Make

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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.
• Credit-Modell statt Task-Kosten. Make berechnet pro Credit (seit Aug 2025 umbenannt von „Operation"), 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 Credits/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.
• Credit-Rechnung kann überraschen. Ein Szenario das 5 Module hat, verbraucht 5 Credits pro Lauf — bei hohem Volumen stapelt sich das. KI- und Code-Module können mehr Credits pro Schritt kosten. Vor dem Aktivieren kalkulieren.
• Fehlermeldungen kryptisch. Bei API-Fehlern zeigt Make den rohen Response, nicht eine nutzerfreundliche Erklärung. Debugging braucht etwas Erfahrung.

Pricing (Stand 06/2026)

Make hat im August 2025 „Operations" in „Credits" umbenannt. Standard-Modul-Ausführungen kosten weiterhin 1 Credit pro Schritt; KI- und Code-Module können mehr Credits verbrauchen.

• Free — 1.000 Credits/Monat, 2 aktive Szenarien, 15-Minuten-Mindestintervall.
• Core (~9 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Credits/Monat, unbegrenzte Szenarien, 1-Minuten-Intervall, bis 100 MB Dateigröße.
• Pro (~16 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Credits, Prioritätsausführung, Custom Variables, Custom Apps, bis 250 MB Dateigröße.
• Teams (~29 USD/Monat, jährlich) — 10.000 Credits, Team-Rollen, geteilte Templates, bis 500 MB.
• Enterprise — Custom Credit-Volumen, SSO/SCIM, Audit-Logs, 24/7-Support.

Credit-Volumen ist bei allen Paid-Plänen zusätzlich buchbar.

Praxis-Workflow

1. Szenario skizzieren. Auf Papier oder als Mindmap: Was triggert? Welche Apps? Welche Bedingungen?
2. Ersten Flow mit 2 Modulen bauen. Trigger + eine Action. Testen, bis der Basis-Pfad stabil ist.
3. Router ergänzen. Erst wenn der Happy Path läuft, Verzweigungen für Ausnahmen einbauen.
4. Error-Handler hinzufügen. Make hat einen nativen "Error Handler"-Pfad — Fehler-Szenarien an Slack oder E-Mail melden.
5. Mit ChatGPT oder Claude kombinieren. Make kann Text an einen KI-Schritt übergeben, z.B. um E-Mail-Inhalte zu klassifizieren oder Datensätze anzureichern.
6. Credit-Verbrauch im Blick behalten. Im Dashboard siehst du den monatlichen Credit-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.

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