Zapier vs Make vs n8n: AI 워크플로 자동화 플랫폼 비교
Zapier, Make.com, n8n 중 최고의 AI 워크플로 자동화 툴은? AI 통합, 사용성, 가격, 호스팅 옵션까지 비교 분석하여 사용자 입장에서 최선의 솔루션 선택을 도와드립니다.
반복적인 수동 작업에 지치셨나요? 여러 앱과 서비스 간에 데이터를 옮기고, 알림을 보내고, 보고서를 생성하는 일에 소중한 시간을 낭비하고 있다고 느끼시나요? 이제 인공지능(AI)을 활용하여 이러한 워크플로를 자동화하고 비즈니스 프로세스를 혁신할 때입니다. Zapier, Make.com(구 Integromat), 그리고 n8n.io는 이러한 자동화를 가능하게 하는 대표적인 노코드/로우코드 플랫폼입니다. 특히 최근 AI 기술의 발전과 함께, 이 플랫폼들은 단순 자동화를 넘어 지능형 워크플로 구축의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.
하지만 각 플랫폼은 고유한 철학과 강점을 가지고 있어, 어떤 도구가 우리 조직의 AI 기반 자동화 목표에 가장 적합한지 신중하게 비교하고 선택해야 합니다. Zapier는 사용 편의성과 방대한 앱 연결 생태계를 자랑하며, Make.com은 강력한 비주얼 빌더와 유연성을 제공합니다. 반면 n8n은 오픈소스 기반의 높은 자유도와 자체 호스팅 옵션으로 차별화됩니다.
이 글에서는 Zapier vs Make.com vs n8n 세 가지 주요 자동화 플랫폼을 AI 워크플로 구축 및 활용 관점에서 심층적으로 비교 분석합니다. 각 플랫폼의 AI 통합 기능, 사용 편의성, 워크플로 설계 유연성, 지원하는 앱 생태계, 가격 정책, 그리고 호스팅 옵션까지 꼼꼼하게 살펴보고, 여러분의 필요에 가장 잘 맞는 자동화 파트너를 찾는 데 실질적인 도움을 드리고자 합니다.
자동화 플랫폼 3대장: 핵심 철학과 지향점
세 플랫폼 모두 코딩 없이 또는 최소한의 코딩으로 다양한 앱과 서비스를 연결하여 워크플로를 자동화하는 것을 목표로 하지만, 그 접근 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다.
- Zapier: ‘가장 쉬운 방법으로 모든 것을 연결한다’ 는 철학을 가지고 있습니다. 매우 직관적인 인터페이스와 압도적으로 많은 앱 커넥터(수천 개 이상)를 통해 초보자도 쉽게 자동화 워크플로(‘Zap’이라고 함)를 만들 수 있도록 지원합니다. 단순하고 선형적인 자동화 설정에 강점을 보이며, 빠른 설정과 광범위한 앱 호환성을 최우선으로 생각하는 사용자에게 적합합니다.
- Make.com (구 Integromat): ‘시각적인 워크플로 빌더를 통한 강력한 자동화’ 를 지향합니다. 드래그 앤 드롭 방식의 비주얼 캔버스 위에 모듈을 연결하여 복잡한 로직(분기, 반복, 오류 처리 등)을 가진 워크플로(‘시나리오’라고 함)를 설계할 수 있습니다. 유연성과 시각적 설계의 직관성을 중시하며, 단순 반복을 넘어 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하려는 사용자에게 매력적입니다.
- n8n.io: ‘오픈소스 기반의 자유로운 워크플로 자동화’ 를 핵심 가치로 삼습니다. 노드(Node) 기반의 워크플로 편집기를 제공하며, 클라우드 버전과 함께 자체 서버에 직접 설치하여 운영(Self-hosting)할 수 있는 옵션을 제공하는 것이 가장 큰 특징입니다. 이를 통해 데이터 통제권 확보, 비용 절감, 무제한 커스터마이징이 가능합니다. 개발자 친화적이며 높은 수준의 제어와 유연성을 원하는 사용자에게 적합합니다.
