Make vs n8n Vergleich: Automatisierung für DACH-Teams 2026

Make.com und n8n sind die zwei ernsthaften Optionen für Workflow-Automatisierung in DACH 2026. Zapier wird von beiden langsam überholt, besonders sobald Preis, Execution-Volumen oder DSGVO ins Spiel kommen. Die Frage ist nicht mehr “welches ist besser”, sondern “welches für welchen Kontext”.

Ich betreibe beide Plattformen produktiv. RedaktFlow, mein AI-Content-Operations-Engine, läuft auf Blueprints für Make und Workflows für n8n. Unterschiedliche Kunden, unterschiedliche Anforderungen, dieselbe Logik. Dieser make vs n8n Vergleich ist der, den ich meinen Beratungskunden gebe, bevor sie sich festlegen. Kein Marketing, keine Feature-Listen aus dem Vendor-Deck, sondern die Fragen, die im Projekt tatsächlich zählen.

Wer den englischen Originaltext für Production-Workloads sucht, findet ihn unter Make.com vs n8n für Production-Workloads. Hier geht es gezielt um den DACH-Kontext und die Frage make.com oder n8n im deutschsprachigen Raum.

Die Kurzfassung

Wenn du nur zwei Zeilen willst:

Make.com gewinnt bei Zero-Ops-Teams, Design-Studios, Agenturen, visuellen Workflows, schneller Prototyp-Geschwindigkeit, Managed-Cloud mit EU-Region und überall dort, wo das Team keine Entwickler hat. Der Sweet Spot liegt bei klassischer Business-Automatisierung, die stabil laufen muss, ohne dass jemand jeden Monat an Infrastruktur schraubt.

n8n gewinnt bei Self-Hosted-Anforderungen (DSGVO, volle Datenhoheit), hohem Execution-Volumen, Code-lastigen Workflows, Open-Source-Prinzip, Queue-Mode-Skalierung und allem, was mit AI-Agenten, RAG oder Vector-Stores zu tun hat. Der Preis dafür ist ein Engineering-Team, das die Infrastruktur betreibt.

Beide haben inzwischen solide AI-Integrationen für Claude, OpenAI und lokale Modelle. Keines der beiden Tools ist objektiv besser. Es kommt auf deinen Kontext an, und der Rest dieses Automatisierungsplattform-Vergleichs zeigt, wie du ihn einordnest.

Feature-Matrix

Die Matrix zeigt das Grundmuster, das sich durch den ganzen workflow automation DACH-Markt zieht. Make ist das poliertere Produkt mit engeren Grenzen. n8n ist die flexiblere Plattform, die aber mehr Engineering-Reife vom Team verlangt. Beides ist in Ordnung, beides hat seinen Platz, und die Entscheidung hängt an den Punkten, die wir jetzt durchgehen.

Wo Make.com gewinnt

Geschwindigkeit beim Bauen. Das visuelle Tool mit Zoom-Ebenen, der Vorlagen-Bibliothek und den durchdachten App-Integrationen spart Stunden. Ein CRM-Sync zwischen HubSpot und Pipedrive ist in 20 Minuten aufgesetzt. In n8n brauchst du für dasselbe Szenario etwa eine Stunde, weil du mehr Felder manuell mappst und mehr Credentials einzeln anlegst. Über zehn Scenarios im Projekt macht das einen Tag Unterschied.

Zero-Ops. Keine Server, keine Docker-Updates, kein Backup-Konzept. Kein 03:00-Uhr-Pager, weil die Disk vollgelaufen ist. Das Team loggt sich ein, baut Workflows, Make.com kümmert sich um alles darunter. Für Agenturen, die Automatisierungen als Service anbieten und an Kunden übergeben, ist das der Hauptgrund für Make. Du willst nicht haften für die Verfügbarkeit einer Infrastruktur, die du nicht direkt kontrollierst.

Business-User-Freundlichkeit. Marketing-Verantwortliche, Operations-Leads und Projektmanager können in Make eigene Scenarios bauen, nachdem sie einmal reingekommen sind. Das Konzept Modul-mit-Input-und-Output ist intuitiv, die Feldzuordnung visuell, Fehler werden freundlich erklärt. In n8n stoßen sie schneller auf Konzepte, die Entwicklerwissen voraussetzen: Binary Data, Expression Syntax, Node-Credentials-Scopes, JSON-Pfade. Wer keinen Entwicklerhintergrund hat, ist dort nach der zweiten Stunde frustriert.

