n8n es mejor para flujos complejos, volúmenes altos, integración con IA avanzada y cuando la privacidad de los datos importa — en versión autoalojada es gratuito sin coste por ejecución. Make es mejor para equipos sin perfil técnico que necesitan automatizaciones simples en marcha rápidamente: interfaz más intuitiva, más integraciones nativas y precio de entrada más bajo (~9 €/mes). La clave: Make cobra por cada paso dentro del workflow (créditos), n8n cobra por ejecución completa — esa diferencia hace que workflows complejos o con volumen alto sean hasta 10 veces más baratos en n8n.
Si ya conoces qué es n8n, probablemente hayas llegado aquí porque alguien te ha recomendado Make como alternativa — o al revés. Ambas herramientas son buenas. La elección correcta depende de tres cosas: tu nivel técnico, el volumen de ejecuciones que esperas y si tus flujos van a incluir IA.
El contexto: automatización en España en 2026
Fuentes: ONTSI / Red.es, Indicadores de uso de IA en España 2024; n8n.io; make.com (junio 2026).
La diferencia fundamental: cómo cuenta cada herramienta lo que te cobra
Antes de comparar funcionalidades, hay una sola cosa que determina el 80% de la decisión de precio — y casi ninguna comparativa la explica con claridad.
Make cobra por créditos. Cada módulo (paso) dentro de un escenario que procesa datos consume al menos 1 crédito. Un escenario de 8 pasos que se ejecuta 1.000 veces al mes consume 8.000 créditos — casi toda la cuota mensual del plan Core (~10.000 créditos). Nota: Make cambió el nombre de "operaciones" a "créditos" en agosto de 2025, pero el modelo de facturación es el mismo.
n8n cobra por ejecución completa. Un workflow de 8 nodos ejecutado 1.000 veces consume 1.000 ejecuciones — independientemente de cuántos pasos tenga. Un workflow de 20 nodos cuesta exactamente lo mismo que uno de 2.
Con Make, la complejidad de tus flujos determina directamente tu factura. Añadir más pasos a un escenario es literalmente más caro. Con n8n, puedes construir un workflow tan complejo como necesites sin que el número de nodos afecte al coste. Con flujos de 8+ pasos y volúmenes de 500+ ejecuciones/mes, la diferencia se vuelve muy significativa.
El ejemplo con números reales
Supón un flujo típico: formulario → CRM → email de bienvenida → aviso al comercial por WhatsApp → hoja de cálculo → panel de analítica. Son 6 pasos. Lo ejecutas 500 veces al mes.
El punto de inflexión en el que n8n autoalojado pasa a ser más barato que Make llega más rápido de lo que parece. Con flujos de 5+ pasos y volúmenes de 500+ ejecuciones/mes, la diferencia empieza a ser notable. Con flujos de 10+ pasos y 1.000+ ejecuciones, n8n autoalojado es dramáticamente más económico. La pregunta clave no es "¿qué plan de Make necesito ahora?" sino "¿qué plan voy a necesitar en seis meses cuando mis flujos crezcan?" Esa proyección es la que determina la decisión correcta.
Comparativa completa n8n vs Make
| n8n | Make | |
|---|---|---|
| Modelo de precio | Por ejecución completa (o gratis si autoalojas) | Por crédito — cada paso consume al menos 1 |
| Plan gratuito | Community Edition autoalojada (ejecuciones ilimitadas) | 1.000 créditos/mes sin límite de tiempo |
| Precio de entrada (nube) | ~24 €/mes (2.500 ejecuciones) | ~9 €/mes (10.000 créditos) |
| Autoalojamiento | ✅ Sí — software gratis + servidor (5–15 €/mes) | ❌ No |
| Datos en tu servidor | ✅ Sí (versión autoalojada) | ❌ No — pasan por servidores de Make |
| Curva de aprendizaje | Media — más potente, algo más técnico | Baja — más visual e intuitivo |
| Integraciones nativas | 400+ nativas + cualquier API vía HTTP Request | 1.500–3.000+ |
| Código personalizado | ✅ JavaScript en cualquier nodo | Limitado (solo módulos específicos) |
| Agentes IA / LangChain / RAG | ✅ Nativos — agentes, RAG, memoria, modelos locales | Básico — módulos IA sin arquitectura de agentes |
| Comunidad | 40K+ miembros, open source activo | Soporte profesional en planes pagados |
| Ideal para | Técnicos, flujos complejos, IA avanzada, volumen alto | No técnicos, flujos simples, arranque rápido |
¿Quién debería elegir cada uno?
