Gumloop vs Make 2026: precios, agentes de IA y cuál elegir

Gumloop vs Make de un vistazo

Construyo integraciones y APIs en eesel, así que leo las páginas de precios como leo la referencia de una API: cuál es la unidad facturable, sobre qué se cuenta y dónde sigue corriendo el contador. Las dos páginas de precios y la documentación de créditos de Gumloop se revisaron el 19 de octubre de 2026.

Si quieres ver el panorama completo antes de decidir, también he escrito sobre alternativas a Gumloop, Make vs Zapier y la comparativa a tres bandas AgentKit vs Make vs n8n.

¿Qué es Gumloop?

Gumloop se describe como un lugar para "build, share, optimize & control agents", y el producto ahora apuesta fuerte por eso. Abres un chat, eliges un modelo, conectas herramientas y el agente trabaja con todas ellas. La página de inicio muestra un GTM Agent conectado a Slack, HubSpot, Gong, Gmail y Salesforce, con un selector de modelo y un panel de skills a la derecha.

Lo que importa para la comparación con Make:

• Agentes primero. En la página de precios el antiguo constructor visual aparece como "Workflows (Legacy)". Las actualizaciones recientes de la página de inicio de Gumloop son todas funciones de agentes: Gumball, que construye o actualiza un agente a partir de una petición sencilla, y un navegador de agente que puede hacer clic, escribir e iniciar sesión en sitios sin conector.
• Company Brain. Cada herramienta que conectas alimenta una capa de conocimiento compartida que los agentes consultan, cobrada por búsqueda como una pequeña línea "Brain" en la ejecución.
• Modelos. Más de 35 modelos en Pro, con soporte para traer tu propia clave (BYOK).
• Configuración de equipo. Puestos, equipos y agentes ilimitados en Pro, además de credenciales compartidas.

Gumloop cuenta con el respaldo de Y Combinator y, según su web, levantó una Serie B de 50 M$ liderada por Benchmark. Entre sus clientes mencionados están Shopify, Instacart y Gusto.

También aparece en mi resumen de constructores de agentes de IA sin código, junto a Lindy y Relevance AI.

¿Qué es Make?

Make (antes Integromat, ahora parte de Celonis) es la plataforma visual de automatización en la que muchos aprendimos. Construyes un escenario encadenando módulos en un lienzo, un módulo por acción en una app. El ejemplo inicial del centro de ayuda son dos módulos: vigilar una hoja de Google Sheets en busca de filas nuevas y enviar un mensaje de Slack.

La página de inicio de Make dice que más de 500.000 equipos construyen con ella, con más de 3.500 apps de serie. Durante el último año ha añadido una capa de IA de verdad sobre el lienzo:

• Maia by Make, que construye automatizaciones y agentes a partir de una conversación.
• Make AI Agents (Beta) y el AI Toolkit, ambos en todos los planes, con el AI Provider de Make o tu propia clave de LLM.
• Un servidor MCP, para que Claude, ChatGPT u otro chat de IA pueda lanzar tus escenarios.
• Make Code, para JavaScript o Python dentro de un escenario, cobrado a 2 créditos por segundo de ejecución.
• Make Grid, un mapa de todas las automatizaciones y agentes de tu cuenta.

El lienzo sigue siendo el corazón. Esa es su fortaleza (ves cada paso, cada rama, cada gestor de errores) y su coste (alguien tiene que dibujarlo). Para saber más sobre cómo se comporta Make como constructor, mira Make vs n8n y mi reseña de n8n.

¿Cómo te cobra cada uno?

Esta es la sección que la mayoría de comparativas se salta, y decide casi todo lo demás. Ambas herramientas dicen "créditos". No son la misma unidad.

Un crédito de Make es una acción. Según las preguntas frecuentes de precios de Make, leer un registro, escribir una fila, buscar, transformar, agregar o iterar cuenta cada uno como un crédito. Los routers y los gestores de errores son gratis. Algunas funciones del AI Provider usan más de uno. Una ejecución cuesta "anywhere from two credits to thousands" según cuántos módulos se disparen y cuántos bundles pasen por ellos.