왜 지금 이들을 비교해야 할까? AI 워크플로 자동화 시대의 개막
최근 몇 년간 ChatGPT, Claude, Gemini 등 강력한 AI 모델들이 등장하면서, 이러한 AI를 기존 업무 프로세스에 통합하려는 수요가 폭발적으로 증가했습니다. Zapier, Make, n8n은 이러한 변화에 발맞춰 AI 기능을 플랫폼에 통합하거나 외부 AI 서비스와의 연동을 강화하고 있습니다.
이제 이 플랫폼들은 단순히 ‘A 앱에서 B 앱으로 데이터 전송’하는 수준을 넘어, 다음과 같은 지능형 AI 워크플로 구축을 가능하게 합니다.
- AI 기반 콘텐츠 생성 자동화: 블로그 초안 작성(ChatGPT 활용), 소셜 미디어 문구 생성(Claude 활용), 이미지 생성(Stable Diffusion 연동) 등을 자동화합니다.
- 지능형 데이터 처리 및 분석: 고객 피드백 감성 분석(AI 모델 활용), 이메일 내용 분류 및 요약(AI 활용), 이미지 내 객체 인식 및 태깅(Vision AI 연동) 등을 자동화합니다.
- AI 기반 고객 지원 및 커뮤니케이션: 접수된 문의 내용 기반 자동 응답 생성(AI 활용), 고객 데이터 기반 개인화 메시지 발송, 챗봇 응답 품질 관리 등을 자동화합니다.
따라서 이제는 단순히 어떤 앱을 연결할 수 있는지를 넘어, 얼마나 쉽고 강력하게 AI 기능을 워크플로에 통합하고 활용할 수 있는지가 플랫폼 선택의 중요한 기준이 되었습니다.
핵심 기능 비교 분석: AI 통합부터 워크플로 복잡성까지
기업 및 개인이 자동화 플랫폼을 선택할 때 중요하게 고려하는 핵심 기능들을 중심으로 세 플랫폼을 상세히 비교해 보겠습니다.
1. AI 통합 기능: AI를 얼마나 잘 활용할 수 있을까?
- Zapier:
- 강점: ‘Zapier AI’ 라는 자체적인 AI 기능(예: 텍스트 요약, 분류, 응답 생성)을 일부 제공하며, OpenAI(ChatGPT), Anthropic(Claude), Google AI 등 주요 외부 AI 서비스와의 연동 액션(Action)이 매우 잘 갖춰져 있습니다. 초보자도 쉽게 프롬프트를 작성하고 AI 모델을 호출하여 워크플로에 통합할 수 있도록 인터페이스가 설계되었습니다. AI 관련 템플릿도 풍부합니다.
- 약점: 자체 AI 기능은 기본적인 수준이며, 복잡한 AI 모델 파라미터 조정 등 세밀한 제어에는 한계가 있을 수 있습니다. 주로 API 호출 방식의 통합에 의존합니다.
- 결론: 다양한 AI 서비스를 쉽고 빠르게 연동하여 간단한 AI 자동화 워크플로를 만드는 데 매우 편리합니다.
- Make.com:
- 강점: OpenAI, Google AI(Vertex AI, Gemini), Anthropic 등 주요 AI 서비스 모듈을 제공하며, HTTP 요청 모듈을 통해 거의 모든 AI API와 유연하게 연동할 수 있습니다. 비주얼 빌더를 통해 AI 호출 전후의 데이터 처리, 조건 분기 등을 시각적으로 설계하기 용이하여 복잡한 AI 워크플로 구축에 강점을 보입니다.
- 약점: Zapier처럼 플랫폼 자체에서 제공하는 간단한 AI 액션은 상대적으로 적을 수 있습니다. API 연동에 대한 약간의 이해가 필요할 수 있습니다.
- 결론: 복잡한 로직과 데이터 처리가 포함된 정교한 AI 워크플로를 시각적으로 설계하고 관리하는 데 유리합니다.
