n8n vs Make 비교 [2026]: 요금과 셀프 호스팅

n8n은 개발자 중심의 오픈소스 워크플로우 자동화 도구예요. 자체 인프라에 셀프 호스팅하거나 n8n Cloud에서 실행할 수 있고, 복잡한 로직과 AI 에이전트, 인프라에 대한 완전한 통제권이 필요한 기술 팀을 위해 만들어졌어요.

Make(구 Integromat)는 클라우드 전용 비주얼 노코드 플랫폼이에요. 드래그 앤드 드롭 시나리오 빌더와 3,000개 이상의 앱 카탈로그를 갖췄고, 다듬어진 자동화를 빠르게 띄우고 싶은 비개발자에게 잘 맞아요.

갈리는 지점은 크게 네 가지예요. 호스팅 방식, 요금 구조, AI 통제 폭, 그리고 시간까지 환산한 총소유비용이에요.

한눈에 보기: n8n vs Make

출처: n8n, Make, 2026년 8월 7일 확인

n8n이란? Make(구 Integromat)란?

n8n은 소스 코드가 GitHub에 공개된 워크플로우 자동화 도구예요(fair-code 라이선스). Docker로 자체 서버에 올리는 셀프 호스팅과 벤더가 직접 운영하는 n8n Cloud 중에서 고를 수 있어요. 공식 카탈로그에는 2,003개 연동이 올라와 있고, 목록에 없는 서비스도 HTTP Request 노드로 API를 직접 호출하면 돼요. 노드를 선으로 잇는 에디터는 각 노드를 지나는 데이터를 그대로 펼쳐 보여 주기 때문에, 중간 JSON을 확인하면서 조립할 수 있어요.

n8n 인터페이스는 공식적으로 영어만 지원해요. 아래는 아직 노드를 하나도 놓지 않은 새 워크플로우의 시작 화면이고, 캡처도 영어 그대로예요. 가운데 Add first step(첫 단계 추가) 점선 상자를 누르는 게 출발점이고, 위쪽 Editor(에디터)·Executions(실행 기록)·Evaluations(평가) 탭에서 편집 화면과 실행 이력을 오가요. 왼쪽 사이드바에는 Overview(개요), Templates(템플릿), Variables(변수), Insights(인사이트)가 있어요.

Make는 비주얼 자동화 플랫폼이에요. 원래 Integromat이라는 이름으로 서비스하던 제품이고, 지금도 integromat.com에 들어가면 Make 쪽 안내 페이지로 넘어가요. 국내 블로그나 사내 문서에 Integromat이라고 적혀 있다면 지금의 Make를 가리킨다고 보면 돼요. 제공 형태는 클라우드뿐이고 셀프 호스팅 버전은 없어요. 카탈로그는 3,000개 이상의 앱을 커버하고, 시나리오라고 부르는 워크플로우를 드래그 앤드 드롭 캔버스 위에서 조립해요.

n8n을 선택해야 할 때

n8n은 오픈소스 워크플로우 자동화 도구로, 2,003개의 연동을 갖추고 있고 자체 인프라에 셀프 호스팅하거나 n8n Cloud에서 실행할 수 있어요. n8n이 Make보다 우위에 있는 네 가지 시나리오는 다음과 같아요.

• 셀프 호스팅과 데이터 프라이버시. 규제 산업에서 운영하고, 데이터를 남의 클라우드에 둘 수 없으며, 셀프 호스팅(Docker, 리버스 프록시, 백업)이 선택지로 열려 있을 때예요. Make는 클라우드 전용이고 셀프 호스팅 옵션이 없어요. 그래서 온프레미스 실행이 필수 요건이라면 n8n이 유일한 후보예요.
• 복잡한 로직과 투명성. 깊은 분기, 반복, 오류 처리, 커스텀 JavaScript 함수, 그리고 "블랙박스" 실행 엔진이 아니라 직접 확인할 수 있는 JSON 페이로드가 필요할 때예요. n8n은 모든 노드에서 데이터 구조를 그대로 보여 주는데, Make는 비주얼 캔버스 뒤로 한 단계 추상화해요.
• 모델 선택권 있는 AI 에이전트. 자체 LLM(Claude, OpenAI, Mistral, 셀프 호스팅 Llama)에 워크플로우를 연결하고, 노드 단위로 프롬프트를 제어하고, 토큰 사용량을 살펴보고 싶을 때예요. n8n의 LangChain 네이티브 노드가 이를 일급 기능으로 지원하고, Make의 AI 기능은 더 제약이 있어요.
• 대용량에서의 비용 효율. 월 처리량이 수만 건에서 수백만 건이고 사내에 기술 인력이 있다면, Make 크레딧을 계속 추가로 사는 것보다 셀프 호스팅 n8n의 정액 서버 비용이 더 싸게 먹히는 분기점이 이 구간에 있어요.

