Gumloop vs. Make 2026: Preise, KI-Agenten und welches Tool das richtige ist

Gumloop vs. Make im Überblick

Ich baue bei eesel Integrationen und APIs und lese Preisseiten deshalb so, wie ich eine API-Referenz lese: Was ist die abrechenbare Einheit, worauf wird sie gezählt und wo läuft der Zähler weiter. Beide Preisseiten und Gumloops Credits-Doku wurden am 19. Oktober 2026 geprüft.

Wenn du das größere Feld sehen willst, bevor du dich entscheidest: Ich habe auch Gumloop-Alternativen, Make vs Zapier und den Dreier-Vergleich AgentKit vs Make vs n8n aufgeschrieben.

Was ist Gumloop?

Gumloop nennt sich einen Ort, um „build, share, optimize & control agents", und das Produkt setzt inzwischen stark darauf. Du öffnest einen Chat, wählst ein Modell, verbindest Tools, und der Agent arbeitet über sie hinweg. Die Startseite zeigt einen GTM Agent, verbunden mit Slack, HubSpot, Gong, Gmail und Salesforce, mit Modellauswahl und einem Skills-Panel rechts.

Die Punkte, die für den Vergleich mit Make zählen:

• Agenten zuerst. Auf der Preisseite heißt der alte visuelle Builder „Workflows (Legacy)". Die jüngsten Updates auf Gumloops Startseite sind alle Agenten-Features: Gumball, das aus einer einfachen Anfrage einen Agenten baut oder aktualisiert, und ein Agenten-Browser, der auf Seiten ohne Konnektor klicken, tippen und sich anmelden kann.
• Company Brain. Jedes verbundene Tool speist eine gemeinsame Wissensschicht, die Agenten durchsuchen und die pro Suche als kleine „Brain"-Zeile im Lauf abgerechnet wird.
• Modelle. 35+ Modelle bei Pro, mit Unterstützung für Bring-your-own-Key (BYOK).
• Team-Setup. Unbegrenzte Seats, Teams und Agenten bei Pro, plus geteilte Zugangsdaten.

Gumloop wird von Y Combinator unterstützt und hat laut eigener Seite eine Series B über 50 Mio. $ eingesammelt, angeführt von Benchmark. Zu den genannten Kunden zählen Shopify, Instacart und Gusto.

Es taucht auch in meiner Übersicht zu No-Code-KI-Agenten-Buildern auf, neben Lindy und Relevance AI.

Was ist Make?

Make (früher Integromat, jetzt Teil von Celonis) ist die visuelle Automatisierungsplattform, auf der viele von uns gelernt haben. Du baust ein Szenario, indem du Module auf einer Arbeitsfläche verkettest, ein Modul pro Aktion in einer App. Das Beispiel zum Einstieg im Help Center besteht aus zwei Modulen: ein Google Sheet auf neue Zeilen überwachen, eine Slack-Nachricht senden.

Makes Startseite nennt 500.000+ Teams, die damit bauen, und 3.500+ Apps ab Werk. Im letzten Jahr kam eine echte KI-Schicht über der Arbeitsfläche dazu:

• Maia by Make, das Automatisierungen und Agenten aus einem Gespräch baut.
• Make AI Agents (Beta) und das AI Toolkit, beide in jedem Plan, mit dem AI Provider von Make oder deinem eigenen LLM-Key.
• Ein MCP-Server, damit Claude, ChatGPT oder ein anderer KI-Chat deine Szenarien auslösen kann.
• Make Code, für JavaScript oder Python innerhalb eines Szenarios, abgerechnet mit 2 Credits pro Sekunde Laufzeit.
• Make Grid, eine Karte aller Automatisierungen und Agenten in deinem Konto.

Die Arbeitsfläche bleibt das Herzstück. Das ist die Stärke (du siehst jeden Schritt, jeden Zweig, jeden Error-Handler) und der Preis (jemand muss es zeichnen). Mehr dazu, wie Make als Builder abschneidet, findest du in Make vs n8n und in meinem n8n-Review.

Wie rechnet jedes Tool ab?

Diesen Abschnitt überspringen die meisten Vergleiche, dabei entscheidet er fast alles andere. Beide Tools sagen „Credits". Es ist nicht dieselbe Einheit.