- n8n.io:
- 강점: OpenAI, Anthropic, Google AI, Hugging Face 등 다양한 AI 모델 및 플랫폼을 위한 전용 노드(Node)를 제공합니다. HTTP 요청 노드를 통한 유연한 API 연동은 기본이며, 자체 호스팅 환경에서는 로컬 AI 모델(예: Ollama 연동)이나 프라이빗 AI 모델과의 연동도 상대적으로 자유롭습니다. 코드 노드(JavaScript/Python)를 통해 AI 호출 전후 데이터를 자유롭게 처리하거나 커스텀 로직을 구현하기 매우 용이합니다.
- 약점: 인터페이스가 다른 두 플랫폼 대비 다소 개발자 중심적이어서 비개발자에게는 학습 곡선이 있을 수 있습니다. 클라우드 버전 외 자체 호스팅 시 설정 및 관리가 필요합니다.
- 결론: 최고 수준의 유연성과 제어권을 가지고 AI 워크플로를 구축하고 싶거나, 자체 호스팅 환경에서 AI를 활용하고자 하는 경우 가장 강력한 선택지입니다.
2. 사용 편의성 및 인터페이스: 누가 가장 직관적일까?
- Zapier: 매우 직관적이고 사용자 친화적입니다. 단계별(Trigger -> Action) 설정 방식은 자동화 개념을 처음 접하는 사용자도 쉽게 따라 할 수 있습니다. 복잡한 로직 구현보다는 간단한 연결에 최적화되어 있습니다.
- Make.com: 시각적인 캔버스 기반 인터페이스가 핵심입니다. 모듈들을 드래그 앤 드롭으로 연결하고 워크플로 전체 구조를 한눈에 파악하기 쉽습니다. Zapier보다 시각적으로 복잡해 보일 수 있지만, 익숙해지면 복잡한 흐름도 직관적으로 설계할 수 있습니다.
- n8n.io: 노드 기반의 워크플로 편집기를 사용합니다. 개발자에게는 익숙할 수 있지만, 비개발자에게는 Zapier나 Make보다 학습 곡선이 다소 높을 수 있습니다. 각 노드의 설정 옵션이 많아 유연하지만 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
3. 앱 커넥터 생태계: 얼마나 많은 앱을 연결할 수 있을까?
- Zapier: 압도적으로 가장 많은 앱(수천 개 이상)을 지원합니다. 거의 모든 주요 SaaS 애플리케이션과의 연결이 가능하다고 봐도 무방합니다.
- Make.com: Zapier보다는 적지만 여전히 매우 많은 앱(천 개 이상)을 지원하며, 주요 비즈니스 앱은 대부분 포함하고 있습니다. HTTP/Webhook 모듈을 통한 범용 연동도 강력합니다.
- n8n.io: 지원하는 앱 수는 앞의 두 플랫폼보다 적지만(수백 개 수준), 핵심적인 앱들과 데이터베이스, 개발 도구 등에 대한 연동을 충실히 제공합니다. 커뮤니티 노드를 통해 지원 앱을 확장할 수 있으며, HTTP 요청 및 코드 노드를 통한 커스텀 연동의 자유도가 높습니다.
4. 워크플로 복잡성 및 로직 처리: 얼마나 정교하게 만들 수 있을까?
- Zapier: 주로 선형적인 워크플로에 강점을 보입니다. 최근 경로(Paths) 기능 등으로 조건부 로직 처리가 개선되었지만, 복잡한 분기, 반복(Looping), 정교한 오류 처리 등에는 Make나 n8n보다 제한적입니다.
- Make.com: 비주얼 빌더를 통해 복잡한 로직 구현이 매우 용이합니다. 다중 분기, 조건부 실행, 반복 처리, 라우터, 상세한 오류 처리 지시 등 정교한 워크플로 설계가 가능합니다. 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화에 적합합니다.
