Utoljára frissítve:
AI Eszköz Kiválasztás · Spoke
Make vs. Zapier vs. n8n — melyik AI automatizálási platform való neked?
Make, Zapier, n8n — mindhárom automatizálja a munkafolyamatokat, mindhárom integrál AI-t. De a döntés nem triviális: az ármodell, az adatszuverenitás, az AI integráció mélysége és a technikai igény gyökeresen különbözik. Ez az útmutató nem gyártói marketinget összehasonlít — hanem valós use case-ek és konkrét számok alapján segít dönteni.
Zapier a legkönnyebb induláshoz, de a legdrágább skálázásnál. Make a legjobb ár-érték arány KKV-knak, rugalmas AI lépésekkel. n8n self-hosted a teljes adatszuverenitáshoz és komplex AI pipeline-okhoz — ha van technikai kapacitás az üzemeltetésre.
A három platform rövid profilja
- 6000+ integráció
- Nem-technikai felhasználóknak
- Gyors onboarding (percek)
- AI Actions beépítve
- Task-alapú árazás drága skálánál
- Lineáris logika, elágazás korlátozott
- Nincs self-hosted opció
- Adatok Zapier szerverein
- Scenario-alapú árazás (olcsóbb)
- Vizuális flowchart szerkesztő
- Komplex elágazások, iterációk
- Erős HTTP/JSON manipuláció
- Tanulási görbe Zapiernél meredekebb
- Csak cloud, nincs self-hosted
- 1500+ integráció (kevesebb mint Zapier)
- AI node-ok kevésbé kiforrtak
- Self-hosted = teljes adatszuverenitás
- LangChain natív integráció
- Kód-node (JavaScript/Python)
- AI agent + memory beépítve
- Üzemeltetési overhead (DevOps)
- 400+ integráció (legkevesebb)
- Nem-technikai felhasználóknak nehéz
- Cloud verzió drágább mint Make
Részletes összehasonlítás: 8 dimenzió
| Dimenzió | Zapier | Make | n8n |
|---|---|---|---|
| Ármodell | Task-alapú (minden lépés 1 task) | Scenario-alapú (1 run = 1 operation) | Execution-alapú (cloud) vagy ingyenes (self-hosted) |
| Ingyenes tier | 100 task/hó | 1000 operation/hó | korlátlan (self-hosted) |
| Fizetős belépő ár | ~$20/hó (750 task) | ~$9/hó (10K operation) | ~€20/hó cloud; ~$10-15/hó VPS saját |
| Self-hosted | Nem | Nem | Igen (open-source) |
| AI integráció | AI Actions (ChatGPT, Claude) | OpenAI natív + HTTP | LangChain natív, AI agent, memory |
| Integrációk száma | 6000+ | 1500+ | 400+ (+ API bővíthető) |
| Technikai igény | Alacsony | Közepes | Magas (self-hosted esetén) |
| Adatszuverenitás | Cloud only | Cloud only | Teljes (self-hosted) |
AI integráció mindhárom platformon
Zapier AI Actions
Zapier a legnépszerűbb AI integrációkat natív lépésként kínálja: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Google Gemini. Egyszerű use case-hez ez elegendő — pl. e-mail érkezik, AI összefoglalja, Slackbe küldi. A Zapier Central kísérletezési platform multi-trigger AI agenteket kínál, de 2026 Q1-ben még early access státuszban van.
Zapier AI korlátai: nincs natív RAG (vector store) integráció, a prompt-kontextus korlátozott, a komplex multi-step AI láncolat körülményes. Ha az AI workflow-ban több LLM-hívás van, amelyek egymás outputjára épülnek, Zapier gyorsan eléri a határait.
Make OpenAI modul és HTTP megközelítés
Make natív OpenAI modulja strukturált JSON outputot kínál — ez a legfontosabb előny: az LLM válasza közvetlenül strukturált adatként kezelhető a következő lépéshez, nem kell JSON parse-olás. A HTTP modul bármely LLM API-t tud hívni (Claude, Gemini, Mistral, self-hosted Ollama).
