n8n vs. Make: Welches Automatisierungstool lohnt sich für Freelancer 2026?

Ich nutze n8n und Make beide, und ich habe eine klare Meinung dazu. Die werde ich dir hier sagen, ohne dass du 20 YouTube-Videos schauen musst.

Als ich 2024 anfing, meine Freelancer-Workflows zu automatisieren, habe ich mit Make begonnen. Schnell eingerichtet, nach einer Stunde liefen die ersten Szenarien. Sechs Monate später habe ich n8n auf einem Hetzner-Server für 3,79 Euro im Monat installiert. Beide Tools nutze ich heute, aber für komplett unterschiedliche Aufgaben.

Das hier ist kein "welches ist besser"-Artikel. Es ist ein "was passt zu dir"-Artikel. Es gibt nämlich eine richtige Antwort. Sie hängt nur davon ab, wer du bist.

Was ist eigentlich der Unterschied zwischen n8n und Make?

Auf dem Papier machen beide dasselbe: Du verbindest Apps, legst Regeln fest und lässt Prozesse automatisch ablaufen. Wie sie das lösen, könnte unterschiedlicher nicht sein.

Make denkt in Szenarien. Du ziehst Module auf eine Canvas, verbindest sie mit Linien, konfigurierst Felder per Klick. Das Interface ist bunt, intuitiv, und du kommst ohne eine Zeile Code aus. Make bietet über 3.000 native Integrationen, von Google Sheets bis Stripe bis Calendly. Der Core-Plan kostet rund 10 Dollar im Monat und gibt dir 10.000 Credits.

n8n denkt in Nodes. Die Oberfläche sieht auf den ersten Blick ähnlich aus, ist aber deutlich technischer. Du brauchst ein Grundverständnis davon, wie APIs, Webhooks und Datenstrukturen funktionieren. Was du dafür bekommst: eine Open-Source-Basis, die Möglichkeit das Tool auf deinem eigenen Server zu betreiben, 1.200 native Integrationen plus knapp 2.900 Community-Nodes, und direkte Einbindung von KI-Modellen auf einem Niveau, das Make schlicht nicht erreicht.

Der entscheidende Unterschied für Freelancer in Deutschland: n8n ist ein deutsches Unternehmen. Das Cloud-Hosting läuft auf Azure-Servern in Frankfurt. Selbst-Hosting auf einem Hetzner-Server bedeutet, dass deine Daten Deutschland nie verlassen. Das ist kein Randaspekt, dazu gleich mehr.

Make.com im Alltag: Für wen es sich wirklich lohnt

Ich sage das ohne Abwertung: Make ist das bessere Tool für die meisten Freelancer ohne Entwickler-Hintergrund.

Du brauchst keine Dokumentation lesen. Du meldest dich an, klickst dich durch ein paar Onboarding-Screens, und nach einer Stunde hast du deinen ersten funktionierenden Workflow. Das klingt trivial, ist es aber nicht. Der häufigste Grund, warum Freelancer nie anfangen zu automatisieren, ist, dass sie beim ersten Hindernis aufhören. Make baut so wenige Hindernisse wie möglich ein.

Die Stärken von Make im Alltagsbetrieb:

Breite Integration. Über 3.000 gepflegte Konnektoren für praktisch jede populäre SaaS-Anwendung. Shopify, Notion, HubSpot, Typeform, fast alles, das du kennst, ist dabei. Und wenn ein Service fehlt, kommt man mit dem HTTP-Modul in den meisten Fällen trotzdem weiter.

Sauberes Debugging. Wenn ein Szenario fehlschlägt, zeigt Make dir genau, welches Modul betroffen war und was der Input und Output war. Das macht die Fehlersuche erheblich schneller.

KI-Integration. Seit Ende 2025 kannst du auf allen bezahlten Plänen direkt deinen eigenen API-Key für OpenAI oder Anthropic einbinden. Das AI Toolkit reicht für 90 Prozent der KI-Workflows, die Freelancer im Alltag brauchen.

Wo Make seine Grenzen zeigt:

Das Credit-Modell kann teuer werden. Make hat 2025 von Operations auf Credits umgestellt. Jeder Schritt in einem Workflow kostet ein Credit. Ein Workflow mit 8 Schritten, der 500-mal im Monat läuft, verbraucht 4.000 Credits. Beim Core-Plan (10.000 Credits) ist das noch entspannt. Wer aber viele parallele, komplexe Automatisierungen betreibt, merkt das schnell auf der Monatsabrechnung.

Datenschutz bei sensiblen Daten. Make gehört zum US-Konzern Celonis. Das Cloud-Hosting läuft in der EU, aber US-Unternehmen unterliegen dem CLOUD Act. Das bedeutet: US-Behörden können theoretisch Zugriff auf Daten verlangen, unabhängig davon, wo die Server stehen. Für die meisten Freelancer-Workflows ist das kein praktisches Problem. Wenn du aber personenbezogene Kundendaten verarbeitest, die einem Datenschutz-Audit standhalten müssen, solltest du das kennen.

