- n8n es open-source (fair-code) y auto-alojable gratis — sin limites de operaciones en self-hosting; Make es SaaS propietario con plan gratuito de 1000 ops/mes.
- n8n tiene un nodo AI Agent nativo con soporte para herramientas, memoria y cadenas LangChain. Make ofrece módulos AI más sencillos, orientados a conectar apps con IA sin código.
- Make gana en cantidad de integraciones listas (1500+ apps) y en facilidad para usuarios sin conocimientos técnicos. n8n tiene 400+ integraciones pero su lógica es más potente para flujos complejos.
- Para proyectos con alto volumen de ejecuciones, n8n auto-alojado es drasticamente más barato que cualquier plan de Make.
- La elección no es excluyente: muchos equipos usan Make para automatizaciones de negocio y n8n para los flujos con agentes de IA.
Cuál elegir: n8n o Make para automatización con IA?
Ambas herramientas automatizan flujos de trabajo visualmente, pero parten de filosofias opuestas que se hacen especialmente evidentes cuando se introduce IA. n8n nacio como herramienta técnica open-source: permite programar lógica compleja, auto-alojarse sin coste de operaciones y construir agentes de IA con memoria real, herramientas personalizadas y encadenamiento de modelos. Make — anteriormente conocido como Integromat — es el SaaS más pulido del mercado de automatización no-code: su interfaz visual es la mejor de la categoría y sus 1500 integraciones cubren practicamente cualquier app de negocio. En el contexto de la creación de agentes IA, la diferencia de capacidades es significativa.
n8n tiene actualmente, a mayo de 2026, aproximadamente 55.000 estrellas en GitHub y un ecosistema de más de 400 nodos de integración. Su nodo AI Agent nativo es una implementación de agente con herramientas, memoria y soporte para LangChain que permite construir flujos de IA de producción sin salir de la interfaz visual. Make, por su parte, ha integrado módulos AI en su plataforma que permiten llamar a modelos de lenguaje, procesar texto y tomar decisiones dentro de sus escenarios, aunque con menor profundidad agentiva que n8n. Para entender las diferencias en profundidad entre distintos frameworks de agentes IA o aprender a crear tu primer agente paso a paso, esas guías complementan lo que veremos aquí.
Los precios mencionados a lo largo de esta página corresponden a los publicados oficialmente en n8n.io y make.com a mayo de 2026. Ambas plataformas ajustan sus planes con frecuencia; verifica los precios actuales antes de comprometerte con una arquitectura.
Tabla comparativa principal
| Característica | n8n | Make |
|---|---|---|
| Modelo de licencia | Open-source (fair-code) — auto-alojable gratis | SaaS propietario — solo nube |
| Self-hosting | Si — Docker, Railway, VPS | No disponible |
| Nodo AI Agent nativo | Si — con herramientas, memoria y cadenas | Módulos AI básicos (OpenAI, Claude, etc.) |
| Soporte LangChain | Si — integrado en el nodo AI Agent | No |
| Memoria en agentes | Si — buffer, ventana, vectorial | Limitada (via variables de escenario) |
| Herramientas personalizadas | Si — cualquier nodo como herramienta | Limitado (llamadas HTTP, módulos AI) |
| Número de integraciones | ~400+ nodos | 1500+ apps |
| Plan gratuito | Self-hosting ilimitado; nube con restricciones | Si — 1000 ops/mes en nube |
| Precio cloud desde | ~20 USD/mes | ~10 USD/mes |
| Modelo de facturación | Por flujos activos / ejecuciones en nube; ilimitado en self-hosting | Por operaciones (cada paso del escenario) |
| Curva de aprendizaje | Media-alta (lógica más técnica) | Baja — interfaz muy visual e intuitiva |
| Comunidad (estrellas GitHub) | ~55.000 estrellas | Propietario (no aplica) |
| Soporte de API / webhooks | Completo — lógica condicional avanzada | Completo — muy bien documentado |
| Modelos LLM soportados | OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Ollama y otros | OpenAI, Claude, Google AI y principales APIs |
Capacidades de IA en profundidad
El nodo AI Agent de n8n
El nodo AI Agent de n8n es el elemento diferenciador más importante de la plataforma para proyectos de automatización con IA. A diferencia de simplemente llamar a un LLM y devolver la respuesta, este nodo implementa el patrón de agente completo: el modelo puede razonar, seleccionar herramientas, ejecutarlas y usar el resultado para continuar su razonamiento hasta completar la tarea.
