n8n vs Make vs Zapier: что выбрать в 2026

Короткий ответ: нет универсального победителя — есть правильный инструмент под конкретную ситуацию. Zapier хорош для 2–3 простых автоматизаций «настроил и забыл». Make — золотая середина с визуальной логикой и адекватной ценой. n8n — для тех, кому нужны контроль, безлимит, AI-агенты и оплата рублями (self-hosted). Ниже — сравнение по цене, лимитам, сложности и данным, плюс пример «одна задача — три реализации».

Тарифы проверены в июле 2026. Цены у всех трёх платформ меняются часто — перед покупкой сверьтесь с официальной страницей тарифов.

Сравнительная таблица

Zapier: «просто чтобы работало»

Сильная сторона — 7000+ интеграций и предельная простота: линейная логика «триггер → действие → действие». Если ваша автоматизация это цепочка из 3–5 шагов между популярными сервисами — в Zapier это делается в пару кликов.

Слабые стороны: цена и лимиты. На бесплатном тарифе всего 100 задач в месяц, платный Professional стартует с 750 задач — при 50 заявках в день этого хватит примерно на две недели, дальше нужно докупать тир. Плюс линейность (ветки, циклы, параллельные потоки строить больно) и отсутствие self-hosted (данные на серверах Zapier). Подходит, если у вас 2–5 простых автоматизаций, нужна конкретная интеграция и бюджет не проблема.

Make: золотая середина

Сильные стороны — визуальный редактор (workflow как схема с узлами: видно логику, можно ветки и циклы), цена заметно ниже Zapier при сравнимых возможностях (Core — $9/мес) и 2000+ интеграций.

Слабые стороны: кредиты ≠ задачи — Make тарифицирует каждый шаг, поэтому автоматизация из 5 шагов съедает 5 кредитов, и 10 000 кончаются быстрее, чем кажется (следующие тиры — Pro $16/мес, Teams $29/мес). Плюс нет self-hosted и нет встроенных AI-агентов (ИИ подключается через HTTP-запросы, без готовой agent-логики с инструментами и памятью). Подходит, если нужна визуальная логика сложнее «A → B → C», бюджет ограничен, а self-hosted не хочется.

n8n: для тех, кому нужен контроль

Сильные стороны:

• Self-hosted = безлимит. Поставили на свой VPS (от 300 ₽/мес) — запускайте хоть миллион операций.
• AI-агенты встроенные. Единственная из трёх платформ с нативной нодой AI Agent.
• Community-ноды (800+) и JavaScript/Python внутри нод для нестандартной логики.
• Open-source — нет зависимости от вендора, данные и воркфлоу всегда с вами.

Слабые стороны: порог входа выше (self-hosted требует базовой работы с терминалом), меньше официальных интеграций (400, но любой API подключается через HTTP Request), ответственность за инфраструктуру (бэкапы, обновления, мониторинг) и нет мобильного приложения. Как поднять n8n самому — в статье «Self-hosted n8n за ~300 ₽/мес».

Одна задача — три реализации

Задача: новая заявка из Google Forms → запись в Notion → уведомление в Telegram.

Разница проявляется при росте объёма. При 50 заявках в день (1500/мес) на Zapier придётся докупать тир задач — базовых 750 не хватит; Make останется на Core (4500 кредитов из 10 000); n8n не изменится в цене вообще — на self-hosted лимита нет.

Важная деталь: облачный n8n Cloud тоже лимитирует выполнения (Starter — €20/мес за 2500 выполнений, Pro — €50 за 10 000). Безлимит даёт именно self-hosted-версия, а не облако n8n.

Таблица решений

Почему я сам работаю с n8n

Не из принципа, а из-за ограничений, в которые упёрся на реальных проектах:

• Стоимость на объёме. У одного клиента 11 автоматизаций с сотнями запусков в месяц: на self-hosted n8n это ~$7.5/мес за VPS, на Zapier вышло бы $200+. Что этот проект дал за год — экономия около 678 000 ₽ и ROI 208% — я разобрал по шагам в кейсе «6 часов ручной работы → 12 секунд».
• Сложность воркфлоу. Мой Telegram-бот для Notion — это один воркфлоу больше чем на 300 нод: ветвление по типу сообщения, распознавание голоса, AI-агенты и приём платежей внутри. Ни Zapier, ни Make не потянут такую логику без боли.
• Масштаб инстанса. В проде у клиента около 50 воркфлоу, из них 48 активных. При облачной тарификации это была бы отдельная статья расходов, на своём VPS — та же фиксированная сумма.
• Персональные данные. Анкеты 200+ участников мероприятий. Self-hosted означает, что данные остаются на сервере клиента, а не на чужих серверах в другой юрисдикции.

Но клиентам я честно говорю: если нужно 2–3 простых сценария и не хочется думать про серверы — берите Make. Не надо усложнять.

Когда в автоматизации нужен именно «мозг», а когда хватит конвейера — в статье «AI-агенты в n8n». Обсудить вашу задачу — Telegram.