Error-Handling eingebaut. Breakpoints, Incomplete Executions, Auto-Retry mit Exponential Backoff, Error-Routen pro Modul. Du kannst einen fehlgeschlagenen Run pausieren, debuggen und ab der fehlerhaften Stelle weiterlaufen lassen. Das ist im Alltag Gold wert, besonders wenn du mit APIs arbeitest, die zeitweise flaky sind. n8n hat vieles davon auch, aber Make macht es zugänglicher und sichtbarer in der UI.

Kalkulierbare Preise. Operations skalieren linear. Du weißt, was 10.000 Operations pro Monat kosten. Du weißt, was passiert, wenn du auf 20.000 gehst. Operations-Packs gibt es als Burst-Option. Bei n8n Cloud kippen die Stufen härter, Self-Hosted bringt eine ganz andere Rechnung mit DevOps-Anteilen.

Übergabefähigkeit an Kunden. Freelancer und Agenturen, die Scenarios als Teil eines Projekts bauen und dann beim Kunden lassen, haben mit Make.com deutlich weniger Reibung. Der Kunde bekommt einen Login, die Rechnung läuft über seinen Account, die Wartung kann er selbst übernehmen oder bei dir buchen. Mit einer selbstgehosteten n8n-Instanz übergibst du mindestens einen Debian-Server, ein Docker-Compose-File und ein Monitoring-Setup. Nicht jeder Kunde will das.

Team-Templates und Organisations-Features. Make Teams gibt dir Rollen, Audit-Logs, geteilte Verbindungen und ein ordentliches Zugriffsmanagement. Für Agenturen mit sieben bis zwanzig Leuten ist das kein Nice-to-Have, sondern operative Voraussetzung.

Wo n8n gewinnt

Self-Hosted und Datenhoheit. Hier liegt der wichtigste Punkt für DACH-Unternehmen. Wenn deine Compliance strikt ist, dein Betriebsrat genau hinschaut oder deine Kunden einen AVV mit klaren Server-Standorten wollen, ist n8n Self-Hosted oft der einzige Weg. Eine komplette Installation auf einem Hetzner-Server in Falkenstein ist in wenigen Stunden erledigt, siehe n8n selbst hosten: Anleitung für DACH-Teams. Du kontrollierst die Datenbank, die Logs, die Backups, die Umgebungsvariablen und die Update-Zyklen. Für als n8n alternative deutschland gesuchte Lösungen ist das am Ende meistens die Antwort.

Execution-Volumen. Ab etwa 50.000 Executions pro Monat kippt die Wirtschaftlichkeit stark zu n8n Self-Hosted. Make rechnet pro Operation, und ein einzelner Workflow kann zehn bis zwanzig Operations produzieren, bevor er fertig ist. Ein Hetzner-Server für 20 Euro pro Monat verarbeitet bei mir aktuell etwa 180.000 Executions im Monat ohne Stress. Dieselbe Last bei Make wäre vierstellig pro Monat.

Code-First-Teams. Die native JavaScript-Code-Node in n8n ist kraftvoller als Makes Tools-Modul. Du kannst npm-Pakete einbinden, komplexe Transformationen in 20 Zeilen schreiben, eigene Helper-Libraries nachladen. Die Python-Code-Node macht dasselbe für Python-affine Teams. In Make endet das schnell mit HTTP-Workarounds zu einer externen Lambda oder Cloud Function, was Latenz und zusätzliche Moving Parts bringt.

Eigene Nodes. Du kannst in TypeScript einen Custom-Node schreiben, in deine Instance deployen und teamweit nutzen. Für interne APIs, die du ständig abfragst (ERP, CRM-Eigenentwicklung, Data-Warehouse), ist das ein echter Multiplier. Einmal geschrieben, für alle Workflows verfügbar, typsicher, mit eigener Doku-Zeile im Node-Panel. In Make geht das nicht. Entweder die App existiert im Marketplace, oder du HTTP-Requestest dich durch.