Un crédito de Gumloop es dinero. Un crédito son 0,005 $, y una ejecución de agente es la suma de cuatro cosas, según la documentación de créditos:

El ejemplo resuelto de Gumloop: 400 créditos de uso de modelo, 10 de cómputo y 15 de llamadas a herramientas suman una comisión de 34 créditos, 459 créditos por un chat. Con tu propia clave, el mismo chat cuesta 93 créditos de Gumloop, porque la parte del modelo baja a cero pero la comisión se duplica al 16 %, y pagas directamente a tu proveedor de modelos.

Esto es lo que no esperaba. Si quitas la IA, los dos ponen precio a una acción de app casi igual. Los 37 $ por 20.000 créditos de Gumloop salen a 1,85 $ por 1.000. Make Pro con facturación mensual es 1,88 $ por 1.000 en el nivel de 10.000 créditos. Así que "cuál es más barato" en realidad es "cuánto razona tu trabajo y quién lo paga".

Gumloop es transparente sobre la variación. Su documentación dice que el mismo agente "might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task", y cada chat muestra un contador de créditos en vivo con un panel de desglose.

Esa captura es un buen baño de realidad: en una ejecución de 1.407 créditos, 1.125 fueron del modelo. Los conectores fueron 65. Si tu trabajo es sobre todo leer y escribir entre apps, le estás pagando a Gumloop un motor de razonamiento que apenas usas. Si es sobre todo leer, decidir y volver a escribir, el modelo es el trabajo, y la comparación se invierte.

Una diferencia más que conviene conocer antes de construir nada crítico. Gumloop dice que las llamadas a herramientas fallidas no se cobran. Las preguntas frecuentes de Make dicen que los escenarios simplemente se detienen cuando se acaban los créditos, con los webhooks en cola hasta que recargues, así que un mes ajetreado en Make significa comprar créditos extra a mitad de periodo en vez de una línea sorpresa de consumo extra.

¿Cuánto cuestan Gumloop y Make en 2026?

Los precios de abajo salen de las páginas de los propios proveedores, revisadas el 19 de octubre de 2026. El control deslizante de Make cambia el precio según el volumen, así que he puesto el punto de entrada de 10.000 créditos y algunos puntos más arriba.

Precios de Gumloop

Lee la primera fila dos veces. Gumloop lo dice claramente: "Pro includes 7,400 + 12,600 bonus credits". Los 20.000 incluidos tienen un descuento de aproximadamente 2,7 veces. El crédito 20.001 cuesta el precio de lista completo, así que un equipo que duplica su uso paga 37 $ más 100 $, no 74 $. Para ver el cuadro completo, consulta mi desglose de precios de Gumloop.

Precios de Make

Con facturación mensual, Pro sube a 107,06 $ con 80.000 créditos, 394,25 $ con unos 426.000 y 3.710,44 $ con 5.000.000, así que el precio por 1.000 baja cuanto más compras. Core no se ofrece en volúmenes mayores; con unos 122.000 créditos el control deslizante te indica que pases a Pro. Más detalle en mi guía de precios de Make.

Una advertencia tras revisar la página: Make me mostró dos conjuntos de precios distintos el mismo día (9 $/16 $/29 $ en una sesión, 12 $/21 $/38 $ en otra visualización). Trata la cifra exacta como "consulta tu propio presupuesto" y la diferencia relativa entre planes como la parte estable.

Calculadora de costes Gumloop vs Make

Introduce un flujo de trabajo. La calculadora aplica las reglas de créditos publicadas por Gumloop y los precios de Make Pro con facturación mensual, y luego suma la factura del modelo allí donde la pagarías.

Prueba 10.000 ejecuciones con cuatro pasos de app y un paso de IA con modelo de gama media: entra el consumo extra de Gumloop y Make se adelanta. Luego baja a 300 ejecuciones con tres pasos de IA con modelo de frontera y mira cómo Gumloop sale ganando, porque el coste del modelo está dentro de sus créditos incluidos.

¿Cuál maneja mejor los agentes de IA?

Gumloop, por ahora, y a propósito. Make añadió agentes a un constructor de escenarios. Gumloop se reconstruyó alrededor de ellos.

