Gumloop vs n8n 比較一覧
私は AI エージェントを作ることを仕事にしているので、エンジニアが請求書を読むように両製品を見ます。何がカウントされるのか、誰がモデルプロバイダーに支払うのか、何が最初に壊れるのか。詳細の前に短いバージョンを示します。
| Gumloop | n8n | |
|---|---|---|
| 概要 | エージェント中心のビルダー：エージェントとチャットすると、エージェントがツールを選ぶ | ノードキャンバス上のワークフロービルダー。エージェントは主要機能 |
| 課金単位 | クレジット、1 credit = $0.005 | ワークフローの実行回数、1 回の実行あたりのステップ数は無制限 |
| エントリー価格 | Pro、$37/month で 20,000 クレジット | Starter、$20/month で 2.5K 回の実行（年払い） |
| 次の段階 | 超過分は 1 クレジットあたり $0.005、または Enterprise | Pro、$50/month で 10K 回の実行（年払い） |
| AI モデル費用 | クレジットに含まれる（自分のキーなら 0 クレジット、手数料は 16% に上昇） | プロバイダーに直接支払うか、Cloud では n8n Gateway クレジット経由 |
| 無料オプション | なし。14 日間の Pro トライアル、カード必須 | 無料のセルフホスト版 Community Edition。14 日間の Cloud トライアル、カード不要 |
| セルフホスト | Enterprise の VPC デプロイのみ | 可能。Community Edition、Business、Enterprise |
| ライセンス | プロプライエタリ SaaS | Sustainable Use License（フェアコード、社内利用） |
| シート | Pro は無制限 | すべてのプランでユーザー無制限 |
| 同時実行（エントリープラン） | ワークフロー実行 5 件、エージェントチャット 25 件 | 同時実行 5 件 |
| 開発者向けの窓口 | Pro に Gumloop MCP と Gumloop CLI | MCP サーバー／クライアントノード、インスタンス MCP サーバー、公開 API |
| セキュリティ | SOC 2 Type II、GDPR、SSO、SCIM | SOC 2、Business で SSO と LDAP |
| G2 | レビュー数は少なめ | 319 件のレビューで 4.7/5 |
| 向いている用途 | AI を多用するリサーチや運用タスクを行う非技術系チーム | 実行回数が多い技術系チーム、またはセルフホストが必須の人 |
各行の出典は、以下のセクションにあります。Make や Zapier も検討している場合は、同じ視点でまとめた Make vs n8n と Gumloop vs Make の比較記事をご覧ください。
Gumloop とは？
Gumloop はドラッグ＆ドロップのワークフローキャンバスとして始まり、その後、重心をエージェントに移しました。ホームページは今では "Build, share, optimize & control agents" を前面に出し、旧キャンバスは料金ページで Workflows (Legacy) と表記されています。エージェントに仕事を説明し、Slack、HubSpot、Gmail などのツールをつなぐと、エージェントがどれを呼び出すかを決めます。
Gumloop 自身のページによると、Pro で得られるのは、無制限のエージェントとシート、35 以上のモデル、自分のキーの利用、共有知識のための Company Brain、GitHub から同期されるスキル、300 以上のコネクタ、Gumloop MCP、Gumloop CLI です。セキュリティ面では、SOC 2 Type II、GDPR、SAML SSO、SCIM、そしてエンタープライズ向けの VPC デプロイが挙げられています。同社は Benchmark 主導で $50M のシリーズ B を調達し、Shopify、Ramp、Gusto、Instacart を顧客として挙げています。
人々がこれを選ぶ理由は、n8n と比較した Reddit のスレッドからはっきり伝わってきます。
"-> Gumloop : Easy to build, easy to run but little more expensive."
