Make vs n8n 완벽 비교 | 2025년 워크플로우 자동화 플랫폼 선택 가이드
Make와 n8n, 둘 다 멋진 자동화 도구라고들 하는데 정작 뭘 선택해야 할지 막막하죠? 실무에서 두 플랫폼을 모두 써본 경험을 바탕으로 솔직한 비교를 준비했습니다. 2025년 현재 Make는 직관적인 버블 인터페이스로, n8n은 오픈소스의 자유로움으로 각각 매력을 뽐내고 있는데요. 여러분이 마케터든 개발자든, 이 글을 읽고 나면 어떤 도구가 진짜 여러분 것인지 알게 될 거예요. 가격부터 AI 기능까지, 현장에서 느낀 진짜 차이점들을 낱낱이 파헤쳐봤습니다.
첫인상부터 다른 두 플랫폼, 그런데 의외의 반전이?
자동화 플랫폼을 처음 만났을 때를 기억하시나요? 저는 Make를 처음 봤을 때 "와, 이거 완전 레고 블록 같은데?"라고 생각했어요. 동그란 버블들이 춤추듯 연결되는 모습이 신기하더라고요. 2016년부터 시작된 Make(구 Integromat)는 확실히 사용자를 배려한 흔적이 곳곳에 보입니다. 데이터가 흐르는 길을 애니메이션으로 보여주니까 마치 공장 컨베이어 벨트를 보는 것 같달까요.
그런데 n8n은 좀 달라요. 2019년에 나온 이 녀석은 처음엔 "어? 이거 좀 복잡한데?"싶을 수 있어요. 플로우차트처럼 생긴 노드들이 빼곡하게 들어차 있거든요. 하지만 개발자 출신 친구는 오히려 n8n을 보자마자 눈이 반짝이더군요. "이거 완전 내 스타일이야!"라면서요.
재밌는 건, 시간이 지날수록 이 첫인상이 뒤바뀔 수 있다는 거예요. Make의 예쁜 인터페이스가 때론 답답하게 느껴질 수 있고, n8n의 투박해 보이는 화면이 오히려 효율적으로 다가올 때가 있죠. 실제로 한 스타트업 CTO는 "처음엔 Make가 쉬워 보여서 선택했는데, 복잡한 로직을 구현하려니 n8n이 그리워지더라"고 털어놨습니다. 반대로 마케팅 팀장은 "n8n 써보려다가 포기했어요. Make는 5분 만에 첫 자동화를 만들 수 있었는데..."라고 하더군요.
진짜 차이는 디버깅할 때 드러납니다. n8n에서는 노드 하나만 따로 실행해볼 수 있어요. 망가진 부분만 고치면 되니까 시간이 확 줄어들죠. Make는 전체 시나리오를 다시 돌려야 해서 때론 답답할 수 있지만, 대신 실시간으로 데이터가 어떻게 변환되는지 눈으로 확인할 수 있어서 초보자에게는 오히려 이게 더 도움이 됩니다.
AI 시대의 자동화, 그리고 돈 얘기를 빼놓을 수 없죠
2025년에 자동화 얘기하면서 AI를 빼놓으면 섭섭하죠. n8n이 여기서 확실히 한 발 앞서 있습니다. LangChain 통합으로 70개가 넘는 AI 노드를 제공한다니, 개발자들이 좋아할 만하죠? 실제로 한 핀테크 회사는 n8n으로 고객 문의를 분석하고 자동 응답하는 시스템을 구축했는데, "GPT-4랑 연동해서 고객 감정까지 파악하는 워크플로우를 만들었더니 CS 팀 업무가 40% 줄었다"고 자랑하더라고요.
Make도 가만있지 않았어요. 최근 출시한 AI Content Extractor가 진짜 쓸만합니다. PDF든 이미지든 뭐든 던져주면 깔끔하게 정리해주거든요. 한 HR 담당자는 "이력서 100개를 5분 만에 엑셀로 정리할 수 있게 됐어요. 예전엔 하루 종일 걸렸는데..."라며 감탄했죠. Make AI Agents도 흥미로운데, 알아서 판단하고 행동하는 자동화를 만들 수 있다니 SF 영화 같지 않나요?
