Was ist Make?
Mit Make (früher Integromat, im Besitz von Celonis) baust du Automatisierungen, sogenannte Szenarien, auf einer visuellen Leinwand. Jede App-Aktion ist ein Modul, und du verbindest die Module mit Routern, Filtern und Error Handlern zu verzweigten Workflows. Dazu kommen KI-Agenten, ein KI-Assistent namens Maia, Make Grid zur Übersicht über alle deine Automatisierungen und ein MCP-Server.
Make rechnet in Credits ab. Die meisten Aktionen verbrauchen einen Credit, Router und Error Handler keinen, und KI-Funktionen sowie manche fortgeschrittenen Module eine variable Zahl, abhängig von Tokens, Dateigröße oder Laufzeit. Der kostenlose Plan enthält 1.000 Credits im Monat.
Makes eigener Blog nennt für den Core-Plan 9 $ im Monat für 10.000 Credits bei jährlicher Abrechnung; die Preisseite führt auf derselben Basis Pro für 16 $ und Teams für 29 $, monatliche Abrechnung kostet mehr. Ungenutzte Credits verfallen am Ende der Laufzeit.
Was kostet Make?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Free | Free | 1.000 Credits pro Monat |
| Core | $9/month | 10.000 Credits, jährliche Abrechnung |
| Pro | $16/month | 10.000 Credits, jährliche Abrechnung |
| Teams | $29/month | 10.000 Credits, jährliche Abrechnung |
| Enterprise | Custom |
Free (1.000 Credits pro Monat); Core 9 $ im Monat, Pro 16 $ im Monat, Teams 29 $ im Monat für 10.000 Credits bei jährlicher Abrechnung; monatliche Abrechnung kostet mehr; Enterprise individuell.
Lohnt sich Make?
Formulareinträge in eine Tabelle kopieren und der richtigen Person mailen ist die Art Routinearbeit, die du einmal automatisierst und vergisst, bis sie still kaputtgeht und niemand sieht, warum.
Make stellt jede Automatisierung als Diagramm dar. Verzweigungen, Schleifen und Fehlerpfade liegen auf einer Leinwand, was ein Szenario mit 30 Modulen weit leichter prüfbar macht als eine lange Liste von Schritten. Mit 9 $ im Monat für 10.000 Credits bei jährlicher Abrechnung unterbietet es Zapier, dessen bezahlte Pläne laut Makes eigenem Vergleich bei 19,99 $ für 750 Tasks beginnen.
Die Credits sind berechenbar, bis KI ins Spiel kommt. Ein Upload zu Google Drive kostet unabhängig von der Dateigröße einen Credit, und Router und Error Handler sind kostenlos. Makes AI Provider, die AI Agents und der Assistent Maia rechnen dagegen nach Tokens ab; das eigene Beispiel des Hilfe-Centers zeigt, dass Maia für eine einzige Antwort etwa 140 Credits verbraucht. Wer den Assistenten regelmäßig Szenarien reparieren lässt, kann den Monat eines Core-Plans also in weniger als hundert Nachrichten aufbrauchen.
Bei der Compliance hat Make aufgeholt. Laut Make sind Audits nach SOC 2 Type II und SOC 3 abgeschlossen, es betreibt ein ISO 27001-Programm und hostet in Datenzonen in den USA oder der EU.
Der Haken: Die EU-Option hat Grenzen, die das Hilfe-Center ausdrücklich nennt. Manche KI-Funktionen und Modelle werden in die USA oder nach Großbritannien geleitet, und eine eigene KI-Verbindung hebt Makes EU-Garantie auf. Prüfungen der Datenhaltung müssen also Modell für Modell erfolgen. Außerdem verfallen ungenutzte Credits, statt übertragen zu werden, und es gibt keine selbst gehostete Edition.
Unser Fazit: Gegenüber n8n ist der Kompromiss klar. n8n berechnet pro Workflow-Lauf und lässt sich kostenlos selbst hosten, lange Workflows mit hohem Volumen werden dort also günstiger; Make berechnet pro Modul. Für ein Operations-Team ohne Engineer, der einen Server betreibt, ist das oft ein Preis, der sich lohnt.
Wo es sich lohnt
Ein Operations-Manager bei einem E-Commerce-Shop mit 20 Leuten auf Shopify
Bestellungen mit der Buchhaltung synchronisieren, bei Lagerbeständen warnen und Retouren weiterleiten
Drei Szenarien mit je fünf bis zehn Modulen, die ein paar Hundert Mal am Tag laufen, passen in die 10.000 Credits von Core für 9 $ im Monat bei jährlicher Abrechnung; Router und Error Handler kosten nichts zusätzlich.