- n8n.io: 높은 수준의 복잡성과 유연성을 제공합니다. 분기, 병합, 반복, 오류 처리 등 복잡한 로직을 노드 조합으로 구현할 수 있으며, 특히 코드 노드를 활용하면 거의 모든 종류의 커스텀 로직과 데이터 변환을 수행할 수 있습니다.
5. 호스팅 및 배포 옵션: 클라우드 vs 자체 서버
- Zapier: 클라우드 기반 SaaS로만 제공됩니다. 별도의 설치나 관리가 필요 없어 편리하지만, 데이터가 Zapier 서버를 거쳐야 합니다.
- Make.com: 클라우드 기반 SaaS가 기본입니다. Zapier와 마찬가지로 편리하지만 데이터 처리 위치에 대한 고려가 필요할 수 있습니다. (일부 엔터프라이즈 플랜에서 특정 리전 선택 가능)
- n8n.io: 클라우드 버전(n8n Cloud)과 자체 호스팅(Self-hosted) 옵션을 모두 제공합니다. 자체 호스팅 시 데이터 프라이버시를 완벽하게 통제할 수 있고, 잠재적으로 비용을 절감할 수 있으며, 실행 환경을 자유롭게 구성할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 단, 서버 설치, 관리, 업데이트 책임이 따릅니다.
Zapier vs Make.com vs n8n: 핵심 차이점 요약 비교
| 비교 항목 | Zapier | Make.com (구 Integromat) | n8n.io |
| 핵심 철학 | 사용 편의성, 방대한 앱 연결 | 시각적 설계, 강력한 유연성 | 오픈소스, 자체 호스팅, 개발자 친화, 제어권 |
| AI 통합 | Zapier AI(기본), 주요 AI API 연동 액션 풍부 | 주요 AI API 모듈 제공, HTTP 통한 유연한 연동 | 전용 AI 노드 다수, HTTP/코드 노드 통한 최고 자유도 |
| 인터페이스 | 단계별 설정 (매우 쉬움) | 비주얼 캔버스 (직관적이나 약간의 학습 필요) | 노드 기반 편집기 (개발자에게 익숙, 학습 곡선 존재) |
| 앱 커넥터 수 | 매우 많음 (수천 개 이상) | 많음 (천 개 이상) | 중간 (수백 개 + 커뮤니티/커스텀) |
| 워크플로 복잡성 | 제한적 (선형 중심) | 높음 (분기, 반복, 오류 처리 용이) | 매우 높음 (코드 노드 활용 시 거의 무제한) |
| 호스팅 옵션 | 클라우드 전용 | 클라우드 전용 (일부 리전 선택 가능) | 클라우드 & 자체 호스팅 |
| 가격 모델 기준 | Task (성공한 액션 수) | Operation (모듈 실행 수) | 워크플로 실행 수 (클라우드) / 무료 (자체 호스팅) |
| 오픈소스 여부 | X | X | O |
| 주요 강점 요약 | 최고의 사용 편의성, 최대 앱 생태계 | 강력한 비주얼 빌더, 복잡한 로직 처리 | 오픈소스, 자체 호스팅, 최고의 유연성/제어권/확장성 |
| 주요 약점 요약 | 복잡한 로직 한계, 높은 비용 가능성 | Zapier 대비 적은 앱 수, 약간의 학습 곡선 | 비개발자 학습 곡선, 자체 호스팅 시 관리 부담 |
AI 워크플로, 어떤 플랫폼으로 만들어볼까?: 사용 사례 기반 추천
- 사례 1: 블로그 포스팅 아이디어 자동 수집 및 초안 생성
- 워크플로: RSS 피드에서 새 글 감지 → 해당 글 내용 AI(예: Claude)로 요약 → 관련 키워드 추출 → 추출된 키워드로 ChatGPT에 블로그 초안 작성 요청 → Notion에 초안 저장
- 추천: Zapier 또는 Make.com. 비교적 선형적인 흐름이며, 각 단계별 AI 연동이 중요합니다. Zapier는 설정이 더 간편할 수 있고, Make는 중간 데이터 처리(예: 키워드 필터링)를 더 유연하게 할 수 있습니다.