AI-Workflows mit Iteration. Queue Mode, LangChain-Nodes, Vector-Store-Integrationen (Pinecone, Qdrant, Supabase, pgvector) und der Agent-Node geben dir ein Primitiv, das in Make erst mühsam zusammengebaut werden muss. Wenn du RAG, Tool-Calling oder Agenten-Loops baust, ist n8n voraus. Der Agent-Node alleine erspart dir etwa 200 Zeilen Boilerplate, die du in Make als HTTP-Kette zusammenklicken müsstest.

Open Source, kein Vendor-Lock-In. Du kannst die Codebase forken, du besitzt deine Workflows als JSON-Files im Git, du kannst im Zweifel alles selbst betreiben. Für Teams, die aus strategischen Gründen unabhängig von SaaS-Anbietern sein wollen, zählt das. Die Fair-Code-Lizenz ist nicht pure OSS, aber für interne Nutzung und Self-Hosting gibt es keine Einschränkungen, die im Alltag stören.

Queue Mode für Skalierung. n8n Self-Hosted im Queue Mode trennt den Main-Prozess von den Worker-Prozessen, die die Executions abarbeiten. Du kannst horizontal skalieren, indem du mehr Worker hochfährst. Ein Main, drei Worker auf separaten Servern, eine Redis-Queue dazwischen. Das verarbeitet auch Peaks ohne Backpressure. Die Make-Architektur macht das intern, du siehst es nicht, aber du zahlst in Operations.

Versionierung in Git. Workflows als JSON im Repo, Code-Reviews über Pull-Requests, Staging und Production als getrennte Instances mit CI-Deployment. Für Engineering-Teams, die schon mit Git arbeiten, fügt sich das sauber ein. Make hat Scenario-Versionierung in der UI, aber nicht denselben Git-basierten Flow.

Wann nicht

Make.com ist die falsche Wahl, wenn du hunderttausende Executions pro Monat fährst und die Wirtschaftlichkeit dich kneift. Oder wenn dein Compliance-Team einen Server-Standort in Deutschland vorschreibt und du das auf vertraglicher Ebene durchdrücken musst. Oder wenn du tiefes Custom-Development brauchst, das über HTTP-Request hinausgeht (eigene Authentifizierungs-Flows, binäre Datenverarbeitung im Hauptspeicher, tight loops mit tausenden Items). Oder wenn deine Workflows so stark AI-agentisch sind, dass du die LangChain-Primitive direkt brauchst.

n8n ist die falsche Wahl, wenn dein Team keine DevOps-Kapazität hat UND kein Budget für die n8n Cloud Pro oder Enterprise. Self-Hosted ohne Engineering-Ressourcen wird zur tickenden Zeitbombe. Du brauchst Monitoring, Backups, Updates, einen Disaster-Recovery-Plan, idealerweise einen zweiten Server für High-Availability. Das ist kein Wochenendprojekt. Auch falsch ist n8n, wenn dein Hauptnutzen in klassischer Business-Automatisierung liegt und du von den Code-Vorteilen nichts hast. Dann zahlst du mit UI-Politur und Business-User-Onboarding für Features, die du gar nicht brauchst.

Preis-Vergleich 2026

Die Preise pro Monat bei jährlicher Zahlung, Stand April 2026:

Ein realistisches Rechenbeispiel. Nehmen wir 20.000 Executions pro Monat, durchschnittlich fünf Operations pro Execution:

• Make Pro kommt damit auf 100.000 Operations. Du brauchst den nächsten Tier oder ein Operations-Pack dazu. Realistisch 50 bis 80 Euro pro Monat, je nachdem wie du aufstockst.
• n8n Cloud Pro mit 10.000 Executions reicht nicht. Du brauchst den Business-Tier mit etwa 120 Euro oder steigst in Enterprise auf.
• n8n Self-Hosted auf einem Hetzner CPX21 für etwa 12 Euro plus vielleicht zwei Stunden Betriebsaufwand pro Monat. Rechne deine DevOps-Stunden ehrlich ein: zwei Stunden mal 80 Euro interner Satz sind 160 Euro. Zusammen also 172 Euro, aber jetzt hast du Infrastruktur, die du für andere Zwecke mitnutzen kannst.

Der Bruchpunkt liegt grob bei 30.000 bis 50.000 Executions pro Monat. Darunter ist Managed-Cloud in fast allen Fällen die bessere Rechnung, weil der DevOps-Anteil dominiert. Darüber wird Self-Hosted attraktiv, solange du das Engineering dafür hast. Alles, was mit zehntausenden Executions pro Tag arbeitet (E-Commerce, Lead-Scoring in Echtzeit, Content-Pipelines), rutscht schnell in den Self-Hosted-Bereich.

