Automatyzacja AI

n8n czy Make? Porównanie dwóch platform automatyzacji na 2026 rok

Obie robią to samo - łączą aplikacje w przepływy. Różnią się modelem kosztów, kontrolą nad danymi i tym, co się dzieje, gdy przepływ zaczyna być skomplikowany.

Artur Stempień Expert Solution Engineer CEE, PrestaShop 3 min czytania aktualizacja: 29 sierpnia 2026
Szafy serwerowe z wiązkami czerwonych kabli
Źródło: Pexels (pexels.com/photo/5480781)

Czego się dowiesz

  • Jak wygląda realny koszt obu platform przy 10 000 operacji miesięcznie
  • Dlaczego self-hosting bywa argumentem rozstrzygającym
  • Które scenariusze lepiej obsługuje Make, a które n8n

Pytanie "n8n czy Make" pada na niemal każdym pierwszym spotkaniu. Odpowiedź zależy od czterech rzeczy: skali, wymagań wobec danych, kompetencji zespołu i tego, czy przepływy będą proste, czy rozgałęzione.

Model kosztów

Make rozlicza się za operacje - każdy krok przepływu to jedna operacja. Przepływ z ośmioma krokami uruchamiany tysiąc razy miesięcznie to osiem tysięcy operacji. Przy prostych scenariuszach to model przewidywalny; przy rozbudowanych i częstych - koszt rośnie szybciej, niż się zakłada.

n8n w wersji chmurowej rozlicza się za wykonania przepływu, niezależnie od liczby kroków w środku. W wersji self-hosted płacisz wyłącznie za serwer. Dla przepływów z kilkunastoma krokami to różnica rzędu wielokrotności.

Prosty rachunek

ScenariuszMaken8n (self-hosted)
1 000 uruchomień × 8 kroków8 000 operacji1 000 wykonań
Koszt miesięczny (orientacyjnie)plan średnikoszt VPS
Wzrost kosztu przy rozbudowie przepływuproporcjonalnybez zmian

Kontrola nad danymi

To najczęstszy argument rozstrzygający w firmach przetwarzających dane osobowe albo dane handlowe objęte umowami o poufności. n8n można uruchomić na własnym serwerze - dane nie opuszczają infrastruktury. Make jest usługą chmurową i dane przechodzą przez serwery dostawcy.

Wygoda budowania

Make ma dopracowany edytor wizualny i bogatszą bibliotekę gotowych integracji z popularnymi usługami SaaS. Osoba nietechniczna zbuduje w nim pierwszy scenariusz szybciej.

n8n daje w zamian węzeł z kodem JavaScript lub Pythonem w dowolnym miejscu przepływu. Kiedy potrzebujesz przekształcić strukturę danych, obsłużyć nietypowy format albo policzyć coś nietrywialnie - dopisujesz dziesięć linii zamiast budować dwadzieścia bloków.

Obsługa błędów

Obie platformy mają ponawianie i osobne ścieżki błędów. Różnica pojawia się przy diagnostyce: w n8n masz pełny dostęp do logów instancji, w Make - do historii wykonań w interfejsie. Przy debugowaniu integracji, która "czasem nie działa", dostęp do logów potrafi oszczędzić dzień pracy.

Praca zespołowa i wersjonowanie

Przepływy n8n to pliki JSON, które można trzymać w repozytorium i przenosić między środowiskami. Make oferuje eksport scenariuszy i zarządzanie zespołem w interfejsie, ale integracja z gitem nie jest naturalną częścią procesu.

Kiedy co wybrać

  • Make - gdy zespół jest nietechniczny, przepływy są proste, a liczba operacji przewidywalna i niewielka.
  • n8n chmurowe - gdy potrzebujesz elastyczności kodu, ale nie chcesz utrzymywać serwera.
  • n8n self-hosted - gdy liczą się koszty przy dużej skali albo dane nie mogą opuścić firmy.

Najczęstsze pytania


Nie automatycznie. Logikę odtwarza się ręcznie, choć w większości przypadków jest to praca na godziny, nie na dni - pojęcia (trigger, moduły, routery) mają swoje odpowiedniki.


Instancja obsługująca kilkadziesiąt tysięcy wykonań miesięcznie mieści się na maszynie za kilkadziesiąt złotych miesięcznie. Doliczyć trzeba czas na aktualizacje i kopie zapasowe - realnie kilka godzin w kwartale.


Czy ten artykuł był pomocny?

Jeden głos na artykuł. Możesz go zmienić albo wycofać ponownym kliknięciem - Twój wybór zapamiętujemy w tej przeglądarce.

Artur Stempień

Nazywam się Artur Stempień, jestem programistą. Mam wieloletnie doświadczenie we wszystkich etapach cyklu rozwoju aplikacji internetowych. Znam wiele frameworków i języków programowania. Posiadam duże doświadczenie w zarządzaniu projektami i relacjach z klientami. W poprzednich latach byłem deweloperem, freelancerem. Obecnie mam przyjemność pracować w Prestashop. Zajmuję stanowisko Expert Solution Engineer CEE i pomagam Agencjom i Merchantom w integracjach z systemem Prestashop. Odpowiadam również za program certyfikacji. Prywatnie uwielbiam tenis i golf. Cały czas rozwijam się jako programista w czym pomaga mi praca w zespole Prestashop. W skrócie: Uwielbiam Prestashop!

Wszystkie artykuły autora → LinkedIn

Narzędzia AI

HubSpot porządkuje narzędzia AI w Agent Hub i Breeze

HubSpot przeniósł autonomicznych agentów do Agent Hub, a markę Breeze zostawił dla asystenta i warstwy danych. Przegląd obejmuje też funkcje AEO, ceny i integracje.

Redakcja 5 min czytania

Dołącz do dyskusji

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Komentarze są moderowane - trzymajmy poziom merytoryczny.