- 사례 2: 고객 지원 이메일 자동 분류 및 응답 제안 (다국어 처리 포함)
- 워크플로: 새 이메일 수신(Gmail) → 이메일 언어 감지(AI) → 언어별 담당자 지정 로직 → 이메일 내용 기반 긴급도/주제 분류(AI) → 분류 결과에 따라 적절한 응답 템플릿 검색 + AI(예: ChatGPT)로 개인화된 응답 초안 생성 → CRM에 티켓 생성 및 응답 초안 첨부
- 추천: Make.com 또는 n8n.io. 다중 분기(언어별, 긴급도별), 복잡한 데이터 처리, 여러 AI 모델 호출 등 정교한 로직이 필요합니다. Make의 비주얼 빌더나 n8n의 유연성이 유리합니다. 특히 민감한 고객 데이터 처리 시 n8n 자체 호스팅이 강점이 될 수 있습니다.
- 사례 3: 내부 문서 기반 Q&A 챗봇 구축 (RAG 활용)
- 워크플로: 사용자 질문 접수(Slack) → 질문과 관련된 내부 문서를 Vector DB에서 검색 → 검색된 문서 내용과 질문을 함께 AI 모델(예: GPT-4)에 전달하여 답변 생성 → Slack으로 답변 전송
- 추천: n8n.io 또는 Make.com. Vector DB 연동, 검색 로직 구현, AI 모델 호출 등 여러 컴포넌트 간의 유연한 연동 및 데이터 처리가 중요합니다. 특히 n8n은 코드 노드를 통해 Vector DB 라이브러리를 직접 사용하거나 복잡한 RAG 파이프라인을 커스터마이징하기 용이하며, 자체 호스팅으로 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. Make도 관련 모듈과 HTTP 요청으로 구현 가능합니다.
가격 비교: 자동화 비용, 무엇을 고려해야 할까?
세 플랫폼의 가격 모델은 서로 달라 직접적인 비교가 어려울 수 있습니다. 핵심 과금 기준과 고려사항은 다음과 같습니다.
| 플랫폼 | 주요 과금 기준 | 무료 티어 특징 | 유료 플랜 시작 가격 (월) | 고려사항 | 참고 링크 |
| Zapier | Task (성공한 액션) | 월 100 Tasks, 5 Zaps, 15분 업데이트 간격 | $19.99 부터 | – Task 소모량 예측 필요 – 복잡한 Zap은 Task 많이 소모 – 업데이트 간격 | Zapier 가격정책 |
| Make.com | Operation (모듈 실행) | 월 1,000 Operations, 시나리오 수 제한 없음 | $9 부터 | – Operation 소모량 예측 필요 – 데이터 처리 모듈도 Operation 소모 | Make.com 가격정책 |
| n8n.io | 워크플로 실행 수 (클라우드) / 무료 (자체 호스팅) | 자체 호스팅 시 무료(리소스 비용 별도) 클라우드: 월 2,500 실행 무료 | 클라우드: $20 부터 | – 자체 호스팅 시 서버 관리/비용 발생 – 클라우드는 실행 수 기반 | n8n 가격정책 |
분석 및 선택 가이드:
- 단순하고 실행 빈도가 낮은 워크플로에는 Zapier나 Make.com의 무료 또는 저렴한 플랜이 적합할 수 있습니다.
- 복잡하고 여러 단계의 데이터 처리가 필요한 워크플로는 Task 기반인 Zapier보다 Operation 기반인 Make.com이 비용 효율적일 수 있습니다. (단, Operation 계산 방식 이해 필요)
- 실행 빈도가 매우 높거나, 데이터 프라이버시가 극도로 중요하거나, 비용 통제가 필수적인 경우에는 n8n.io 자체 호스팅이 장기적으로 가장 강력하고 비용 효율적인 선택지가 될 수 있습니다. (초기 설정 및 관리 노력 필요)
- AI 모델 API 호출 비용은 위 플랫폼 비용과 별개로 해당 AI 서비스 제공자(OpenAI, Anthropic 등)에게 지불해야 한다는 점을 반드시 기억해야 합니다.
