n8n vs Make vs Zapier: Welches Tool für Ihren ersten KI-Agenten?

Für die meisten Unternehmen entscheidet sich die Frage n8n vs Make vs Zapier an drei Punkten: wie technisch Ihr Team ist, wie viele Schritte Ihr Agent ausführt und wo Ihre Daten liegen müssen. Zapier ist der einfachste Einstieg, Make bietet bei kleinem Budget den meisten Spielraum, und n8n gibt Ihnen die meiste Kontrolle, bis hin zum Betrieb auf eigenen Servern. Mit allen drei lässt sich heute ein funktionierender KI-Agent bauen.

Im Folgenden vergleichen wir Preis, Abrechnung, Agentenfunktionen und Datenhaltung. Der Artikel gehört zu unserem Leitfaden KI-Agenten für Unternehmen. Wenn Sie sich noch fragen, was ein Agent überhaupt ist, beginnen Sie dort.

Vorab ein paar Begriffe. Tools für Workflow-Automatisierung verbinden Ihre Anwendungen: Wenn in einer etwas passiert (ein Formular wird abgeschickt), passiert in einer anderen etwas (ein Deal wird in Ihrem CRM angelegt, also der Software, in der der Vertrieb Kontakte und Deals verwaltet). Ein KI-Agent ist ein Schritt in diesem Ablauf, bei dem ein KI-Modell die Lage liest, entscheidet, welches Werkzeug es nutzt, und innerhalb der von Ihnen gesetzten Grenzen handelt. Ein LLM (Large Language Model, großes Sprachmodell) ist das KI-Modell, das dabei liest und schreibt.

Schnellauswahl: n8n vs Make vs Zapier nach Profil

Das Tool sollte zu den Menschen passen, die es später pflegen, nicht zu denen, die die Demo bauen.

So rechnen die Tools ab: n8n Preise, Make Credits, Zapier Tasks

• n8n rechnet pro Execution ab. Eine Execution ist ein vollständiger Durchlauf eines Workflows, egal wie viele Schritte er hat. Zehn Schritte oder hundert, es bleibt eine Execution.
• Make rechnet pro Credit ab. Jede Modulaktion, etwa eine Tabellenzeile hinzufügen oder eine E-Mail lesen, verbraucht einen Credit. Funktionen, die die integrierte KI von Make nutzen, können mehr verbrauchen.
• Zapier rechnet pro Task ab. Jede erfolgreiche Aktion in einem Zap zählt als Task, der Trigger, der den Zap startet, dagegen nicht. KI-Schritte, Code und MCP-Aufrufe (MCP ist ein Standard, über den sich KI-Tools mit anderer Software verbinden) zehren alle vom selben Kontingent. Ein einzelner Tool-Aufruf über Zapier MCP verbraucht zwei Tasks.

So sahen die Pläne an dem Tag aus, an dem wir diesen Artikel geschrieben haben:

Preise geprüft am 24. Oktober 2026 auf der Preisseite des jeweiligen Anbieters. n8n zeigte uns Euro an (Besucher aus anderen Regionen sehen eventuell Dollar), Make und Zapier zeigten US-Dollar. Keine der drei Seiten gibt an, ob die Mehrwertsteuer enthalten ist, prüfen Sie das also beim Bezahlvorgang.

Warum das Abrechnungsmodell bei Agenten zählt

Agenten führen viele Schritte aus. Nehmen wir zur Veranschaulichung einen Agenten, der 1.000 Mal im Monat läuft und jedes Mal acht Aktionen ausführt: E-Mail lesen, Kunden nachschlagen, KI-Modell aufrufen, CRM prüfen und so weiter. Die Zahlen sind ausgedacht, um die Mechanik zu zeigen, nicht gemessen.

• n8n: 1.000 Executions. Das passt in den Starter-Plan.
• Make: rund 8.000 Credits, plus zusätzliche Credits für KI-Tokens, wenn Sie den KI-Anbieter von Make nutzen.
• Zapier: rund 7.000 Tasks (der Trigger ist kostenlos), plus die Kosten der KI-Schritte zu den Preisen von Zapier.

Derselbe Agent, sehr unterschiedliche Zähler. Deshalb hängt Zapier vs n8n oft an der Zahl der Schritte: Bei einem Ablauf mit zwei Schritten spielt es kaum eine Rolle, bei einem langen Agenten, der den ganzen Tag läuft, liegt die Abrechnung pro Durchlauf schnell vorn.