Ein Make-Credit ist eine Aktion. Laut Makes Preis-FAQ zählt das Lesen eines Datensatzes, das Schreiben einer Zeile, Suchen, Transformieren, Aggregieren oder Iterieren jeweils als ein Credit. Router und Error-Handler sind kostenlos. Manche Funktionen des AI Providers verbrauchen mehr als einen. Ein Lauf kostet „anywhere from two credits to thousands", je nachdem, wie viele Module feuern und wie viele Bundles sie durchlaufen.

Ein Gumloop-Credit ist Geld. Ein Credit sind 0,005 $, und ein Agentenlauf ist laut Credits-Doku die Summe aus vier Dingen:

Gumloops eigenes Rechenbeispiel: 400 Credits Modellnutzung, 10 für Compute und 15 für Tool-Aufrufe ergeben eine Gebühr von 34 Credits, 459 Credits für einen Chat. Mit eigenem Key kostet derselbe Chat 93 Gumloop-Credits, weil der Modellanteil auf null fällt, die Gebühr sich aber auf 16 % verdoppelt, und du zahlst deinen Modellanbieter direkt.

Das hatte ich so nicht erwartet. Ohne KI bepreisen beide eine App-Aktion fast gleich. Gumloops 37 $ für 20.000 Credits ergeben 1,85 $ pro 1.000. Make Pro bei monatlicher Zahlung liegt in der Stufe mit 10.000 Credits bei 1,88 $ pro 1.000. „Was ist günstiger" heißt also eigentlich „wie viel denkt dein Job, und wer zahlt dafür".

Gumloop ist bei der Schwankung offen. Laut Doku „might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task" beim selben Agenten, und jeder Chat zeigt einen Live-Credit-Zähler mit einer Aufschlüsselung.

Dieser Screenshot ist ein guter Realitätscheck: In einem Lauf mit 1.407 Credits entfielen 1.125 Credits auf das Modell. Die Konnektoren machten 65 aus. Wenn dein Job hauptsächlich zwischen Apps liest und schreibt, zahlst du Gumloop für eine Denkmaschine, die du kaum nutzt. Wenn er hauptsächlich liest, entscheidet und zurückschreibt, ist das Modell der Job, und der Vergleich kippt.

Noch ein Unterschied, den du vor dem Bau kritischer Dinge kennen solltest. Gumloop sagt, fehlgeschlagene Tool-Aufrufe werden nicht berechnet. Makes FAQ sagt, Szenarien stoppen einfach, wenn die Credits ausgehen, und Webhooks werden bis zum Aufladen in die Warteschlange gestellt. Ein starker Monat bei Make bedeutet also, mitten in der Laufzeit Extra-Credits zu kaufen, statt eine überraschende Mehrverbrauchszeile zu bekommen.

Was kosten Gumloop und Make 2026?

Die Preise unten stammen von den Seiten der Anbieter, geprüft am 19. Oktober 2026. Makes Schieberegler ändert den Preis mit dem Volumen, deshalb habe ich den Einstiegspunkt mit 10.000 Credits und einige weitere Punkte darüber aufgelistet.

Gumloop-Preise

Lies die erste Zeile zweimal. Gumloop sagt es klar: „Pro includes 7,400 + 12,600 bonus credits". Die enthaltenen 20.000 sind etwa um den Faktor 2,7 rabattiert. Credit 20.001 kostet den vollen Listenpreis, ein Team, das seine Nutzung verdoppelt, zahlt also 37 $ plus 100 $, nicht 74 $. Das ganze Bild findest du in meiner Aufschlüsselung zu Gumloop-Preisen.

Make-Preise

Bei monatlicher Zahlung steigt Pro auf 107,06 $ bei 80.000 Credits, 394,25 $ bei etwa 426.000 und 3.710,44 $ bei 5.000.000, der Preis pro 1.000 sinkt also mit größerem Einkauf. Core wird bei höheren Volumen nicht angeboten; bei etwa 122.000 Credits fordert dich der Schieberegler auf, auf Pro zu wechseln. Mehr Details in meinem Leitfaden zu Make-Preisen.

