n8n vs Make: kiedy wybrać self-hosted automatyzację zamiast SaaS?

n8n vs Make: dlaczego self‑hosted jest tu kluczowe

Kiedy ktoś pyta mnie „n8n czy Make?”, najczęściej odpowiadam: to nie jest tylko wybór narzędzia, ale modelu kontroli nad Twoim systemem automatyzacji. W centrum tej decyzji stoi jedno słowo: self‑hosted.

n8n jest open‑source i możesz go postawić na własnym serwerze – w biurze, w prywatnej chmurze, na tanim VPS‑ie za 5–10 USD miesięcznie. Masz dostęp do kodu źródłowego, możesz go modyfikować, instalować dowolne community nodes, integrować się z niszowymi systemami, a nawet zmieniać logikę core’u. Dla zespołów technicznych to nie jest „kolejna apka SaaS”, tylko element własnej platformy integracyjnej.

Make.com to klasyczne SaaS działające wyłącznie w chmurze dostawcy. Nie zainstalujesz go on‑prem, nie przeniesiesz między własnymi serwerami, nie dotkniesz jego core’u. Zyskujesz wygodę i gotową infrastrukturę, ale oddajesz część kontroli – zarówno nad samym narzędziem, jak i nad danymi.

Pamiętam spotkanie z jednym z klientów z sektora finansowego. Gdy powiedziałam, że n8n możemy postawić w ich własnym data center, atmosfera w pokoju dosłownie się rozluźniła. Dział compliance przestał zadawać pytania typu „gdzie dokładnie będą nasze dane”, tylko przeszedł do „kiedy zaczynamy?”.

Self‑hosted vs SaaS w praktyce: co tak naprawdę kupujesz

Z zewnątrz to często wygląda prosto: SaaS – płacę abonament i korzystam; self‑hosted – mam więcej pracy na początku. W praktyce różnica jest głębsza.

Przy n8n self‑hosted kupujesz tak naprawdę suwerenność: możesz przenosić instancję między serwerami bez ograniczeń i bez vendor lock‑inu. Dziś trzymasz wszystko na DigitalOcean, jutro przenosisz się na własne serwery on‑prem – eksportujesz dane, odpalasz kontener, gotowe. Do tego możesz łączyć n8n bezpośrednio z lokalnymi bazami danych, bez żadnych proxy i tuneli, co jest zbawieniem w firmach z infrastrukturą on‑prem.

Przy Make cloud kupujesz przede wszystkim wygodę: nie interesuje Cię serwer, backupy, monitoring. Logujesz się, klikasz scenariusz i działa. Ale jednocześnie akceptujesz, że:

• środowisko jest takie, jak zaprojektował dostawca,
• koszty rosną wraz z liczbą operacji (i tzw. operation creep – o tym za chwilę),
• nie przeniesiesz platformy do siebie, nawet jeśli za 2 lata będziesz tego bardzo chcieć.

W jednym z projektów klient zaczął na Make, bo potrzebował „coś na wczoraj”. Po 9 miesiącach, gdy procesy naprawdę zaczęły kręcić biznes, okazało się, że więcej płaci za operacje, niż za cały CRM. Migracja do self‑hosted n8n stała się wtedy nie „opcją”, tylko koniecznością.

Bezpieczeństwo, regulacje i suwerenność danych

Jeśli działasz w sektorze regulowanym – finanse, medycyna, ubezpieczenia, administracja – temat „gdzie są nasze dane” nie jest teoretycznym pytaniem. Jest codziennością.

n8n self‑hosted pozwala zachować pełną suwerenność danych. Możesz:

• postawić instancję w swojej serwerowni lub prywatnej chmurze,
• spełnić wymogi GDPR, HIPAA czy lokalnych regulacji dot. lokalizacji danych,
• dopasować polityki bezpieczeństwa do własnych standardów (WAF, SIEM, segmentacja sieci, audyty).

W praktyce oznacza to, że dane nigdy nie muszą opuścić Twojego środowiska. Cała automatyzacja działa w tej samej sieci, co Twoje systemy ERP, CRM czy hurtownia danych.

Make, jako platforma SaaS, trzyma dane na serwerach operatora. Oczywiście – ma certyfikaty, polityki bezpieczeństwa, procedury. Ale nie masz realnego wpływu na:

• fizyczną lokalizację danych,
• detale konfiguracji bezpieczeństwa,
• sposób integracji z Twoimi wewnętrznymi systemami bezpieczeństwa.