Denken Sie daran, dass auch das KI-Modell eine eigene Rechnung stellt, abgerechnet in Tokens. Das erklären wir in Token-Kosten von KI-Agenten.

Was die Tools bei KI-Agenten können

Mit allen drei lässt sich heute ein echter Agent bauen. Sie kommen nur auf unterschiedlichen Wegen dorthin.

n8n hat einen AI Agent Node: Sie verbinden ein Chat-Modell und ein oder mehrere Werkzeuge, und der Agent entscheidet, welches Werkzeug er aufruft. Die Preisseite nennt außerdem Unterstützung für MCP als Client und Server, menschliche Freigabe von Tool-Aufrufen, Evaluations zum Testen der Agentenqualität sowie Code-Schritte in JavaScript oder Python in jedem Cloud-Plan. n8n ist am flexibelsten und verlangt am meisten von der Person, die baut.

Make hat am 2. Februar 2026 eine neue Version seiner Make AI Agent App veröffentlicht, weiterhin in der offenen Beta, Funktionen und Preise können sich also ändern. Agenten leben in den visuellen Szenarien von Make, können Wissensdateien wie FAQs und Richtlinien nutzen und Module, andere Szenarien, MCP-Tools und andere Agenten aufrufen. Sie können den KI-Anbieter von Make ohne eigenes Konto bei OpenAI oder Anthropic nutzen oder in kostenpflichtigen Plänen Ihren eigenen anbinden. Die Empfehlung von Make selbst ist erfrischend ehrlich: Geben Sie Agenten Aufgaben, die Sie auch einem Praktikanten anvertrauen würden, und lassen Sie sensible Daten und folgenreiche Finanzentscheidungen außen vor.

Zapier hat Zapier Agents, ein eigenes Produkt: Sie beschreiben einen Agenten, geben ihm Unternehmenswissen und lassen ihn über den gesamten App-Katalog hinweg handeln. In normalen Zaps gibt es zusätzlich KI-Schritte, und über Zapier MCP können externe KI-Assistenten Aktionen in Ihren Anwendungen auslösen. Das ist der schnellste Weg zu etwas Funktionierendem, allerdings werden Agenten über einen eigenen Plan abgerechnet, in Aktivitäten.

Hier eine vereinfachte Skizze eines Agenten zur Lead-Qualifizierung in n8n. Kein vollständiger Workflow, nur seine Form:

Vereinfachter n8n-Workflow: Qualifizierung eingehender Leads (zur Veranschaulichung)

1. Trigger      Webhook: neue Anfrage über das Kontaktformular
2. AI Agent     Chat-Modell: das Modell Ihrer Wahl
                Tools: CRM "Kontakt suchen", HTTP-Anfrage zum Abruf der Firmenwebsite
                Anweisungen: Lead von 1 bis 5 nach unseren Kriterien bewerten, einen Grund nennen
3. IF           Bewertung 4 oder 5 -> Deal im CRM anlegen, Zusammenfassung in den Vertriebskanal posten
                Bewertung 1 bis 3 -> auf die Nurturing-Liste setzen
4. Freigabe     eine Person gibt frei, bevor eine E-Mail an den Lead geht

Die KI übernimmt nur den Teil, der Urteilsvermögen braucht. Alles drumherum bleibt schlichte, vorhersehbare Automatisierung.

Daten, DSGVO und Self-Hosting

Wenn Sie personenbezogene Daten von Menschen in der EU verarbeiten, ist nach der DSGVO wichtig, wo sie gespeichert und verarbeitet werden. Die Regeln behandeln wir in KI-Agenten, DSGVO und AI Act. So schneiden die drei Tools ab.

n8n. Die gehosteten Pläne speichern Daten in Frankfurt. Sie können n8n auch selbst hosten, also auf einem Server betreiben, den Sie kontrollieren, in einem Land Ihrer Wahl. Die kostenlose selbst gehostete Version steht unter der Sustainable Use License von n8n, einer „Fair-Code“-Lizenz: Sie dürfen sie für eigene interne Geschäftszwecke nutzen und verändern, die Lizenz-FAQ von n8n schließt aber aus, sie als Dienst anzubieten, auf dem Ihre Kunden eigene Workflows bauen. Agenturen sollten das beachten.