Los agentes de Gumloop empiezan por una pregunta ("¿de qué debería encargarse?"), y luego eligen conectores, skills y disparadores. Pueden buscar en el Company Brain, abrir un navegador real en sitios sin API, sincronizar skills desde GitHub y ejecutarse en cualquiera de más de 35 modelos. En Enterprise, los administradores obtienen políticas de conectores para toda la organización, control de acceso a modelos e información sobre el gasto en IA. La contrapartida es el contador. Una cadena larga de razonamiento en un modelo de frontera es de donde salen esas ejecuciones de 2 a 200 créditos, y por eso Gumloop añadió avisos de créditos por chat que pausan a un agente para pedir aprobación al pasar un umbral.

Los agentes de Make siguen marcados como Beta en la página de precios y viven dentro del mundo de los escenarios. Eso es una ventaja si quieres barandillas: el agente está en un lienzo donde cada paso alrededor es explícito, registrado y barato. Es una limitación si quieres que el agente decida qué herramientas tocar. Si estás sopesando bucles de agentes en general, mi explicación del bucle de un agente de IA cubre por qué importa esa diferencia.

El acceso para desarrolladores es parecido. Gumloop Pro incluye el Gumloop MCP y la Gumloop CLI y aloja un servidor MCP. Make da a cada plan un servidor MCP, la Make API desde Core (300+ endpoints) y Make Code para scripts de verdad. Si comparas en ese eje, mi guía de servidores MCP para agentes de IA es un buen complemento.

¿Qué dicen los usuarios reales?

La opinión de la comunidad sobre Gumloop es consistente: rápido para empezar, más caro, y lo vigilas más de cerca cuando importa.

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

Alexmamy, r/automation, Reddit

Un reseñador de G2 expuso bien el lado positivo, y es el argumento que Gumloop también usa frente a Make:

"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

Hay quien se pasa de Make a Gumloop precisamente. Un reseñador de Capterra que cambió de Make y de Zapier dio esta razón:

"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

En Make, el tema de siempre es la contrapartida opuesta: más barato de ejecutar, más difícil de aprender.

"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

Y la advertencia que vale para cualquier herramienta de agentes que pongas en producción:

"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

Esa última cita es la verdadera división entre Gumloop y Make en una frase. Make te da trazabilidad porque dibujaste cada paso. Gumloop te da flexibilidad porque no lo hiciste.

Gumloop o Make: ¿cuál deberías elegir?

Yo dejaría de preguntar "qué herramienta es mejor" y preguntaría qué forma tiene el trabajo.

Elige Make si puedes esbozar el flujo en una pizarra. Nuevo pago en Stripe, crear la factura, actualizar la hoja, avisar a finanzas. Mucho volumen, poco criterio, y quieres ver cada paso. También es el punto de partida más barato, con un plan gratuito de verdad, y es una opción sensata si ya piensas en flujos de trabajo automatizados y los quieres baratísimos por ejecución.

Elige Gumloop si cada ejecución necesita criterio y prefieres describir el trabajo en vez de mapearlo. Investiga esta cuenta y dime si encaja. Lee la transcripción de esta llamada y actualiza los campos del CRM. Los equipos no técnicos avanzan más rápido aquí, y los puestos ilimitados facilitan el despliegue. Presupuesta el contador, pon el límite de consumo extra bajo al principio y usa BYOK cuando tu volumen sea predecible.

Usa ambos si eres un equipo más grande. Muchas empresas usan Make para la fontanería y una herramienta de agentes para las decisiones de criterio, igual que algunas combinan Claude con automatización de workflows.

No elijas ninguno si el "workflow" en realidad es un puesto de trabajo. Una cola de soporte no termina. Un calendario de contenido tampoco. Puedes construir un flujo de triaje de tickets en cualquiera de las dos, como muestra mi guía para automatizar el triaje de tickets, pero entonces eres dueño de la consulta de conocimiento, las reglas de traspaso, el tono, las pruebas y cada caso límite, para siempre. Eso ya no es un workflow, es una contratación.

Dónde encaja eesel: el empleado, no el kit de herramientas

Gumloop y Make son kits de herramientas con los que construyes. eesel es el empleado. Es una plataforma de compañeros de IA donde contratas compañeros listos para trabajar en tareas concretas, y cada uno llega con las skills, integraciones y contexto de empresa para ese puesto. Hoy el equipo son dos compañeros.

• El compañero de IA para helpdesk se une a tu cola existente en Zendesk, Freshdesk y otros helpdesks, aprende de tus tickets pasados, macros y centro de ayuda, y responde, redacta o traspasa con contexto.