Eine Marketing-Ops-Leiterin bei einem B2B-Unternehmen mit 150 Leuten
Eingehende Leads mit einem LLM anreichern und bewerten, bevor sie ins CRM gelangen
Nutze eine eigene Verbindung zu OpenAI oder Anthropic, sodass Make einen Credit pro Operation berechnet und die Tokens über dein eigenes Anbieterkonto laufen, statt über Makes AI Provider nach Tokens abgerechnet zu werden.
Ein Compliance-Beauftragter bei einem deutschen Fintech
Automatisierungen freigeben, die Kundendaten berühren
Lege die Organisation in eine EU-Datenzone und prüfe jede KI-Funktion anhand von Makes Tabelle der Datenzonen, denn manche Modelle werden aus den USA oder Großbritannien bedient; fordere den SOC 2-Bericht unter NDA an.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Läuft im Browser; ein erstes Szenario aus einer Vorlage dauert Minuten, aber das Daten-Mapping und das Bundle-Modell zu lernen, kostet die meisten einige Tage.
- Integrationen
- Eine große Bibliothek von App-Modulen, HTTP und Webhooks, die Make-API in bezahlten Plänen, ein MCP-Server, Make AI Agents und Unternehmens-Apps wie ServiceNow und Workday.
- Daten und Datenschutz
- SOC 2 Type II und SOC 3, ISO 27001-Programm, DSGVO-Auftragsverarbeitungsvertrag; Datenzonen in den USA und der EU, wobei manche KI-Funktionen und Modelle in die USA oder nach Großbritannien geleitet werden.
- Kosten im großen Maßstab
- Die Preise steigen mit dem Credit-Volumen statt mit den Plätzen; wer die eingebaute KI intensiv nutzt, sollte nach Tokens budgetieren, denn eine einzige Antwort von Maia kann über 100 Credits verbrauchen.
- Grenzen
- Credits werden nicht übertragen; zusätzliche Credits verfallen mit dem Abrechnungszyklus, bei jährlichem Core mit jedem monatlichen Zurücksetzen.
Was gut ist
- Die Leinwand macht Verzweigungen und Fehlerpfade leicht prüfbar
- Core ab 9 $ im Monat für 10.000 Credits bei jährlicher Abrechnung
- Router und Error Handler verbrauchen keine Credits
- SOC 2 Type II, SOC 3 und ISO 27001; Datenzonen in den USA oder der EU
Was nicht
- KI-Module und Maia rechnen nach Tokens ab, oft weit mehr als ein Credit
- Ungenutzte Credits verfallen am Ende der Laufzeit
- Keine selbst gehostete Option
- Die EU-Datenzone deckt nicht jedes KI-Modell ab
Am besten für
Ops-Teams und Freelancer, die komplexe visuelle Workflows bauen und auf die Kosten achten.
Alternativen zu Make
Make: häufige Fragen
- Lohnt sich Make?
- Make gibt dir fürs Geld mehr visuelle Kontrolle als jedes andere gehostete Automatisierungstool, solange jemand im Blick behält, was die KI-Module verbrauchen. Wir bewerten es mit 4.4 von 5.
- Was kostet Make?
- Free (1.000 Credits pro Monat); Core 9 $ im Monat, Pro 16 $ im Monat, Teams 29 $ im Monat für 10.000 Credits bei jährlicher Abrechnung; monatliche Abrechnung kostet mehr; Enterprise individuell.
- Welche Nachteile hat Make?
- KI-Module und Maia rechnen nach Tokens ab, oft weit mehr als ein Credit; Ungenutzte Credits verfallen am Ende der Laufzeit; Keine selbst gehostete Option; Die EU-Datenzone deckt nicht jedes KI-Modell ab.
- Für wen eignet sich Make?
- Ops-Teams und Freelancer, die komplexe visuelle Workflows bauen und auf die Kosten achten.
- Was kostet Make für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Die Preise steigen mit dem Credit-Volumen statt mit den Plätzen; wer die eingebaute KI intensiv nutzt, sollte nach Tokens budgetieren, denn eine einzige Antwort von Maia kann über 100 Credits verbrauchen.
- Ist Make sicher für Firmendaten?
- SOC 2 Type II und SOC 3, ISO 27001-Programm, DSGVO-Auftragsverarbeitungsvertrag; Datenzonen in den USA und der EU, wobei manche KI-Funktionen und Modelle in die USA oder nach Großbritannien geleitet werden.
- Was sind die besten Alternativen zu Make?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Zapier, n8n und Gumloop.
Antworten geprüft am 23. Okt. 2026.