一句話說明
- Zapier:想要最快把常見 SaaS 串起來、不寫程式就能跑,它通常是最省力的選擇。
- Make.com:要視覺化排程、路由、分支、批次處理都漂亮;你想走「進階但盡量少寫碼」的折衷路線,它很適合。
- n8n:你需要自架、可原始碼級客製、要把內外部系統混接、工作流很複雜、重視資料主權與合規——這時候 n8n 幾乎是唯一能完整滿足的解。
三者核心定位
面向 | n8n | Zapier | Make.com |
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核心定位 | 開源、可自架、可深度客製的自動化引擎 | No-Code 雲端自動化龍頭,上手最快 | 視覺化、可做較複雜流程的雲端自動化 |
典型使用者 | 需要「資料主權 / 自架 / 高度彈性 / 企業級治理」的技術或資料團隊 | 想迅速把常見 SaaS 串起來的商務/行銷/營運 | 想要比 Zapier 更深、比 n8n 更省工程力的 PM/Ops/Data |
最強特性 | 原始碼可見、自寫節點/程式碼、部署彈性 | 整合服務數量龐大、入門超快 | 視覺化 Router / Iterator / Aggregator,流程複雜度高仍好維護 |
主要限制 | 需要技術人力(或購買企業版與服務) | 複雜流程成本飆升、客製彈性有限、無法自架 | 無法自架、極深度客製(寫程式)能力有限 |
功能深度 & 彈性:誰比較能「玩真的」?
流程複雜度與控制力
- n8n:多分支、回圈、錯誤路徑、Retry、子流程重複利用、環境變數、程式碼節點…全部原生可做。適合把它當成內部 iPaaS / 小型 ETL 引擎來用。
- Make.com:用 Router / Iterator / Array aggregator 等模組,也能優雅處理多分支與清洗資料;對「想少寫程式碼,但流程已經不算簡單」的人非常友好。
- Zapier:以線性流程為主(付費方案有 Paths),條件控制與資料批次處理能力最弱,流程一複雜成本與維護力就會爆表。
自訂程式碼 & API 擴充
- n8n:程式碼節點 (Code Node) 與 HTTP Request 節點 幾乎讓你能串任何有 API 的東西;還能寫自己的節點 package。
- Make.com:有 HTTP 模組與豐富的資料處理函數,可少程式碼做到不少事;但要到「直接寫大段程式碼 + 套 NPM 套件」級別就較不自然。
- Zapier:有 Code by Zapier(JS/Python),但資源與執行時間限制多,更適合做小片段邏輯修補,不是主菜。
整合廣度、Webhook 與資料主權
內建整合數量
- Zapier:市面上最廣;如果你只用主流 SaaS,幾乎不會找不到。
- Make.com:中高(常見 SaaS 大多有,且參數通常比 Zapier 更細)。
- n8n:上千節點等級,已足夠絕大多數情境;真正缺的,你可以自己補。
Webhook / 任意 API
- n8n & Make.com:都能對任何 REST API 發送請求 / 架 webhook,因此整合彈性極高。
- Zapier:亦支援 Webhooks,但常在進階付費方案才開放。
自架 vs 雲端
- n8n:唯一可自架(Self-hosted)的主流選擇。資料不出公司、能跑內網系統、合規更容易。
- Zapier / Make.com:純雲端。若資料政策要求不出境或需完全掌控運行環境,基本直接淘汰。
價格與計費模型
面向 | n8n(雲端 / 自架) | Zapier | Make.com |
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計價主軸 | 按「整條工作流的執行次數」(雲端)/自架無上限 | 按「任務數(每一步動作)」 | 按「操作數(每個模組運行一次)」 |
免費方案 | 自架版 ≈ 無限制(硬體決定容量) | 任務 & 功能限制嚴格 | 每月操作數上限、排程頻率限制 |
是否可自架 | 可以(社群版 / 企業版) | 不可 | 不可 |
複雜流程成本 | 不隨步驟複雜度增加(同一次執行算一次) | 步驟越多成本越高 | 模組越多 → 操作數越多 → 成本上升 |
TCO(總擁有成本)思考
- 流程步驟多、資料量大:n8n(雲端或自架)最能控制成本。
- 流程簡單、執行量低:Zapier / Make.com 入門方案上手與維護成本最低。
- 公司有 DevOps / SRE / Data team:自架 n8n 長線最划算,且方便串內部系統。
總結:n8n 的優勢
- 開放性與可攜性:原始碼公開、可自架、可寫節點,把自動化變成你的資產,而非鎖在 SaaS 平台。
- 成本結構可預測:流程複雜度不影響價格,大批量任務 TCO 最佳。
- 企業級治理能力(企業版):SSO / RBAC / Audit log / Projects / Git 同步 / 多環境…真正能被 IT、資安、內控部門長期接受。
- 學習曲線 = 能力曲線:學 n8n 迫使團隊深入理解 API、自動化架構與資料流治理,對長期競爭力加分。