n8n의 한계

셀프 호스팅은 실제로 일이에요. "무료" n8n은 무료 소프트웨어지 무료 인프라가 아니에요. 서버 비용(소형 VPS 기준 보통 월 5~15달러)을 지불해야 하고, 설치, Docker, 리버스 프록시 설정, 백업, 버전 업그레이드, 그리고 가끔 밤 11시에 "이 워크플로우가 왜 안 도는 거지" 같은 디버깅에 본인 시간을 들여야 해요.

학습 곡선도 만만치 않아요. n8n은 JavaScript에 가까운 표현식, 가공되지 않은 API 페이로드, 며칠은 익혀야 할 노드 연결 패턴을 그대로 노출해요. 자동화 배경지식이 없는 비기술 사용자는 첫 쓸 만한 시나리오를 Make에서 띄우는 게 n8n에서 첫 워크플로우를 띄우는 것보다 몇 주 빨라요. 대신 통제권은 견줄 데가 없고, 그 값은 초기 세팅에 들어가는 시간으로 치르게 돼요.

Make를 선택해야 할 때

Make는 비주얼 노코드 자동화 플랫폼으로, 3,000개 이상의 사전 구축 앱과 모듈, 그리고 데이터가 각 단계를 흐르는 모습을 실시간으로 보여 주는 드래그 앤드 드롭 시나리오 빌더를 갖추고 있어요. Make가 n8n보다 우위에 있는 네 가지 시나리오는 다음과 같아요.

• 빌드 속도. Make의 시나리오 빌더는 이 카테고리에서 가장 다듬어진 비주얼 캔버스예요. 모듈 여덟 개를 연결하고, 각 모듈을 통해 데이터가 흐르는 모습을 보고, n8n의 노드 에디터보다 더 빠르게 작동하는 시나리오를 띄울 수 있어요.
• 인프라 부담 없음. SOC 2 통제, 서버 유지 관리 없음, 가동 시간과 재시도, 가시성까지 플랫폼이 알아서 처리해 주는 완전 관리형 클라우드 자동화를 원할 때예요. n8n Cloud도 같은 역할을 하지만, 비기술 운영자 기준으로는 Make 쪽이 더 다듬어져 있어요.
• 표준 SaaS용 사전 구축 모듈. Make의 카탈로그는 대부분의 일반적인 SaaS 도구(Notion, Google Workspace, Slack, Airtable, HubSpot)를 기본으로 커버해요. 일반 웹훅이 아니라 실제로 자주 쓰는 구체적인 작업을 노출하는 풍부한 모듈로 구성돼 있어요.
• 저~중 볼륨 구간의 가격 경쟁력. Make의 크레딧 과금은 Core 플랜 기준 월간 결제 월 12달러에 10,000크레딧(연간 결제로 바꾸면 월 9달러)에서 시작해서, 저볼륨 순차 워크플로우에서는 비용이 완만하게 늘어요. 소규모 운영이라면 Make가 n8n Cloud보다 더 저렴할 때가 많아요.

Make의 한계

셀프 호스팅 자체가 불가능해요. Make는 클라우드 전용이에요. 산업 특성, 보안 정책, 또는 컴플라이언스 요건이 온프레미스나 프라이빗 클라우드 실행을 요구한다면 Make는 후보에서 빠져요. 그 제약 조건에서 신뢰할 수 있는 대안은 n8n뿐이에요.