Eine Warnung aus der Prüfung der Seite: Make hat mir am selben Tag zwei verschiedene Preissätze gezeigt (9 $/16 $/29 $ in einer Sitzung, 12 $/21 $/38 $ in einer anderen Darstellung). Behandle den genauen Betrag als „prüfe dein eigenes Angebot" und den relativen Abstand zwischen den Plänen als den stabilen Teil.

Gumloop-vs-Make-Kostenrechner

Gib einen Workflow ein. Der Rechner wendet Gumloops veröffentlichte Credit-Regeln und Makes Pro-Preise bei monatlicher Zahlung an und addiert die Modellrechnung dort, wo du sie bezahlen würdest.

Probiere 10.000 Läufe mit vier App-Schritten und einem KI-Schritt mit mittlerem Modell: Gumloops Mehrverbrauch greift, und Make zieht vorbei. Geh dann auf 300 Läufe mit drei Frontier-KI-Schritten und sieh zu, wie Gumloop vorne liegt, weil die Modellkosten in den enthaltenen Credits stecken.

Welches Tool kann KI-Agenten besser?

Gumloop, vorerst, und mit Absicht. Make hat einem Szenario-Builder Agenten hinzugefügt. Gumloop hat sich um sie herum neu gebaut.

Gumloops Agenten beginnen mit einer Frage („worum soll er sich kümmern?"), wählen dann Konnektoren, Skills und Trigger. Sie können das Company Brain durchsuchen, einen echten Browser auf Seiten ohne API öffnen, Skills von GitHub synchronisieren und auf einem von 35+ Modellen laufen. Bei Enterprise erhalten Admins organisationsweite Konnektor-Richtlinien, Modellzugriffskontrolle und Einblicke in die KI-Ausgaben. Der Preis dafür ist der Zähler. Eine lange Denkkette auf einem Frontier-Modell ist der Grund für diese Läufe von 2 bis 200 Credits, und deshalb hat Gumloop Credit-Warnungen pro Chat eingeführt, die einen Agenten ab einer Schwelle zur Freigabe anhalten.

Makes Agenten sind auf der Preisseite weiterhin als Beta gekennzeichnet und leben innerhalb der Szenario-Welt. Das ist ein Vorteil, wenn du Leitplanken willst: Der Agent sitzt in einer Arbeitsfläche, auf der jeder umgebende Schritt explizit, protokolliert und günstig ist. Es ist eine Einschränkung, wenn der Agent selbst entscheiden soll, welche Tools er anfasst. Wenn du Agentenschleifen allgemein abwägst, erklärt mein Beitrag zur KI-Agenten-Schleife, warum dieser Unterschied zählt.

Beim Entwicklerzugang liegen beide nah beieinander. Gumloop Pro enthält das Gumloop MCP und die Gumloop CLI und hostet einen MCP-Server. Make gibt jedem Plan einen MCP-Server, die Make API ab Core (300+ Endpunkte) und Make Code für echte Skripte. Wenn du auf dieser Achse vergleichst, ist mein Leitfaden zu MCP-Servern für KI-Agenten eine nützliche Ergänzung.

Was sagen echte Nutzer?

Die Einschätzung der Community zu Gumloop ist einheitlich: schnell gestartet, teurer, und man beobachtet es genauer, sobald es zählt.

"-> Gumloop : Easy to build, easy to run but little more expensive."

Alexmamy, r/automation, Reddit

Ein G2-Rezensent hat das Positive gut formuliert, und es ist das Argument, das Gumloop auch gegen Make bringt:

"The platform is much simpler than n8n and significantly more flexible than Zapier. The AI nodes for non-deterministic tasks are a great addition, and the MCP nodes that generate integrations on the fly are impressive."

Dmytro K., G2

Manche wechseln gezielt von Make zu Gumloop. Ein Capterra-Rezensent, der von Make und Zapier gewechselt ist, nannte als Grund:

"The tools were just too finicky and weren't working. The UI wasn't intuitive, and the pricing system was causing friction."

Zachary B., Capterra

Bei Make ist das langjährige Thema der umgekehrte Kompromiss: günstiger im Betrieb, schwerer zu lernen.