No existe la mejor herramienta universal. Existe la mejor para tu caso concreto:
Quieres control total y escalar sin sorpresas
- Tus flujos tienen más de 5–6 pasos
- Ejecutas más de 500–1.000 workflows/mes
- Necesitas IA real: agentes, RAG, memoria
- Manejas datos sensibles que deben quedarse en tu servidor
- Quieres añadir código JavaScript cuando la lógica lo requiere
- Tienes (o puedes contratar) alguien con perfil técnico mínimo
Quieres resultados rápidos sin complejidad
- Tu equipo no tiene perfil técnico
- Tus flujos son simples (3–5 pasos, bajo volumen)
- Quieres estar funcionando en horas, no en días
- Necesitas integraciones con herramientas de nicho sin nodo nativo en n8n
- No tienes tiempo ni ganas de gestionar un servidor
Consejo honesto: empieza con Make si es tu primera herramienta de automatización. Aprenderás cómo funcionan los flujos sin la fricción de montar infraestructura. Cuando tus costes o necesidades crezcan, migrar a n8n es un proceso realista — la lógica de los workflows se traduce bien entre las dos herramientas.
IA: donde n8n se distancia claramente
En 2025–2026, la integración con IA ha pasado de ser un extra a ser el motivo principal por el que muchos equipos eligen entre estas dos herramientas. Y aquí la diferencia es estructural, no de detalle.
Make tiene módulos para llamar a la API de OpenAI (ChatGPT, Whisper, DALL-E) y algunos otros modelos. Para casos sencillos — clasificar un email, redactar un borrador, traducir texto — funciona perfectamente.
n8n tiene algo estructuralmente distinto: nodos nativos de agentes de IA construidos sobre LangChain. Esto significa que puedes crear flujos donde la IA no solo responde, sino que decide qué herramienta llamar, consulta tu base de conocimiento (RAG), recuerda el contexto de conversaciones anteriores y ejecuta acciones en otros sistemas de forma autónoma.
- Nodo AI Agent: la IA decide qué herramienta usar según lo que el usuario pide — tu CRM, tu web, un documento, una API externa.
- Memoria conversacional: el agente recuerda lo que se ha dicho en turnos anteriores.
- RAG: la IA consulta tus documentos reales antes de responder, eliminando alucinaciones.
- Modelos flexibles: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral o modelos locales con Ollama.
Para flujos simples con IA (clasificar, redactar, resumir), Make es suficiente y más rápido de montar. Pero cuando un cliente me pide un chatbot empresarial real, un agente que responde emails con contexto del CRM o un pipeline que procesa PDFs y actualiza sistemas internos, n8n es la única opción viable de las dos. Make no tiene arquitectura de agentes nativa — cada paso de decisión hay que programarlo manualmente como módulos separados, lo que se vuelve inmanejable. Si quieres profundizar en cómo montamos estos flujos, tienes el detalle técnico en nuestra guía de automatización de procesos con IA.
RGPD: dónde viven tus datos
Para empresas en España, la ubicación de los servidores importa — especialmente si automatizas flujos que procesan datos de clientes.
- Make: plataforma SaaS, infraestructura en AWS. Tiene opciones de datos en UE y cumple RGPD, SOC 2 e ISO 27001. Pero tus datos pasan por sus servidores — necesitas revisar el DPA que firmas con ellos.
- n8n Cloud: mismo modelo — SaaS gestionado, datos en infraestructura de n8n. También cumple RGPD con DPA disponible.
- n8n autoalojado: los datos se procesan únicamente en tu propia infraestructura. No salen a ningún servidor externo. Para empresas con datos muy sensibles, sectores regulados o clientes que lo exigen, esta es la única opción que garantiza control total.
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