从价格、易用性、功能深度、AI能力、中国区可用性五个维度全面对比 Make 和 Zapier。
| 维度 | Make | Zapier | 说明 |
|---|---|---|---|
| 易用性 | Zapier 界面更直观，Make 功能更强但学习曲线稍陡 | ||
| 性价比 | 同等使用量下 Make 价格仅为 Zapier 的 30-50% | ||
| 功能深度 | Make 的数据处理、路由、错误处理能力更强 | ||
| 应用集成数 | Zapier 6000+ 集成，Make 1500+ 但覆盖主流应用 | ||
| AI 能力 | 两者都支持 OpenAI/Claude 集成，Make 的 AI 模块更灵活 | ||
| 中国区可用 | 两者在国内均可访问，但本土应用集成都有限 |
场景：每月 5000 次操作
Make：$16/月（Pro 计划）
Zapier：$49/月（Professional 计划）
选择 Make 每年节省约 $396
大多数中小团队推荐 Make——功能更强、价格更低。只有完全零技术背景且预算不敏感的个人用户才建议 Zapier。
Zapier 采用线性步骤式界面，每个 Zap 就是一条直线流程，上手极快但表达复杂逻辑困难。Make 采用画布式设计，模块可以自由连接形成网状结构，支持分支、循环、并行执行。对于需要条件判断和数据路由的场景，Make 的表达能力远超 Zapier。
Make 内置强大的数据转换函数（字符串处理、数学运算、日期格式化、JSON/XML 解析），可以在模块间直接进行复杂数据映射。Zapier 的数据处理相对基础，复杂转换需要借助 Code by Zapier（Python/JavaScript）步骤，这对非技术用户不友好。
Make 的错误处理是其核心优势之一：支持 Error Handler 路由、Break 指令、Retry 策略、Ignore 选项，可以精细控制每个模块失败后的行为。Zapier 的错误处理相对简单，主要依赖自动重试和邮件通知，缺乏灵活的错误恢复路径。
Zapier 按 Task 计费，一个多步 Zap 中每个步骤都算一个 Task。Make 按 Operation 计费，但一个 Scenario 中的数据传递不额外计费。实际使用中，同样的工作流在 Zapier 上消耗的计费单位通常是 Make 的 2-3 倍。加上 Make 的单价更低，综合成本差距可达 3-5 倍。
两者都支持 OpenAI 和 Claude 集成。Make 的 AI 模块允许自定义 HTTP 请求头、设置超时、处理流式响应，灵活性更高。Zapier 的 ChatGPT 集成更开箱即用但定制空间有限。对于需要精细控制 AI 参数（temperature、max_tokens、system prompt）的场景，Make 更合适。
从 Zapier 迁移到 Make：1）导出 Zapier 的 Zap 列表和连接的应用清单；2）在 Make 中逐个重建场景，利用 Make 的模板库加速；3）先迁移简单 Zap 熟悉 Make 界面；4）复杂 Zap 可能需要重新设计逻辑以利用 Make 的高级功能；5）保持两个平台并行运行 1-2 周确认无遗漏。