n8n vs Zapier vs Make: precios, control y límites para B2B

Si eliges mal la plataforma de automatización, lo descubres en el sexto mes, cuando la factura se triplica o un workflow necesita un bucle que la herramienta no sabe dibujar. La decisión n8n vs Zapier vs Make no va de listas de funcionalidades. Depende de quién construye los workflows, quién los aloja y qué unidad pagas.

Nosotros construimos sobre n8n, así que lee esto con ese sesgo en mente. También recomendamos Zapier o Make a nuestros clientes cuando encajan mejor, y a menudo encajan. Abajo van las cinco decisiones que cambian el resultado: unidad de facturación, control de datos, techo de complejidad, integraciones y fiabilidad.

Describimos cómo funcionan las plataformas, no lo que cuesta un plan hoy, porque los planes y los nombres cambian. Contrasta cada afirmación con la documentación de n8n, el Centro de ayuda de Zapier y el Centro de ayuda de Make antes de comprometerte.

n8n vs Zapier vs Make de un vistazo#

En una diapositiva las tres se parecen: triggers, acciones, un lienzo o una lista. La diferencia es el modelo operativo. Zapier es un producto alojado pensado para que una persona de marketing publique una automatización en una tarde. Make es un lienzo visual alojado que expone más de la lógica. n8n es un motor de workflows que puedes ejecutar en tu propio servidor o en su nube, con código disponible en cada paso.

El veredicto corto: elige Zapier cuando la rapidez y la simplicidad importan más que el coste por ejecución. Elige Make cuando la lógica se ramifica y el equipo se mueve bien en un constructor visual. Elige n8n cuando hay desarrolladores involucrados, cuando los datos deben quedar bajo tu control o cuando los agentes de IA están en la hoja de ruta.

Cada plataforma te pide algo distinto, y eso pesa más que cualquier fila de funcionalidades. Esta es la filosofía de cada una en dos frases.

Esos son los modelos. Las tres partes siguientes muestran cómo es convivir con cada uno.

Zapier: el camino más rápido para equipos no técnicos#

Zapier se basa en un modelo de trigger y acción. Eliges una app, eliges un evento y añades pasos. Su directorio de apps suele ser el más amplio de los tres, y una persona de operaciones puede publicar un Zap funcional sin ayuda de ingeniería.

También ramifica y transforma. Paths divide un Zap según una condición, Filter detiene una ejecución antes de tiempo, Formatter da nuevo formato a textos y fechas, y Code by Zapier ejecuta fragmentos cortos de JavaScript o Python. El modelo se resiente pasada una docena de pasos, porque el editor es una lista vertical y cada paso añadido también suma a la factura.

Make: escenarios visuales con más lógica#

Make dibuja escenarios en un lienzo. Los routers dividen un escenario en ramas con un filtro en cada ruta, y los iteradores y agregadores convierten arrays en bundles únicos y viceversa. El panel de mapeo muestra la salida de cada módulo y te deja aplicar funciones en línea.

Esa visibilidad es lo que gusta a los equipos de operaciones. El coste es una curva de aprendizaje en torno a bundles, arrays y gestores de errores, con la que un usuario no técnico choca en las primeras semanas. Para flujos de varios pasos, Make suele ser la mejor relación calidad-precio de las dos herramientas alojadas, aunque depende de tu plan y de tu número de módulos.

n8n: workflows que puedes alojar y extender#

n8n es un motor de workflows basado en nodos. El lienzo se parece al de Make, pero cada nodo expone su entrada y su salida como JSON, el nodo Code ejecuta JavaScript o Python y el nodo HTTP Request llega a cualquier API. Puedes ejecutarlo en n8n Cloud o en tu propia infraestructura.

La Community Edition con self-hosting se distribuye bajo la Sustainable Use License de n8n. Es fair-code, no open source según la OSI, así que lee los términos, sobre todo si piensas revender workflows como servicio. n8n pide a alguien que se sienta cómodo con APIs y JSON.

Un resumen de las diferencias antes de profundizar:

Precios de n8n vs Zapier vs Make: tareas, créditos, ejecuciones#

Las páginas de precios son difíciles de comparar porque cada proveedor cuenta algo distinto. Un workflow barato en una plataforma puede ser caro en otra con la misma lógica. No es un problema de precio. Es un problema de unidad.