プランとクレジットの詳細は Gumloop の料金ガイドにまとめており、このカテゴリの他のツールは Gumloop の代替ツールのリストで紹介しています。
n8n とは？
n8n は、ノードキャンバスを中心に作られたワークフロー自動化プラットフォームです。トリガーがあり、その後に API を呼び出し、データを変換し、条件で分岐し、近年では AI エージェントも実行するノードがつながります。AI エージェントのページには今や "Agents are now first-class in n8n" と書かれており、エージェントを説明するだけで、n8n がその指示、ツール、設定を下書きしてくれます。
n8n を特徴づけるものは 2 つあります。1 つ目はコミュニティの規模です。GitHub リポジトリは 2026年10月19日時点で 207,989 スターを獲得し、n8n は G2 で 4.7/5（319 件のレビュー）です。2 つ目はコントロールです。n8n Cloud で動かすことも、自分でホストしてすべてのワークフローと認証情報を自社サーバーに置いておくこともできます。
作業のほとんどはキャンバス上で行われます。ここでは n8n のチュートリアルにある定番の最初のワークフローを示します。スケジュールトリガー、API 呼び出し、If ノード、そして 2 つの分岐です。
AI 面では、AI Agent ノードがチャットモデルをツールにつなぎ、メモリ、出力パーサー、デフォルト最大 10 回の反復、そして選んだ任意のツールに対する人による承認を備えています。n8n のレビュー全文では、これらをさらに詳しく掘り下げています。
それぞれの課金方法：実行あたりのクレジット vs 実行回数
実際の購入判断の多くはここで決まるので、ゆっくり説明します。2 つの製品は、まったく別のものを数えています。
Gumloop：エージェントの行動に対して支払う
Gumloop のクレジットのドキュメントは珍しいほど明快です。1 クレジットは $0.005 で、エージェントのチャットは 4 つの項目の合計です。
- チャットと推論： モデル自体のコストを $0.005 で割った値。$0.03 のモデル呼び出しは 6 クレジットです。
- ツール呼び出し： コネクタ呼び出しが成功するたびに 1 クレジット。Apollo のエンリッチメントなどでは、そのツール自身の料金も加算されます。失敗した呼び出しは無料です。
- 計算： アクティブな処理 1 分あたり 5 クレジット。1 回の応答につき最低 1 クレジットです。
- オーケストレーション手数料： 上記 3 つの合計の 8%。
Gumloop 自身の例は、推論に 400 クレジット、計算に 10、ツール呼び出しに 15 を使ったチャットで、34 クレジットの手数料がかかり、合計 459 クレジットになります。自分のモデルキーを持ち込むとモデルの項目は 0 クレジットになりますが、手数料は 16% になります。
ドキュメントははっきり述べています："The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task." 各実行の内訳は、チャットのヘッダーで確認できます。
多くの比較が見落とす点があります。Pro の 20,000 クレジットは、定価分の 7,400 とボーナスクレジット 12,600 です。1 クレジット $0.005 で計算すると、この枠は $37 で $100 分の利用に相当します。軽度から中程度の AI 作業なら、Gumloop はモデル費用の一部をこっそり肩代わりしています。 20,000 を超えた分は $0.005 の満額で課金され、デフォルトでは無効で、上限は 1,000,000 クレジットです。
n8n：実行ごとに支払い、モデル費用は自己負担
n8n の料金ページは 1 行で言い切っています："Pricing based on monthly workflow executions, regardless of complexity." 実行とは、ワークフローを最初から最後まで 1 回流すことで、触れるノードが 2 個でも 200 個でも同じです。ステップは無料で、買うのは実行回数です。
落とし穴は、帳簿の反対側にあります。実行には AI モデルが含まれません。自分の OpenAI、Anthropic、Google のキーをつないでそのプロバイダーに直接支払うか、バージョン 2.36 以降の Cloud Starter と Pro では、前払い残高から各プロバイダーの定価で n8n が課金する Gateway クレジットを使います。どちらにしても、モデル費用は 2 枚目の請求書になります。
n8n にはもう 1 つ、挙げておくべき落とし穴があります。チャット型のトリガーは、メッセージごとに 1 回の実行とカウントされます。n8n の料金 FAQ は、チャットボットの利用を「会話数 × 1 会話あたりのメッセージ数」と数えています。ある Reddit ユーザーは、その結果をこうはっきり述べました。
"That's great if you're just doing traditional automations, but think about things like the chatbot trigger or MCP server trigger. Every single user interaction counts as an execution."