Zwei Fallstricke im Pricing, die oft übersehen werden. Erstens: Make-Operations zählen pro Modul-Durchlauf, nicht pro Scenario-Run. Ein Scenario mit zehn Modulen kostet dich zehn Operations, auch wenn logisch nur ein Event passiert. Zweitens: n8n Cloud zählt Executions, aber Sub-Workflows sind eigene Executions. Wenn du modulare Architektur magst, multipliziert sich der Execution-Count.

AI-Workflows mit Make und n8n

Beide Plattformen haben in den letzten 18 Monaten stark bei AI-Integration aufgerüstet. Die Lücke zu spezialisierten Tools ist kleiner geworden, aber die Ansätze unterscheiden sich.

Make.com hat native Module für Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Hugging Face, Perplexity und eine Reihe Vector-DBs. Für alles, was noch nicht nativ ist, kommst du über das HTTP-Request-Modul. Prompt-Chains, Structured Output via Tool-Use und einfache Agent-Loops lassen sich sauber bauen. Der Vorteil ist Geschwindigkeit bei Standard-Patterns. Der Nachteil ist, dass alles, was über eine einzige LLM-Runde hinausgeht (Iteration, Retry mit verändertem Prompt, conditional Memory), zur Modul-Collage wird.

n8n hat den Agent-Node mit integrierter LangChain-Logik, native Vector-Store-Nodes, Memory-Nodes (Buffer, Window, Redis-backed) und einen Chain-Builder. Für RAG-Systeme und Agenten mit Tool-Use ist das Out-of-the-Box deutlich näher dran als Make. Du definierst deinen Agent, hängst Tools dran, schaltest Memory ein, fertig. In Make bauchst du dafür fünf HTTP-Module, eine JSON-Parsing-Kaskade und ein eigenes Gedächtnis in einem Data-Store.

Wenn du Claude direkt ansprechen willst, gibt es in beiden Plattformen native Anthropic-Nodes. Den tieferen Überblick zur API und wann du welchen Parameter brauchst, findest du im Claude API Guide auf Deutsch. Wenn du Claude gegen ChatGPT abwägst, ist der ChatGPT vs Claude Vergleich die passende Anlaufstelle.

Ein konkreter Praxistipp. Für einfache Prompt-Chains (Input > Prompt > Output > Weiterverarbeitung) ist Make oft schneller zu bauen. Für alles mit mehr als zwei LLM-Aufrufen pro Run, Tool-Calling oder Vektor-Retrieval lohnt sich n8n. Der Cutoff-Punkt ist relativ scharf.

DACH-spezifische Faktoren

DSGVO und AVV. Make.com bietet eine EU-Region und einen DSGVO-konformen Auftragsverarbeitungsvertrag. Das reicht für die meisten deutschen KMU und Mittelständler. Wenn dein Datenschutzbeauftragter aber auf Server-Standort Deutschland besteht (Branchen: Gesundheit, Finanzen, Öffentliche Hand), kommst du mit Make.com an Grenzen. Make hat keine Germany-only-Option. n8n Self-Hosted auf einem Server in Falkenstein oder Nürnberg gibt dir die maximale Kontrolle, inklusive Log-Datenhoheit und frei wählbarem Backup-Standort.

Onboarding deutscher Teams. Make.com UI ist auf Deutsch verfügbar, die Doku teilweise auch. Für Teams, die mit englischer Software kämpfen, ist das ein echter Faktor. n8n ist weitgehend Englisch, auch die Community-Doku. Das ist kein Showstopper, aber wenn du ein Marketing-Team von zehn Leuten ohne Entwicklerhintergrund ausbildest, macht die deutsche UI einen Unterschied in den ersten zwei Wochen.

Kommerzieller Support. Beide Plattformen bieten Enterprise-Verträge mit SLA und deutschsprachigem Support. Für regulierte Branchen ist das oft die Voraussetzung, um überhaupt in die Ausschreibung zu kommen. Make Enterprise hat dedicated Customer Success Manager, n8n Enterprise auch.

