对比 n8n 和 Make 在部署方式、成本、灵活性、维护难度等方面的差异，帮你做出选择。
| 维度 | n8n | Make | 说明 |
|---|---|---|---|
| 成本 | n8n 自部署完全免费，Make 按操作次数收费 | ||
| 易用性 | Make 开箱即用，n8n 需要部署和维护 | ||
| 灵活性 | n8n 可写自定义代码，无任何限制 | ||
| 维护成本 | n8n 自部署需要服务器维护，Make 零运维 | ||
| AI 能力 | n8n 有 AI Agent 节点和 LangChain 集成 | ||
| 数据隐私 | n8n 数据完全在自己服务器，Make 数据在第三方 |
场景：每月 50,000 次操作
n8n：约 $5-20/月（服务器费用）
Make：$99/月（Teams 计划）
选择 n8n 自部署每年节省约 $950-1100
有技术能力的团队强烈推荐 n8n——免费、无限制、数据自主。没有运维能力的团队选 Make 更省心。
n8n 自部署看似免费，但需要考虑隐性成本：服务器费用（最低 $5/月 VPS）、SSL 证书配置、数据库备份、版本升级维护、故障排查时间。对于有 DevOps 经验的团队这些都是小事，但对纯业务团队可能是噩梦。Make 的零运维优势在团队没有技术人员时非常明显。
n8n 允许在工作流中嵌入 JavaScript/Python 代码，这意味着你可以实现任何逻辑——复杂的数据转换、自定义算法、调用任意 API。Make 虽然也有 HTTP 模块，但无法像 n8n 那样自由编写处理逻辑。对于需要对接内部系统或实现非标准逻辑的场景，n8n 的代码节点是杀手级功能。
n8n 在 AI 集成方面走得更远：内置 AI Agent 节点支持多步推理、LangChain 集成支持构建复杂 AI 链、向量数据库节点（Pinecone/Qdrant）支持 RAG 检索增强生成、Ollama 集成支持本地大模型。Make 的 AI 能力主要停留在单次 API 调用层面，缺乏 Agent 级别的编排能力。
n8n 自部署意味着所有数据（工作流配置、执行日志、处理的业务数据）都在你自己的服务器上，不经过任何第三方。这对金融、医疗、政府等对数据主权有严格要求的行业至关重要。Make 的数据存储在 AWS 欧洲区域，虽然有 SOC2 认证，但数据终究在第三方手中。
n8n 开源社区贡献了大量自定义节点（GitHub 40k+ stars），遇到问题可以直接看源码排查。Make 的社区更偏向使用经验分享，无法深入平台内部。但 Make 的官方支持响应更快，文档更完善，对非技术用户更友好。
从 Make 迁移到 n8n：1）先搭建 n8n 环境（推荐 Docker 部署）；2）导出 Make 场景的逻辑流程图作为参考；3）n8n 的 HTTP Request 节点可以替代 Make 的大部分自定义模块；4）利用 n8n 的 Code 节点处理 Make 中需要多个模块才能完成的数据转换；5）注意 n8n 的 Webhook 触发器 URL 与 Make 不同，需要更新所有外部回调地址。