Make erőssége az AI workflow-kban: a vizuális szerkesztő jól kezeli az elágazásokat (pl. ha az AI az outputot X kategóriába sorolja, más ágra megy) és az iterációkat (pl. listán végigmegy, minden elemnél LLM-hívás). Ez olyan use case-ekhez ideális, ahol az AI egy döntési pont a workflow-ban, nem csak egy záró lépés.
n8n LangChain natív integráció
Az n8n AI integrációja a legerősebb a háromból — a LangChain node-csomag beépítve kínál AI agent-et, memóriakezelést, vector store integrációt (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma), multi-model orchestrationt és tool-hívásokat. Ez azt jelenti, hogy egy teljes RAG pipeline megépíthető n8n-ben kód nélkül.
n8n RAG pipeline: dokumentum betöltés → chunking → Qdrant vektorizálás → kérdés érkezik → releváns chunk-ok visszakeresése → LLM válasz generálás → Slack/e-mail küldés. Ez n8n-ben 15-20 lépéses workflow, kód nélkül. Make-ben és Zapierben ez csak egyedi fejlesztéssel valósítható meg.
Use case mátrix: melyik eszköz melyik feladathoz?
Döntési mátrix: 5 kérdés, 1 válasz
Az alábbi mátrix öt döntési dimenzió szerint mutatja, melyik platform a legjobb választás az adott szituációban. Ha több dimenzióban is különböző eredményt kapsz, a legkritikusabb szempont (általában az adatszuverenitás vagy a technikai kapacitás) döntsön.
| Szempont | Ha ez igaz... | Javasolt platform |
|---|---|---|
| Technikai kapacitás | Nincs dedikált technikai ember, marketing/ops csapat kezeli | Zapier |
| Technikai kapacitás | Van egy "techies" csapattag, aki tanulni hajlandó | Make |
| Technikai kapacitás | Dedikált fejlesztő vagy DevOps elérhetősége biztosított | n8n self-hosted |
| Adatszuverenitás | Érzékeny adatok (egészségügy, pénzügy, személyes adatok) mozognak a workflow-ban | n8n self-hosted |
| Ár / volumen | Kis volumen (havi 100-500 automation run) | Zapier Free/Starter |
| Ár / volumen | Közepes volumen (1000-50K run/hó), cost-érzékeny | Make Pro/Business |
| Ár / volumen | Nagy volumen (50K+ run/hó) vagy kiszámíthatatlan spike-ok | n8n self-hosted |
| AI integráció mélysége | Egyszerű LLM-hívás (összefoglalás, kategorizálás, draft) | Zapier vagy Make |
| AI integráció mélysége | Komplex AI pipeline (RAG, agent, multi-step LLM lánc, memory) | n8n |
| Integrációk száma | Ritka, niche SaaS integráció szükséges (6000+ könyvtárból) | Zapier |
A legtöbb KKV, amellyel dolgozom, Make-kel indul — az ár/érték arány a legjobb, és a technikai belépési küszöb elfogadható. Ha a workflow-k komplexebbé válnak és adatszuverenitás-igény jelenik meg, n8n-re migrálnak. Zapier tipikusan ott marad, ahol van egy régi, beágyazott automation, amelyet senki nem akar újraírni.
Ármodell részletesen: mennyibe kerül valójában?
