Visueller Automation-Builder mit Router, Error-Handler und Operations-Modell. Free 1.000 Ops/Monat / Core 9 USD / Pro 16 USD / Teams 29 USD/Monat (alle jährlich, monatl. ~+15%). Academic Alliance für Institutionen.
Make
Make (früher Integromat) ist der visuelle Automation-Builder für alle, denen Zapier zu linear ist. Du siehst deinen gesamten Workflow als Fluss-Diagramm: Trigger links, jede App als Modul, Daten als Linien dazwischen. Wer Prozesse denken statt nur verknüpfen will, kommt mit Make schneller ans Ziel.
Wofür du das nutzt
- Verzweigte Workflows bauen. Wenn je nach Bedingung unterschiedliche Aktionen passieren sollen — "falls Betreff X → in Tabelle A, sonst in Tabelle B" — macht Make das mit einem visuellen Router statt verschachtelter Text-Logik.
- Daten transformieren und aufbereiten. Make hat eingebaute Funktionen für Text-, Datum- und Array-Transformationen. Du formst Rohdaten aus einer App exakt so, wie die Ziel-App sie braucht.
- Mehrere Apps gleichzeitig bedienen. Ein einziges Szenario kann parallel an Google Sheets, Slack und Notion schreiben — ohne mehrere separate Automationen pflegen zu müssen.
- API-Calls einbinden. Make hat ein HTTP-Modul für eigene API-Requests. Wenn eine App keine native Integration hat, baust du die Verbindung selbst.
- Automatisierte Berichte. Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, aggregieren und als CSV oder PDF-Dokument per E-Mail versenden — wöchentlich oder nach Trigger.
Stärken im Detail
- Visuelle Szenario-Ansicht. Komplexe Workflows bleiben überschaubar, weil du jeden Schritt und jeden Datenpfad siehst. Bei Zapier verlierst du bei 10+ Schritten schnell den Überblick.
- Operations-Modell statt Task-Kosten. Make berechnet pro Operation (einzelner Schritt), nicht pro Zap-Run. Für mehrstufige Workflows ist das oft günstiger als Zapier.
- Router und Error-Handler nativ. Verzweigungen, Fehler-Routen und Rollback-Logik sind Kernfeatures, keine Workarounds.
- 3.000+ App-Integrationen. Kleiner als Zapier, aber die meisten gängigen Business-Apps sind dabei. Für fehlende Apps greifst du auf das HTTP-Modul zurück.
Grenzen & wo's hakt
- Lernkurve steiler als Zapier. Das visuelle Konzept mit Modulen, Iteratoren und Aggregatoren ist mächtiger, aber auch komplexer. Für simple Ein-Trigger-Eine-Action-Flows ist Zapier schneller.
- Free-Tier sehr eingeschränkt. 1.000 Operations/Monat und max. 2 aktive Szenarien — das reicht für erste Tests, aber nicht für echte Workflows. 15-Minuten-Mindestintervall im Free-Tier.
- Kein Self-Hosting. Wie Zapier läuft Make komplett in der Cloud auf US/EU-Servern. Wer Datensouveränität braucht, muss n8n Self-Hosted evaluieren.
- Operations-Rechnung kann überraschen. Ein Szenario das 5 Module hat, verbraucht 5 Operations pro Lauf — bei hohem Volumen stapelt sich das. Vor dem Aktivieren kalkulieren.
- Fehlermeldungen kryptisch. Bei API-Fehlern zeigt Make den rohen Response, nicht eine nutzerfreundliche Erklärung. Debugging braucht etwas Erfahrung.
Pricing (Stand 05/2026)
- Free — 1.000 Operations/Monat, 2 aktive Szenarien, 15-Minuten-Mindestintervall.
- Core (~9 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Operations/Monat, unbegrenzte Szenarien, 1-Minuten-Intervall, bis 100 MB Dateigröße.
- Pro (~16 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Ops, Prioritätsausführung, Custom Variables, Custom Apps, bis 250 MB Dateigröße.
- Teams (~29 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Ops, Team-Rollen, geteilte Templates, bis 500 MB.
- Enterprise — Custom Operations-Volumen, SSO/SCIM, Audit-Logs, 24/7-Support.
Operations-Volumen ist bei allen Paid-Plänen zusätzlich buchbar (z.B. 20k, 40k, 80k Ops/Monat).
Praxis-Workflow
- Szenario skizzieren. Auf Papier oder als Mindmap: Was triggert? Welche Apps? Welche Bedingungen?
- Ersten Flow mit 2 Modulen bauen. Trigger + eine Action. Testen, bis der Basis-Pfad stabil ist.
- Router ergänzen. Erst wenn der Happy Path läuft, Verzweigungen für Ausnahmen einbauen.
- Error-Handler hinzufügen. Make hat einen nativen "Error Handler"-Pfad — Fehler-Szenarien an Slack oder E-Mail melden.
- Mit ChatGPT oder Claude kombinieren. Make kann Text an einen KI-Schritt übergeben, z.B. um E-Mail-Inhalte zu klassifizieren oder Datensätze anzureichern.
- Operations-Verbrauch im Blick behalten. Im Dashboard siehst du den monatlichen Ops-Stand — frühzeitig upgraden oder Flows optimieren.
Datenschutz (kurz)
Make verarbeitet Workflow-Daten auf Servern in der EU und den USA. Für EU-Nutzung steht ein Data Processing Agreement (DPA) bereit — DSGVO-Compliance ist dokumentiert. Trotzdem gilt: Sensible personenbezogene Daten (Klausur-Inhalte, echte Kunden-Akten) sollten nicht durch Cloud-Automation-Tools fließen. Wer vollständige Datensouveränität braucht, ist mit n8n Self-Hosted besser beraten.