• El redactor de blog de IA investiga, escribe e ilustra artículos largos para tu sitio. Es la misma idea que la automatización de blogs con IA, sin ir montando un flujo de escritura nodo a nodo.

Estoy en el equipo que construye las integraciones de eesel, y lo que aprendimos por las malas tras años ejecutando IA en colas de soporte reales es que un bot seguro de sí mismo puede estar equivocado sin que se note. Por eso cada despliegue de eesel se simula contra tus tickets históricos antes de tocar a un cliente real. En Gumloop o Make, ese banco de pruebas tendrías que construirlo tú.

Dos historias de clientes publicadas muestran cómo es la versión de "contratar, no construir":

• SE Ranking ejecuta el chat en vivo de Zendesk para tres productos, SE Ranking, Planable y SE Visible, con un agente de eesel por producto. Gestionó 4.650 conversaciones en un mes, y los reembolsos, las extensiones de prueba y las preguntas de nivel 2 pasan al equipo con los datos del cliente adjuntos. Construir eso en un constructor de escenarios significa tres juegos de flujos, tres configuraciones de conocimiento y tres juegos de reglas de traspaso que mantener sincronizados.
• SamCart ejecuta un agente en los tickets de Freshdesk y otro en el chat de su web, respondiendo a partir de 280 artículos del centro de ayuda.

La eesel CLI, para quienes les gusta la CLI de Gumloop y la API de Make

Si lo que te atrae de estas herramientas es el control programático, la eesel CLI es la parte que conviene mirar. No es un producto aparte. Maneja el mismo compañero y el mismo workspace que el panel, y lo que cambies en uno aparece en el otro.

Puedes empezar sin cuenta: npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com crea un agente que lee tu sitio e imprime el fragmento de la burbuja de chat. eesel integrations connect zendesk (o freshdesk, gorgias, slack) inicia la conexión con el helpdesk, que una persona aprueba dentro de esa herramienta. Donde Make te hace añadir módulos para cada comportamiento, la CLI configura el compañero directamente: eesel automations enable <platform> <key> --instructions "..." activa algo que el agente hace por su cuenta, eesel instructions insert --at end --text "..." añade una regla permanente y eesel files upload ./refund-policy.pdf añade conocimiento.

El patrón de SE Ranking encaja bien. eesel agents create "Planable Bot" añade un agente, y --agent <name> limita cualquier comando a él. eesel activity muestra lo que hizo cada agente, lo más reciente primero. Las escrituras siguen las mismas reglas de aprobación que el panel, así que una acción configurada para pedir permiso a una persona espera en eesel approvals hasta que alguien ejecuta eesel approvals approve <id>.

La decisión de diseño que importa a quien automatiza es que cada comando imprime JSON, y cada error vuelve como una línea JSON con un hint que dice qué ejecutar en su lugar. --dry-run muestra la llamada exacta que haría una escritura antes de ejecutarla. Eso permite que Claude Code, Cursor o Codex ejecuten toda la configuración por ti y lean sus propios resultados. En CI o en un script, define EESEL_API_TOKEN en vez de iniciar sesión. Y eesel mcp token convierte el workspace en un servidor MCP para cualquier cliente MCP. Mi guía de la CLI para agentes de IA profundiza en por qué esa forma encaja con los agentes de programación.

La lógica de precios también es distinta. Gumloop mide el razonamiento, y Make mide los pasos. Los precios de eesel miden el trabajo: un ticket o un chat es 1 crédito, sin importar cuántas respuestas o llamadas a herramientas lleve. Los planes son lotes mensuales fijos, desde 299 $/mes por 500 créditos hasta 1.749 $ por 5.000, con un inicio gratuito de 100 créditos y sin tarjeta.

Prueba eesel

Quédate con Make para la fontanería y con Gumloop para las decisiones de criterio si te funcionan. Para los trabajos que nunca terminan, una cola de soporte o un calendario de blog, eesel te da un compañero que se conecta a las herramientas que ya usas, ya conoce tu centro de ayuda y se prueba con tus tickets pasados antes de decirle una palabra a un cliente. Configúralo desde el panel o con un solo comando de la CLI. Prueba eesel gratis o reserva una demo para verlo responder tus propios tickets.