"Pricing is more reasonable than Zapier for heavy usage. Downside is the learning curve is steeper and some of their integrations are hit or miss."

r/automation thread, Reddit

Und die Warnung, die für jedes Agenten-Tool im Produktivbetrieb gilt:

"The operational constraint that usually surfaces first with agentic tools is debugging - when a workflow fails after running for 3 hours, you need to know exactly which step failed and why. Deterministic pipelines give you that traceability."

calben99, Reddit

Dieses letzte Zitat ist die eigentliche Trennlinie zwischen Gumloop und Make in einem Satz. Make gibt dir Nachvollziehbarkeit, weil du jeden Schritt gezeichnet hast. Gumloop gibt dir Flexibilität, weil du es nicht getan hast.

Gumloop oder Make: welches solltest du wählen?

Ich würde aufhören zu fragen, welches Tool besser ist, und fragen, welche Form die Arbeit hat.

Nimm Make, wenn du den Workflow auf ein Whiteboard skizzieren kannst. Neue Stripe-Zahlung, Rechnung erstellen, Tabelle aktualisieren, Finanzen benachrichtigen. Hohes Volumen, wenig Urteilsvermögen, und du willst jeden Schritt sehen. Es ist auch der günstigere Einstieg mit einem echten Free-Plan, und es ist eine sinnvolle Wahl, wenn du ohnehin in automatisierten Workflows denkst und sie pro Lauf extrem günstig willst.

Nimm Gumloop, wenn jeder Lauf Urteilsvermögen braucht und du den Job lieber beschreibst als abbildest. Recherchiere diesen Account und sag mir, ob er passt. Lies dieses Anruf-Transkript und aktualisiere die CRM-Felder. Nicht-technische Teams kommen hier schneller voran, und unbegrenzte Seats machen den Rollout einfach. Plane den Zähler ein, setze das Mehrverbrauchslimit anfangs niedrig und nutze BYOK, sobald dein Volumen planbar ist.

Nutze beide, wenn du ein größeres Team bist. Viele Unternehmen betreiben Make für die Verrohrung und ein Agenten-Tool für die Urteilsfälle, so wie manche Claude mit Workflow-Automatisierung kombinieren.

Nimm keins von beiden, wenn der „Workflow" eigentlich ein Job ist. Eine Support-Warteschlange endet nicht. Ein Content-Kalender auch nicht. Du kannst in beiden Tools einen Ablauf für Ticket-Triage bauen, wie mein Leitfaden zur Automatisierung der Ticket-Triage zeigt, aber dann gehören dir Wissenssuche, Übergaberegeln, Tonalität, Tests und jeder Sonderfall, für immer. Das ist kein Workflow mehr, das ist eine Einstellung.

Wo eesel passt: der Mitarbeiter, nicht der Baukasten

Gumloop und Make sind Baukästen, mit denen du baust. eesel ist der Mitarbeiter. Es ist eine Plattform für KI-Teammitglieder, auf der du einsatzbereite Teammitglieder für bestimmte Jobs einstellst, und jedes kommt mit den Skills, Integrationen und dem Unternehmenskontext für diese Rolle. Heute besteht das Team aus zwei Teammitgliedern.

• Das KI-Helpdesk-Teammitglied steigt in deine bestehende Warteschlange in Zendesk, Freshdesk und anderen Helpdesks ein, lernt aus deinen vergangenen Tickets, Makros und deinem Help Center und antwortet, entwirft oder übergibt mit Kontext.

• Der KI-Blog-Autor recherchiert, schreibt und illustriert lange Beiträge für deine Website. Es ist dieselbe Idee wie bei der KI-Blog-Automatisierung, ohne einen Schreib-Flow Knoten für Knoten zusammenzusetzen.

Ich bin im Team, das die Integrationen von eesel baut, und was wir über Jahre mit KI in Live-Support-Warteschlangen auf die harte Tour gelernt haben: Ein selbstsicherer Bot kann unbemerkt falsch liegen. Deshalb wird jeder eesel-Rollout gegen deine historischen Tickets simuliert, bevor er einen echten Kunden berührt. In Gumloop oder Make müsstest du diese Testumgebung selbst bauen.