Invoicing und Mehrwertsteuer. Make.com stellt saubere Rechnungen mit deutscher USt-ID-Ausweisung für EU-Kunden. n8n Cloud auch. Bei Self-Hosted-VPS hast du den Rechnungsweg über den Hoster (Hetzner, IONOS, Netcup, Contabo), das ist meistens einfacher als der US-basierte Weg und spart dir USt-Rückerstattungs-Prozesse.

Betriebsrat und IT-Sicherheit. Für Unternehmen mit Betriebsrat oder striktem IT-Sicherheits-Review ist Self-Hosted oft der einzige Weg, um überhaupt Zustimmung zu bekommen. Ein interner Server, der innerhalb der eigenen Firewall läuft, ist leichter durchzubekommen als ein SaaS-Tool, das Zugriff auf dieselben Daten hat. n8n spielt hier seine Stärke aus.

Ökosystem für DACH-Tools. Weder Make noch n8n haben native Integrationen für jedes DACH-Tool (DATEV, lexoffice, Personio, sevDesk). Beide brauchen HTTP-Workarounds oder Community-Nodes. Make hat leicht mehr fertige Apps, n8n hat mehr Community-Nodes für Nischen-Tools. Der Unterschied ist klein, beide Plattformen funktionieren hier mit etwas Eigenbau.

Migration: was du wissen solltest

Von Zapier zu einem von beiden. Das passiert regelmäßig, meistens wegen Preis oder fehlender Flexibilität. Ich habe die zwei gängigsten Wege separat beschrieben: Von Zapier zu Make migrieren und Von Zapier zu n8n migrieren. Beide gehen pragmatisch vor, ohne die Workflows 1:1 zu übersetzen. Du rekonstruierst die Logik, du importierst nicht. Das ist auch richtig so, weil jedes Tool andere Primitive hat.

Von Make zu n8n. Der häufigste Grund ist Volumen oder DSGVO. Workflows lassen sich nicht direkt importieren, aber das mental model ist ähnlich genug, dass du mit klarer Dokumentation der Make-Scenarios in ein bis zwei Tagen pro Scenario rüberkommst. Plane eine Overlap-Phase, in der beide parallel laufen, damit du Ergebnisse vergleichen kannst. Typische Stolpersteine: Datums-Formatierung, Null-Handling, Array-Operations, Error-Routen. Teste jedes migrierte Scenario mit echten Produktivdaten, bevor du das alte abschaltest.

Von n8n zu Make. Seltener, aber nicht nie. Passiert, wenn ein Team wächst und die DevOps-Last zum Bottleneck wird, oder wenn das Unternehmen von Eigenbetrieb weg auf Managed-Services will. Auch hier: Scenarios neu aufbauen, nicht migrieren. Die Custom-Nodes sind die Hauptbremse, weil du sie in Make als HTTP-Requests zu einer externen Funktion umbauen musst.

Parallelbetrieb beim Wechsel. Egal welche Richtung, plane mindestens vier Wochen Überlappung. In der ersten Woche läuft nur das alte System. In der zweiten baust du das neue auf. In der dritten laufen beide, und du vergleichst Ergebnisse Zeile für Zeile. In der vierten schaltest du das alte ab. Wer diesen Schritt auslässt, zahlt mit Datenverlusten oder stillen Bugs, die erst Wochen später auffallen.

Der hybride Ansatz

Du musst dich nicht entscheiden. Ich sehe bei größeren Kunden oft beides parallel, und das funktioniert überraschend gut.

Make.com für klassische Business-Automatisierung: CRM-Sync, Marketing-Flows, Invoicing, Kalender-Integration, Support-Ticket-Routing, Lead-Nurturing. Alles, was stabil laufen muss und wenig Custom-Code verlangt. Hier spielt Make seine Stärken aus, und Marketing sowie Operations können selbstständig damit arbeiten.

n8n für AI-Workflows mit Custom-Code und hohem Volumen: RAG-Pipelines, Daten-Anreicherung, interne APIs, Agenten-Loops, Content-Pipelines, alles was mit tausenden Items pro Stunde arbeitet. Hier braucht es das Engineering-Team ohnehin, und der Self-Hosted-Stack ist ein natürlicher Teil der Cloud-Infrastruktur.

Die Teams bleiben getrennt: Operations und Marketing in Make, Engineering und Data in n8n. Beide Tools machen das, was sie am besten können. Die Übergabe zwischen den Systemen läuft über Webhooks oder eine gemeinsame Message-Queue (Redis, SQS, RabbitMQ).