Las herramientas disponibles para el agente son, en la practica, cualquier nodo de n8n. Un agente puede buscar en Google, leer un spreadsheet de Google Sheets, escribir en una base de datos, enviar un email o hacer una petición HTTP personalizada — todo ello seleccionado autonomamente por el modelo según la tarea. Esta arquitectura, basada en LangChain internamente, permite flujos que serialmente requeririan decenas de nodos conectados manualmente.
La memoria del agente es configurable en tres modalidades distintas:
- Buffer de conversación: mantiene el historial reciente de mensajes en memoria. Ideal para chatbots y agentes conversacionales donde el contexto de la sesión actual es suficiente.
- Ventana de tokens: mantiene solo los últimos N tokens del historial, útil para controlar el coste de la conversación en sesiones largas.
- Memoria vectorial: almacena y recupera información de una base de datos vectorial (Pinecone, Supabase, Qdrant, etc.), lo que permite memoria a largo plazo entre sesiones distintas — la base de un agente con conocimiento acumulado.
Las cadenas de LangChain disponibles en n8n van más allá del agente básico: cadenas de resumen, cadenas de QA sobre documentos, clasificadores y chains personalizadas que permiten flujos de IA de producción con lógica sofisticada sin escribir código Python. Para casos donde si se necesita código, n8n permite ejecutar JavaScript o Python directamente en nodos de código, lo que le da una flexibilidad adicional que Make no tiene.
Los módulos AI de Make
Make ha integrado IA en su plataforma mediante módulos específicos para los principales proveedores: OpenAI, Anthropic Claude, Google AI y otros. El patrón de uso típico es: un evento desencadena el escenario, un módulo de IA procesa texto o toma una decisión, y el resultado se usa en los pasos siguientes del flujo. Es un modelo más simple que el agente de n8n, pero funciona muy bien para los casos de uso habituales.
La ventaja principal de Make en este contexto es la facilidad con la que se pueden conectar aplicaciones de negocio antes y después del módulo de IA. Si necesitas que una nueva entrada en un formulario de Typeform active un análisis de sentimiento via Claude y el resultado se guarde en Airtable y se notifique en Slack, Make lo hace en diez minutos con su interfaz visual sin fricción. Con n8n el mismo flujo es posible pero requiere más configuración.
Los módulos AI de Make permiten actualmente, a mayo de 2026, los siguientes tipos de operaciones: generación de texto, análisis y clasificación de contenido, extracción de datos estructurados desde texto libre, traducción, resumen y moderación de contenido. Lo que Make no hace de forma nativa es encadenar autonomamente herramientas ni mantener memoria real entre sesiones — esas capacidades requieren lógica adicional en el escenario o usar webhooks para comunicarse con un sistema externo que gestione el estado.
| Capacidad | n8n AI Agent | Make AI modules |
|---|---|---|
| Llamada a LLM básica | Si | Si |
| Selección autónoma de herramientas | Si (patrón agente completo) | No — el flujo es siempre determinista |
| Memoria entre mensajes | Si — buffer, ventana, vectorial | Parcial — variables de escenario |
| Memoria entre sesiones | Si — con almacenamiento vectorial | No de forma nativa |
| Cadenas LangChain | Si | No |
| Modelos locales (Ollama) | Si — en self-hosting | No |
| RAG (recuperación de documentos) | Si — con nodos de vector store | Limitado — requiere APIs externas |
| Clasificación y extracción de datos | Si | Si — muy sencillo de configurar |
| Ejecución de código (Python/JS) | Si — nodos de código nativos | Limitado — solo JavaScript básico |
Precios detallados por escala de uso
La diferencia de coste entre n8n y Make depende fuertemente del volumen de ejecuciones. El modelo de facturación de Make — por operación — penaliza los flujos con muchos pasos o alta frecuencia. El self-hosting de n8n elimina este coste por completo.