Az ármodellek összehasonlítása nem triviális, mert a három platform különböző egységgel számol. Az alábbi táblázat azonos workloadra vetíti az árakat.
| Workload | Zapier | Make | n8n cloud | n8n self-hosted |
|---|---|---|---|---|
| 50 run/nap (1500/hó), 5 lépés/run | ~$50/hó (7500 task) | ~$9/hó (7500 op) | ~€20/hó | ~$10-15/hó (VPS) |
| 200 run/nap (6000/hó), 8 lépés/run | ~$200+/hó (48K task) | ~$29/hó (48K op) | ~€50/hó | ~$15-25/hó |
| 1000 run/nap (30K/hó), 10 lépés/run | $500+/hó | ~$79/hó (300K op) | Egyéni árajánlat | ~$20-50/hó |
A táblázatból jól látható: kis volumennél Zapier is elfogadható, de közepes volumentől Make 3-7× olcsóbb ugyanolyan workloadra. Nagy volumennél az n8n self-hosted a legköltséghatékonyabb — a szerver-cost minimális az API-hívások számával szemben.
Kérdések és válaszok
Mi a különbség Make és Zapier között?
A legfontosabb különbségek: (1) Ármodell — Make scenario-alapon számol (műveletek száma), Zapier task-alapon (minden egyes lépés egy task). Azonos feladatnál Make tipikusan 2–4× olcsóbb. (2) Vizuális szerkesztő — Make flowchart-szerű, komplex elágazásokra alkalmas; Zapier lineáris lépéssorozat, egyszerűbb, de kevésbé rugalmas. (3) AI integráció — mindkettő kínál OpenAI, Claude és más LLM nodeokat, de Make AI-lépései rugalmasabb adatátalakítást engednek meg. (4) Célcsoport — Zapier marketing és üzleti csapatokra optimalizált, Make inkább technikai felhasználókra.
Mikor válassz n8n-t Make helyett?
Az n8n három esetben egyértelmű győztes: (1) Self-hosted, teljes adatszuverenitás szükséges — az n8n open-source, saját szerveren futtatható, az adatok sosem hagyják el a vállalati infrastruktúrát; (2) Komplex, kód-alapú logika kell — az n8n JavaScript/Python node-okat kínál, saját kód futtatható a workflow-ban; (3) Nagy workflow-volumen, ahol a cloud-alapú Make/Zapier cost aránytalanná válik. Hátránya: üzemeltetési overhead, saját karbantartás, kisebb integrációs könyvtár Zapierhez képest.
Hogyan integrálják az AI modelleket Make-ben?
Make-ben az AI-integrációk három rétegen keresztül érhetők el: (1) natív OpenAI modul — közvetlen GPT-4o, GPT-4o mini hívás, strukturált output JSON-ban; (2) HTTP modul — bármely REST API-val hívható LLM (Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, self-hosted Ollama); (3) Make AI asszisztens — a workflow-tervezést segítő beépített AI, amely természetes nyelvből generál automatizálást. A leggyakoribb use case: szöveg-input → LLM feldolgozás → strukturált JSON output → következő rendszer felé küldés.
Hogyan integrálják az AI modelleket Zapierben?
Zapierben az AI-integráció négy módon érhető el: (1) Zapier AI Actions — natív ChatGPT, Claude lépések a Zap-ban; (2) Webhooks by Zapier — bármely LLM API hívható webhookkal; (3) Zapier Central — kísérletezési platform AI agentekhez, több triggerrel és feltételes logikával; (4) ChatGPT plugin (legacy) — kétirányú Zapier-ChatGPT integráció. Zapier erőssége: könnyű onboarding, a nem-technikai felhasználó is be tud állítani AI lépést 5 perc alatt.
Mennyibe kerül a Make vs. Zapier vs. n8n?
Ármodell összehasonlítás (2026 Q1): Make — ingyenes tier 1000 op/hó, Pro $9/hó (10K op), Business $16/hó (120K op). Zapier — ingyenes 100 task/hó, Starter $19.99/hó (750 task), Professional $49/hó (2000 task). n8n cloud — Starter €20/hó (2500 execution), Pro €50/hó (10K exec); n8n self-hosted — ingyenes (szerver cost-on kívül). Azonos feladathoz (pl. napi 100 AI-feldolgozás) Make 3–5× olcsóbb Zapiernél; n8n self-hosted a legolcsóbb, de üzemeltetési cost nélkül számolva.