AI 자동화 여정을 위한 최적의 도구는?
Zapier, Make.com, n8n.io는 각각 AI 시대를 위한 워크플로 자동화의 강력한 가능성을 제시합니다. 어떤 플랫폼이 ‘최고’라고 단정하기보다는, 당신의 기술적 숙련도, 자동화하려는 워크플로의 복잡성, 필요한 앱 연결, 예산, 그리고 데이터 통제 요구 수준에 따라 최적의 선택이 달라질 것입니다.
- 빠르고 쉽게 다양한 앱과 AI 서비스를 연결하고 싶다면, Zapier의 방대한 생태계와 직관적인 인터페이스가 최고의 출발점이 될 수 있습니다.
- 복잡한 비즈니스 로직이나 정교한 AI 연계 프로세스를 시각적으로 설계하고 관리하고 싶다면, Make.com의 유연한 비주얼 빌더가 강력한 힘을 발휘할 것입니다.
- 오픈소스의 자유로움 속에서 데이터 통제권을 확보하고, 무한한 커스터마이징과 비용 효율성을 추구하며 개발자 수준의 제어를 원한다면, n8n.io (특히 자체 호스팅) 가 독보적인 가치를 제공할 것입니다.
가장 좋은 방법은 각 플랫폼의 무료 티어를 활용하여 직접 간단한 AI 워크플로(예: 이메일 요약 후 Slack 알림)를 만들어보는 것입니다. 어떤 인터페이스가 더 편한지, 어떤 로직 구현 방식이 더 직관적인지, 필요한 AI 연동이 얼마나 쉬운지 직접 경험해보는 것이 중요합니다. AI 워크플로 자동화는 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 지금 바로 당신의 업무를 혁신할 최적의 파트너를 찾아 여정을 시작해보세요.
네, 세 플랫폼 모두 OpenAI(ChatGPT, GPT-4 등) 와 Anthropic(Claude) 모델을 API를 통해 연동하여 사용할 수 있는 기능(액션, 모듈, 노드)을 제공합니다. 연동 방식이나 설정의 편의성에는 약간의 차이가 있을 수 있지만, 기본적인 모델 호출 및 결과 활용은 모두 가능합니다. 따라서 특정 AI 모델 사용 가능 여부보다는, 해당 모델을 활용하여 어떤 종류의 워크플로를 얼마나 복잡하고 유연하게 구성할 수 있는지가 플랫폼 선택의 더 중요한 기준이 될 수 있습니다.
Make.com은 비주얼 캔버스 방식이라 처음에는 Zapier보다 복잡해 보일 수 있지만, 기본적인 드래그 앤 드롭 인터페이스에 익숙해지면 비개발자도 충분히 강력한 워크플로를 만들 수 있습니다. 다양한 튜토리얼과 커뮤니티 자료도 도움이 됩니다. n8n.io는 노드 기반 인터페이스와 다양한 설정 옵션 때문에 비개발자에게는 확실히 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 기본적인 워크플로 구축은 튜토리얼을 따라 하면 가능하며, 코드 노드를 사용하지 않는 선에서는 도전해볼 만합니다. 다만, n8n의 진정한 강력함은 개발 지식이 있을 때 발휘되는 경우가 많습니다. 완전 초보자라면 Zapier로 시작하여 자동화 개념에 익숙해진 후 Make나 n8n으로 넘어가는 것도 좋은 방법입니다.
장점:
– 데이터 프라이버시 및 통제권: 모든 데이터가 자체 서버 내에서 처리되므로 민감한 정보를 다룰 때 보안성이 매우 높습니다.
