N8n vs Make vs Zapier：终极AI自动化平台对比

在当今快节奏的数字环境中，自动化已成为高效业务运营的基石。无论您是独立创业者、小型企业主，还是大型企业的一员，找到合适的工作流自动化解决方案都能显著提升生产力并降低运营成本。在这一领域的顶尖竞争者中，n8n、Make（前身为Integromat）和Zapier凭借各自独特的自动化方式脱颖而出。

但面对众多选择，如何判断哪个平台最符合您的具体需求？本篇全面对比深入探讨了这三款强大自动化工具的功能、定价模式、用户体验及理想使用场景。

快速概览：n8n vs Make vs Zapier

在深入细节之前，先来看看各平台的核心特点：

平台	核心定位	主要优势	适合对象
n8n	开源源码可用的工作流自动化工具，开发者友好	通过开放代码实现灵活定制	需要扩展性和细粒度控制的技术团队
Make	先进的可视化自动化平台，具备强大数据转换能力	复杂工作流与详细定制	需要复杂自动化且偏好可视界面的用户
Zapier	用户友好的自动化平台，拥有丰富预构建集成	简单易用及庞大集成库	非技术用户，需快速无代码搭建

了解各平台：起源与理念

n8n：开发者友好的自动化工具

成立于2019年，n8n（发音为“n-eight-n”）是一款采用公平代码许可的工作流自动化工具，专注于赋予用户对数据和工作流的完全控制权。与竞争对手不同，n8n支持自托管，允许组织将敏感数据保留在自身基础设施内。

“n8n”名称体现其核心理念——“节点”是连接多个服务的构建模块。这种基于节点的架构为创建简单或复杂工作流提供了极高的灵活性。

Make：先进的可视化工作流设计器

Make（2021年更名，前称Integromat）定位为创建高级自动化工作流的专业平台。其独特的可视化界面将工作流表现为相互连接的模块，使构建复杂自动化相对直观。

Make的理念是提供强大的数据转换功能，同时保持视觉简洁，实现易用性与高级功能的平衡。

Zapier：简易自动化的先驱

作为自动化领域的早期玩家之一（成立于2011年），Zapier通过让非技术用户也能轻松实现工作流自动化而开创了新局面。其策略聚焦于简洁和广泛，提供数千个预构建集成，用户无需编程即可连接应用。

Zapier的核心理念是自动化民主化，使任何人都能轻松连接喜爱的应用，无需技术专长。

详细功能对比

定价模式

定价往往是选择自动化平台的关键因素。以下是各服务的费用结构：

功能	n8n	Make	Zapier
定价模式	按工作流执行次数计费	按操作次数计费	按任务计费
免费额度	限制云版本或无限制自托管	每月1,000次操作	每月100个任务
入门付费计划	$20/月（10,000次执行）	$9/月（10,000次操作）	$19.99/月（750个任务）
企业计划	定制价格	定制价格	定制价格
复杂工作流成本效率	高效——按工作流执行计数，不论步骤数	中等——按单个操作计数	效率最低——每步骤计为单独任务
支持自托管	是（免费）	否	否

n8n的定价模式在复杂工作流中尤为突出，因为它按工作流执行计费，而非单个操作。举例来说，含20个步骤的工作流在n8n中只计为一次执行，而在Make和Zapier中则计为多次操作或任务。

一位Reddit用户表示：“我主要因为价格从Zapier转向n8n。我的月费用从299美元降至49美元，自动化几乎相同。”

集成能力

集成的广度和深度是关键考量：

功能	n8n	Make	Zapier
预构建连接器数量	1,000+	1,500+	6,000+
自定义API集成	高级（代码节点+HTTP请求）	高级（HTTP模块）	基础（Webhook）
自定义节点开发	支持（开放架构）	有限	不支持
本地API/数据库访问	支持（自托管时）	不支持	不支持
第三方库支持	支持（自托管时可用npm包）	不支持	不支持