Make. Make läuft auf AWS in der EU oder in Nordamerika, und Sie wählen für Ihre Organisation eine Datenzone. Lesen Sie aber das Kleingedruckte. Die Seite von Make zu KI-Anbietern und Datenzonen sagt selbst, dass die Wahl einer EU-Zone nicht bedeutet, dass jede KI-Anfrage in der EU bleibt: Einige Funktionen und Modelle laufen über die USA oder Großbritannien, und wer seinen eigenen KI-Anbieter anbindet, verliert die EU-Zusage von Make. Prüfen Sie dort in der Tabelle jede Funktion, die Sie nutzen. Alle Pläne von Make laufen auf dem Hosting von Make selbst, der Enterprise-Plan enthält allerdings einen On-Premises-Agenten, um Systeme innerhalb Ihres Netzwerks zu erreichen.

Zapier. Zapier gibt an, Daten auf AWS-Servern in den Vereinigten Staaten zu hosten und nach dem EU-US Data Privacy Framework zertifiziert zu sein, einer Rechtsgrundlage für die Übermittlung personenbezogener Daten aus der EU in die USA. Das kann funktionieren, Ihr Datenschutzbeauftragter sollte es aber freigeben.

Egal wofür Sie sich entscheiden: Die Berechtigungen des Agenten zählen mehr als das Logo auf dem Tool. Die Regeln, die wir anwenden, finden Sie unter Sicherheit von KI-Agenten.

Was zu welchem Bereich passt

KI-Automatisierung im Marketing ist meist der leichteste Gewinn: geringes Risiko, öffentliche Inhalte, und ein Mensch prüft, bevor etwas rausgeht. Die Finanzabteilung liegt am anderen Ende. Rechnungen enthalten Bankdaten, und auf ihrer Grundlage fließt Geld. Beginnen Sie daher nur mit Lesezugriff und lassen Sie das Buchen bei einem Menschen. Unser Leitfaden, wie Sie einen KI-Agenten mit ERP und CRM verbinden, behandelt diese Berechtigungen im Detail.

Fünf Agenten, die Sie in einer Woche bauen können

Jeder davon ist realistisch für ein kleines Team mit einer Person, die sich mit dem Tool sicher fühlt.

1. Lead-Qualifizierung (Vertrieb). Verbindet Ihr Webformular, Ihr CRM und Ihren Team-Chat. Bewertet jeden Lead, ergänzt eine einzeilige Begründung und legt nur für starke Leads einen Deal an.
2. Rechnungseingang (Finanzen). Verbindet ein gemeinsames Rechnungspostfach mit einer Tabelle oder Ihrer Buchhaltungssoftware im Entwurfsmodus. Liest Lieferant, Betrag, Datum und Bestellnummer aus und markiert alles, was er nicht lesen kann. Er bucht und bezahlt nie.
3. Ticket-Sortierung (Kundenservice). Verbindet Ihr Helpdesk mit einem Ordner voller Hilfeartikel. Versieht jedes Ticket mit Thema und Dringlichkeit und entwirft eine Antwort, die ein Mitarbeiter prüft.
4. Content-Wiederverwertung (Marketing). Verbindet Ihren Blog-Feed oder Ihr gemeinsames Laufwerk mit Ihrem Planungstool. Entwirft pro Artikel drei Social-Media-Posts in Ihrem Hausstil. Ein Mensch bearbeitet und veröffentlicht.
5. Wöchentlicher Operations-Überblick (Operations). Verbindet die Tabellen oder Systemexporte, die Ihre Führungskräfte ohnehin nutzen. Jeden Montag listet er verspätete Aufträge, Bestände unter dem Mindestwert und alles Ungewöhnliche auf und verschickt eine kurze Zusammenfassung per E-Mail.

Was sie gemeinsam haben: ein klarer Input, eine Handvoll Verbindungen und ein Mensch, der alles freigibt, was das Haus verlässt.

Wann Sie No-Code entwachsen

No-Code-Tools sind ideal für den Einstieg. Kennen Sie ihre Grenzen, bevor Sie sich auf eines verlassen.