크레딧은 규모가 커질수록 누적돼요. Make는 시나리오가 수행하는 액션마다 크레딧을 차감해요. 대부분의 액션은 1크레딧이고, Make의 AI 제공자를 쓰는 일부 고급 기능은 그보다 더 써요. 모듈 8개짜리 시나리오를 1,000번 돌리면 액션이 약 8,000번 일어나는 셈이라 크레딧도 그만큼 빠져나가요. 저볼륨에서는 저렴하지만, 대용량에서는 청구서가 빠르게 커져요. 월 수백만 크레딧 구간에 들어서면 셀프 호스팅 n8n의 정액 인프라 비용이 한 자릿수 차이로 앞서요.

AI 통제 폭이 제한적이에요. Make의 AI 모듈과 AI Agent 빌더는 간단한 사용 사례(요약, 분류, 의도 기반 라우팅)에는 잘 동작하지만 프롬프트와 모델 선택을 제약해요. LLM을 바꿔 끼우거나, 셀프 호스팅 Llama 위에서 에이전트를 돌리거나, 노드 단위로 토큰 사용량을 점검하고 싶다면 깊이는 n8n이 이겨요.

요금제와 총소유비용

비교를 구체적으로 만들기 위해, 전형적인 중간 규모 워크로드(월 200건 정도의 일정을 양방향, 8개 필드로 매핑하는 캘린더-DB 동기화, Make 기준 약 5,000크레딧, n8n 기준 약 400회 워크플로우 실행)에서 각 옵션이 실제로 얼마인지 정리했어요.

청구 통화와 결제 주기가 서로 다르다는 점을 감안해서 보세요. Make는 미국 달러로 청구하고, 표의 12달러는 월간 결제 가격이에요(연간 결제로 바꾸면 월 9달러). n8n은 유로로 청구하고, 표의 20유로는 연간 결제 기준 표시 가격이에요(월간 결제를 고르면 17% 더 비싸요). 통화가 다르기 때문에 두 숫자를 나란히 놓고 어느 쪽이 싸다고 결론 내릴 수는 없어요. 둘 다 2026년 8월 7일 기준 공식 요금 페이지 표시예요.

이 작업량 구간에서 세 가지 옵션은 다음과 같이 나뉘어요.

• 구독료만 보면 Make Core가 가장 싸요. 월간 결제 기준 월 12달러에 10,000크레딧이고, 연간 결제로 바꾸면 월 9달러까지 내려가요. 비주얼 빌더는 가장 빨리 띄울 수 있는 구성이라, 데이터가 Make 카탈로그 안에 있는 저~중 볼륨에서는 가치 실현까지의 시간이 가장 짧아요.
• n8n Cloud Starter는 연간 결제 기준 월 20유로에 2,500회 실행과 더 기술적인 인터페이스를 제공해요. 연간 결제에 17% 할인이 붙는 구조라 월간 결제는 이보다 비싸요. 상위 Pro는 연간 결제 기준 월 50유로에 10,000회 실행이고요. n8n은 유로로 청구하기 때문에 실제 원화 결제 금액은 카드사 환율에 따라 달라져요. 분기, JavaScript 주입, LangChain 워크플로우가 필요하다면 그 통제 깊이가 비용을 정당화해요.
• 셀프 호스팅 n8n(Community Edition)은 구독료가 들지 않지만, 본인의 시간이 비싸요. DevOps 역량이 없는 Notion 파워 유저는 서버 설치, 업그레이드, 가끔 밤 11시 디버깅에 관리형 구독료보다 더 많은 비용을 들이게 돼요.
• 상위 플랜으로 올라가도 크레딧 자체는 늘지 않아요. Make Pro(월간 결제 월 21달러, 연간 결제 월 16달러)와 Teams(월간 결제 월 38달러, 연간 결제 월 29달러)에 표시된 금액도 전부 10,000크레딧 기준이에요. 상위 플랜에서 늘어나는 건 우선 실행이나 팀 기능이고, 처리량을 늘리려면 같은 플랜 안에서 더 큰 크레딧 구간을 골라야 해요. 처리량이 커질수록 추가 크레딧 비용이 쌓이기 때문에 어느 규모를 넘어서면 셀프 호스팅의 정액 서버 비용이 더 싸게 먹혀요.

2026년 AI 에이전트

n8n과 Make 모두 지난 18개월 동안 AI 워크플로우에 크게 투자했어요. 격차는 좁아지는 게 아니라 더 뚜렷해지고 있어요.

