowym wolumenie (orientacyjnie do kilkunastu tysięcy operacji miesięcznie) Make jest prostszy i wystarczająco tani; powyżej, przy wielokrokowych procesach o dużej częstotliwości, self-hostowany n8n zwykle zaczyna się opłacać (Nordsteg, maj 2026). To reguła kciuka, nie prawo fizyki: policz na swoich liczbach.

Kiedy żadne z nich nie wystarczy

Oba narzędzia świetnie wykonują workflow: zdarzenie wchodzi, kroki się wykonują, wynik wychodzi po ustalonej ścieżce. Workflow kończy się dokładnie tam, gdzie zaczyna się decyzja.

Jeśli proces wymaga, żeby coś oceniło niejednoznaczną sprawę, zatrzymało się przy niskiej pewności, zostało w granicach, które ustalasz, eskalowało wyjątek do człowieka i zostawiło ślad, który da się sprawdzić po fakcie, to już nie jest workflow, tylko agent AI. Sztywny scenariusz n8n czy Make obsłuży happy path i znane wyjątki; nie poradzi sobie tam, gdzie za każdym razem trzeba osądzić, co zrobić. Ta granica jest tym samym rozróżnieniem, które opisujemy w przewodniku czym jest agent AI.

Tu wchodzimy my, i tylko tu. Jeśli chcesz, żeby zespół sam nauczył się budować takie systemy, mamy kursy AI-native. Jeśli wolisz, żeby proces z granicami, eskalacją i śladem zbudował i utrzymał w produkcji ktoś inny, to nasze automatyzacje AI (od 15 000 zł netto za jeden proces, agent prowadzący proces od 25 000 zł netto; ile realnie kosztuje taka automatyzacja i jak policzyć zwrot, rozkładamy w osobnym artykule o cenniku i ROI).

Kiedy NIE sięgać po żadną automatyzację

Uczciwie: czasem ani n8n, ani Make, ani agent nie są odpowiedzią.

• Proces zdarza się rzadko. Kilka spraw w miesiącu obsłuży człowiek taniej niż koszt zbudowania i utrzymania automatyzacji.
• Reguły żyją w czyjejś głowie. Jeśli nikt nie umie opisać, kiedy sprawa jest rutynowa, a kiedy wyjątkiem, najpierw spisz proces na kartce. To zwykle większość roboty, zanim w ogóle pojawi się temat narzędzia.
• Gotowy SaaS już to robi. Jeśli problem rozwiązuje istniejące narzędzie z półki, nie ma sensu składać tego samego z bloczków.

Jeśli któryś punkt pasuje do Twojej sytuacji, powiemy to wprost na skanie, zanim wydasz złotówkę.

Jak zacząć

Najtańszy sensowny pierwszy krok to policzyć proces, a nie wybrać narzędzie.

1. Umów bezpłatny skan procesów i pokaż jeden konkretny proces.
2. Przygotuj: ile spraw miesięcznie, ile kroków ma jedna sprawa, jakie systemy są po drodze, gdzie pojawiają się wyjątki i gdzie muszą leżeć dane.
3. Po rozmowie dostaniesz rekomendację: n8n, Make, automatyzacja z granicami i śladem, agent albo uczciwe „na razie nie warto”.

Umów bezpłatny skan procesów | Kursy AI-native | Automatyzacje AI

Powiązane artykuły

• n8n: co to jest i kiedy przestaje wystarczać (2026)
• Ile kosztuje automatyzacja procesów AI: cennik i ROI (2026)
• Czym jest agent AI: siedem kryteriów
• Automatyzacje AI