Miałam projekt, w którym dział prawny wprost powiedział: „żadne dane klientów nie wychodzą poza naszą infrastrukturę, kropka”. Gdybyśmy wtedy startowali na Make, cała koncepcja automatyzacji rozbiłaby się o regulacje zanim powstałby pierwszy scenariusz.

Integracje, community nodes i AI: n8n vs Make

Z perspektywy „klikania” automatyzacji Make robi ogromne wrażenie: ponad 2 500 gotowych integracji, wiele scenariuszy praktycznie „z pudełka”. Jeśli potrzebujesz szybko połączyć Slacka, Notion i Gmaila – prawdopodobnie wszystko zrobisz w godzinę.

n8n ma „tylko” około 400–500 oficjalnych węzłów, ale ich filozofia jest inna:

• możesz instalować community nodes – w praktyce dowolne rozszerzenia stworzone przez społeczność lub Twój zespół,
• możesz modyfikować kod źródłowy – dodawać własne logiki, zmieniać zachowanie istniejących węzłów,
• możesz integrować się z wewnętrznymi systemami w sposób, którego Make zwyczajnie nie pozwala (bo blokuje modyfikację core’u).

To jest częsta, mało widoczna przyczyna migracji: firmy próbują w Make pisać custom nodes do integracji z wewnętrznym systemem, a w pewnym momencie odbijają się od ściany – nie da się ruszyć core’u, nie da się „dokręcić” platformy pod naprawdę specyficzne wymagania. W n8n self‑hosted po prostu siadamy z dev‑teamem, dorzucamy własny node, czasem tunujemy serwer pod spodem pod konkretny load – i jedziemy dalej.

Jest też kilka praktycznych niuansów, o których rzadko mówi marketing:

• OAuth do usług Google (np. Sheets) – w self‑hosted n8n musisz samodzielnie założyć klienta OAuth w Google Cloud i skonfigurować wszystko od zera. W Make całą tę „brudną robotę” wykonuje dostawca. To drobiazg… dopóki ktoś z zespołu nie spędzi na tym pół dnia.
• Lokalne bazy danych – w n8n self‑hosted łączysz się z nimi bezpośrednio, bez żadnego proxy. W firmach, gdzie stoi kilka krytycznych SQL‑i na on‑prem, to często game‑changer. Make nie zrobi tego bezpośrednio.

Jeśli chodzi o AI, tu n8n naprawdę pokazuje pazur:

• ma natywne węzły do OpenAI, Hugging Face, Stability AI,
• możesz podpiąć własne wektorowe bazy danych,
• możesz uruchomić własne modele AI we własnej infrastrukturze i sterować nimi z n8n.

Make z reguły korzysta z zewnętrznych API AI jako kolejnych integracji SaaS. To jest w porządku na starcie, ale jeśli chcesz np. hostować własny model na GPU w prywatnej chmurze i karmić go danymi z Twojej hurtowni – self‑hosted n8n daje tutaj zupełnie inną ligę kontroli.

Pamiętam sesję warsztatową, podczas której zespół data science dosłownie „rozbłysnął”, kiedy zobaczyli, że mogą wpiąć swój wewnętrzny model NLP w n8n jak zwykły node, bez proszenia kogokolwiek o zmiany po stronie SaaS‑a.

Koszty i TCO: gdzie zaczyna się „operation creep”

Na slajdach sprzedażowych wszystko wygląda prosto:

• w n8n cloud 1 000 wykonań workflow to około 20 USD,
• w Make 1 000 operacji to około 10 USD.

Na pierwszy rzut oka – Make tańszy. Tyle że to porównanie jest mylące, bo oba narzędzia liczą coś zupełnie innego.

W n8n jedno wykonanie to cały workflow – niezależnie od tego, czy masz w nim 3, czy 15 kroków.

W Make każde przejście przez moduł to osobna operacja. Masz 10 modułów w scenariuszu? Masz 10 operacji. I tu zaczyna się to, co nazywam operation creep – z pozoru prosty scenariusz z czasem puchnie (logika warunkowa, dodatkowe filtry, API call’e pomocnicze) i nagle zamiast 5 operacji masz 40. A rachunek rośnie.

Przy około 50 000 operacji miesięcznie Make wchodzi w plany w okolicach 99 USD+. Przy kilku takich procesach w firmie te koszty zaczynają być bardzo realne.

W n8n masz dodatkowy wariant: self‑hosted. Płacisz wtedy:

• 5–10 USD miesięcznie za sensowny VPS (Render, DigitalOcean, inne),
• czas zespołu na maintenance (o tym później),
• ewentualne wsparcie komercyjne, jeśli go potrzebujesz.