Cómo cuenta el uso cada plataforma#

• Zapier cuenta tareas. Una tarea es, en general, un paso de acción completado con éxito. El trigger no cuenta, y los ayudantes integrados como filtros y formato por lo general tampoco.
• Make cuenta créditos. En el caso simple, cada módulo que se ejecuta en un escenario consume un crédito, trigger incluido, y algunas funciones como los módulos de IA pueden consumir más.
• n8n Cloud cuenta ejecuciones de workflow. Una pasada es una ejecución sin importar cuántos nodos atraviese, y la edición con self-hosting no tiene cuota de ejecuciones por parte de n8n.

Las reglas exactas están en el centro de ayuda de cada proveedor y cambian, así que léelas antes de estimar. El diagrama sigue una sola ejecución, un trigger y cinco acciones, y muestra cada contador avanzando a medida que se disparan los pasos.

Ejemplo práctico: un workflow, 10.000 ejecuciones#

Tomemos un workflow ilustrativo de enrutado de leads. Un envío de formulario lo dispara y luego se ejecutan cinco acciones: enriquecer la empresa, buscarla en el CRM, crear o actualizar el contacto, crear un deal y publicar en Slack. Se ejecuta 10.000 veces al mes.

Con un modelo por paso son cinco tareas facturadas por ejecución, es decir, 50.000 tareas. Con un modelo de créditos por módulo el trigger también cuenta, así que son seis créditos por ejecución, o 60.000. Con un modelo por ejecución es una por pasada, o sea 10.000. Mismo workflow, mismo resultado, hasta seis veces de diferencia en unidades facturadas.

Son unidades facturadas, no dólares. Cada proveedor vende paquetes a precios distintos, así que convierte las unidades con las tablas de planes actuales. Lo que muestra el ejemplo es la forma: los modelos por paso se multiplican por el número de pasos, y los modelos por ejecución no.

Dónde cambia la curva de precios#

Con poco volumen y flujos cortos, las diferencias entre unidades son pequeñas, y la herramienta más barata es la que tu equipo termina de construir. La curva cambia cuando los flujos se alargan, cuando el volumen se multiplica por diez o cuando aparecen bucles. Cada paso añadido se multiplica en un modelo por paso.

Por ejemplo, una sincronización de pedidos que recorre 200 líneas con dos acciones por línea factura 400 pasos por pedido en un modelo por paso, sin contar nada fuera del bucle. En n8n Cloud sigue siendo una ejecución. El self-hosting elimina por completo el contador de ejecuciones, pero añade una factura de servidor y una carga de guardias.

Costes que la página de precios no muestra#

• Tiempo de construcción: una herramienta que tu equipo conoce sale más barata que una más económica que deben aprender.
• Mantenimiento: alguien arregla el workflow cuando una API cambia sus campos.
• Coste del fallo: un lead perdido o una factura duplicada pesa más que un mes de suscripción.
• Infraestructura y tiempo de DevOps, si haces self-hosting.
• Usuarios, entornos y controles de acceso, que varían según el plan.

Un precio unitario más bajo no es un proyecto más barato. Cuenta las horas de trabajo junto a la factura.

Self-hosting, control de datos y cumplimiento#

La ubicación de los datos es donde la decisión deja de ser una cuestión de precio. Si los workflows tocan registros de clientes, contratos, información de salud o datos personales de residentes de la UE, necesitas saber dónde se procesan los datos, cuánto viven los logs de ejecución y quién puede leerlos.

Qué te da el self-hosting con n8n#

Automatizar con n8n en self-hosting significa que el motor corre en tu propia cuenta cloud o en tu centro de datos. Los payloads se quedan en tu red, el historial de ejecuciones vive en tu base de datos y las credenciales se cifran con una clave que custodias tú. Los workflows también pueden llegar a sistemas internos detrás de un firewall sin exponerlos a un tercero. Tú decides la región, la ventana de retención y las reglas de red.

En la práctica significa una base de datos de producción en lugar de la SQLite por defecto, queue mode con Redis y procesos worker cuando crece el volumen, backups, actualizaciones, TLS y monitorización. La documentación de n8n cubre cada punto. Si nadie de tu lado quiere ese trabajo, n8n Cloud o un acuerdo gestionado es la respuesta honesta.

Solo cloud: Zapier y Make#

Zapier y Make son servicios cloud. Ninguna ofrece una versión de la plataforma para alojar tú mismo, así que los datos pasan por la infraestructura del proveedor y el historial de ejecuciones guarda payloads durante un periodo de retención. Para operaciones de marketing y ventas, donde los datos ya viven en herramientas SaaS, suele ser aceptable.

Reduce la exposición pasando solo los campos que necesita cada paso, y revisa los ajustes de retención y los términos de tratamiento de datos de cada proveedor. Es una restricción, no un defecto.