[Make.com][MAKE_AFFILIATE_LINK] ist mein erster Tipp für Freelancer, die schnell starten wollen, kein technisches Vorwissen haben und keine KI-schweren Pipelines planen.

n8n im Alltag: Wann Self-Hosting der schlauere Weg ist

n8n ist mehr Aufwand. Das ist keine Kritik, das ist eine Tatsache. Und für einen bestimmten Typ Freelancer ist dieser Aufwand genau richtig investiert.

Das Geschäftsmodell ist anders: n8n gibt dir die Software als Open-Source. Du kannst sie selbst hosten oder n8n Cloud nutzen. Die Cloud-Version (Starter-Plan: 24 Euro im Monat für 2.500 Ausführungen) ist solide, aber der eigentliche Vorteil liegt im Self-Hosting.

Ein Hetzner CX22-Server kostet 3,79 Euro im Monat: 2 vCPUs, 4 GB RAM, 40 GB SSD, deutsches Rechenzentrum. n8n läuft darauf per Docker in unter einer Stunde. Ab diesem Moment hast du unbegrenzte Ausführungen, unbegrenzte Workflows, und alle Daten liegen auf Hardware, die du selbst kontrollierst. Das ist für viele Freelancer eine echte Entlastung.

Was n8n wirklich kann:

KI-Workflows auf einem anderen Niveau. n8n hat über 70 dedizierte KI-Nodes, inklusive direkter LangChain-Integration für komplexe Agenten-Setups, Einbindung von Vektordatenbanken wie Pinecone oder Qdrant, und die Möglichkeit, lokale Sprachmodelle über Ollama zu betreiben. Wer KI-intensive Automatisierungen baut, stößt bei Make an eine Decke. Bei n8n nicht.

Ein Preismodell, das skaliert. n8n berechnet pro Ausführung, nicht pro Schritt. Ein 200-Schritte-Workflow kostet genauso viel wie ein 2-Schritte-Workflow. Bei Self-Hosting entfällt diese Kalkulation komplett. Du zahlst einmal die Serverrechnung und kannst so viel automatisieren wie du willst.

Echte Code-Unterstützung. Du kannst in n8n-Workflows direkt JavaScript ausführen. Für Freelancer, die Vibe Coding betreiben oder mit APIs arbeiten, die keine Standard-Integrationen haben, ist das unbezahlbar.

Wann n8n eher frustriert:

Die Einrichtung braucht Zeit. OAuth-Setup, Webhooks konfigurieren, HTTPS mit eigener Domain einrichten, das ist beim ersten Mal ein 2-Stunden-Projekt. Wer keine Geduld für Terminals hat, wird schnell genervt sein.

Weniger native Integrationen. Mit 1.200 nativen Nodes hat n8n weniger abgedeckte Apps als Make. Für populäre Tools ist das kein Problem. Für nischige SaaS-Software kann es sein, dass du selbst einen HTTP-Request konfigurieren musst.

In meinem Artikel zu KI-Automatisierungsworkflows für Freelancer habe ich konkrete Beispiele für beide Tools: Wie ein Kundenqualifizierungs-Workflow aussieht, wie Content-Pipelines funktionieren und was realistisch sparbar ist.

Preisvergleich: Was kostet dich welches Tool wirklich?

Zahlen statt Marketing.

Zur Einordnung: 5 Workflows, die je 200-mal im Monat laufen, mit je 8 Schritten, das sind 8.000 Credits bei Make pro Monat. Im Core-Plan noch entspannt. Wenn du das auf 10 Workflows ausbaust, die 500-mal laufen, bist du bei 40.000 Credits und brauchst einen teureren Plan.

Bei n8n Self-Hosting zahlt du 3,79 Euro im Monat, egal ob du 5 oder 50 Workflows betreibst, egal ob sie je 10 oder 10.000-mal täglich ausgeführt werden. Einmal eingerichtet, kostet dein gesamtes Automatisierungs-Setup weniger als ein Kaffee.

Für Freelancer, die ihre Automatisierungen ernsthaft ausbauen wollen, ist die Langzeitrechnung klar. Make ist am Anfang günstiger und einfacher. n8n auf Hetzner ist auf Sicht die deutlich bessere Investition.

DSGVO und Datenschutz: Warum das für deutsche Freelancer entscheidend ist

Das ist das Thema, das in fast allen Vergleichsartikeln zu kurz kommt.

Du verarbeitest als Freelancer sehr wahrscheinlich personenbezogene Daten. Kundennamen, E-Mail-Adressen, Projektzahlen, Kommunikationsverlauf. Alles, was durch deine Automatisierungen fließt, hat datenschutzrechtliche Relevanz. Als Auftragnehmer trägst du dafür Verantwortung.