Jeśli masz dużo złożonych workflowów, które wykonują się tysiące razy w miesiącu, i każdy z nich ma po kilkanaście kroków – model „1 workflow = 1 wykonanie” zaczyna działać na Twoją korzyść w bardzo widoczny sposób. Możesz skalować się na tysiące workflowów naprawdę tanio.

Ale jest druga strona medalu: koszt czasu.

Self‑hosting to:

• konfiguracja serwera,
• aktualizacje,
• monitoring,
• backupy,
• reagowanie na awarie.

Przy małym obciążeniu może się okazać, że ładny, czytelny plan w Make jest de facto tańszy niż łączenie taniego VPS‑a z godzinami DevOps‑a. Zwłaszcza jeśli masz jeden prosty scenariusz, który robi 2 000 operacji miesięcznie.

Żeby uporządkować temat, zostawiam tabelę, którą często pokazuję klientom przy decyzji kosztowej:

Jedna z moich ulubionych rozmów z CFO wyglądała tak: najpierw narzekał na rosnący rachunek w Make, a po policzeniu kosztu n8n self‑hosted… zapytał, skąd weźmie czas DevOps‑a. Ostatecznie stanęło na hybrydzie: proste rzeczy w Make, krytyczne i ciężkie procesy – w n8n self‑hosted.

Krzywa uczenia, DevOps i utrzymanie

Nie będę udawać: n8n self‑hosted nie jest rozwiązaniem typu „kliknij i gotowe”. Jeśli nie masz nikogo technicznego w zespole, pierwsze kroki mogą być strome.

Po drodze czeka na Ciebie kilka typowych wyzwań:

• instalacja i konfiguracja – Docker ułatwia życie, ale nadal ktoś musi ogarniać sieć, wolumeny, reverse proxy, SSL,
• bezpieczeństwo – integracja z istniejącą infrastrukturą (VPN, firewalle, monitoring),
• OAuth – na przykład z Google. W Make logujesz się kontem Google i gotowe. W n8n self‑hosted konfigurujesz klienta OAuth w Google Cloud Console, definiujesz redirect URL, zakresy, weryfikujesz wszystko ręcznie.

Do tego dochodzi codzienność:

• aktualizacje wersji n8n,
• backup bazy,
• monitoring wydajności i logów,
• reakcja na awarie (choćby zapełniony dysk na VPS‑ie w piątek o 18:00).

W jednym z projektów, który zaczynaliśmy, CTO powiedział mi wprost: „jeśli to wymaga nowego człowieka od DevOps, przegrywa na starcie”. Skończyło się na Make, bo krzywa uczenia plus czas utrzymania n8n po prostu nie pasowały do ich sytuacji kadrowej.

⚡ PRO TIP: jeśli chcesz zacząć z n8n, ale boisz się self‑hostingu, rozważ model mieszany: n8n cloud na start (żeby ogarnąć samo narzędzie) i dopiero przy większej skali – migrację na własny serwer.

Złożone workflowy, debugowanie i skalowanie

Tam, gdzie procesy robią się naprawdę złożone – więcej niż kilka kroków, logika warunkowa, pętle, dynamiczne dane – n8n wyraźnie odjeżdża Make’owi.

Kluczowe przewagi:

• możesz pisać niestandardowy kod w JavaScript czy Pythonie wewnątrz workflowów,
• budujesz wielościeżkowe scenariusze bez sztywnych limitów liczby wykonań,
• debugujesz na poziomie pojedynczych węzłów – widzisz dokładnie, co wyszło z danego kroku i dlaczego.

Do tego dochodzi integracja z Git. Dla większych zespołów to bezcenne: wersjonowanie workflowów, code review zmian, szybkie rollbacki. Make, ze swoim wizualnym podejściem, jest intuicyjny, ale mniej przyjazny dla zespołów, które chcą traktować automatyzacje jak „normalny kod”.

Od strony kosztowej przy złożonych workflowach przewaga n8n wynika z prostego faktu: nieważne, ile modułów ma dany proces – to nadal jedno wykonanie. W Make każde dodatkowe oczko w łańcuchu to kolejna operacja do rachunku.

Przy jednym z klientów produkcyjnych mieliśmy workflow, który:

• odpalał się przy każdej nowej partii towaru,
• robił kilkanaście call’i do różnych systemów (MES, ERP, magazyn),
• uruchamiał model AI klasyfikujący odchylenia,
• wysyłał podsumowanie do kilku działów.

W Make kosztowałoby to fortunę na samych operacjach. W n8n self‑hosted całość sprowadziła się do wydajniejszego serwera i monitoringu – rachunek był przewidywalny, niezależnie od tego, ile logiki dokładaliśmy.