Precios de n8n
| Plan | Precio | Ejecuciones | Flujos activos | Nota clave |
|---|---|---|---|---|
| Self-hosted (Community) | Gratis | Ilimitadas | Ilimitados | Requiere servidor propio; fair-code |
| Starter (nube) | ~20 USD/mes | 2500/mes | 5 | Hosting gestionado por n8n |
| Pro (nube) | ~50 USD/mes | 10.000/mes | 15 | Logs de ejecución ampliados |
| Enterprise | Precio personalizado | Ilimitadas | Ilimitados | SSO, soporte dedicado, SLA |
Precios de Make
| Plan | Precio | Operaciones/mes | Escenarios activos | Nota clave |
|---|---|---|---|---|
| Free | Gratis | 1000 | 2 | Suficiente para pruebas |
| Core | ~10 USD/mes | 10.000 | Ilimitados | Mejor opción de entrada |
| Pro | ~20 USD/mes | 10.000 + custom | Ilimitados | Prioridad de ejecución |
| Teams | ~29 USD/mes | 10.000 + custom | Ilimitados | Colaboración en equipo |
| Enterprise | Precio personalizado | Sin limite acordado | Ilimitados | SSO, SLA, soporte prioritario |
Cómo se compara el coste real por caso de uso
La facturación por operación de Make puede sorprender a usuarios que vienen de otras plataformas. Cada paso de un escenario cuenta como una operación: si tienes un flujo de 10 pasos que se ejecuta 500 veces al mes, son 5000 operaciones — la mitad del plan Core ya consumida en un solo flujo. En n8n cloud, la misma lógica cuenta como 500 ejecuciones del flujo, no como 5000 operaciones. Y en n8n self-hosted, el coste es simplemente el del servidor.
Para proyectos con flujos de IA que incluyen varios pasos de procesamiento (llamada al LLM + consulta a base de datos + actualización de CRM + notificación), la diferencia económica a medio plazo puede ser de varios ordenes de magnitud. La calculadora de operaciones de Make es imprescindible antes de comprometerse con un plan.
Cuando usar cada herramienta para automatización con IA
n8n: agentes de IA con lógica compleja
Cuando el agente necesita tomar decisiones, seleccionar herramientas autonomamente y mantener estado entre pasos, n8n es la opción correcta. El nodo AI Agent permite flujos donde el modelo decide que hacer según el contexto — buscar información, actualizar una base de datos, enviar una alerta — sin que el desarrollador tenga que predefinir cada rama del flujo.
n8n: self-hosting y control total
Para equipos con requisitos de privacidad estrictos, datos sensibles que no pueden salir de la infraestructura propia o necesidad de ejecutar modelos locales con Ollama, n8n self-hosted es la única opción viable. Make es SaaS puro; los datos pasan por sus servidores en todo momento.
n8n: RAG y procesamiento de documentos
Los flujos de recuperación aumentada por generación requieren conectar un almacen vectorial, procesar embeddings y combinar la recuperación con el LLM. n8n tiene nodos nativos para Pinecone, Supabase, Qdrant y Chroma que hacen posible esto visualmente. Make requiere APIs externas para cada uno de estos pasos.
n8n: alto volumen de ejecuciones
Si el flujo se ejecuta miles de veces al día, el coste de Make por operación se dispara. n8n self-hosted elimina completamente el coste variable de las ejecuciones — solo pagas el servidor, que puede ser un VPS de 10-20 USD/mes para cargas medias. Para flujos de procesamiento por lotes o pipelines de datos continuos, n8n es significativamente más económico.
Make: integración con apps de negocio
Cuando el caso de uso principal es conectar apps de negocio — CRM, ERP, email marketing, formularios, hojas de cálculo — y añadir IA como un paso de procesamiento en el medio, Make es la herramienta más rápida. Sus 1500+ integraciones cubren practicamente cualquier herramienta empresarial con conectores visuales probados y mantenidos por el equipo de Make.
Make: equipos sin perfil técnico
La interfaz de Make es la más pulida del sector de automatización no-code. Un profesional de marketing, operaciones o ventas sin conocimientos de programación puede construir flujos funcionales con IA en horas. n8n, aunque tiene interfaz visual, expone más complejidad técnica que puede resultar intimidante para perfiles no técnicos.
Make: prototipado rápido de flujos simples
Para validar rápidamente si una automatización con IA funciona antes de invertir en una implementación más robusta, Make permite ir del cero al flujo funcional en muy poco tiempo. Su plan gratuito de 1000 operaciones al mes es suficiente para pruebas y proyectos personales pequeños. n8n también lo permite, pero su curva de aprendizaje inicial es más pronunciada.
Se pueden usar n8n y Make juntos?
