n8n vs Make (September 2026): Vergleich für HR-Teams

n8n oder Make: Fazit vorab

n8n vs Make: Vergleichstabelle

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n8n vs Make: Was kostet es im Jahr?

Preise: n8n rechnet jeden Workflow-Lauf ab, Make jede Aktion und jede Trigger-Abfrage

n8n zählt Ausführungen: Eine Ausführung ist ein Lauf des gesamten Workflows, egal wie viele Schritte er hat. Die Cloud-Preise gelten in Euro bei jährlicher Zahlung, Stand September 2026. Starter kostet 20 € pro Monat für 2.500 Ausführungen, Pro 50 € für 10.000 und der selbst gehostete Business-Tarif 667 € für 40.000. Selbst gehostet heißt: Sie betreiben n8n auf eigenen Servern. Enterprise gibt es auf Anfrage, die selbst gehostete Community Edition ist kostenlos.

Make rechnet in Credits ab. Jede Aktion eines Moduls verbraucht standardmäßig 1 Credit, ebenso jede Abfrage eines Triggers (Auslösers) nach neuen Daten. Module sind die Bausteine eines Szenarios, so heißen Abläufe bei Make. Der AI Provider von Make kostet mehr, abhängig von den Tokens (Texteinheiten). Die Preisseite nennt einen Gratis-Tarif mit bis zu 1.000 Credits im Monat. Core kostet ab 9 $, Pro ab 16 $ und Teams ab 29 $ pro Monat, jeweils für 10.000 Credits. Laut Preisseite spart jährliche Zahlung 15 Prozent oder mehr. Für welchen Zahlungsrhythmus die genannten Preise gelten, sagt die Seite nicht. Jahresverträge für Pro und Teams stellen die Credits des ganzen Jahres auf einmal bereit, und zusätzliche Credits kosten 25 Prozent mehr.

Bei 3 Aktionen treffen sich beide Modelle. Ein Ablauf, der einmal pro Neueinstellung startet und aus 1 Trigger und 3 Aktionen besteht, verbraucht in Make 4 Credits und in n8n 1 Ausführung. Die 10.000 Credits von Core und die 2.500 Ausführungen von Starter reichen damit jeweils für 2.500 Läufe. Bei 8 Aktionen schafft Make Core etwa 1.100.

Regelmäßiges Abfragen (Polling) kostet bei beiden. Ein Ablauf, der Personio alle 15 Minuten nach neuen Beschäftigten abfragt, läuft in einem Monat mit 30 Tagen 2.880 Mal. In Make sind das 2.880 Credits, auch wenn niemand neu angefangen hat. Mit einem Schedule Trigger in n8n sind es 2.880 Ausführungen, mehr als die 2.500 von Starter.

HR-Abläufe: Make hat mehr fertige HR-Apps, n8n erreicht den Rest über APIs

Make führt mehr als 3.000 Apps. Die Personio-App hat Make selbst gebaut und verifiziert. Sie bietet Trigger für neue Beschäftigte und neue Stellen sowie Aktionen wie Create an employee, Update an employee und Upload a document. So baut ein:e HR-Generalist:in einen Onboarding-Ablauf für Personio ohne Code. Mehr zu Personio selbst steht in Personio vs HiBob.

n8n führt 2.274 Integrationen, doch seine Dokumentation kennt keinen Personio-Knoten. Knoten (Nodes) sind die Bausteine eines n8n-Workflows. Ein Personio-Ablauf läuft deshalb über den Knoten HTTP Request und die API (Programmierschnittstelle) von Personio. Im Recruiting ist es umgekehrt: n8n hat einen eingebauten Knoten Workable Trigger für neue und verschobene Kandidat:innen. Die Workable-App von Make pflegen dagegen Nutzer:innen aus der Community, nicht Make selbst.

Wer beide nutzt, bekommt Hilfe von Make: Seit Juli 2026 kann Make Grid, das Automatisierungen und ihre Abhängigkeiten abbildet, auch n8n-Workflows erfassen. Beide Plattformen gehören zu den 9 Tools in unserer Kategorie Workflow-Automatisierung.

KI-Agenten: Beide bauen sie, Make kennzeichnet seine noch als Beta

n8n baut Agenten aus Knoten: einem Knoten AI Agent mit Gedächtnis und Tools, Freigabeschritten durch Menschen (Human in the Loop), Guardrails (Schutzregeln) und Evaluierungen. n8n arbeitet mit jedem Sprachmodell, auch mit lokalen Modellen über den Ollama-Knoten. So können Prompts (Eingaben an das Modell) mit Beschäftigtendaten beim Selbsthosten auf Ihren Servern bleiben. Über MCP (Model Context Protocol), ein offenes Protokoll für den Zugriff von KI-Assistenten auf andere Anwendungen, verbinden MCP-Knoten n8n-Workflows und Agenten mit Assistenten wie Claude und mit externen Tools.