Qué preguntará una revisión de cumplimiento#

Lleva estas preguntas a los proveedores desde el principio:

• ¿Dónde se procesan y almacenan los datos, y puedes elegir la región?
• ¿Cuánto tiempo se conservan los logs de ejecución, y puedes borrarlos bajo demanda?
• ¿Quién puede ver las credenciales, y cómo se guardan?
• ¿El plan que necesitas incluye logs de auditoría y control de acceso por roles?
• ¿Existe un acuerdo de tratamiento de datos y una lista de subencargados?

Si trabajas bajo HIPAA o normas similares, consigue una respuesta por escrito del proveedor y el visto bueno de legal, no una página de marketing.

Techo de complejidad: ramas, bucles, código y agentes de IA#

Todas las herramientas manejan «si pasa esto, haz aquello». El techo aparece cuando la lógica necesita bucles, rutinas compartidas y estado. Prueba tu workflow más difícil en cada herramienta, no el más fácil.

Ramas y bucles#

Zapier gestiona condiciones con Paths y arrays con Looping by Zapier, y ambos cuentan como tareas. El anidamiento profundo se vuelve difícil de leer en una lista vertical. Make usa routers con filtros por ruta, además de iteradores y agregadores, que manejan bien los arrays una vez aprendes el modelo de bundles.

n8n usa los nodos IF y Switch, Merge para reunir ramas y Loop Over Items para procesar por lotes. Los nodos procesan arrays de items por defecto, así que muchos bucles son implícitos y dibujas menos.

Pasos de código y subworkflows#

Los pasos de código de Zapier sirven para transformaciones cortas, dentro de los límites de ejecución de su Centro de ayuda. Make ofrece funciones integradas para texto, fechas y arrays, y un escenario puede llamar a otro. n8n combina el nodo Code con un nodo Execute Sub-workflow, de modo que puedes construir una rutina reutilizable una vez y llamarla desde muchos workflows. Los workflows se exportan como JSON, así que puedes guardarlos en Git.

Ese último punto importa para la revisión y el rollback. Para ver ejemplos prácticos, lee nuestra guía de automatización avanzada con n8n.

Agentes de IA y cadenas de LLM#

Las tres ofrecen ya pasos de IA y funciones de agente. Para un único paso de resumir o clasificar, cualquiera sirve. La brecha se abre cuando un agente necesita varias herramientas, memoria y recuperación desde un almacén vectorial.

n8n expone más bloques: un nodo AI Agent, modelos de chat, memoria, nodos de herramientas y almacenes vectoriales, todos inspeccionables en el editor. Elijas lo que elijas, añade salvaguardas: valida las salidas, exige aprobación humana para acciones de riesgo y limita el gasto por ejecución.

Librerías de integraciones y webhooks#

El número de apps es una cifra de vanidad. Lo que importa es si tus herramientas principales, más alguna rara, están soportadas con la profundidad que necesitas.

Apps prediseñadas frente al nodo HTTP#

Zapier es conocido por tener el directorio más amplio de apps prediseñadas, y la librería de Make también es grande. n8n incluye menos nodos integrados, pero suma nodos de la comunidad y un potente nodo HTTP Request. Una acción prediseñada suele cubrir las operaciones comunes, no todos los endpoints.

La cola larga es donde se nota la elección: un ERP de nicho, software vertical, una API interna. Las tres pueden llamar a un endpoint genérico, así que pregunta lo cómodo que resulta. Nuestro trabajo de integración de APIs REST, ERP y CRM empieza justo donde terminan las acciones prediseñadas.

Webhooks, autenticación y límites de tasa#

Las tres aceptan triggers por webhook. Revisa cuatro cosas antes de construir:

• ¿Puede el workflow responder al llamador con una respuesta personalizada? n8n y Make lo permiten, mientras que el trigger de webhook de Zapier está pensado para entrega en un solo sentido, así que consulta su Centro de ayuda.
• ¿Qué métodos de autenticación cubre: OAuth2, API keys, auth por cabecera, verificación de firma?
• ¿Cuáles son los límites de tamaño del payload?
• ¿Cómo limitas el ritmo? Zapier tiene Delay, Make tiene una herramienta de pausa y n8n tiene opciones de batching y un nodo Wait.

Cuando una API admite solo unas pocas peticiones por segundo, las esperas y el batching deciden si una sincronización nocturna termina.

Fiabilidad, gestión de errores y monitorización#

A las 2 de la madrugada una API devuelve un 500 y un lead desaparece. La fiabilidad no es si la plataforma está arriba. Es si te enteras, y si puedes recuperarte. Aquí es donde las automatizaciones baratas se vuelven caras.