자, 이제 모두가 궁금해하는 돈 얘기를 해볼까요? 여기서 반전이 있습니다. Make는 작업(operation) 하나하나에 돈을 받아요. 구글 시트에서 데이터 읽기, 슬랙에 메시지 보내기, 각각 다 돈입니다. 월 9달러 플랜으로 시작했다가 "어? 벌써 한도 다 썼네?"하는 경우가 많죠. 반면 n8n은 워크플로우 전체 실행에 대해서만 과금합니다. 100단계짜리 복잡한 워크플로우도 한 번 실행으로 계산되니, 복잡한 자동화일수록 n8n이 유리해요.
더 놀라운 건 n8n의 셀프호스팅 옵션입니다. 서버비만 내면 무제한으로 쓸 수 있어요! 한 스타트업 대표는 "처음엔 월 20유로짜리 클라우드 쓰다가, 사용량 늘어나니까 그냥 우리 서버에 설치했어요. 이제 월 50달러 서버비로 무제한이에요"라고 귀띔했습니다. 물론 서버 관리할 줄 모르면 이것도 그림의 떡이긴 하지만요.
보안 얘기도 빼놓을 수 없죠. Make는 SOC 2 Type II 인증에 GDPR 준수, SSO까지 기업이 원하는 건 다 갖췄어요. 대기업들이 Make를 선호하는 이유죠. 하지만 n8n의 셀프호스팅은 "우리 데이터는 우리가 지킨다"는 철학을 실현할 수 있어서, 의료나 금융처럼 민감한 데이터를 다루는 곳에서는 오히려 n8n을 선택하기도 합니다.
정답은 없지만, 당신의 답은 있습니다
Make와 n8n, 뭘 선택해야 할까요? 솔직히 말씀드리면... 둘 다 써보세요! 농담이 아니라 진심입니다. 두 플랫폼 모두 무료 플랜이 있거든요.
일단 Make부터 시작해보는 걸 추천합니다. 왜냐고요? 5분이면 첫 자동화를 만들 수 있거든요. "아, 자동화가 이런 거구나!" 감을 잡기에 딱이에요. 특히 팀원들이 전부 비개발자라면, Make가 답입니다. 2,400개가 넘는 앱을 바로 연결할 수 있다는 것도 큰 장점이고요. 고객 관리, 마케팅 자동화, 간단한 데이터 처리 정도라면 Make로 충분합니다.
그런데 만약 "우리는 남들과 다른 걸 만들고 싶어"라는 생각이 든다면? n8n을 진지하게 고려해보세요. 코드 한 줄만 쓸 줄 알아도 가능성이 확 열립니다. JavaScript나 Python으로 커스텀 로직을 만들 수 있고, AI 모델을 마음껏 연동할 수 있죠. 무엇보다 셀프호스팅으로 비용 걱정 없이 실험할 수 있다는 게 매력적입니다.
재밌는 건, 많은 회사들이 결국 두 플랫폼을 모두 쓴다는 거예요. 마케팅 팀은 Make로 빠르게 캠페인 자동화를 만들고, 개발 팀은 n8n으로 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하는 식으로요. 한 CTO는 "우리는 프로토타입은 Make로 만들고, 검증되면 n8n으로 옮겨요"라는 전략을 쓴다고 하더군요.
결국 중요한 건 도구가 아니라 여러분이 해결하고 싶은 문제입니다. 자동화는 수단일 뿐, 목적이 아니거든요. 지금 당장 시간을 잡아먹는 반복 작업이 뭔지 적어보세요. 그리고 그걸 자동화할 수 있는 도구를 선택하면 됩니다. Make든 n8n이든, 시작하는 순간 여러분의 업무는 확실히 달라질 거예요. 저처럼 "왜 이제야 시작했을까?"라고 후회하게 될지도 모르니, 오늘 당장 시작해보는 건 어떨까요?
