둘 다 연결은 잘합니다. 문제는 6개월 뒤입니다
처음에는 Gmail 한 통을 받아 Google Sheets 한 줄을 만드는 데 둘 다 충분합니다. 차이는 워크플로가 5개에서 50개가 되고, 한 번의 실행이 3단계에서 30단계가 될 때 드러납니다. 그때부터 선택 기준은 '어느 화면이 더 쉬운가'가 아니라 과금 단위, 장애 추적, 권한, 데이터 통제와 운영 인력입니다.
가장 먼저 봐야 할 차이: 무엇에 돈을 내는가
Make는 현재 credits를 과금 단위로 사용하며, 일반적인 비-AI 모듈은 한 번의 operation이 보통 1 credit을 사용합니다. 한 시나리오가 여러 모듈을 거치면 실행 한 번에도 여러 credits가 소비될 수 있습니다.
반면 n8n Cloud의 현재 가격 구조는 workflow가 처음부터 끝까지 한 번 실행되는 것을 execution으로 계산하고, 단계 수에는 별도 과금을 하지 않는다고 설명합니다. 복잡한 다단계 workflow가 많아질수록 이 차이는 TCO에 영향을 줄 수 있습니다.
Make가 더 자연스러운 팀
- 비개발자가 직접 시나리오를 만들고 수정한다
- SaaS 간 연결이 대부분이고 복잡한 코드가 적다
- 인프라를 운영하고 싶지 않다
- 작은 자동화를 빠르게 여러 개 실험하고 싶다
Make의 강점은 visual-first 경험과 광범위한 앱 연결입니다. 대신 실행량뿐 아니라 시나리오가 몇 개의 동작을 수행하는지도 비용 모델과 함께 봐야 합니다.
n8n이 더 자연스러운 팀
- API 호출, 데이터 변환, 분기 로직이 복잡하다
- 개발자 또는 기술 담당자가 운영에 참여한다
- 셀프호스팅과 데이터 통제가 중요하다
- 한 workflow가 길고 단계가 많다
n8n은 무료 Community edition으로 self-hosting할 수 있지만 '서버 비용 0원'이라는 뜻은 아닙니다. 서버 업데이트, 백업, 보안, 장애 대응을 누군가는 맡아야 합니다. 또한 SSO·환경 분리·Git 기반 버전 관리 같은 조직 기능은 상위 self-hosted edition 영역입니다.
10단계짜리 자동화 하나로 생각해보면
하루 1,000번 실행되는 10단계 시나리오를 가정해봅시다. 단순 계산으로는 월간 동작 수가 빠르게 커집니다. 다만 실제 credit 소비는 모듈 종류와 AI 기능 등에 따라 달라질 수 있으므로 Make의 현재 정책으로 시뮬레이션해야 합니다. n8n도 동시 실행, 실행량, 보관 기간과 필요한 조직 기능에 따라 적합한 플랜이 달라집니다.
핵심은 월 구독료 표만 비교하지 않는 것입니다.
숨은 비용 체크리스트
- 실패한 실행을 누가 매일 확인하는가
- API credential을 누가 보관하고 교체하는가
- 담당자가 퇴사해도 workflow를 이해할 수 있는가
- 테스트와 운영 환경을 분리해야 하는가
- 개인정보가 어느 서버와 서비스에 남는가
- 월 실행량이 10배가 되었을 때 비용이 어떻게 변하는가
그래서 무엇을 고를까
비개발 운영팀이 SaaS 중심의 자동화를 빠르게 만들고 관리하려면 Make가 이해하기 쉬운 출발점이 될 수 있습니다. 반대로 기술 담당자가 있고 복잡한 API·분기·코드·셀프호스팅 요구가 커진다면 n8n을 검토할 이유가 강해집니다.
자동화 툴의 진짜 가격은 구독료가 아니라 '1년 뒤에도 누군가 고칠 수 있는가'까지 포함한 총운영비용입니다.
근거: n8n 공식 Pricing 및 Community Edition 문서, Make 공식 Pricing 및 Credits 문서. 가격과 기능은 수시로 변경되므로 실제 도입 시 최신 공식 정책을 확인해야 합니다.