Reintentos y enrutado de errores#

Make asocia gestores de errores a los módulos, con rutas como resume, ignore, rollback, commit y break, y conserva las ejecuciones incompletas para reintentarlas. n8n tiene Retry On Fail por nodo, una salida de continuar ante error y un nodo Error Trigger que inicia un workflow de errores dedicado. Zapier puede avisarte de los errores y reejecutar las ejecuciones fallidas, y conviene comprobar cuáles de esas funciones incluye tu plan.

Logs, reejecución y alertas#

Las tres guardan historial de ejecuciones. Las diferencias están en cuánto payload puedes ver, cuánto tiempo se conserva y con qué facilidad puedes reejecutar una pasada con los mismos datos. Envía las alertas a un canal que tu equipo lea, con el nombre del workflow, el paso que falla y un enlace a la ejecución.

Reejecutar exige idempotencia. Si una ejecución creó un deal antes de fallar, reejecutarla crea un segundo deal salvo que el workflow compruebe primero si ya existe el registro.

Quién es responsable de la disponibilidad#

Con Zapier y Make, el proveedor es responsable de la plataforma y tú de la corrección de tus workflows. Con n8n en self-hosting eres responsable de ambas cosas. Nombra a una persona para cada workflow y deja por escrito qué pasa cuando falla. Para ejecutar n8n con volumen, lee nuestro artículo sobre escalar operaciones B2B con workflows avanzados de n8n.

Qué plataforma encaja con cada equipo#

Cuatro criterios clasifican la mayoría de los casos: quién construye, qué reglas de datos se aplican, qué profundidad tiene la lógica y cuántas ejecuciones esperas. Asigna tu situación a uno de tres perfiles.

Operaciones de marketing y ventas sin desarrolladores#

Empieza con Zapier. El enrutado de leads, las notificaciones y los traspasos de formulario a CRM se publican en horas, y las personas dueñas del proceso pueden editarlos. Pasa a Make cuando un flujo necesite ramas y arrays.

Equipos de operaciones con lógica creciente#

Make encaja con equipos que piensan en procesos y quieren ver cómo se mueven los datos. Aprobaciones, enriquecimiento y sincronizaciones entre varios sistemas se traducen bien a routers e iteradores. Si se incorpora alguien técnico, n8n pasa a ser una opción real.

Equipos con desarrolladores, reglas de datos o cargas de IA#

n8n encaja cuando los desarrolladores revisan los workflows, cuando los datos deben quedarse en tu entorno o cuando construyes agentes con herramientas y memoria. A cambio pide responsabilidad. Si no tienes quien la asuma, compra la edición cloud o un servicio gestionado.

Cuándo el código a medida supera a las tres#

Una herramienta de workflows es fontanería. Cuando el workflow se convierte en lo que vendes o en lo que nunca puede fallar, la fontanería es la capa equivocada. La decisión de fondo la tratamos en nuestro artículo sobre low-code y no-code frente a desarrollo a medida.

Señales de que te has quedado corto#

• El workflow es el producto: los clientes pagan por él y esperan un SLA.
• El volumen es alto o la latencia estricta, por ejemplo una respuesta al usuario en una fracción de segundo.
• Necesitas tests de verdad, revisión de código, staging y CI.
• La lógica requiere transacciones, orden o estado de larga duración.
• El lienzo se ha convertido en un código fuente: decenas de nodos que nadie puede revisar.

Un patrón híbrido que funciona#

Mantén la orquestación en n8n o Make y mueve las reglas centrales a un pequeño servicio tras un endpoint REST. El workflow recibe eventos por webhook, llama al servicio por HTTP y gestiona notificaciones y reintentos. Obtienes tests, versionado y reutilización para la lógica, e iteración rápida para el pegamento.

Por dónde empezar#

No elijas por una demo y no migres todo. Escoge un workflow real que te duela, constrúyelo en la plataforma que parezca ganadora y déjalo funcionar dos semanas.

• Lista tus tres workflows que más duelen
• Cuenta los pasos y las ejecuciones mensuales de cada uno
• Marca la sensibilidad de los datos que toca cada uno
• Nombra a una persona responsable de los fallos
• Rompe un paso a propósito y prueba la gestión de errores
• Compara la factura real y las horas invertidas tras dos semanas

Si quieres una segunda opinión, nuestro servicio de IA y automatización cubre workflows de n8n, agentes de IA e integraciones. Podemos definir el alcance del piloto, construirlo en n8n o decirte sin rodeos que Zapier o Make encajan mejor. Cuéntanos qué workflow te duele y te responderemos con una recomendación.

Preguntas frecuentes#