• n8n은 빌더의 선택이에요. LangChain 네이티브 노드는 개발자들이 다른 환경에서 프로덕션 AI 에이전트를 띄울 때 쓰는 것과 같은 기본기를 제공해요. 모델을 직접 고르고(OpenAI, Anthropic, Mistral, 셀프 호스팅 Llama), 노드 단위로 프롬프트를 제어하고, 토큰 사용량을 점검하고, LLM까지 포함한 스택 전체를 셀프 호스팅할 수 있어요. 커스텀 로직으로 여러 도구를 가로지르는 에이전트라면 2026년에는 n8n이 더 강력한 선택이에요.
• Make는 운영자의 선택이에요. AI Agent 빌더가 비개발자에게 이미 익숙한 그 드래그 앤드 드롭 캔버스 안에 들어 있어요. 생태계 쪽에는 OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Perplexity 같은 주요 AI 서비스 커넥터가 준비돼 있고, Make MCP 서버를 쓰면 ChatGPT나 Claude 같은 외부 AI에서 내 시나리오를 직접 호출할 수도 있어요. LangChain이나 모델 파라미터를 들여다볼 필요 없이 에이전트가 무엇을 해야 할지만 적으면 오케스트레이션은 Make가 맡아요. 비개발 운영자가 직접 유지 관리해야 하는 에이전트라면 UX는 Make가 이겨요.

아래는 n8n에서 AI Agent(AI 에이전트) 노드를 배치한 화면이에요. 이 캡처도 영어 UI 기준인데, 왼쪽 When chat message received(채팅 메시지 수신) 트리거가 에이전트로 들어가고, 그 아래로 Chat Model(챗 모델) 자리에 OpenAI Chat Model이, Memory(메모리) 자리에 Window Buffer Memory가 서브 노드로 붙어 있어요. 모델과 메모리를 노드 단위로 갈아 끼울 수 있다는 뜻이에요.

다만 어느 도구도 시스템 간 기저 데이터를 계속 일치시키도록 설계된 건 아니에요. 그건 별개의 문제이고, 다음 섹션에서 어디에서 드러나는지 다룰게요.

둘 다 해결하지 못하는 영역: 지속적인 양방향 동기화

n8n과 Make는 같은 모양을 공유해요. 이벤트 기반 자동화예요. 무언가가 일어나면 도구가 반응하고, 워크플로우가 끝나요. 이 모델은 대부분의 작업을 깔끔하게 처리하지만, 한 가지 부류의 문제에서는 새요. 두 시스템을 양방향으로 지속적으로 일치시키면서 충돌까지 해결해야 하는 문제예요. 자동화 사용자층에서 가장 자주 보는 사례는 Notion 워크스페이스를 캘린더, 작업 목록, 받은편지함과 연결하는 경우지만, 한계 자체는 보편적이에요. 전용 동기화 레이어가 보통 우위에 서는 지점은 이런 부분이에요:

• 진짜 양방향. Make에서 Notion과 Google 캘린더 사이의 양방향 동기화를 흉내 내려면 공유 상태도 없이 방향당 하나씩 시나리오 2개가 필요해요. n8n 버전은 상태를 수동으로 관리하는 워크플로우 2개가 필요하고요. 둘 다 업데이트에서 경합이 발생할 수 있고, 같은 항목이 양방향으로 흐르면 중복이나 오래된 행이 남아요. 2sync 같은 동기화 레이어는 양방향을 충돌 해결이 내장된 단일 설정으로 처리하고, 요금제에 따라 2~5분 주기로 동기화해요. 단계별 Notion ↔ Google 캘린더 가이드에 설치부터 끝까지 정리해 뒀어요.
• 필드 단위 통제. n8n과 Make는 각 시나리오마다 필드별 매핑 로직을 직접 작성하게 해요. 2sync는 Notion과 Google 캘린더 사이의 16개 이상 필드(제목, 설명, 날짜, 참석자, 위치, 반복, 주최자, 색상, 사용 가능/바쁨, 회의 링크 등)를 하나의 비주얼 매핑 화면에서 매핑하고, 각 필드를 양방향, Notion으로 단방향, 또는 제공자로 단방향 중 하나로 설정할 수 있어요.
• 반복 일정. n8n과 Make 모두 반복되는 Google 캘린더 일정을 단일 객체로만 봐요. 커스텀 로직을 직접 작성하지 않으면 발생 회차마다 Notion 페이지를 하나씩 만들 수 없어요. 2sync는 기본값으로 발생 회차마다 Notion 페이지를 한 개씩 만들고, 필터에 쓸 수 있는 Is Recurring 속성도 함께 넣어 줘요. 대안(Notion 내부에서 향후 인스턴스를 생성하는 네이티브 템플릿)이 궁금하면 Notion 반복 작업 가이드를 보세요.
• 인프라 부담 없음. 셀프 호스팅 n8n은 종이 위에서는 저렴해요. 시간으로 환산하면 비싸요. DevOps 역량이 없는 Notion 사용자는 n8n 유지 보수에 2sync 구독료보다 더 많은 비용을 쓰게 돼요. 2sync는 Solo 플랜 기준 월 9달러(연간 결제 시 월 7달러)에 인프라도, 서버도, 모니터링도 사용자 쪽에 두지 않고 동작해요. 같은 모델이 Todoist, Outlook 캘린더, Gmail까지 청구서를 늘리지 않고 커버해요.
• 학습 곡선이 없어요. 만들 시나리오도, 연결할 노드도, 작성할 표현식도 없어요. Notion 데이터베이스를 고르고, 필드를 매핑하고, 라이브로 띄우면 끝이에요. 설치 마법사는 6단계에 5분이면 충분해요.

의사결정 매트릭스: 브랜드가 아니라 필요로 고르기

세 도구는 서로 다른 문제에 최적화돼 있어요. 가장 깔끔한 결정 규칙은 실제 워크플로우에서 출발해서 그 문제를 푸는 도구를 고르는 거예요.

스택을 함께 쓰는 건 흔하고 괜찮아요. 전형적인 패턴은 이래요. 캘린더, 작업, 연락처 동기화는 2sync(양방향 처리가 가장 강한 영역)로, 나머지 앱들에 걸친 일회성 트리거의 롱테일은 n8n이나 Make로. 각 도구가 자기 차선을 지키고, 청구서는 한 플랫폼에 다 몰아넣는 것보다 낮게 유지돼요.

후보 명단에 다른 도구도 올라와 있다면 이 비교들도 함께 보세요.

• Zapier vs Make 비교: 이 글과 같은 비용 기준으로 Zapier까지 넣어 정리했어요.
• Zapier vs n8n 비교: n8n과 Zapier의 생태계를 나란히 놓고 보고 싶을 때요.
• Activepieces vs n8n 비교: MIT 라이선스 오픈소스 대안을 라이선스와 AI 에이전트 관점에서 다뤘어요.
• Notion을 위한 Zapier 대안: Notion 주변의 대안 후보를 한 번에 훑고 싶을 때요.
• Notion 연동 도구 정리: 자동화에 국한하지 않고 Notion에 붙는 도구 전체를 보고 싶을 때요.

결론

n8n과 Make는 모두 실제 문제를 푸는 진짜 도구예요. 둘 사이의 선택은 중요해요. 한쪽은 깊이와 통제, 다른 쪽은 속도와 다듬어진 마감이거든요. 다만 이 비교를 찾아보는 사람 상당수가 두 가지 질문을 섞어서 던지고 있어요. 어느 쪽을 묻고 있느냐에 따라 정답이 달라져요. 자동화가 필요한가요, 동기화가 필요한가요?

문제가 여러 앱을 커스텀 로직으로 묶는 거라면 n8n이나 Make가 적합한 도구이고, 이 글의 앞부분이 어떤 게 본인 스택에 맞는지 알려 줘요. 문제가 Notion을 캘린더, 작업, 받은편지함과 동기화 상태로 유지하는 거라면, 그건 자동화가 아니라 동기화 레이어의 문제이고 2sync가 바로 그 워크로드를 위해 설계됐어요. Make의 시나리오 방식과 네이티브 동기화를 직접 견줘 보고 싶다면 2sync vs Make 비교에서 이어서 다뤘고, n8n과의 차이가 궁금하다면 2sync vs n8n 비교에서 확인할 수 있어요.

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