以下は両者のプラン一覧で、価格は 2026年10月19日にベンダーのページで確認したものです。
| プラン | 価格 | 含まれるもの | 備考 |
|---|---|---|---|
| Gumloop Pro | $37/month | 20,000 クレジット、シートとエージェント無制限、35 以上のモデル | 手数料 8%（自分のキーなら 16%）。14 日間のトライアルにはカードが必要 |
| Gumloop Enterprise | カスタム | 繰り越せるカスタムクレジット、VPC、交渉制の手数料 | VPC 内で動かす場合、計算は無料 |
| n8n Starter | $20/month（年払い） | 2.5K 回の実行、共有プロジェクト 1 つ、同時実行 5 | Assistant クレジット 1,600、フォーラムサポート |
| n8n Pro | $50/month（年払い） | 10K 回の実行、共有プロジェクト 3 つ、最大 50 同時実行 | 管理者ロール、ワークフロー履歴、指標ベースの評価 |
| n8n Business | $800/month（年払い） | 40K 回の実行、SSO と LDAP、Git バージョン管理 | セルフホストのみ。最大 500K 回の実行までの段階あり |
| n8n Enterprise | 営業に問い合わせ | カスタムの実行回数、クラウドまたはセルフホスト | ログストリーミング、外部シークレット、SLA サポート |
| n8n Community | 無料 | セルフホスト、ほとんどの機能 | Sustainable Use License。SSO、プロジェクト、Git は非対応 |
ヨーロッパにお住まいの方へ：n8n のページでは、そこではユーロ表示（年払いで月 20€、50€、667€）になるので、比較する前に通貨を確認してください。
実際のワークフローはそれぞれいくらかかるか
課金モデルは、ワークフローを実際に通してみて初めて意味を持ちます。よくある 3 つの作業を両方の計算式に通しました。Gumloop はドキュメントにあるクレジット計算、n8n は Cloud プランに、1 回あたり同じコストのモデル費用を加えたものです。
| ワークフロー | 月間実行回数 | 1 回あたりのモデルコスト | Gumloop Pro | n8n Cloud | 安いのは |
|---|---|---|---|---|---|
| チケットの振り分け（タグ付けとルーティング） | 3,000 | $0.01 | $57（1 回 8 クレジット） | $80（Pro $50 + モデル $30） | Gumloop |
| 最先端モデルでのリード調査 | 1,000 | $0.20 | $232（1 回 59 クレジット） | $220（Starter $20 + モデル $200） | n8n（わずかに） |
| 夜間のデータ同期、AI なし | 8,000 | $0 | $137（1 回 5 クレジット） | $50（Pro） | n8n |
このパターンは、この 3 行をはるかに超えて当てはまります。モデル費用が小さいとき、Gumloop のボーナスクレジットが効いて割安になります。モデル費用が大きいときは、どちらのツールもほぼ定価でそれを転嫁するため差が縮まります。AI がまったくないときは、n8n の定額の実行料金が勝ちます。Gumloop のエージェント実行は、どんな場合でもツール呼び出しと計算の料金がかかるからです。
ここで自分の数字を試してみてください。プリセットは上の表と一致しています。
実行回数、モデルコスト、ツール呼び出しを入力すると、両方の月額が並んで表示されます。セルフホストに切り替えると、n8n がサーバー費用だけの場合を確認できます。
この計算には 2 つの注意点があります。Gumloop は計算を応答ごとに丸めます。1 回の実行でエージェントが複数回応答することもあるため、実際の実行はこの見積もりより少し高くなる場合があります。また n8n では、エージェントが 10 回ループする実行も 1 回の実行のままです。実行回数にとっては好都合ですが、モデル費用の請求には見えません。
セルフホスト：n8n の最大の強み、ただし条件付き
セルフホストが重要なら、比較は短くなります。n8n は誰にでも提供し、Gumloop は Enterprise 顧客にだけ VPC デプロイを提供します。n8n の無料の Community Edition は "includes almost the complete feature set" で、SSO、プロジェクト、環境、Git バージョン管理、ログストリーミング、共有認証情報は含まれません。
ただし、無料のソフトウェアも運用は無料ではありません。サーバー代を払い、保守も自分で担うことになり、レビュアーが何度も指摘しています。
"Self-hosting via Docker on a VPS gives me incredible control, but it also brings the overhead of hands-on server maintenance. Keeping the environment up to date, configuring Nginx and SSL, and managing database backups for the n8n instance itself can take a lot of time, especially when compared with fully managed cloud solutions."