Zwei veröffentlichte Kundengeschichten zeigen, wie die Variante „einstellen statt bauen" aussieht:

• SE Ranking betreibt Zendesk-Live-Chat für drei Produkte, SE Ranking, Planable und SE Visible, mit einem eesel-Agenten pro Produkt. Er bearbeitete 4.650 Gespräche in einem Monat, und Rückerstattungen, Testverlängerungen und Tier-2-Fragen gehen mit den Kundendaten an das Team. Das in einem Szenario-Builder nachzubauen bedeutet drei Sätze Flows, drei Wissens-Setups und drei Sätze Übergaberegeln, die synchron gehalten werden müssen.
• SamCart betreibt einen Agenten auf Freshdesk-Tickets und einen weiteren im Website-Chat, der aus 280 Help-Center-Artikeln antwortet.

Die eesel CLI, für alle, die Gumloops CLI und Makes API mögen

Wenn dich an diesen Tools die programmatische Steuerung reizt, ist die eesel CLI der Teil, den du dir ansehen solltest. Sie ist kein separates Produkt. Sie steuert dasselbe Teammitglied und denselben Workspace wie das Dashboard, und alles, was du in einem änderst, erscheint im anderen.

Du kannst ganz ohne Konto starten: npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com erstellt einen Agenten, der deine Website liest und das Snippet für die Chat-Blase ausgibt. eesel integrations connect zendesk (oder freshdesk, gorgias, slack) startet die Helpdesk-Verbindung, die eine Person im jeweiligen Tool freigibt. Wo Make dich für jedes Verhalten Module hinzufügen lässt, konfiguriert die CLI das Teammitglied direkt: eesel automations enable <platform> <key> --instructions "..." schaltet etwas ein, das der Agent selbstständig tut, eesel instructions insert --at end --text "..." fügt eine dauerhafte Regel hinzu, und eesel files upload ./refund-policy.pdf ergänzt Wissen.

Das Muster von SE Ranking lässt sich damit sauber abbilden. eesel agents create "Planable Bot" fügt einen Agenten hinzu, und --agent <name> begrenzt jeden Befehl auf ihn. eesel activity zeigt, was jeder Agent getan hat, das Neueste zuerst. Schreibvorgänge folgen denselben Freigaberegeln wie das Dashboard, eine Aktion, die erst eine Person fragen soll, wartet also in eesel approvals, bis jemand eesel approvals approve <id> ausführt.

Die Designentscheidung, die für Automatisierer zählt: Jeder Befehl gibt JSON aus, und jeder Fehler kommt als eine JSON-Zeile mit einem hint zurück, der sagt, was stattdessen auszuführen ist. --dry-run zeigt den genauen Aufruf, den ein Schreibvorgang machen würde, bevor er läuft. Dadurch können Claude Code, Cursor oder Codex das gesamte Setup für dich ausführen und ihre eigenen Ergebnisse lesen. In CI oder einem Skript setzt du EESEL_API_TOKEN, statt dich anzumelden. Und eesel mcp token macht den Workspace zu einem MCP-Server für jeden MCP-Client. Mein Leitfaden zur KI-Agenten-CLI geht tiefer darauf ein, warum diese Form zu Coding-Agenten passt.

Auch die Preislogik ist anders. Gumloop misst das Denken, und Make misst die Schritte. eesels Preise messen die Arbeit: Ein Ticket oder ein Chat ist 1 Credit, egal wie viele Antworten oder Tool-Aufrufe es braucht. Pläne sind feste monatliche Pakete, von 299 $/Monat für 500 Credits bis 1.749 $ für 5.000, mit einem kostenlosen Start von 100 Credits und ohne Karte.

eesel ausprobieren

Behalte Make für die Verrohrung und Gumloop für die Urteilsfälle, wenn sie für dich funktionieren. Für die Jobs ohne Ende, eine Support-Warteschlange oder einen Blog-Kalender, gibt dir eesel ein Teammitglied, das sich in die Tools einklinkt, die du schon nutzt, dein Help Center bereits kennt und an deinen vergangenen Tickets getestet wird, bevor es ein Wort an einen Kunden richtet. Richte es im Dashboard oder mit einem einzigen CLI-Befehl ein. Probiere eesel kostenlos aus oder buche eine Demo, um es deine eigenen Tickets beantworten zu sehen.