• Komplexe Logik. Wenn ein Ablauf Dutzende Verzweigungen, Schleifen und Ausnahmen hat, ist die visuelle Arbeitsfläche schwerer zu lesen als Code.
• Tests. Sie wollen nach jeder Änderung 200 bekannte Fälle erneut durchlaufen lassen und sehen, was kaputtgegangen ist. n8n hat Evaluations eingebaut, bei den anderen ist das größtenteils Handarbeit.
• Versionierung. Sehen zu können, wer was geändert hat, und Änderungen zurückzunehmen, ist Grundhygiene für alles Kritische. Bei n8n gibt es Git-Versionskontrolle und getrennte Umgebungen ab dem Business-Plan.
• Kosten bei Volumen. Preise pro Aktion wirken bei 1.000 Durchläufen günstig und bei 100.000 ganz anders. Rechnen Sie die Kosten beim Zehnfachen des heutigen Volumens durch, bevor Sie sich festlegen.
• Sicherheitsprüfungen. Single Sign-on, Audit-Logs und fein abgestufte Admin-Rechte stecken oft nur in den obersten Plänen. Wenn Ihre IT oder das Sicherheitsteam eines Kunden einen Fragebogen schickt, prüfen Sie, ob es die Antworten in dem Plan gibt, für den Sie bezahlen.

Unsere Faustregel: Einfache Abläufe mit geringem Risiko bleiben in No-Code. Ein Agent wandert in eigenen Code, wenn er in großem Umfang mit Geld oder sensiblen Daten arbeitet, wenn er richtige Tests braucht oder wenn die Plattformrechnung anfängt, wie ein Gehalt auszusehen. Agenten werden außerdem deutlich nützlicher, sobald sie auf eine gemeinsame Wissensdatenbank des Unternehmens zugreifen können, die wir in Company Brain beschreiben.

Wenn Sie Unterstützung bei Auswahl oder Aufbau möchten, ist genau dafür unser Automatisierungsservice da.

FAQ

Ist n8n wirklich kostenlos?

Die selbst gehostete Community Edition dürfen Sie unter der Sustainable Use License von n8n für eigene interne Geschäftszwecke kostenlos nutzen, Sie bezahlen aber den Server und jemanden, der ihn betreibt. Die gehosteten Cloud-Pläne von n8n sind kostenpflichtig, beginnend mit Starter für 20 € im Monat bei jährlicher Abrechnung.

Welches Tool ist für den Betrieb eines KI-Agenten am günstigsten?

Das hängt davon ab, wie viele Schritte Ihr Agent ausführt. n8n rechnet pro vollständigem Workflow-Durchlauf ab, Make berechnet Credits pro Aktion und Zapier Tasks pro Aktion. Bei einem Agenten mit vielen Schritten, der häufig läuft, ist die Abrechnung pro Durchlauf meist günstiger. Bei einem einfachen Ablauf mit zwei oder drei Schritten ist der Unterschied gering.

Können wir mit diesen Tools unsere Daten in der EU halten?

Die gehosteten Pläne von n8n speichern Daten in Frankfurt, und beim Self-Hosting wählen Sie den Standort selbst. Make bietet EU-Datenzonen an, einige KI-Funktionen laufen aber trotzdem über die USA. Zapier gibt an, Daten auf AWS-Servern in den Vereinigten Staaten zu hosten.

Brauchen wir für den ersten KI-Agenten einen Entwickler?

Nicht für einen kleinen, klar abgegrenzten Agenten. Eine technisch versierte Person aus Operations oder Marketing kann ihn in Zapier oder Make bauen. n8n belohnt etwas technisches Können, vor allem beim Self-Hosting. Bei allem, was Finanzsysteme oder Kundendaten berührt, sollte jemand mit technischem Hintergrund die Berechtigungen prüfen, bevor es live geht.

Wann sollten wir von No-Code auf eigenen Code umsteigen?

Wenn die Logik der Arbeitsfläche entwächst, wenn Sie richtige Tests und Versionskontrolle brauchen, wenn die Preise pro Schritt mit dem Volumen steigen oder wenn eine Sicherheitsprüfung Fragen stellt, die die Plattform nicht beantworten kann. Viele Unternehmen behalten No-Code für einfache Abläufe und verlagern nur die kritischen Agenten in Code.

Unsicher, welches Tool zu Ihrem ersten Agenten passt? Buchen Sie ein Gespräch, und wir skizzieren mit Ihnen einen Workflow und wählen das passende Tool dafür.