もう 1 つの条件はライセンスです。n8n は自らオープンソースではなくフェアコードだと説明しており、Sustainable Use License は "only for your own internal business purposes or for non-commercial or personal use." での利用を認めています。ライセンス FAQ はその線の内側では寛容で、自分のインスタンス上で顧客向けの自動化を作り、コンサルティング料金を請求できます。できないのは、顧客が自分でワークフローを作るために n8n をホストすること、Enterprise 契約なしでビルダーを自社製品に組み込むことです。
正直にまとめるとこうなります。Docker に慣れた人がいて、自社の業務を自動化するなら、セルフホストの n8n は私の知る限り最も安価な本格的自動化スタックです。代理店や SaaS として再販を考えているなら、先に FAQ を読んでください。より緩いライセンスのツールは、オープンソースの AI エージェントのリストで紹介しています。
エージェントの構築：チャット優先 vs キャンバス優先
どちらの製品も今は AI エージェントを作れますが、出発点は正反対です。
Gumloop は会話から始まります。 エージェントに仕事を伝え、ツールをつなぎ、スキル（エージェントが必要なときに読み込む保存済みのプレイブック）を追加して、ステップはエージェントに決めさせます。エージェントのクレジット消費を減らすための Gumloop 自身のアドバイスは、スキルの追加から始まります。"without a playbook, the agent guesses your process every chat." からです。これがトレードオフの一文での説明です。始めるのは速いが、コストと信頼性はエージェントをどれだけきちんと絞り込むかにかかっています。
n8n はキャンバスから始まります。 エージェントは、目で見えるワークフローの中の 1 ノードで、前後に決定的なステップがあり、PII やジェイルブレイク用のガードレールや、データセットに対して実行できる評価があります。配線の手間は増えますが、その代わりにどのステップで失敗したかが正確にわかります。
このデバッグのギャップは、エージェント中心のツール全般で最も多い不満で、Gumloop のスレッドにも出てきます。
"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."
n8n のエージェントにも批判はあり、多くはデフォルトのノードが完成された製品のように動くと期待した人からのものです。
"I've spent a lot of time building AI agents for real clients and found that agents made with the basic n8n node are very bad at tool selection, remembering context, and following prompts."
私の見方：どちらのエージェントビルダーも魔法ではありません。Gumloop は非技術系の人を、動くエージェントに早く連れて行ってくれます。n8n は技術系の人を、テストし、バージョン管理し、本番で信頼できるエージェントに連れて行ってくれます。ビルダー全般をもっと広く見たい場合は、ノーコード AI エージェントビルダーのガイドとおすすめの AI エージェントのまとめで、Lindy や Relevance AI を含むより多くのツールを比較しています。
使いやすさ：それぞれ誰のために作られているか
Gumloop は、タスクは理解しているが、それを図に起こしたくない人のために作られています。ある G2 のレビュアーは、その対比をずばり要約しました："The platform is much simpler than n8n and significantly more flexible than Zapier." 裏側として、これも G2 と Capterra のレビュアーによると、初日の選択肢の多さによる迷いと、エージェントが自然言語の指示を誤解することがある点があります。
n8n は、API、JSON、式に慣れている人のために作られています。n8n の G2 のタグクラウドでは、"Learning Curve"（39 件の言及）が主な欠点に挙がっており、レビュアーはどこでつまずくかを具体的に述べています。
"The learning curve can also be significant for non-technical users, especially when starting to work with APIs, expressions, JSON, and error handling."
n8n ファンの反論は、少しコードが書ける人にとっての速さです。ある Hacker News のコメントは、ジュニア開発者が API データを取得し、変換し、CSV を作り、メールを送るまでを "In about an hour." でやってのけたと述べています。このカテゴリが初めてなら、自動化ワークフローのガイドとおすすめのワークフローアプリのまとめが、より入りやすい出発点です。
開発者向けアクセス：API、MCP、CLI
どちらのツールも、ブラウザだけでなく、コードやコーディングエージェントから操作されることを想定しています。
- Gumloop は Pro に Gumloop MCP と Gumloop CLI を含み、ターミナルや Claude Code からエージェントを起動・管理できます。API ではカスタムロールごとのクレジット上限も扱えます。
- n8n には、MCP のドキュメントによると 4 つの MCP の窓口があります。ワークフローを MCP サーバーに変えるトリガー、外部の MCP サーバーを呼び出すクライアントノード、ワンクリックのサーバーレジストリ、そして Claude や Codex にワークフローの構築・編集・テスト・実行を任せられるインスタンスレベルの MCP サーバーです。
