Zapier、Make 与 n8n 在 2026 年有什么分别？
Zapier、Make 与 n8n 是 2026 年三大主流无代码自动化平台。Zapier 连接超过 8,000 个应用程序，按「任务」计费；Make 采用可视化画布，按「操作」计费；n8n 则为开源、可自托管，按「流程执行次数」计费。三者现在都内建 AI 功能。
简单来说，Zapier 胜在速度与覆盖面广，Make 胜在可视化逻辑与合理价格，而 n8n 胜在控制权与大规模运行时的成本。
三者都不需要你具备专业编程能力。只要你能把一个流程拆成步骤，就能动手搭建。真正的差异，要等到流程变得复杂、或每月执行成千上万次时才会浮现。
三者的 AI 功能如何比较？
2026 年三个平台都加入了原生 AI。Zapier 推出 Zapier Agents，可在 8,000 多个应用间自主执行任务；Make 推出 Maia，能凭一句自然语言描述就建出完整场景；n8n 则发布 2.0 版，原生整合 LangChain，并提供 70 多个 AI 节点来搭建自订代理。
处理日常任务时，例如摘要一封电邮、把表单分类、或草拟一则回覆，三者表现已相当接近。你只需插入一个 AI 步骤、接上模型，输出就会流向下一个动作。
差距出现在「代理」层面。Zapier Agents 设定最快，但弹性最低；Make Maia 适合先搭出复杂场景的骨架，再由你逐步微调；n8n 给你最大的控制权，因为你可以串接 LangChain 节点、加入记忆、自行设计逻辑路由。
如果你只需要在普通流程中加一个 AI 步骤，三者皆可。如果你要的是一个会推理、会检索、会决策的多步骤代理，n8n 与 Make 明显领先。
还有一个常被忽略的细节：AI 在哪里运行，攸关资料私隐。在 Zapier 与 Make 上，你的资料要经过它们的云端才能到达模型；用自托管的 n8n，你可以把整条流程，包括提示与回应，都留在自己的基础设施内。对客户资料或受监管的内容而言，单凭这一点就足以决定选哪个工具。
高频自动化流程，哪个最便宜？
论高频运行，n8n 最便宜，关键在于计费方式。Zapier 按任务计费，流程中每一个动作都算一次；n8n 按执行次数计费，不论一个流程有多少步骤，跑完一次只算一个单位。
具体差别是这样的：一个 10 步的流程，每月运行 10,000 次。在 Zapier 上约等于 100,000 个计费任务；在 n8n 上只是 10,000 次执行。实务上，这种用量 n8n 能把账单削减 80% 至 90%。
Make 介乎中间。它按操作计费的模式，在多步骤场景下比 Zapier 便宜，在三个云端托管选项中提供最佳的「价格对复杂度」比例。
若用量低，价格几乎无关痛痒，这时 Zapier 的速度就是优势；若用量高，数学账会大幅倒向 n8n，尤其是自托管版本，执行次数几乎无上限。
什么时候应该选 Zapier？
当速度与应用覆盖面比成本更重要时，就选 Zapier。凭借 8,000 多个整合，它是从构思到可用自动化最快的路径，对单打独斗的创办人、市场推广人员与小团队尤其理想。
一个实际情境：你想让每一个来自 Facebook 表单的新名单，都经 AI 补全资料、评分，再连同草拟好的跟进电邮丢进 CRM。在 Zapier 上，由于连接器现成、AI 步骤内建，你可以在 30 分钟内接好。
代价是大规模时的成本，以及对复杂逻辑的控制有限。如果你的流程保持简单、每月只跑几百次，尽管单任务价格较高，Zapier 往往仍是正确答案。
什么时候应该选 Make？
当你需要可视化的多步骤逻辑、又不想付 Zapier 的价钱时，就选 Make。它的画布建构器让你把分支、回圈与错误处理可视化地摊开，使复杂场景的设计与除错都容易得多。
Make 适合真正会分支的营运与内容团队。一条会监测某个题目、用 AI 草拟内容、生成图片，再依品质检查结果决定送审路径的内容流水线，正是 Make 的天然场景。
