Comparison字节跳动的 Coze (扣子) 和 Make 在 AI Automation Scenario下的差异, 帮助国内User选择.
| 维度 | 扣子(Coze) | Make | 说明 |
|---|---|---|---|
| AI 能力 | Coze 内置豆包大模型, AI 是核心; Make 的 AI 是模块之一 | ||
| 通用Automation | Make 是成熟的通用Automation Platform, Coze 更偏 AI Bot | ||
| 国内生态 | Coze 原生支持飞书/抖音/微信, Make 需自定义对接 | ||
| 海外生态 | Make 1500+ 海外应用Integration, Coze 海外版功能有限 | ||
| Free额度 | Coze Free额度慷慨 (含 AI 调用) , Make Free tier 1000 次操作 | ||
| 学习曲线 | 两者都需要一定学习时间, Coze 的 Bot 模式更直观 |
Scenario:构建一个 AI Support Bot + 工单流转
扣子(Coze):Coze Free tier即可满足基础Demand
Make：Make Core $9/月 + AI API 费用约 ¥50-200/月
Coze 在国内Scenario下成本优势明显
纯国内业务且以 AI Bot 为核心Demand选 Coze——Free, 好用, 生态完善. 需要跨系统Automation或服务海外业务选 Make. 两者定位不同, 不是直接Competitor.
Coze 的核心是'AI Bot 构建Platform'——帮你快速搭建一个能对话, 能执行Task的 AI 助手, 然后Deployment到飞书, 抖音, 微信等渠道. Make 的核心是'Workflow Automation Platform'——帮你Connect各种Tool, 实现业务流程的Automation执行. 两者的交集在于'AI 驱动的Automation', 但出发点不同.
Coze 的国内生态优势巨大: 原生支持飞书群机器人, 抖音Comment Reply, 微信公众号对接, 豆包大模型Free调用. Make 在国内需要通过 HTTP 模块自定义对接飞书/钉钉/企微, Configure复杂且维护成本高. 如果你的Automation主要在国内Platform间流转, Coze 的体验远优于 Make.
Make 在Data Processing深度上远超 Coze: 复杂的条件路由, Data转换函数, Error Processing策略, Batch Data操作等. Coze 的Workflow功能相对基础, 更适合'AI 判断 + 简单执行'的Scenario. 如果你的Automation涉及多系统Data Sync, 复杂业务规则, 大量Data Processing, Make 更合适.
Coze 背靠字节跳动, 在国内 AI 生态中发展迅速, 功能迭代快. Make 是成熟的全球化Product, 稳定性和可靠性经过验证. Suggestion: 国内业务为主的Team可以 Coze 为主, Make 为辅; 有海外业务的Team以 Make 为主, Coze Processing国内特有Scenario.
Coze 和 Make 可以互补使用: 1) 用 Coze 构建面向User的 AI Bot (Support, 助手, 问答) ; 2) 用 Make Processing后端的跨系统Data流转和复杂业务逻辑; 3) 通过 Webhook Connect两者——Coze Bot 识别User意图后触发 Make Workflow执行操作; 4) Make Processing Complete后通过 Coze API Reply User.
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