虽然Zapier拥有最多的预构建集成库，n8n则为开发者提供无与伦比的定制能力。Make在连接器数量和高级HTTP模块方面取得平衡。

用户管理与协作

团队环境下，协作功能至关重要：

功能	n8n	Make	Zapier
用户数量限制	所有计划无限用户	所有计划无限用户	受计划限制
基于角色的访问控制	支持（团队及企业版）	支持（两级角色）	支持（团队及公司版）
工作流共享	支持（所有计划）	支持（所有计划）	低阶计划受限
版本控制	支持	支持	有限
环境管理	支持（生产/开发）	支持	支持（高阶计划）

n8n和Make在标准计划中提供更全面的协作工具，而Zapier将许多团队功能限制在高阶订阅中。

一位Make用户在Quora分享：“Make的团队管理非常棒。不同成员可以同时处理复杂场景的不同模块，且无缝集成。”

编码与定制功能

需要超越预构建功能的用户关注：

功能	n8n	Make	Zapier
自定义代码支持	JavaScript、Python	JavaScript（仅企业版）	JavaScript、Python
代码编辑器	高级，支持语法高亮	基础	基础
外部包支持	支持（自托管时）	不支持	不支持
表达式语言	支持（丰富）	支持（丰富）	有限
自定义函数库	支持	支持	不支持

n8n提供最强大的编码能力，尤其是自托管时。Make提供丰富表达式功能，但JavaScript仅限企业版。Zapier虽支持编码，但环境较为受限。

一位Reddit开发者评论：“n8n的代码节点灵活性对我来说是革命性的。我几乎可以集成任何服务，即使没有原生连接。”

AI驱动的自动化

随着AI日益重要，平台表现如下：

功能	n8n	Make	Zapier
AI服务集成	OpenAI、Anthropic、Mistral、HuggingFace等	OpenAI、Google Cloud Vision、Eden AI	OpenAI、Claude
大语言模型编排	支持（LangChain节点）	有限	有限
AI辅助工作流创建	基础	AI助手场景建议	Zapier Copilot
向量数据库支持	支持	不支持	不支持
文档处理	支持	基础	基础

n8n在AI能力上领先，支持构建完整的LLM驱动工作流。Make和Zapier虽在进步，但更侧重于增强传统工作流，而非打造AI核心产品。

数据存储与转换

复杂自动化中数据处理能力关键：

功能	n8n	Make	Zapier
内置数据存储	有限	数据存储（类数据库）	Zapier Tables
复杂数据转换	高级（表达式和代码）	高级（内置函数）	基础
数据映射工具	可视+代码	可视	可视
二进制数据处理	高级	高级	基础
大数据集处理	优秀	良好	有限

Make凭借内置数据存储功能表现出色，n8n依赖强大的表达式和自定义代码节点，Zapier则适合基础数据处理。

一位业务分析师分享：“Make的数据转换能力无可匹敌。我能在平台内操作JSON、转换数组并创建复杂数据结构。”

错误处理与监控

确保工作流稳定运行的关键：

功能	n8n	Make	Zapier
自定义错误工作流	支持	支持	有限
错误处理选项	高级	高级（忽略、恢复、提交、回滚、中断）	基础
执行日志	详尽	详尽	基础
告警通知	支持	支持	支持
调试工具	高级	高级	基础

n8n和Make提供复杂且可定制的错误处理，适合复杂工作流。Zapier的错误处理较简单，更适合初学者。

用户界面与学习曲线

易用性影响采用率，尤其对非技术用户：

功能	n8n	Make	Zapier
界面类型	基于节点的可视化	基于模块的可视化	线性步骤
学习曲线	较陡峭	中等偏陡	平缓
文档质量	优秀	良好	优秀
社区支持	活跃	活跃	非常活跃
模板/示例库	不断增长	丰富	丰富

Zapier学习曲线最平缓，适合初学者。n8n对非开发者来说较陡峭，Make介于两者之间。

一位市场人员表示：“作为无编码经验者，我觉得Zapier界面非常直观，注册后几分钟内就能创建基本自动化。”