– 비용 효율성: n8n 소프트웨어 자체는 무료(오픈소스 라이선스)이므로, 서버 운영 비용(클라우드 인스턴스, 전기세 등)만 부담하면 됩니다. 사용량이 많아질수록 클라우드 버전보다 훨씬 저렴해질 수 있습니다.
– 무제한 확장성 및 커스터마이징: 워크플로 수, 실행 횟수 등에 제한이 없으며, 필요에 따라 환경을 자유롭게 구성하고 코드를 수정할 수도 있습니다.
– 로컬/프라이빗 서비스 연동: 내부망에 있는 데이터베이스나 자체 개발 API 등 외부에서 접근하기 어려운 서비스와의 연동이 용이합니다.
단점:
– 초기 설정 및 관리 부담: 서버를 직접 설치, 설정, 유지보수(업데이트, 백업, 보안 관리 등)해야 하는 기술적인 부담이 있습니다.
– 서버 운영 비용 발생: 소프트웨어는 무료지만 서버(하드웨어 또는 클라우드 인스턴스) 운영 비용은 별도로 발생합니다.
– 문제 발생 시 자체 해결 능력 필요: 클라우드 버전과 달리 문제 발생 시 직접 원인을 파악하고 해결해야 하는 경우가 많습니다. (커뮤니티 지원은 받을 수 있음)
– 비용: n8n 소프트웨어 자체는 무료지만, 서버 운영(예: AWS EC2, Google Cloud Compute Engine 등 클라우드 VM 또는 자체 서버 하드웨어) 및 유지보수 비용은 별도로 발생합니다. 따라서 ‘완전 무료’라기보다는 ‘소프트웨어 라이선스 비용 무료’로 이해하는 것이 정확합니다.
실시간 처리는 트리거(Trigger) 방식과 폴링(Polling) 간격에 따라 달라집니다.
Zapier: 유료 플랜으로 갈수록 폴링 간격(새로운 데이터를 확인하는 주기)이 짧아지지만(최소 1분), 실시간 처리를 위해서는 주로 웹훅(Webhook) 트리거를 사용해야 합니다.
Make.com: 웹훅 트리거를 지원하며, 스케줄링 간격도 유료 플랜에서 최소 1분까지 설정 가능합니다. 시나리오 설정을 통해 즉각적인 처리에 가깝게 구성할 수 있습니다.
n8n.io: 웹훅 트리거를 강력하게 지원하며, 자체 호스팅 시 서버 성능과 네트워크 환경에 따라 거의 실시간에 가까운 처리가 가능합니다. 폴링 트리거의 간격도 자유롭게 설정할 수 있습니다.
결론적으로 웹훅을 지원하는 앱과의 연동에서는 세 플랫폼 모두 실시간 처리가 가능합니다. 하지만 자체 호스팅 n8n은 인프라를 직접 제어할 수 있어 잠재적으로 가장 낮은 지연 시간(latency)을 달성할 수 있는 환경을 제공합니다.
아니요, 일반적으로 포함되지 않습니다. Zapier, Make.com, n8n.io 플랫폼 사용 요금은 워크플로를 실행하고 앱을 연결하는 ‘자동화 인프라’ 사용료입니다. 워크플로 내에서 OpenAI, Anthropic, Google AI 등 외부 AI 모델의 API를 호출하여 사용하는 경우, 해당 AI 모델 사용량(주로 토큰 수 기준)에 대한 비용은 각 AI 서비스 제공자에게 별도로 지불해야 합니다.
예를 들어 Zapier 유료 플랜을 사용하면서 ChatGPT API를 호출하면, Zapier 요금과 별도로 OpenAI에 API 사용료를 내야 합니다. 따라서 AI 워크플로의 총비용을 계산할 때는 플랫폼 이용료와 AI 모델 API 이용료를 모두 고려해야 합니다. (Zapier의 자체 ‘Zapier AI’ 기능처럼 플랫폼 내장 AI 기능은 예외일 수 있으나, 기능과 사용량에 제한이 있을 수 있습니다.)