它的 AI 助手 Maia 可以凭一句话搭出该场景骨架，再由你逐个模组微调。你能取得接近 n8n 的弹性，学习曲线却更平缓，价格在多步骤工作上也胜过 Zapier。
什么时候应该选 n8n？
当你需要控制权、大规模时的低成本，或资料绝不可离开自己伺服器时，就选 n8n。它是三者中唯一可自托管的平台，这对医疗、金融等对资料落地有硬性要求的受监管行业至关重要。
n8n 2.0 加入了原生 LangChain 整合与 70 多个 AI 节点，让你能搭建具备记忆、检索与自订路由的代理。对每月跑数千次执行的团队而言，自托管更等于让执行次数几乎无上限。
诚实的提醒：n8n 在三者中学习曲线最陡，而自托管代表维护与稳定运行都要你自己负责。如果团队里没有人愿意做一点技术设定，建议先用它的云端方案，而非一开始就自托管。
如何在五分钟内选对工具？
依序回答三条问题即可：这个流程每月会跑多少次、逻辑有多复杂、资料有多敏感。高用量指向 n8n，复杂分支指向 Make，必须留在内部的敏感资料指向自托管 n8n，其余情况先从 Zapier 开始。
动手之前，先用 AI 助手把流程规划清楚。一份清晰的规格，能省下日后大量重做的时间。把以下提示贴进 ChatGPT、Claude 或 Gemini，再填上方括号内容：
立即试用这个提示：
「你是一位自动化架构师。我想自动化这个流程：[用白话描述流程，包括触发条件、每个步骤与最终结果]。它每月大约会运行 [次数] 次。我的资料敏感度是 [低／中／高／必须留在自己伺服器]。团队的技术熟练度是 [非技术／略懂技术／能应付设定]。请建议我应该用 Zapier、Make 还是 n8n，并用两句话说明取舍。然后把整个流程列成一份我能照做的编号搭建计划。」
它的回覆会同时给你一个工具建议，以及一份可以当天执行的逐步搭建计划。
选工具时最大的错误是什么？
最大的错误，是凭「自己熟悉哪个」来选，而不是让工具去配合工作负载。团队常常把所有东西都建在 Zapier 上，等到某个流程扩大到每月几万次，才被账单吓一跳。
第二个错误是过度搭建。一个三步的自动化，根本不需要自托管的代理框架。要让工具配合实际工作，而非配合「现有最强选项」。
一条干净的原则：在最快的工具上做原型，待高频流程证明价值后，再把它们迁移到最便宜的工具。日后迁移的成本，几乎总是低于一开始猜错、然后每月付账的成本。
各个工具要学多久才能做出有用的东西？
大致估算：Zapier 一个下午、Make 两三天、n8n 一周以上才能上手。Zapier 线性的「触发再动作」模式最易掌握；Make 的可视化画布因为分支与资料对映更强而需要较长时间；n8n 因为节点、运算式与可选的自托管，前期要学的最多。
对第一个 AI 自动化而言，这条学习曲线比功能清单更重要。一位本周就要一条可用的名单路由流程的市场人员，在 Zapier 上会更快交付，即使日后规模化时 n8n 会更便宜。
务实的路径是：先在最简单的工具上学，再升级。先在 Zapier 上建好头三四个自动化以理解模式，观察哪些用量暴增，只把那些重建到 Make 或 n8n。概念学一次，省钱用在刀口上。
结语
没有单一赢家。Zapier 胜在速度，Make 胜在可视化逻辑与性价比，n8n 胜在控制权与大规模成本。正确选择，是配合你的用量、逻辑与资料规则的那一个，而这个选择会随流程成长而改变。
自动化正是那种「技术很厉害，但真正的功夫在于把它对接你的现实」的领域。懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷。
让 AI 自动化真正为你运作，不再反覆试错
选对平台只是第一步。要设计出能稳定运行、能处理错误、真正为你节省时间的自动化流程，才是大多数团队卡关的地方。UD 手把手带你完成每一步，由工具选型、流程设计到实际部署，让你的 AI 自动化第一天就能运作。