Melyiket válasszák KKV-k és melyiket nagyobb vállalatok?
KKV-k (5–50 fő) esetén: ha a csapat nem-technikai, Zapier az induláshoz a legkönnyebb; ha van egy technikai személy, Make a legjobb ár/érték arány. Nagyobb vállalatok (50+ fő, IT csapattal): n8n self-hosted a legjobb choice, ha adatszuverenitás fontos; Make Business vagy Enterprise, ha cloud OK. Vállalati szinten Zapier Teams/Enterprise opciója is létezik, de jellemzően drágább, mint a Make Enterprise ugyanolyan volumenre.
Mi a self-hosted n8n valódi cost-ja?
Az n8n self-hosted látszólag ingyenes, de a valódi cost négy komponensből áll: (1) szerver-cost (tipikusan $10–50/hó VPS vagy saját szerver); (2) DevOps idő — beállítás, frissítések, backup (tipikusan 2–4 óra/hó egy junior DevOps-tól); (3) SSL, reverse proxy, monitoring beállítás; (4) hibaelhárítási cost, ha valami leáll. Összesen egy kisebb vállalatnál 30–80 USD/hó körül van a valódi cost. Ez még mindig jóval olcsóbb, mint Zapier azonos volumen-szinten, de nem 'ingyenes'.
LLM node-ok összehasonlítása: Make vs. Zapier vs. n8n
Make: OpenAI natív modul (GPT-4o, embeddings, vision), + HTTP modul bármely LLM-hez. Erőssége: strukturált JSON output natívan. Zapier: AI Actions (ChatGPT, Claude), Webhooks bármely LLM-hez. Erőssége: legkönnyebb onboarding. n8n: @n8n/n8n-nodes-langchain csomag — LangChain natív integráció, OpenAI, Anthropic, Ollama, Azure OpenAI, Hugging Face; AI agent node, memory management, vector store integráció beépítve. Komplex AI pipeline-hoz n8n a legerősebb, egyszerű LLM-híváshoz mindhárom megfelelő.
Hogyan válasszunk döntési mátrix alapján?
A döntési mátrix öt dimenzió szerint: (1) Technikai kapacitás: alacsony → Zapier; közepes → Make; magas → n8n. (2) Adat-szuverenitás igény: cloud OK → Make/Zapier; self-hosted szükséges → n8n. (3) Ár/volumen: kis volumen → Zapier Free/Starter; közepes → Make; nagy volumen → n8n self-hosted. (4) AI integráció mélysége: egyszerű LLM-hívás → Zapier/Make; komplex AI pipeline (agent, memory, RAG) → n8n. (5) Integrációk száma: 6000+ Zapier; 1500+ Make; 400+ n8n (de API-val bővíthető).
Mikor érdemes mindhárom eszközt párhuzamosan futtatni?
Párhuzamos futtatás néha indokolt, de általában kerülendő. Indokolt, ha: különböző csapatok különböző use case-eket kezelnek (pl. marketing Zapiert, IT n8n-t használ) és nincs átfedés. Kerülendő, ha: ugyanazok a folyamatok futnak mindkét rendszeren, mert ez duplikált karbantartást, biztonsági kockázatot és cost-duplikációt jelent. Jó ökölszabály: egy vállalaton belül maximum két automatizálási platform — és pontosan definiált, hogy melyik melyik use case-re illetékes.
Automatizálási Platform Tanácsadás
Ha bizonytalan vagy abban, melyik platform illik a vállalati kontextusodhoz — egy 90 perces konzultáción átbeszéljük a konkrét use case-eket, az adatszuverenitási igényeket és az ár/volumen kalkulációt. Konkrét platform-javaslat és implementációs roadmap az eredmény.
Konzultáció kérése →AI Eszköz Kiválasztás — témák
