Make
Visuelle Automationsplattform für komplexe Workflows, App-Verknüpfungen, Datenflüsse und KI-Agenten über tausende Dienste hinweg.
Lohnt sich
Make?
Ja – besonders für Nutzer, die Automationen nicht nur schnell zusammenklicken, sondern komplexe Abläufe visuell verstehen, kontrollieren und flexibel erweitern möchten.
Was kann Make?
Make verbindet Apps, Daten und Prozesse in visuellen Szenarien. Einzelne Module werden auf einer grafischen Oberfläche miteinander verknüpft und können Daten abrufen, verändern, filtern, weiterleiten oder Folgeaktionen auslösen.
Die Plattform unterstützt inzwischen mehr als 3.000 Apps und kombiniert klassische Automationen mit KI-Anwendungen und eigenen AI Agents.
Make stellt eine dokumentierte Plattform-API bereit, über die Entwickler zentrale Plattformressourcen und Automationsprozesse programmatisch verwalten können. Dazu gehört insbesondere der Zugriff auf Make-Szenarien und deren Ausführung. Im KIVERSE AI API Index 2026 wird Make deshalb als Klasse B – Public Platform API eingeordnet. Der programmatische Zugang betrifft die Automations- und Orchestrierungsplattform; Make stellt jedoch kein eigenes allgemeines KI-Modell mit einer separaten Public Core API nach KIVERSE-Klasse A bereit. Externe KI-Modelle und Dienste werden innerhalb von Make orchestriert und bleiben von dieser Klassifizierung getrennt.
Make ist im KIVERSE Self-Hosting Dataset V1.1 als Klasse S4 – Local / Hybrid eingeordnet. Mit dem Make On-Prem Agent können ausgewählte lokale Systeme, Anwendungen und Datenbanken aus der eigenen Infrastruktur in Make-Szenarien eingebunden werden. Die Make-Plattform selbst sowie wesentliche Orchestrierungs- und KI-Funktionen bleiben jedoch cloudbasiert. Im KIVERSE AI Self-Hosting Index 2026 wird Make deshalb bewusst nicht als Full Self-Hosted klassifiziert. Der On-Prem Agent schafft einen lokalen beziehungsweise hybriden Zugriffspfad, verlagert aber nicht die gesamte Plattform oder die untersuchte KI-Inferenz auf eigene Infrastruktur.
Was macht Make besonders?
Die große Stärke von Make ist die visuelle Kontrolle. Verzweigungen, Filter, Router und einzelne Verarbeitungsschritte sind direkt im Canvas sichtbar. Dadurch lassen sich auch komplexere Prozesse nachvollziehbar modellieren.
Die neuen Make AI Agents sind direkt in diesen Canvas integriert. Sie können Entscheidungen treffen, verschiedene Werkzeuge verwenden und mit klassischen, deterministischen Automationsschritten kombiniert werden. Entscheidungen und Reasoning bleiben dabei nachvollziehbar.
Wo liegen die Grenzen?
Make ist leistungsfähiger als viele einfache No-Code-Automationstools, verlangt dafür aber etwas mehr Einarbeitung. Mit wachsender Komplexität sollte ein Workflow sauber strukturiert und dokumentiert werden.
Auch das Credit-Modell muss im Blick bleiben: Jede ausgeführte Modulaktion verbraucht in der Regel Credits. Große oder häufig laufende Szenarien können dadurch höhere Tarife erforderlich machen.
Was kostet
Make?
Make bietet einen dauerhaft kostenlosen Einstieg. Bezahlte Tarife erhöhen die monatlichen Credits und schalten zusätzliche Funktionen für professionelle Automationen frei. Wie weit die monatlichen Free-Credits tragen, welche Workflow- Grenzen relevant werden und wann zusätzliche Kapazität oder Funktionen einen konkreten Automationsengpass beseitigen, zeigt der KIVERSE AI Free-Tier Index 2026.
Kostenlos
Bis zu 1.000 Credits pro Monat, visueller No-Code-Workflow-Builder, mehr als 3.000 Apps sowie Router und Filter.
Free ansehen →12 $ / Monat
Preis bei 10.000 Credits pro Monat. Enthält unbegrenzt aktive Szenarien, minutengenaue Zeitplanung, höhere Datentransfers und Zugriff auf die Make API.
Core ansehen →
Gibt es
etwas Besseres?
Make ist besonders stark bei visuellen und komplexeren Automationen. Für einen möglichst einfachen Einstieg oder stärker technisch kontrollierte Workflows können andere Plattformen besser passen.
Make, n8n oder
Zapier?
Make ist besonders stark bei visuellen, mehrstufigen Automationen. Unser direkter Dreiervergleich zeigt die Unterschiede bei Bedienung, Flexibilität, Self-Hosting, KI-Workflows und Einsatzgebiet.
Weiter verstehen.
Besser entscheiden.
Der direkte Vergleich klärt die Plattformwahl. Diese Guides helfen bei Aufgabe, Einführung und Verantwortung im echten Workflow.
Make, n8n und Zapier nach konkreten Workflow-Aufgaben vergleichen.
Guide öffnen → GRUNDLAGEN KI im Beruf: Wo lohnt sich der Einstieg?Wiederkehrende, klar beschreibbare Prozesse sind ein sinnvoller Startpunkt für Automatisierung.
Guide öffnen → DATENSCHUTZ Was passiert mit meinen Daten bei KI-Tools?Bei angebundenen Apps, CRM-Daten und internen Workflows Datenflüsse und Berechtigungen mitdenken.
Guide öffnen → KIVERSE RESEARCH · API AI API Index 2026Make im 30-Tool-Vergleich nach Plattform-API, Automationszugang und programmatischer Steuerbarkeit einordnen.
API Index öffnen → KIVERSE RESEARCH · SELF-HOSTING AI Self-Hosting Index 2026Warum Make als S4 Local / Hybrid klassifiziert wird und weshalb der On-Prem Agent kein vollständiges Self-Hosting bedeutet.
Self-Hosting Index öffnen →
Abläufe sehen.
Prozesse automatisieren.
Wenn du komplexere Automationen visuell aufbauen, Daten zwischen mehreren Diensten steuern und KI-Agenten in echte Prozesse integrieren möchtest, ist Make eine besonders starke Plattform.
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