To między innymi dlatego n8n self‑hosted tak dobrze rezonuje z dev‑teamami. To jedna z niewielu opcji na rynku, która łączy no‑code/low‑code z pełną otwartością open source.

Kiedy n8n self‑hosted ma najwięcej sensu

Jeśli miałabym wskazać typową firmę, dla której n8n self‑hosted jest „uszyty na miarę”, to będzie to organizacja regulowana lub średnia/duża spółka z własnym zespołem IT.

Świetnie sprawdza się tam, gdzie:

Działasz w sektorze z mocnym reżimem prawnym: GDPR, HIPAA, lokalne regulacje. Możesz wtedy jasno powiedzieć: „żadne dane nie wychodzą z naszej infrastruktury” i to naprawdę utrzymać. Działy prawne i compliance bardzo to lubią.

Masz złożone, wieloetapowe procesy – np. łączysz CRM, ERP, system ticketowy, marketing automation i wewnętrzne API. W n8n możesz zakodować niestandardową logikę, pętle, przekształcenia, dopasowane dokładnie do Twoich realiów, bez oglądania się na limity operacji.

Budujesz ekosystem AI na własnych zasadach. Możesz odpalić własne modele (np. na GPU w prywatnej chmurze), spiąć je z wektorową bazą danych, przetwarzać wrażliwe informacje wewnątrz organizacji i sterować tym wszystkim z poziomu workflowów n8n.

Pracujesz z systemami CRM, ERP, Customer Experience, które są mocno osadzone w Twojej infrastrukturze – często on‑prem lub w prywatnej chmurze. Możliwość bezpośredniego połączenia n8n z lokalnymi bazami bez pośredników bywa tu kluczowa. Make zwyczajnie nie ma jak wpiąć się tam tak „głęboko”.

Masz zespół developerski lub DevOps, który ceni sobie kontrolę i możliwość dłubania pod maską. Dla takich zespołów n8n nie jest „kolejnym SaaS‑em”, ale elastycznym frameworkiem integracyjnym, który można rozwijać razem z firmą.

Jedna ze wdrożonych przeze mnie instancji n8n self‑hosted przeszła już trzy migracje: z VPS‑a na większy, potem do prywatnej chmury klienta, potem do ich nowego data center. Za każdym razem „silnik” automatów został ten sam – zmienił się tylko host. Spróbuj zrobić to samo z typowym SaaS‑em.

Kiedy Make w chmurze ma więcej sensu

Są jednak sytuacje, w których z czystym sumieniem mówię: „weźcie Make, nie kombinujmy z self‑hostingiem”.

To przede wszystkim:

• małe i średnie firmy bez zespołu IT/DevOps,
• zespoły, które potrzebują czegoś na już, a nie za miesiąc,
• procesy proste lub średnio złożone, ale o nieprzesadnie dużej skali.

Make oferuje:

• ponad 2 500 gotowych integracji,
• bardzo intuicyjny, wizualny interfejs,
• wdrożenie liczone w minutach, nie w dniach.

Dla jednego klienta e‑commerce kluczowe było szybkie zszycie: sklepu, systemu mailingowego, narzędzia do reklam i supportu. Po dwóch dniach mieli sensowny zestaw automatyzacji w Make, który zwrócił się w kilka tygodni. Gdybym im wtedy zaproponowała n8n self‑hosted, spaliłabym projekt – nie dlatego, że n8n jest gorszy, tylko dlatego, że nie taki był ich kontekst.

⚠ UWAGA: przy Make bardzo łatwo „przeklikać się” w droższy plan nie zauważając, że to właśnie operation creep (rosnąca liczba modułów/operacji w scenariuszach) winduje rachunek. W pewnym momencie dobrze jest zrobić audyt scenariuszy i policzyć alternatywę w postaci n8n.

Jak podjąć decyzję – praktyczna rama

Kiedy pomagam klientom wybrać między n8n self‑hosted a Make cloud, zawsze przechodzimy przez kilka prostych osi:

• Skala i złożoność – ile operacji miesięcznie, ile kroków ma przeciętny proces, ile takich procesów planujesz?
• Bezpieczeństwo i regulacje – czy dane są wrażliwe, regulowane, wymagają konkretnej lokalizacji?
• Zasoby zespołu – masz DevOps/developera, czy automatyzacjami zajmuje się marketing lub operacje?
• Horyzont czasowy – to „quick win na 6–12 miesięcy” czy fundament pod długofalowy ekosystem automatyzacji?
• Tolerancja na vendor lock‑in – akceptujesz pełną zależność od SaaS, czy chcesz mieć opcję „spakować się i wyjść”?