Die aktuelle Agenten-App von Make, Make AI Agent (New), ist in einer offenen Beta, und laut Make können sich Funktionen und Preise noch ändern. Die Agenten nutzen Module, Szenarien und MCP-Tools und zeigen jede Entscheidung in einem Reasoning-Panel, einer Ansicht ihrer Begründungen. Laut Make lassen sich manuelle Freigaben einbauen. Der AI Provider von Make funktioniert in allen Tarifen und rechnet Tokens in Credits ab. Für eine eigene Verbindung zu OpenAI, Claude oder Gemini brauchen Sie einen bezahlten Tarif. Über den MCP-Server von Make können Claude und ChatGPT Szenarien ausführen.

Beide KI-Baukästen sind Vorabversionen. n8n Assistant, in der Vorschau (Preview), baut Workflows aus einem Chat heraus und behebt Fehler. Dabei kann er ausgewählte Details zu Ausführungen und Fehlern verarbeiten, die Beschäftigtendaten enthalten können. Maia by Make, in öffentlicher Beta für bezahlte Tarife, baut und repariert Szenarien, und laut Make nutzt Maia Ihre Daten nie zum Training. Testen Sie beide mit erfundenen Datensätzen von Beschäftigten.

Beschäftigtendaten und Länder: n8n kann im Haus bleiben, bei Make wählen Sie EU oder USA

n8n Cloud speichert Daten in der EU, auf Servern in Frankfurt, die auf Microsoft Azure laufen. SOC 2 ist ein US-Standard für Prüfberichte zu Sicherheitskontrollen, und eine unabhängige Prüfgesellschaft prüft das SOC-2-Programm von n8n jedes Jahr. Beim Selbsthosten bleiben Beschäftigtendaten auf Ihrer eigenen Infrastruktur, unter einer Lizenz für interne Geschäftszwecke. Dann muss aber jemand Updates einspielen: n8n veröffentlichte am 16. September 2026 zehn Sicherheitshinweise auf GitHub, acht davon mit dem Schweregrad High. Über die Workflow-Einstellungen lässt sich verhindern, dass n8n erfolgreiche Ausführungen speichert, und in Enterprise-Tarifen lassen sich Ausführungsdaten schwärzen.

Make läuft nur in der eigenen Cloud auf AWS. Kundenunternehmen wählen beim Anlegen einer Organisation ein Rechenzentrum in der EU oder den USA und können es später nicht mehr ändern. Make hat ein nach ISO 27001 zertifiziertes Sicherheitsprogramm und abgeschlossene Audits nach SOC 2 Type II und SOC 3. Dazu kommt ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit Standardvertragsklauseln der EU. Die Muttergesellschaft Celonis ist unter dem EU-US Data Privacy Framework registriert, dem Rahmen für Datenübermittlungen in die USA. Die Einstellung Keep data confidential verhindert, dass Make Szenariodaten in seinen Ausführungsprotokollen behält.

Unser Verzeichnis führt Deutschland als starken Markt von n8n und keinen für Make, dessen tschechische Heimat außerhalb unserer 23 Länder liegt. Welche Regeln gelten, hängt vom Einsatz ab, nicht vom Tool. Ein Ablauf, der Bewerbungen filtert oder Kandidat:innen bewertet, gilt nach dem EU AI Act als hochriskant, mit Pflichten ab dem 2. Dezember 2027. Der britische Data (Use and Access) Act 2025 verlangt Schutzmaßnahmen wie das Eingreifen eines Menschen bei erheblichen Entscheidungen, die allein automatisiert fallen. Local Law 144 in New York City verlangt ein Bias-Audit, also eine Prüfung auf Benachteiligung, bevor ein automatisiertes Tool Entscheidungen über Einstellungen oder Beförderungen wesentlich unterstützt.

Für wen sich n8n eignet und für wen Make

Unterm Strich

Entscheiden Sie danach, wer die Abläufe baut und wohin die Daten dürfen. Baut Ihr HR-Team kurze Abläufe selbst und ist ein Cloud-Dienst in der EU oder den USA akzeptabel, beginnen Sie mit Make und wählen Sie das Rechenzentrum mit Bedacht. Haben die Abläufe viele Schritte pro Person oder müssen Beschäftigtendaten im Haus bleiben, beginnen Sie mit n8n. Klären Sie vorher, wer die Updates einspielt.