Si — y de hecho es una combinación que se ve frecuentemente en equipos medianos que tienen ambas herramientas en uso. La lógica que suele funcionar mejor es usar Make para lo que hace mejor: conectar apps de negocio, gestionar integraciones con plataformas populares y construir flujos simples sin necesitar desarrollo. Y usar n8n para lo que hace mejor: flujos de IA complejos, procesamiento de datos, lógica condicional avanzada o cualquier cosa que requiera herramientas de agente o memoria real.
La comunicación entre ambas plataformas es sencilla mediante webhooks: un escenario de Make puede enviar datos a un webhook de n8n cuando detecta un evento, n8n los procesa con su agente de IA y devuelve el resultado a Make via HTTP para que lo distribuya a las apps de negocio correspondientes. Este patrón desacopla la capa de integración (Make) de la capa de inteligencia (n8n).
Algunos patrones concretos donde esta combinación tiene sentido:
- Soporte al cliente inteligente: Make detecta nuevos tickets en Zendesk o Intercom y los envia a n8n. El agente de n8n analiza el ticket, busca en la base de conocimiento via RAG y genera una respuesta. Make recibe la respuesta y la envia al cliente y la registra en el CRM.
- Procesamiento de leads: Make recoge nuevos leads de formularios, anuncios y CRM. n8n los enriquece con IA (clasificación, scoring, extracción de intención) y devuelve los datos enriquecidos. Make los distribuye al equipo comercial según las reglas de negocio.
- Generación de contenido: Make monitoriza fuentes de noticias, redes sociales o feeds RSS. n8n genera los borradores con el agente de IA según la voz de marca y las instrucciones editoriales. Make publica en los canales correspondientes y registra las metricas.
Esta arquitectura distribuida tiene un coste adicional de mantenimiento — hay dos plataformas que gestionar — pero ofrece flexibilidad real para equipos que ya tienen ambas herramientas o que quieren aprovechar las fortalezas específicas de cada una sin comprometerse con un único proveedor.
Preguntas frecuentes
n8n es superior para agentes de IA que requieren lógica compleja, memoria, encadenamiento de herramientas y control total sobre el flujo. Su nodo AI Agent nativo soporta LangChain, herramientas personalizadas y memoria persistente — el patrón de agente completo. Make destaca para automatizaciones con IA sencillas, sin código, donde la IA es un paso de procesamiento dentro de un flujo de integración con apps de negocio. Si la IA es el elemento central de tu automatización, n8n es la herramienta más adecuada.
Depende del volumen y del modelo de uso. Make tiene un plan gratuito real (1000 ops/mes) y planes desde 10 USD/mes. n8n en la nube comienza desde unos 20 USD/mes pero con limites de ejecuciones. Sin embargo, n8n puede auto-alojarse completamente gratis — y en ese caso el coste es solo el del servidor (típicamente entre 5 y 20 USD/mes en un VPS). Para proyectos con alto volumen o flujos de muchos pasos, n8n self-hosted es significativamente más económico. Para proyectos pequeños sin infraestructura propia, Make puede ser más barato al inicio.
Si. n8n es open-source bajo licencia fair-code: puedes descargarlo, instalarlo y ejecutarlo en cualquier servidor sin pagar licencias. La opción más sencilla es Docker — con un solo comando tienes n8n funcionando. Plataformas como Railway, Render o Fly.io permiten despliegues con un clic en planes económicos. Un VPS básico de cualquier proveedor cloud es suficiente para cargas de trabajo medias. En self-hosting, no hay limites de flujos ni de ejecuciones — el único limite es la capacidad del servidor.
Si, y es una combinación frecuente en equipos que tienen ambas herramientas. El patrón habitual es usar Make para la capa de integración con apps de negocio — donde tiene más conectores y es más sencillo para perfiles no técnicos — y n8n para la capa de inteligencia con agentes de IA, donde su nodo AI Agent y sus capacidades de lógica compleja son superiores. La comunicación entre ambas plataformas se hace via webhooks o APIs HTTP de forma sencilla.
n8n soporta actualmente, a mayo de 2026, los principales proveedores de LLM: OpenAI (GPT-5.4 y familia), Anthropic Claude (Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.7), Google Gemini, Mistral AI y, en self-hosting, Ollama para modelos locales como Llama, Phi o Gemma. El nodo AI Agent puede configurarse con cualquier modelo compatible, y los distintos modelos pueden usarse en el mismo flujo para diferentes subtareas según su coste o capacidad.