Make.com und DSGVO: Technisch DSGVO-konform. Make hat SOC 2 Type II Zertifizierung, nutzt Standardvertragsklauseln für Datentransfers, und EU-Nutzer können ihre Datenhaltung in europäischen Rechenzentren konfigurieren. Der Haken: Celonis, der Mutterkonzern, ist ein US-Unternehmen. Unter dem CLOUD Act haben US-Behörden potenziellen Zugriff auf Daten von US-Firmen, unabhängig davon, wo die Server stehen. Für die meisten Freelancer-Szenarien ist das kein praktisches Problem. Wenn du aber Daten verarbeitest, bei denen ein Datenschutz-Audit wahrscheinlich ist, solltest du zumindest einen Auftragsverarbeitungsvertrag mit Make abschließen.

n8n Cloud: Die Server stehen in Frankfurt, Azure Germany West Central. n8n ist ein deutsches Unternehmen, unterliegt europäischem Recht, und die Cloud-Daten liegen physisch in Deutschland. Für die meisten Compliance-Anforderungen reicht das.

n8n Self-Hosting auf Hetzner: Das ist die DSGVO-sicherste Option, die du bei einem Automatisierungstool bekommen kannst. Hetzner ist ein deutsches Unternehmen. Die Rechenzentren stehen in Nürnberg und Falkenstein. Die Daten verlassen Deutschland nicht. Du bist der einzige Datenverantwortliche. Kein externes Unternehmen hat Zugriff auf das, was durch deine Workflows fließt.

Wer sich tiefer in die rechtliche Absicherung als Freelancer eingelesen hat, weiß: Bei Compliance-Themen sitzt du oft allein am Steuer. Mein Artikel zu Scheinselbstständigkeit und rechtlicher Absicherung als Freelancer zeigt, wie schnell man in Bereiche gerät, die man vorher nicht auf dem Radar hatte. Datenschutz ist einer davon.

Meine Empfehlung je nach Freelancer-Typ

Kein allgemeines "es kommt darauf an". Hier ist die konkrete Tabelle.

Mein persönliches Setup heute: Make für alle Integrationen, bei denen Einfachheit wichtiger ist als Kontrolle. Alles, was mit KI zu tun hat, Kundendaten verarbeitet oder so häufig läuft, dass das Credit-Modell von Make teuer würde, läuft auf n8n auf Hetzner. Für insgesamt unter 15 Euro im Monat.

Wie fange ich an? Erste Schritte in 30 Minuten

Für Make:

1. Account bei [Make.com][MAKE_AFFILIATE_LINK] anlegen (kostenloser Plan reicht)
2. Wähle ein konkretes Problem aus deinem Alltag, zum Beispiel: "Ich will eine Slack-Nachricht bekommen, sobald jemand mein Kontaktformular ausfüllt"
3. Suche in der Integrationsliste nach deinen Apps, verbinde sie mit ein paar Klicks
4. Teste mit den Beispieldaten, die Make automatisch generiert
5. Aktiviere das Szenario

Nach 30 Minuten läuft das. Wirklich.

Für n8n Self-Hosting:

Das Setup ist kein Hexenwerk, aber es braucht mehr als 30 Minuten beim ersten Mal. Grobe Schritte:

1. Hetzner-Account anlegen, CX22-Server erstellen (Ubuntu 24.04 LTS empfehlen)
2. Docker und Docker Compose installieren (2 Befehle)
3. n8n per Docker Compose starten (offizielle Anleitung auf docs.n8n.io ist gut)
4. Domain via DNS auf die Server-IP zeigen lassen
5. HTTPS über Nginx Proxy Manager oder Traefik konfigurieren

Wer damit nichts anfangen kann: n8n Cloud Starter (24 Euro im Monat) ist ein sinnvoller Kompromiss. Du bekommst die gesamte n8n-Funktionalität ohne den Server-Overhead, und deine Daten liegen trotzdem in Frankfurt.

Mehr zum gesamten KI-Tool-Stack, in dem diese Tools eingebettet sind, findest du in meinem Artikel zu AI Tools für Solopreneure 2026.

Was Network School damit zu tun hat

An der Network School habe ich Freelancer getroffen, die mit n8n ganze Kundenpipelines auf eigenem Server betreiben. Einer davon hatte 40 aktive Workflows laufen, alle auf einem Hetzner-Server für unter 5 Euro im Monat. Das hat meine Meinung zu Self-Hosting grundlegend verändert.

Vorher dachte ich, Self-Hosting ist für Linux-Nerds mit zu viel Zeit. In Wirklichkeit ist es nach einer einmaligen Einrichtung von 2 bis 3 Stunden das wartungsärmste Setup, das du haben kannst. Und weil in der NS-Community permanent jemand da ist, der das schon durchgezogen hat, bekommst du Antworten auf konkrete Probleme in Minuten statt Stunden.

Das ist der Unterschied zwischen Theorie aus Tutorials und gelebter Erfahrung aus einer echten Community.

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