ここは eesel が別の道を取る部分でもあるので、1 段落割く価値があります。eesel CLI は、ワークフローを作るための手段ではありません。ダッシュボードで見るのと同じ AI チームメイトへのターミナルです。npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com でエージェントを作成し、ウェブサイトのチャットをつなぎ、埋め込みスニペットを出力します。eesel chat "what's our refund policy?" なら、ブラウザを開かずにテストできます。すべてのコマンドは JSON を出力するので、Claude Code、Cursor、Codex がセットアップ全体を実行でき、そこで設定したものはダッシュボードに表示されます。このパターンについては AI agent CLI と CLI for customer support でさらに書いています。
どちらを選ぶべきか
私が見つけた最もすっきりした決め方は、ツールではなくワークフローについて 2 つの質問をすることです。1 回の実行に何ステップあるか、そして 1 回の実行でどれだけ AI を使うか。
Gumloop を選ぶ場合：
- 作業がリサーチ、エンリッチメント、要約、ドラフト作成など、各実行がモデルに頼るものである。
- 構築するのがエンジニアリングではなく、運用、営業、マーケティングの人である。
- 共有の 1 つのクレジットプールでシート無制限を望み、セルフホストは不要である。
n8n を選ぶ場合：
- 同期、アラート、ルーティングのような、主に決定的なジョブを月に数千件実行する。Zendesk と n8n の連携のガイドで、実際の様子を紹介しています。
- データ管理のためにセルフホストが必要、または成長に合わせて使える無料枠がほしい。
- チームに API に慣れた人がいて、すべてのステップを見たい。
**両方を試す場合：**作業が長く、AI を多用するとき。そこではコスト差は小さく、自分のデータでの信頼性が決め手になります。Gumloop について Reddit で最もバランスの取れた意見が、うまく言い表しています。
"I think the biggest tradeoff with Gumloop is simplicity vs ownership. It's incredibly fast to prototype AI workflows, especially for non-devs, but once workflows become mission critical people start comparing reliability, hosting, and cost much more seriously."
n8n を他のビルダーとも比べているなら、Cassidy や OpenAI AgentKit との比較記事もあります。
カスタマーサポートでは、どちらも力不足な点
「Gumloop vs n8n」を検索する多くの人は、実際にはサポートキューの自動化方法を知りたがっています。どちらのツールも、その仕事の一部はうまくこなせます。n8n では Zendesk、Freshdesk、Slack、Gmail のノードをつなげますし、Gumloop ではエージェントがチケットを読み、要約を投稿できます。
ただし、n8n コミュニティが実際に勧めている内容は示唆的です。r/n8n の合意は、AI にはチケットの振り分けをさせ、返信は人に任せることです。
"Use the AI only for classification + priority tagging , not for generating user-facing answers"
自前で作る場合には、妥当な助言です。安全に返信するのが難しい部分です。誰が問い合わせているかの確認、最新の注文データの参照、適切なタイミングでの引き継ぎ、営業時間内の対応、本番前の過去チケットでのテスト。どちらのビルダーでも、これらはそれぞれ、設計し、配線し、保守するサブプロジェクトになります。暗号資産ハードウェア企業のエンジニアリングリード（300 本以上の記事を持つ Confluence を使う会社）は、その道を選ばなかった理由を eesel チームにこう語りました。
"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."
その隙間を埋めるのが eesel です。Gumloop と n8n は、自動化を作るためのツールキットです。eesel の AI ヘルプデスクのチームメイトは、特定の仕事のための新人として入ってきます。ヘルプデスクに加わり、ヘルプセンターと過去のチケットから学び、平易な言葉で設定した引き継ぎルールのもとで返信を下書き、または送信します。SamCart は、Freshdesk のチケット用とウェブサイトのチャット用に 1 つずつエージェントを動かしており、どちらも約 280 本のヘルプセンター記事から回答し、チームメンバーがチケットを引き取った時点でエージェントは身を引きます。SE Ranking は Zendesk 内で 3 つの製品それぞれに別のエージェントを動かし、1 か月で約 2,100 件のライブチャットに回答し、返金とティア 2 の問題は詳細を添えて人に引き継いでいます。
料金の仕組みも違います。eesel の料金ページでは、チケットまたはチャット 1 件は、長さにかかわらず 1 クレジットで、プランは月額 $299 で 500 クレジットからです。コストは、トークン、ステップ、実行回数ではなく、チケット件数から見積もれます。さらに広い計算については、AI エージェントと人間のエージェントのコストを比べた記事をご覧ください。
自作するはずだった仕事に eesel を試す
Gumloop や n8n で作ろうとしていたワークフローが「チケットに返信する」なら、代わりに採用してみてください。eesel のヘルプデスクのチームメイトは、数分で Zendesk や Freshdesk につながり、過去のチケットから学習します。誰かに返信する前に、実際のチケットでテストできます。チームの自動化の希望リストがコンテンツのほうなら、AI ブログライターがラインナップにいるもう 1 人のチームメイトです。
100 の無料クレジットとすべての機能で始められ、カードは不要です。eesel を試して、今日、あなた自身のチケットのドラフトを確認してみてください。