Das ist kein Kompromiss, das ist ein Setup, das die Stärken beider Plattformen ausspielt. Bei meinem RedaktFlow-Kunden, einer Mittelstands-Agentur mit 40 Mitarbeitern, läuft genau dieses Modell: 60 Make-Scenarios für Kundenprojekte plus eine selbstgehostete n8n-Instanz für AI-Workflows und interne Anreicherung. Kein Konflikt, klare Zuständigkeiten.

Welches solltest du wählen?

Der pragmatische Entscheidungsbaum:

• Musst du Self-Hosted laufen aus DSGVO- oder Compliance-Gründen? > n8n.
• Team hat keine DevOps-Kapazität und kein Budget für Managed-Tier? > Make.com.
• Über 50.000 Executions pro Monat und Budget-sensitiv? > n8n Self-Hosted.
• Musst du schnell einem Kunden etwas Fertiges zeigen? > Make.com.
• Willst du echten Code in deinen Workflows? > n8n (oder Make mit Tools-Modul und HTTP-Workarounds).
• Hauptsächlich Marketing- und CRM-Automatisierung, kein Code? > Make.com.
• Baust du RAG, Agenten oder Vector-Search in deine Workflows? > n8n.
• Agentur, die Automatisierungen an Kunden übergibt? > Make.com.
• Musst du teamweit Custom-Nodes für interne APIs bereitstellen? > n8n.
• Marketing-Team ohne Entwickler soll selbst Workflows bauen? > Make.com.
• Branche mit striktem Datenschutz (Gesundheit, Finanzen, Öffentliche Hand)? > n8n Self-Hosted.
• Parallelbetrieb von Cloud und On-Prem nötig? > n8n.

Meine Empfehlung

Nach eineinhalb Jahren produktivem Einsatz beider Plattformen, über RedaktFlow und Kundenprojekte hinweg, kristallisieren sich vier klare Pfade:

Startups und kleine Teams: Make.com als Default. Bleib dabei, bis ein echter Grund für Self-Hosted kommt. Die ersten 12 bis 18 Monate bist du schneller, und das Team kann sich auf Business-Logik konzentrieren statt auf Docker-Compose-Files. Wenn der Grund kommt, migrierst du gezielt, nicht komplett. Vielleicht sind es drei von 30 Scenarios, die wegen DSGVO rüber müssen.

Mittelstand mit DevOps-Ressourcen: n8n Self-Hosted ab dem Moment, wo DSGVO-Zwang oder Execution-Volumen es rechtfertigt. Wenn du sowieso ein Ops-Team hast, das Kubernetes oder Docker betreibt, ist der Zusatzaufwand für n8n überschaubar und die Ersparnis signifikant. Plane das Setup mit High-Availability, nicht als Einzelserver, der am Montagmorgen stirbt.

Agenturen für Kunden: Make.com als Standard, weil übergabefähig. Für den einen Kunden mit besonderen Anforderungen setzt du ein n8n drauf, aber die 80-Prozent-Lösung ist Make. Die Wirtschaftlichkeit in Agenturprojekten hängt an Skalierbarkeit des Delivery-Modells, und Make ist hier die robustere Wahl.

Enterprise mit hybrider Strategie: beides parallel, wie oben beschrieben. Make für Business, n8n für Engineering. Das gibt dir die beste Balance aus Geschwindigkeit und Kontrolle. Die Governance-Struktur muss klar sein, sonst entstehen Schatten-Automatisierungen, aber mit klaren Zuständigkeiten funktioniert es.

Keine der beiden Plattformen ist die falsche Wahl, solange du den Kontext verstehst, in den du sie setzt. Der Fehler ist, das Tool zu wählen, bevor du weißt, was du eigentlich brauchst. Die meisten Unternehmen, die bei mir mit einem gescheiterten Automatisierungsprojekt landen, haben genau diesen Fehler gemacht: erst Tool gekauft, dann Anforderungen definiert, dann gemerkt, dass das Tool nicht passt.

Setz dich hin, schreib deine Top-5-Use-Cases auf, addier das Execution-Volumen grob, prüfe die Compliance-Situation, und dann entscheide. In der Reihenfolge. Die Antwort auf “make.com oder n8n” ergibt sich dann fast von selbst.

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