用户评价与情感分析

用户喜爱点

n8n用户赞誉：

• “灵活的自托管选项为公司每月节省数千美元。”
• “作为开发者，我喜欢能用自定义代码和npm包扩展功能。”
• “对数据安全和处理的完全控制是我们企业的决定性因素。”

Make用户赞誉：

• “可视化工作流构建器让复杂自动化一目了然。”
• “Make的错误处理极其强大，帮我们节省了大量排错时间。”
• “定价结构让我们能构建非常复杂的工作流而不超预算。”

Zapier用户赞誉：

• “注册后几分钟内就能搭建第一个工作流。”
• “庞大的应用集成库让我们无需寻找其他工具。”
• “非技术团队成员能自行创建和管理自动化，无需IT支持。”

常见批评

n8n批评：

• “对无技术背景的团队成员来说学习曲线较陡峭。”
• “文档虽在改进，但复杂用例仍缺乏实用示例。”
• “云版本缺少自托管版的部分灵活性。”

Make批评：

• “模块和操作数量多，初学者容易感到不知所措。”
• “企业级功能如自定义JavaScript需高阶计划解锁。”
• “大规模数据传输时性能有时不稳定。”

Zapier批评：

• “自动化量增加时成本迅速攀升。”
• “复杂场景下定制选项有限。”
• “线性工作流方式使复杂分支逻辑难以实现。”

选择指南：使用场景推荐

适合技术团队和开发者：

n8n是技术团队的首选，提供：

• 通过代码节点实现广泛定制
• 自托管保障更高安全与控制
• 与开发流程和系统集成
• 复杂多步骤自动化的成本效益高

适合技术水平混合的中型企业：

Make为多样技术背景的组织提供理想平衡：

• 大多数团队成员可用的可视界面
• 高级数据转换能力
• 关键流程的强大错误处理
• 基于操作计费的竞争性价格

适合非技术团队和快速部署：

Zapier适合追求简洁和快速上线的团队：

• 直观界面，培训成本低
• 丰富的预构建集成库
• 优秀的文档和模板库
• 适合简单线性工作流

具体使用案例：

选择n8n当：

• 需处理必须留在内部基础设施的敏感数据
• 工作流需与内部系统或数据库集成
• 有开发者可扩展平台功能
• 需优化高频复杂工作流成本

选择Make当：

• 需要具备高级数据转换的可视化构建器
• 工作流包含复杂错误处理需求
• 需兼顾强大功能与易用性
• 处理复杂路由和条件逻辑

选择Zapier当：

• 需快速实现简单自动化
• 团队技术水平有限
• 需访问最大范围的应用集成
• 流程遵循简单触发-动作模式

结论：哪个平台适合您？

“最佳”自动化平台取决于您的具体需求、技术能力和预算。我们的推荐框架：

• 若优先考虑技术能力和定制性，n8n提供无与伦比的灵活性，尤其是自托管时。
• 若需兼顾强大功能与易用性，Make以可视界面和高级功能满足大多数团队。
• 若重视易用性和快速部署，Zapier凭借直观界面和丰富集成难以匹敌。

许多组织实际上会根据不同场景同时使用多个平台，例如用Zapier处理简单部门自动化，用n8n实现复杂且数据敏感的企业流程。

结语：工作流自动化的未来

随着企业持续拥抱数字化转型，n8n、Make和Zapier等自动化平台将在优化运营、减少人工工作中扮演越来越重要的角色。各平台均在不断发展，未来将集成更多AI功能、增强协作能力并改进开发者工具。

成功的关键不仅在于选择合适的平台，更在于制定符合组织技术能力、安全需求和可扩展性的自动化战略。

通过深入了解各平台的优势与局限，您能做出明智决策，推动业务流程的效率与创新。

您是否正在使用这些自动化平台？欢迎在下方评论分享您的使用体验！