Dość często finalnie powstaje architektura hybrydowa: Make do prostych, szybkich automatyzacji, n8n self‑hosted do procesów krytycznych, wymagających pełnej kontroli lub mocnego użycia AI i danych wewnętrznych.

Jedno z ciekawszych wdrożeń, które prowadziłam, skończyło się dokładnie tak: marketing „klikał” swoje rzeczy w Make, a IT budowało gruby „kręgosłup” automatyzacji na n8n. Po roku obie strony były zadowolone i – co ważne – potrafiły uzasadnić swoje wybory liczbowo, a nie „na wyczucie”.

FAQ: pytania, które słyszę najczęściej

Czy n8n self‑hosted jest trudny do wdrożenia?
Zależy, kto go wdraża. Dla osoby z doświadczeniem w Dockerze i podstawowym DevOps – to kilka godzin pracy i czytania dokumentacji. Dla zespołu bez zaplecza technicznego – krzywa uczenia będzie stroma i subiektywnie „trudna”. Dobrą praktyką jest start od n8n cloud lub pilota na małym VPS‑ie, zanim przeniesiesz tam krytyczne procesy.

Jakie są koszty ukryte self‑hostingu n8n?
Poza oczywistym kosztem VPS‑a (zwykle 5–10 USD miesięcznie na start) dochodzi czas na:

• konfigurację i aktualizacje,
• monitoring (CPU, RAM, dysk, logi),
• backupy i testy przywracania,
• wsparcie techniczne (wewnętrzne lub zewnętrzne).

Przy dużej skali to nadal zwykle wychodzi taniej niż SaaS rozliczany per operacja, ale przy lekkim użyciu Make bywa po prostu wygodniejszy, nawet jeśli nominalnie jest droższy niż tani VPS.

Czy n8n self‑hosted ma lepsze możliwości AI niż Make?
Sam „silnik AI” nie siedzi w n8n – korzystasz z modeli (OpenAI, Hugging Face, własne). Ale self‑hosted daje Ci znacznie większą kontrolę: możesz hostować własne modele, spinać je z lokalnymi, wrażliwymi danymi, używać wektorowych baz na własnym serwerze i łączyć to z workflowami bez wychodzenia na zewnątrz. Make świetnie obsługuje zewnętrzne API AI, ale nie da Ci tego poziomu elastyczności w środowisku „u siebie”.

Czy Make można zainstalować on‑prem, jak n8n?
Nie. Make to wyłącznie platforma SaaS. Nie ma opcji self‑hosted ani instalacji w Twojej infrastrukturze. Jeśli w politykach bezpieczeństwa masz zapis „kluczowe systemy integracyjne trzymamy u siebie”, Make z definicji tego nie spełni.

Co z vendor lock‑in – gdzie jest większy problem?
W Make jesteś związany platformą: nie skopiujesz jej kodu, nie przeniesiesz scenariuszy 1:1 do siebie, nie zmienisz core’u. Migracja wymaga przebudowy procesów gdzie indziej. W n8n self‑hosted nie ma klasycznego vendor lock‑inu – masz kod źródłowy, możesz przenosić instancję między serwerami, dostawcami chmury, a nawet forknąć projekt, jeśli kiedyś będzie trzeba.

Ile realnie kosztuje start: n8n self‑hosted vs Make?
Typowy scenariusz startowy, który widzę w projektach:

• Make: zakładasz konto, wybierasz plan za 10–30 USD, po godzinie masz pierwsze automatyzacje.
• n8n self‑hosted: kupujesz VPS za 5–10 USD, konfigurujesz środowisko (kilka godzin pracy technicznej), dopiero potem zaczynasz budować workflowy.

Przy małej skali i braku zespołu technicznego – Make bywa tańszy całkowitym kosztem (licencja + czas ludzi). Przy rosnącej skali i złożoności procesów – n8n self‑hosted zwykle wychodzi lepiej, zwłaszcza gdy policzysz rosnące koszty operacji w Make.

Jeśli jesteś na etapie wyboru między n8n a Make i chcesz to policzyć na konkretnych liczbach i procesach – zacznij od opisania swoich workflowów i ich skali. Narzędzie to dopiero drugi krok. Kiedy masz jasność co do danych, bardzo szybko widać, który model – self‑hosted czy SaaS – realnie pracuje na Twój biznes, a który tylko wygląda atrakcyjnie na stronie z cennikiem.